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。

附图：

1、B+树典型结构

2、InnoDB主键逻辑结构

延伸阅读：

1、TPCC-MySQL使用手册, http://imysql.com/2012/08/04/tpcc-for-mysql-manual.html

2、B+Tree index structures in InnoDB, http://blog.jcole.us/2013/01/10/btree-index-structures-in-innodb/

3、B+Tree Indexes and InnoDB – Percona, http://www.percona.com/files/presentations/percona-live/london-2011/PLUK2011-b-tree-indexes-and-innodb.pdf

4、MySQL官方手册: Clustered and Secondary Indexes,

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-index-types.html