MySQL索引底层数据结构
2020/02/18 13:32:09 来源:Linux社区 作者:ZekiChen

一、何为索引?

1、索引是帮助数据库高效获取数据的排好序数据结构

2、索引存储在文件中。

3、索引建多了会影响增删改效率。

(下面这张图为计算机组成原理内容,每查询一次索引节点,都会进行一次磁盘IO读取,即要寻道和旋转)

二、MySQL索引结构为什么是B+树?

MySQL 建索引可使用的数据结构有B+树Hash两种,但是Hash用得很少, 优点是可以快速定位到某一行,缺点是不能解决范围查询问题。

对于如果不需要使用范围查询、只需要精准查询的场景,可以使用Hash索引方法,比如查电话号码。

再说说主流的索引方法B+树,先说下为什么不用别的树结构,再说为什么用B+树。

1、为什么不用二叉树?

如果碰到下面这种单边增长的极端情况,查找节点4和顺序查找没区别。(这种特殊情况的二叉树等同于链表,时间复杂度为O(n))

2、为什么不用红黑树?

红黑树是一颗平衡二叉树,数据量大的时候,树的深度也很深,如果树的深度有20层,而查找的数据在叶子节点,就要进行20次IO操作,性能低。

3、为什么不用B树?

B树的特点:

其实B树就是在横向做了文章,一个节点可以存储更多数据(大节点包含很多小节点),这样相对来说,深度就会变浅。

提问:横向的节点怎么查,比如说查找上图中的节点77?

从磁盘中把大节点查找出来,把这个大节点加载进内存中,节点77实际上是在内存中查找的,在内存中做的是随机访问,速度很快,跟磁盘的寻道和旋转相比的话,基本可以忽略不计。

提问:为什么不可以让B树横向的度无限增大,这样不就深度为1,查找不就更快了?(度的含义:节点的数据存储个数)

本来是想通过一次IO操作把一个大节点加载进内存,如果一个大节点的数据量太大的话, 则内存和硬盘一次交互没办法交换那么多数据,假设一次只能交换1页(4k)的数据(有上限,也有可能是几十页,和计算机硬件有关),意味着CPU去硬盘上做一次IO操作只能取1页的数据,那么当一个大节点的数据量太大时,仍要进行多次IO操作。因此,度是有上限的,MySQL会根据计算机硬件自动进行度的优化,一个大节点通常为1页空间。

4、为什么使用B+树?(B+树是B树的变种,索引做了冗余,存了多份,但是没关系,索引只占很小空间,比如下图中的15节点)

B+树的特点:

提问:为什么说B+树可以增大度?

因为非叶子节点只存储索引一个值,不存储data(B树会存储data),而大节点大小是确定的,因此节点就可以存储更多的数据,即度可以变得更大。这样既保证度可以达到最大,又保证一个大节点通过一次IO操作可以加载进内存。(非叶子节点度更大,深度更浅,只有非叶子节点才影响查找次数,叶子节点是最后一次查找,对总的查找次数是没有影响的,因此把data全部移到了叶子节点)

提问:为什么叶子节点之间还需要用指针?(一个大节点的尾节点和下一个大节点的头节点之间的指针连接)

方便范围查询。比如查找上图中key>18,如果没有指针会非常麻烦,必须从头开始查找,如果有指针,则可以直接遍历key>18的叶子节点(链表)。 

B+树索引的性能分析:

三、MySQL底层是怎么用B+树来存储数据的?

MySQL有两种常见的存储引擎:InnoDB(默认)、MyISAM(用得少,在MySQL8.0中被废弃掉了),存储引擎范围是表级别的。

1、MyISAM索引实现(非聚集)

.frm是表结构文件,.MYD是数据文件(MyISAM Data),.MYI是索引文件(MyISAM Index)。

MyISAM主键索引查找流程:先通过.MYI文件找到对应索引的文件指针,再根据文件指针去.MYD文件中定位对应的那行数据。

MyISAM普通索引查找流程:和主键索引查找流程一致。

 2、InnoDB索引实现(聚集)

.frm是表结构文件,.ibd是数据和索引文件(InnoDB Data)

InnoDB主键索引查找流程:通过.ibd文件找到对应的索引,索引的value即为那行对应的完整数据。

InnoDB普通索引查找流程:通过.ibd文件找到对应的索引,索引的value即为那行对应的主键的值,再根据主键值去主键索引树中找到对应的行数据。

提问:聚集索引和非聚集索引的区别?

聚集索引:表中那行数据的索引和数据都合并在一起了。

非聚集索引:表中那行数据的索引和数据是分开存储的。

提问:为什么InnoDB表必须有主键?

因为整个数据文件本身就是按照B+树组织的一个索引文件,所以必须要有主键(建InnoDB表时不指定主键,默认会从表字段中选一列作为唯一主键,如果不存在这种字段,则后台默认生成一个长整型主键字段,MyISAM可以没有)。

提问:为什么推荐使用整型的自增主键?

提高查询性能。如果是使用UUID作为主键,第一,UUID长度很长,会浪费存储空间,第二,UUID是字符串类型,比较大小要查找ASCII码表,查找速度没有整型int查找速度快,第三,UUID是随机生成无序的字符串,当数据插入时,有很大可能会导致节点位置移动,还可能造成很多其他节点位置移动,简单来说就是位置打乱了; 如果使用整型的自增主键,新插入的数据都会连续的插入到磁盘的物理空间。

提问:为什么InnoDB普通索引结构叶子节点存储的是主键值?(一致性和节省存储空间)

如果普通索引的value也存数据,那么当往有主键索引和普通索引的表中插入数据时,索引结构中key对应的value要存储两份数据,增加维护成本。

单值索引:只有一个索引,如(id),size=1

联合索引:多个索引合起来作为一个联合索引,如(id,name),size>1(单值索引是联合索引size=1的特例)

提问:联合索引的底层数据结构长什么样?

先比较id,如果id相等,再比较name,如果name也相等,则再比较date。(索引最左前缀原理,后面索引优化随笔会讲解)

Linux公社的RSS地址https://www.linuxidc.com/rssFeed.aspx

本文永久更新链接地址https://www.linuxidc.com/Linux/2020-02/162355.htm


7

本栏最新