MySQL 中的 InnoDB 和 MyISAM 之间是什么关系，分别有什么特点?
许多同学都把 MySQL 作为自己的数据库，但是可能用过最多的就是 SQL 语句，以及一些 ORM 的写法，而对底层的实现了解甚少，比如上述问题中，InnoDB 和 MyISAM 分别是什么，可能都不是非常清楚。然而在一些大型公司(比如腾讯)的面试题中，可能会高频率地出现这类的问题，所以对于这类问题的正确理解，就显得非常重要了。
其实 InnoDB 和 MyISAM 是 MySQL 的两个「存储引擎」。
InnoDB 和 MyISAM 之间的联系和区别
数据库存储引擎
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。
如何知道自己的数据库用的什么引擎呢?
SHOW ENGINES;
我们可以看出数据库为我们提供了非常多的存储引擎，从表中看出，InnoDB 的 Support 列是 DEFAULT，表明在我的数据库服务器上，InnoDB 是默认的数据库引擎，不过 MySQL 对于多引擎有很好的兼容，一个数据库服务器上不同的数据库完全可以使用不同的数据引擎，甚至一个数据库中的多个表也可以使用不同的引擎。
从一些文档中我们可以总结出这两个引擎的一些差异：
InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持，对于 InnoDB 每一条 SQL 语句都默认封装成事务进行提交，这样就会影响速度，优化速度的方式是将多条 SQL 语句放在 begin 和 commit 之间，组成一个事务;
InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持。
所以如果一个表修改要求比较高的事务处理，可以选择 InnoDB。这个数据库中可以将查询要求比较高的表选择 MyISAM 存储。如果该数据库需要一个用于查询的临时表，甚至可以考虑选择 MEMORY 存储引擎。
但是为什么 InnoDB 和 MyISAM 之间会有这些差异呢?我们需要了解一下对应的储存引擎的底层原理。
存储引擎原理
首先针对可能面试会问到的问题「MyISAM 和 InnoDB 两种引擎所使用的索引的数据结构是什么」做一个回答：
都是 B+ 树，不过区别在于：
MyISAM 中 B+ 树的数据结构存储的内容是实际数据的地址值，它的索引和实际数据是分开的，只不过使用索引指向了实际数据。这种索引的模式被称为非聚集索引。
InnoDB 中 B+ 树的数据结构中存储的都是实际的数据，这种索引有被称为聚集索引。
B 树和 B+ 树
那么什么是 B+ 树?
B+ 树是 B 树的一个变种，对于 B 树来说：
B 树属于多叉树又名平衡多路查找树，其规则是：
所有节点关键字是按递增次序排列，并遵循左小右大原则
子节点数：非叶节点的子节点数>1，且<=M ，且M>=2，空树除外(注：M阶代表一个树节点最多有多少个查找路径，M=M 路,当 M=2 则是 2 叉树,M=3 则是 3 叉)
关键字数：枝节点的关键字数量大于等于 ceil(m/2)-1 个且小于等于 M-1 个(注：ceil() 是个朝正无穷方向取整的函数 如 ceil(1.1)结果为 2)
叶节点的指针为空且叶节点具有相同的深度
而对于 B+ 树：
B+ 树是 B 树的一个升级版，相对于 B 树来说 B+ 树更充分的利用了节点的空间，让查询速度更加稳定，其速度完全接近于二分法查找。
一个 B+ 树的 C++ 定义类似如下：
class BPTree; //self explanatory classes
class Node
{
bool IS_LEAF;
int *key, size;
Node** ptr;
friend class BPTree;
public:
Node();
};
class BPTree
{
Node *root;
void insertInternal(int,Node*,Node*);
void removeInternal(int,Node*,Node*);
Node* findParent(Node*,Node*);
public:
BPTree();
void search(int);
void insert(int);
void remove(int);
void display(Node*);
Node* getRoot();
void cleanUp(Node*);
~BPTree();
};
什么是索引
由于以上实现的数据结构与数据库中索引相关，关于索引，有以下知识：
唯一索引：唯一索引不允许两行具有相同的索引值
主键索引：为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的，并且不能为空
聚集索引(Clustered)：表中各行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同，每个表只能有一个
非聚集索引(Non-clustered)：非聚集索引指定表的逻辑顺序。数据存储在一个位置，索引存储在另一个位置，索引中包含指向数据存储位置的指针。可以有多个，小于 249 个
MyISAM
回到 MyISAM，其索引结构如下图所示，由于 MyISAM 的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在 MyISAM 中，主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别：
MyISAM 中索引检索的算法为首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 Key 存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址，读取相应数据记录。
InnoDB
对于 InnoDB 来说，表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构，这棵树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。
由于 InnoDB 利用的数据库主键作为索引 Key，所以 InnoDB 数据表文件本身就是主索引，且因为 InnoDB 数据文件需要按照主键聚集，所以使用 InnoDB 作为数据引擎的表需要有个主键，如果没有显式指定的话 MySQL 会尝试自动选择一个可以唯一标识数据的列作为主键，如果无法找到，则会生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。
小结
InnoDB 和 MyISAM 在使用上的区别，不过如果需要深究一下为什么会有那些区别的话，就需要了解其底层的实现原理，顺便还需要对于 B+ 树有一定的了解，相信读者在读完本文后已经可以比较清晰地了解其背后的原理概要了。