B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。如果插入的值比最大值id大，则只需要最后记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值在原先的有序中间，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。如果所在的数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。
除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约 50%。
当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。
基于上面的索引维护过程说明，我们来讨论一个案例：
你可能在一些建表规范里面见到过类似的描述，要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对，我们来分析一下哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该。
自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。
插入新记录的时候可以不指定 ID 的值，系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值。
也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。
而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。
除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？
由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节。
显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。
所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。
有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？还是有的。比如，有些业务的场景需求是这样的：
- 只有一个索引；
- 该索引必须是唯一索引。
由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。
这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，可以避免每次查询需要搜索两棵树。
主键索引又称聚簇索引，聚簇索引具备惟一性因为聚簇索引是将数据跟索引结构放到一块，所以一个表仅有一个聚簇索引。
InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用"where id = xxx"这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法便可查找到对应的叶节点，以后得到行数据。
若对其他字段列进行条件搜索，则须要两个步骤：第一步在辅助索引B+树中检索其他，到达其叶子节点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引B+树种再执行一次B+树检索操做，最终到达叶子节点便可获取整行数据。（重点在于经过其余键须要创建辅助索引）
聚簇索引的优缺点排序
优势：
- 数据访问更快，由于聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，所以从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快
- 聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度很是快
缺点：
- 插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，不然将会出现页分裂，严重影响性能。所以，对于InnoDB表，咱们通常都会定义一个自增的ID列为主键
- 更新主键的代价很高，由于将会致使被更新的行移动。所以，对于InnoDB表，咱们通常定义主键为不可更新。
- 二级索引访问须要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。
