为什么InnoDB表最好要有自增列做主键
闭关修行中......
先看看一下B+树的特点
InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表(IOT)
关于B+树
（图片来源于网上）
B+ 树的特点：
a、所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引)，且链表中的关键字恰好是有序的;
b、不可能在非叶子结点命中;
c、非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)，叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)
那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
2、数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上
这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）
3、如果表使用自增主键
那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页
4、如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等）
由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置，此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。
总结：如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的，也就是下面这几种情况的存取效率最高：
a、使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键，这时候写入顺序是自增的，和B+数叶子节点分裂顺序一致；
b、该表不指定自增列做主键，同时也没有可以被选为主键的唯一索引(上面的条件)，这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键，写入顺序和ROWID增长顺序一致；
c、如果一个InnoDB表又没有显示主键，又有可以被选择为主键的唯一索引，但该唯一索引可能不是递增关系时(例如字符串、UUID、多字段联合唯一索引的情况)，该表的存取效率就会比较差。
一下是来自《高性能MySQL》中的原话
原文地址：http://imysql.com/2014/09/14/mysql-faq-why-innodb-table-using-autoinc-int-as-pk.shtml
我们先了解下InnoDB引擎表的一些关键特征：
InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表(IOT)；每个表都需要有一个聚集索引(clustered index)；所有的行记录都存储在B+树的叶子节点(leaf pages of the tree)；基于聚集索引的增、删、改、查的效率相对是最高的；如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择其作为聚集索引；如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引；如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。综上总结，如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的，也就是下面这几种情况的存取效率最高：
使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键，这时候写入顺序是自增的，和B+数叶子节点分裂顺序一致；该表不指定自增列做主键，同时也没有可以被选为主键的唯一索引(上面的条件)，这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键，写入顺序和ROWID增长顺序一致；除此以外，如果一个InnoDB表又没有显示主键，又有可以被选择为主键的唯一索引，但该唯一索引可能不是递增关系时(例如字符串、UUID、多字段联合唯一索引的情况)，该表的存取效率就会比较差。实际情况是如何呢？经过简单TPCC基准测试，修改为使用自增列作为主键与原始表结构分别进行TPCC测试，前者的TpmC结果比后者高9%倍，足见使用自增列做InnoDB表主键的明显好处，其他更多不同场景下使用自增列的性能提升可以自行对比测试下。
innodb是聚集索引，你不加主键，他也会加上一个隐性的主键。innodb的数据表的本身数据就是一个按主键分布的索引文件。可以看一下这篇文章 http://segmentfault.com/a/1190000003046591
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先看看一下B+树的特点
InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表(IOT)
关于B+树
（图片来源于网上）
B+ 树的特点：
a、所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引)，且链表中的关键字恰好是有序的;
b、不可能在非叶子结点命中;
c、非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)，叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)
那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
2、数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上
这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）
3、如果表使用自增主键
那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页
4、如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等）
由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置，此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。
总结：如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的，也就是下面这几种情况的存取效率最高：
a、使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键，这时候写入顺序是自增的，和B+数叶子节点分裂顺序一致；
b、该表不指定自增列做主键，同时也没有可以被选为主键的唯一索引(上面的条件)，这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键，写入顺序和ROWID增长顺序一致；
c、如果一个InnoDB表又没有显示主键，又有可以被选择为主键的唯一索引，但该唯一索引可能不是递增关系时(例如字符串、UUID、多字段联合唯一索引的情况)，该表的存取效率就会比较差。
一下是来自《高性能MySQL》中的原话
原文地址：http://imysql.com/2014/09/14/mysql-faq-why-innodb-table-using-autoinc-int-as-pk.shtml
我们先了解下InnoDB引擎表的一些关键特征：
InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表(IOT)；
每个表都需要有一个聚集索引(clustered index)；
所有的行记录都存储在B+树的叶子节点(leaf pages of the tree)；
基于聚集索引的增、删、改、查的效率相对是最高的；
如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择其作为聚集索引；
如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引；
如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
综上总结，如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的，也就是下面这几种情况的存取效率最高：
使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键，这时候写入顺序是自增的，和B+数叶子节点分裂顺序一致；
该表不指定自增列做主键，同时也没有可以被选为主键的唯一索引(上面的条件)，这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键，写入顺序和ROWID增长顺序一致；
除此以外，如果一个InnoDB表又没有显示主键，又有可以被选择为主键的唯一索引，但该唯一索引可能不是递增关系时(例如字符串、UUID、多字段联合唯一索引的情况)，该表的存取效率就会比较差。
实际情况是如何呢？经过简单TPCC基准测试，修改为使用自增列作为主键与原始表结构分别进行TPCC测试，前者的TpmC结果比后者高9%倍，足见使用自增列做InnoDB表主键的明显好处，其他更多不同场景下使用自增列的性能提升可以自行对比测试下。
innodb是聚集索引，你不加主键，他也会加上一个隐性的主键。innodb的数据表的本身数据就是一个按主键分布的索引文件。
可以看一下这篇文章 http://segmentfault.com/a/1190000003046591