mysql索引(二)索引的数据结构B+TREE

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,独享型 2核4GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 索引本质上是一种数据结构,让我们在查询数据的时候尽量减少磁盘I/O。前边大概看了索引的原理。数据库的复杂性,以及读取磁盘时,磁盘I/O等。任何一种数据结构都不是凭空产生的,一定会有它的背景和使用场景,我们现在总结一下,我们需要这种数据结构能够做些什么,其实很简单,那就是:每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。

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索引本质上是一种数据结构,让我们在查询数据的时候尽量减少磁盘I/O

前边大概看了索引的原理。数据库的复杂性,以及读取磁盘时,磁盘I/O等。任何一种数据结构都不是凭空产生的,一定会有它的背景和使用场景,我们现在总结一下,我们需要这种数据结构能够做些什么,其实很简单,那就是:每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。


那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢?就这样,b+树应运而生


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B+树大概就是上边这个玩意。


如上图,是一颗b+树,最上层是树根,中间的是树枝,最下面是叶子节点,关于b+树后边会看到,这里只说一些重点,浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块或者叫做一个block块,这是操作系统一次IO往内存中读的内容,一个块对应四个扇区,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示,一个磁盘块里面包含多少数据,一个深蓝色的块表示一个数据,其实不是数据,后面有解释)和指针(黄色所示,看最上面一个,p1表示比上面深蓝色的那个17小的数据的位置在哪,看它指针指向的左边那个块,里面的数据都比17小,p2指向的是比17大比35小的磁盘块),如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盘块,P2表示在17和35之间的磁盘块,P3表示大于35的磁盘块。


真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。


非叶子节点只不存储真实的数据,只存储指引搜索方向的数据项,如17、35并不真实存在于数据表中。


B+树的查找过程


如图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26和30之间,锁定磁盘块3的P2指针,通过指针加载磁盘块8到内存,发生第三次IO,同时内存中做二分查找找到29,结束查询,总计三次IO。


真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。


b+树性质


1.索引字段要尽量的小:


通过上面的分析,我们知道IO次数取决于b+数的高度h或者说层级,这个高度或者层级就是你每次查询数据的IO次数,假设当前数据表的数据为N,每个磁盘块的数据项的数量是m,则有h=㏒(m+1)N,当数据量N一定的情况下,m越大,h越小;而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小,磁盘块的大小也就是一个数据页的大小,是固定的,如果数据项占的空间越小,数据项的数量越多,树的高度越低。


这就是为什么每个数据项,即索引字段要尽量的小,比如int占4字节,要比bigint8字节少一半。


这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点,一旦放到内层节点,磁盘块的数据项会大幅度下降,导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。


2:索引的最左匹配特性:


简单来说就是你的数据来了以后,从数据块的左边开始匹配,在匹配右边的,知道这句话就行啦,我们继续学下面的内容。当b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向,如果name相同再依次比较age和sex,最后得到检索的数据;但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候,b+树就不知道下一步该查哪个节点,因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子,必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。


比如当(张三,F)这样的数据来检索时,b+树可以用name来指定搜索方向,但下一个字段age的缺失,所以只能把名字等于张三的数据都找到,然后再匹配性别是F的数据了, 这个是非常重要的性质,即索引的最左匹配特性。


B-Tree索引的特点


1、B-tree索引可以加快数据的查询速度


存储引擎不需要进行全表扫描来获得需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索。然后根据指针逐层向下查找,通过比较节点页的值和有目标值就可以找到合适的指针进入下层节点,而这些指针实际上定义了子节点页中值的上限和下限。

 

2、B-tree索引更适合进行范围查询


因为前面说过,B-tree对索引是顺序组织存储的,所以就很适合进行查找范围数据。   

B-tree索引的使用场景


1、 全值匹配的查询


指的是和索引中的所有列进行匹配,比如查询字段 name = ‘tom’;   


2、匹配最左前缀的查询


比如为a列和b列设置联合索引,只要联合索引的第一列(a列)符合查询条件,索引就会被用到,若只是第二列(b列)符合条件则不会被用到该索引。

  

3、匹配列前缀的查询


只匹配某一列的值的开头部分   


4、匹配范围值


5、精准匹配某一列并范围匹配另外一列 


6、只访问索引的查询


在这里指的就是覆盖索引,即只需要访问索引,而无需访问数据行   

 

7、用于查询中的order by 操作


索引树中的节点是有序的。一般来说,若B-Tree可以按照某种方式查找到该值,那么也可以用这种方式用于排序。所以,如果 order by 子句中满足前面列出的几种查询类型,则这个索引也可以满足对应的排序需求。


B-Tree索引的限制


1、 若不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用该索引


比如建立联合索引(name 、phone_num),若搜索phone_num则无法使用该索引   

2、使用索引时,不能跳过索引中的列


比如建立联合索引(name 、phone_num 、addr),若搜索name和addr 则无法使用该索引只能使用那么过滤


3、not in 和 <> 操作无法使用该索引


4、若查询中有某个列的范围查询,则其右边的所有列都无法使用索引


注意:存储引擎用不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同,各有优劣。例如,MyISAM使用前缀压缩的技术使得索引更小,但InnoDB则按照原数据格式进行存储。 MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InnoDB则根据逐渐引用被索引的行


以上大概简单的了解了一下索引的B+树数据结构。



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