MySQL的索引系统采用B+树的原因解析

MySQL的索引系统采用B+树的原因解析 目录

• 1.什么是索引？
• 2.为什么需要索引？
• 3.如何设计索引系统？
• 4.MYSQL索引系统是什么呢？
• 5.哈希表
•  6.树
• 6.1 二叉树
• 6.2 二分查找树（Binary Search Tree ,BST）
• 6.3 平衡二叉树（Balanced Binary Tree, AVL树）
• 6.4 红黑树
• 6.5 B树
• 6.6 B+树
• 总结

1.什么是索引？

索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的存储结构。（就好像我们小时候用的字典，有了字典查到对应的字就会变快）

2.为什么需要索引？

首先我们需要了解一些概念和知识

1. mysql数据存储在什么地方？----磁盘
2. 查询数据比较慢的，一般情况下是卡在哪了？ ----IO
3. (所以我们要提高IO的效率，那么如何提高呢？---- 次数和量两个层面,例如：搬砖，搬一次和搬十次耗费的力气是不一样的，一次搬一块和一次搬十块耗费的力气（占用IO资源）也是不一样的。所以我们尽可能的在满足自身需求的前提下，减少和IO的交互)
4. 去磁盘读取数据的时候，是用多少读取多少嘛？ ----磁盘预读
5. 磁盘预读:内存跟磁盘在发生数据交互的时候，一般情况下有一个最小的逻辑单元，称为页,datapage,页一般由 *** 作系统决定是多大，一般是4k和8k，而我们在进行数据交互的时候，可以取页的的整数倍来进行读取，innodb存储引擎每次读取数据为16k
6. 局部性原理：数据和程序都有聚集成群的倾向，同时之前被访问过的数据和可能再次被查询，涉及空间局部性、时间局部性

通过以上几个概念我们大概知道索引是用来干嘛的了----预先设计好索引系统，等我们查询数据的时候，减少和IO的交互来提高我们的查询效率。

3.如何设计索引系统？

我们还是先明白几个概念

• 索引存储在哪？---- 磁盘，查询数据的时候会优先将索引加载到内存中
• 索引在存储的时候需要什么信息？需要存什么字段值？
  

—— key：实际数据行中储存的值
—— 文件地址（指针、我们需要找到存储数据文件在哪就得靠文件地址）
—— offset:偏移量（如果我们要取文件中的某一条数据时，就需要用到偏移量）

• 上面说的这种格式的数据要使用什么样的数据结构来储存？
  

—— 上面可知我们我们的数据格式是 K-V类型的
知道K-V格式数据那我们就知道使用什么数据结构来储存了，有哈希表、树（二叉树、二分查找树、二分平衡树、红黑树、B树、B+树）
综上所述，我们可以上面的数据结构来设计我们的索引系统

4.MYSQL索引系统是什么呢？

为什么不按照上面说的格式储存呢？

众所周知，mysql的索引系统使用的是B+树，为什么是B+树呢？接下来我们逐个分析其他的存储结构为什么不行。在此之前，我们还是需要了解两个前置知识----OLAP和OLTP

当我们存储的数据量越多时，对应建立的索引也会越大，当我们从磁盘读取到内存时就会产生IO问题，那我们又对索引建立索引嘛？不是的，所以mysql采取的B+树

5.哈希表

上面是哈希表的存储结构，我们来探讨这类的存储结构的优缺点
缺点：

• 哈希冲突会造成数据散列不均匀，会产生大量的线性查询，比较浪费时间
• 不支持范围查询，当进行范围查询的时候，必须要挨个遍历
• 对于内存空间的要求比较高（要把全部数据加到到内存中）
  

优点：
如果是等值查询，那么会非常快

那么在mysql中有没有hash索引呢？

• memory存储引擎使用的是hash索引
• innodb支持自适应hash

 6.树

6.1 二叉树

二叉树本身是无序的，当我们在进行数据查找时要挨个去跟每个节点进行数据对比，看是否符合我们的数据要求，效率低下

6.2 二分查找树（Binary Search Tree ,BST）

二分查找树的特点：插入数据的时候必须有序，左子树必须小于跟节点，右子树必须保证大于根节点。所以使用二分查找树对比二叉树来显然提高了查询效率。
但是如果数据插入是递增或者递减的顺序的话，二分查找树就会退化成链表，查找效率又降低了

6.3 平衡二叉树（Balanced Binary Tree, AVL树）

根据二叉查找树的所暴露出的问题，我们通过使用AVL树经过左旋或者右旋让树平衡。但是为了保证平衡，在插入数据的时候必须要旋转，通过插入性能的损失来弥补查询性能的提升。读多写少的情况还好，但是如果我读写请求一样多，那就不合适了。

6.4 红黑树

红黑树也是经过左旋和右旋让树平衡起来，还有变色的行为，最长子树只要不超过最短子树的两倍即可…所以就能让查询性能和插入性能近似取得一个平衡，但是随着数据的插入，发现树的深度会变深，深的深度越深，意味着IO次数越多，影响数据读取的效率。

6.5 B树

针对红黑树暴露的问题，那么我们应该如何提高读取的效率呢？我们能不能从有序的二叉树，变成有序的多叉树呢，这样我们就可以储存更多的数据

Degree为4表示的是一个节点存储三个数据值，超过就要变换。那么实际的数据是怎么存储的呢？我们需要Key和完整的数据行

上图是B树实际存储数据的图，每个节点有三个元素key、指针、数据。
查找实例，如果我想找28这个数据，先从磁盘块1开始发现读取不到，经对比范围在p2指针指向的磁盘块3，还是没找到，再根据磁盘块3的p2指针指向磁盘块8找到28。我们来分析一下，每个磁盘块大小为16kb，我们查找了三个磁盘块只需读取48kb,那么三层B树能存储多少条记录呢？

我们理想化一下，假设key和指针不占用大小，一条数据占用1k的大小，那么磁盘1数据可以存储16条，磁盘3也是16条，磁盘8也是16条，那么我们只能存储161616=4096条记录，这明显有点少了，而且我们是理想化的，实际key和指针也是占用大小的。

于是乎我们不禁思考，为什么存储的数据量那么少？
我们发现每层存储的大小都被data给占用了，那么我们能不能只存储key跟指针呢？为此就引出了B+树

6.6 B+树

B树到B+树的演变：非叶子节点不存储数据，叶子节点才存储数据

上图我们可以假设p1和28为一组占用10字节大小，那么第一层可以存储16000/10=1600个这样的大小，第二层也是1600，第三层data占用1kb，那就是16条，所以总的存储1600160016=40960000（4096万）条记录

mysql索引结构一般3~4层，但是还要注意一个问题。假设我们就是3层存储结构，如何存储更多的数据？
刚刚我们假设的是p1和28为10字节大小，那如果它们是1字节呢，那么存储总量是160001600010=4096000000。所以就引申出面试一直被提到的建立索引用int还是var好？

答：保证key的长度越小也好，varchar小于4字节用varcahr，大于4字节用int

根据B+树的特点，存储量大，查询快，所以mysql使用的就是B+树

总结

至此mysql索引系统为什么使用的是B+树就讲述完了，如果有什么讲错的地方希望能提醒我改正过来。

到此这篇关于MySQL的索引系统采用B+树的原因解析的文章就介绍到这了,更多相关MySQL索引B+树内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！