关于索引的B tree B

索引分为聚簇索引和非聚簇索引。

以一本英文课本为例,要找第8课,直接翻书,若先翻到第5课,则往后翻,再翻到第10课,则又往前翻。这本书本身就是一个索引,即“聚簇索引”。

如果要找"fire”这个单词,会翻到书后面的附录,这个附录是按字母排序的,找到F字母那一块,再找到"fire”,对应的会是它在第几课。这个附录,为“非聚簇索引”。

由此可见,聚簇索引,索引的顺序就是数据存放的顺序,所以,很容易理解,一张数据表只能有一个聚簇索引。

聚簇索引要比非聚簇索引查询效率高很多,特别是范围查询的时候。所以,至于聚簇索引到底应该为主键,还是其他字段,这个可以再讨论。

1、MYSQL的索引

mysql中,不同的存储引擎对索引的实现方式不同,大致说下MyISAM和InnoDB两种存储引擎。

MyISAM的B+Tree的叶子节点上的data,并不是数据本身,而是数据存放的地址。主索引和辅助索引没啥区别,只是主索引中的key一定得是唯一的。这里的索引都是非聚簇索引。

MyISAM还采用压缩机制存储索引,比如,第一个索引为“her”,第二个索引为“here”,那么第二个索引会被存储为“3,e”,这样的缺点是同一个节点中的索引只能采用顺序查找。

InnoDB的数据文件本身就是索引文件,B+Tree的叶子节点上的data就是数据本身,key为主键,这是聚簇索引。非聚簇索引,叶子节点上的data是主键(所以聚簇索引的key,不能过长)。为什么存放的主键,而不是记录所在地址呢,理由相当简单,因为记录所在地址并不能保证一定不会变,但主键可以保证。

至于为什么主键通常建议使用自增id呢?

2、聚簇索引

聚簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的,即:只要索引是相邻的,那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。如果主键不是自增id,那么可以想象,它会干些什么,不断地调整数据的物理地址、分页,当然也有其他一些措施来减少这些操作,但却无法彻底避免。但,如果是自增的,那就简单了,它只需要一页一页地写,索引结构相对紧凑,磁盘碎片少,效率也高。

聚簇索引不但在检索上可以大大滴提高效率,在数据读取上也一样。比如:需要查询f~t的所有单词。

一个使用MyISAM的主索引,一个使用InnoDB的聚簇索引。两种索引的B+Tree检索时间一样,但读取时却有了差异。

因为MyISAM的主索引并非聚簇索引,那么他的数据的物理地址必然是凌乱的,拿到这些物理地址,按照合适的算法进行I/O读取,于是开始不停的寻道不停的旋转。聚簇索引则只需一次I/O。

不过,如果涉及到大数据量的排序、全表扫描、count之类的操作的话,还是MyISAM占优势些,因为索引所占空间小,这些操作是需要在内存中完成的。

鉴于聚簇索引的范围查询效率,很多人认为使用主键作为聚簇索引太多浪费,毕竟几乎不会使用主键进行范围查询。但若再考虑到聚簇索引的存储,就不好定论了。

学习笔记】mysql索引原理之B+/-Tree

索引,是为了更快的查询数据,查询算法有很多,对应的数据结构也不少,数据库常用的索引数据结构一般为B+Tree。

1、B-Tree

关于B-Tree的官方定义个人觉得比较难懂,通俗一点就是举个例子。假如:一本英文字典,单词+详细解释组成了一条记录,现在需要索引单词,那么以单词为key,单词+详细解释为data,B-Tree就是以一个二元组{key,data}来定义一条记录。如果一个节点有3条记录,那么会有对应的4个指针,用以指向下一个节点。B-Tree是有序且平衡的,所有叶子节点在同一层,即不会出现某个分支层级多,某个分支层级少的情况。

因为B-Tree是有序的,所以它的查找就简单了,先从根节点开始二分查找,找到则返回节点;否则沿着区间指针查找下一个节点。比如,查询false这个单词。

2、B+Tree

与B-Tree不同的是,B+Tree每个节点只有key,没有data;而且叶子节点没有指针。也就是说B+Tree的叶子节点和内节点的数据结构是不一样的。

一般数据库采用的是B+Tree,而且经过了一些优化,比如在叶子节点上增加了顺序访问指针,提高区间查询效率。比如:查询首字母为f~t的所有单词。那么只需查到f开头的第一个单词fabric,然后沿着叶子节点的开始遍历,直到找到最后一个以t开头的单词为止。

 

简单介绍了B-/+Tree,至于众多数据结构中,为何数据库索引选择BTree,而且选择B+Tree,下面从计算机存储原理方面简单说说。

3、读内存和读磁盘

内存读取和磁盘读取的效率是相差很大的。

简单点说说内存读取,内存是由一系列的存储单元组成的,每个存储单元存储固定大小的数据,且有一个唯一地址。

当需要读内存时,将地址信号放到地址总线上传给内存,内存解析信号并定位到存储单元,然后把该存储单元上的数据放到数据总线上,回传。

写内存时,系统将要写入的数据和单元地址分别放到数据总线和地址总线上,内存读取两个总线的内容,做相应的写操作。

内存存取效率,跟次数有关,先读取A数据还是后读取A数据不会影响存取效率。而磁盘存取就不一样了,磁盘I/O涉及机械操作。

磁盘是由大小相同且同轴的圆形盘片组成,磁盘可以转动(各个磁盘须同时转动)。磁盘的一侧有磁头支架,磁头支架固定了一组磁头,每个磁头负责存取一个磁盘的内容。磁头不动,磁盘转动,但磁臂可以前后动,用于读取不同磁道上的数据。磁道就是以盘片为中心划分出来的一系列同心环(如图标红那圈)。磁道又划分为一个个小段,叫扇区,是磁盘的最小存储单元。

磁盘读取时,系统将数据逻辑地址传给磁盘,磁盘的控制电路会解析出物理地址,即哪个磁道哪个扇区。于是磁头需要前后移动到对应的磁道,消耗的时间叫寻道时间,然后磁盘旋转将对应的扇区转到磁头下,消耗的时间叫旋转时间。所以,适当的操作顺序和数据存放可以减少寻道时间和旋转时间。

为了尽量减少I/O操作,磁盘读取每次都会预读,大小通常为页的整数倍。即使只需要读取一个字节,磁盘也会读取一页的数据(通常为4K)放入内存,内存与磁盘以页为单位交换数据。因为局部性原理认为,通常一个数据被用到,其附近的数据也会立马被用到。

4、检索性能分析

B-Tree:如果一次检索需要访问4个节点,数据库系统设计者利用磁盘预读原理,把节点的大小设计为一个页,那读取一个节点只需要一次I/O操作,完成这次检索操作,最多需要3次I/O(根节点常驻内存)。数据记录越小,每个节点存放的数据就越多,树的高度也就越小,I/O操作就少了,检索效率也就上去了。

B+Tree:内节点只存key,大大滴减少了内节点的大小,那么每个节点就可以存放更多的记录,树的更矮了,I/O操作更少了。所以B+Tree拥有更好的性能。

5、其他索引方式

散列索引:通过HASH来定位的一种索引,这种索引用的较少,通过用于单值查询。InnoDB的自适应索引就是HASH索引。

位图索引:字段值固定且少,比如性别、状态。在同时对多个这样的字段and/or查询时,效率极高,直接按位与/或就可以得到结果了。所以,应用范围局限。

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