b+树叶子节点通过页头page_list_node的prev/next指针物理相连，形成按键值升序排列的双向链表，仅限叶子层，支持高效范围查询与顺序扫描。
MySQL 的 B+ 树中，叶子节点之间通过双向链表指针物理相连，这是 InnoDB 存储引擎在页（page）层面实现的硬链接结构。
具体来说：
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每个叶子节点对应一个 16KB 的数据页（Page），页头（page header）中包含两个关键字段：
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PAGE_LAST_INSERT（不相关） -
PAGE_LEVEL= 0（标识该页是叶子层） - 更重要的是：页头里有
PAGE_BTR_SEG_LEAF相关的段信息，而页尾（page trailer）或页内系统字段中，实际维护着两个指针：-
PAGE_LIST_NODE结构，含prev和next两个 4 字节（或 8 字节，取决于版本）偏移量，指向前一个和后一个叶子页的页号（page no）。
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- 这些指针不是逻辑索引值，而是直接指向磁盘上相邻叶子页的物理位置（即 space_id + page_no）。
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链表顺序严格按键值升序排列：
- 所有叶子页中的记录按主键（或索引键）有序存放；
- 链表的
next方向对应键值递增方向，prev对应递减方向； - 因此
SELECT * FROM t ORDER BY id或WHERE id BETWEEN 100 AND 200可以从定位到的起始页开始，连续读取next页，无需反复回树根查找。
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链表只存在于同一层级的叶子节点之间：
- 非叶子节点（internal nodes）之间没有链表；
- 它们靠父节点中的键值和子页指针导航；
- 只有叶子层构成完整、可遍历的双向链表，支撑高效范围扫描和全索引遍历。
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插入/分裂时自动维护链表：
- 当叶子页满，发生页分裂（page split）时，InnoDB 不仅拆分记录，还会重写前后页的
prev/next指针； - 例如：原链为 A ⇄ B ⇄ C，B 页分裂出新页 D，则链表更新为 A ⇄ B ⇄ D ⇄ C，并更新各页头中的指针值；
- 这个过程由存储引擎原子完成，对用户透明。
- 当叶子页满，发生页分裂（page split）时，InnoDB 不仅拆分记录，还会重写前后页的
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注意：链表连接的是页（page），不是单条记录；
- 页内记录用单向链表（record heap + next_record offset）组织；
- 页间用双向链表（page level）组织——这是两个不同层级的链表设计。
这样设计让 MySQL 能在一次定位后，用最少的随机 I/O，靠顺序 I/O 批量拉取多个叶子页，配合操作系统预读（read-ahead），大幅提升范围查询吞吐。
