在InnoDB，索引页面结构插入缓冲，自适应哈希索引
InnoDB索引的物理结构InnoDB索引B树的所有指标，以及指标的记录保存在叶、和默认的索引页面大小为16K。当一个新的记录插入，InnoDB会试图离开的1 / 16的免费页面大小在考虑今后的插入和更新操作。
如果索引记录按索引大小顺序插入，索引也将填充整个页面大小15 16。如果插入序列是完全随机的，网站首页基本上是由1 / 2至15 / 16.if填充因子小于1 / 2，InnoDB会尝试重建树。
mysql5.6后，您可以设置每个索引页面的大小在当前实例的innodb_page_size参数，一旦设置，它是不可改变的回来。推荐配置一般是16K，8K或4K。此外，如果一个MySQL实例设置一个不同于默认值innodb_page_size，它不会能够使用其他不同价值的文件，如物理备份和恢复。
插入缓冲
数据库应用程序通常插在主键序列中。在这种情况下，由于聚集索引的顺序与主键值的顺序完全相同，插入操作将减少大量随机IO。
另一方面，二级索引通常不是唯一的，因此在两级索引中插入数据是相对随机的顺序，同样的，删除和更新操作在索引数据页时涉及索引的变化，而不是在两级索引旁边，这导致大量随机IO。
当一个记录被插入，或记录从非独特的两级索引删除，InnoDB会先检查是否两级索引页面在缓冲池。如果缓冲池中的缓冲池，InnoDB将修改索引页面直接在内存中，如果指数不在InnoDB缓冲池，将记录这一变化对插入缓冲区，即insertbuffer。插入缓冲区通常是比较小的，所以可以保证是所有在缓冲池和更新非常频繁，修改的过程是变化的缓冲（通常，它只作用于插入操作，因此也被称为insertbuffering，和数据结构插入缓冲）。
用于刷新插入缓冲区的磁盘I/O
那么插入缓冲区是如何减少随机IO的呢每一次，插入缓冲区将与两级非唯一索引在insertbuffer合并。通常，它融合了N到相同的B树索引相同的索引页面的变化，从而节约了大量的IO操作，经过测试，insertbuffer可提高15倍的插入速度。
在提交事务，插入缓冲区仍可能被合并到写。所以，如果DB异常重启，恢复阶段，当有许多两级索引需要更新或插入，插入缓冲需要很长的时间，甚至几个小时。在这个阶段，将磁盘IO增加，然后磁盘绑定类型的查询将有一个显着的性能下降。
自适应哈希索引
自适应哈希索引（AHI）使InnoDB缓冲池下有足够的记忆和一些工作量。它看起来更像一个内存数据库，而不牺牲任何交易的稳定性的特点。这一特点是由innodb_adaptive_hash_index控制参数。默认情况下是动态参数。它意味着开放的自适应哈希索引。经过散列AHI、内置的哈希表将立即清空，而正常操作可以继续进行，只有通过直接访问B树索引的哈希表。再后AHI可以重建。
通过观察搜索元素模式，MySQL将使用索引键的前缀来构建哈希索引。前缀可以是任意长度，它可能只在树的一些价值观，而不是整个b-tree.the哈希索引会在经常访问的页面测试指标建立哈希索引。
如果几乎每个表中的缓冲池，一个哈希索引可以加快查询的等价和B树索引值转化为一个指针。InnoDB必须监控指标的搜索情况的机制。如果发现有些查询可以通过构造散列索引来优化查询，它将自动建立，因此它是自适应的。
在一定的工作量，性能的提高值的哈希索引查找带来比附加索引和哈希表结构大得多。但在某些情况下，高负荷，读写锁添加到自适应哈希索引也带来了竞争，如高并发连接操作。操作和%通配符不适用于AHI为好。如果工作量不适合AHI，建议以免带来不必要的性能开销接近它。因为它是MySQL的预测是否在特定情况下是合适的呼吸非常困难，建议做一个实际的工作量负荷试验（有AHI两例）。在5.6及以后的版本中，我们将考虑工作量越来越多，W最好是删除禁用自适应哈希索引，尽管默认情况下它仍然是打开的。
哈希索引的建立往往是基于现有的树。我们可以通过观察树和建筑的B树索引前缀长度任意搜索情况建立哈希索引，Hash索引只能是局部的，只包括最频繁的B树索引访问的页面。
你可以决定是否要通过观察显示引擎INNODB STATUS结果信号部分采用自适应哈希索引。如果你看到很多的线程创建RW锁在btr0sea。C文件，然后建议关闭自适应哈希索引。我遇到一个案例截图如下，一个典型的高并发模式造成的AHI的竞争，需要关闭AHI
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