• 【一步一步学习mysql】Mysql索引底层数据结构与算法


    索引是什么

    • 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。
    • 索引存储在文件里
    • 补充知识:
    磁盘存取原理:
    * 寻道时间(速度慢,费时)
    * 旋转时间(速度较快)
    
    磁盘IO读取效率:
    * 单次IO读取是N个页的大小,读取数据量大于N个页就需要分页读取。
    
    • 索引的数据结构,推荐学习网站:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
      • 二叉树
        • 有可能出现worst-case,如果输入序列已经排序,则时间复杂度为O(N)
      • 红黑树
        • 解决了二叉树的缺点,但是在数据量大的情况下,会出现分层很深的情况,影响查询效率。
      • hash
        • 查询效率很高,但是无法实现范围查询
      • B树
        • 【特点】度(Degree)-节点的数据存储个数
        • 【特点】叶节点具有相同的深度
        • 【特点】叶节点的指针为空
        • 【特点】节点中的数据key从左到右递增排列
        • 【缺点】每个节点存储key+具体数据,而度涉及到IO读取,故如果度设计的很大就会影响IO读取效率。由于该限制,只能限制度的大小,使得深度无法控制。
      • B+树
        • 非叶子节点不存储data,只存储key,可以增大度
        • 叶子节点不存储指针
        • 顺序访问指针,提高区间访问的性能
        • 优点
          • 一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣
          • 预读:磁盘一般会顺序向后读取一定长度的数据(页的整数倍)放入内存
          • 局部性原理:当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用
          • B+Tree节点的大小设为等于一个页,每次新建节点直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,就实现了一个节点的载入只需一次I/O
          • B+Tree的度d一般会超过100,因此h非常小(一般为3到5之间)
          • 【最佳实践】使用自增的主键
            • a.自增型主键以利于插入性能的提高;
            • b.自增型主键设计(int,bigint)可以降低二级索引的空间,提升二级索引的内存命中率;
            • c.自增型的主键可以减小page的碎片,提升空间和内存的使用。

    存储引擎

    • 存储引擎是表的属性。
    • MyISAM是非聚集的索引实现
      • 索引文件和数据文件是分开的两个文件
      • 索引中叶子节点存储的是数据的地址
        • 主键索引和其他索引都是一样的,叶子节点指向的是数据文件中对应的地址
    • InnoDB是聚集的索引实现
      • 索引和数据在同一个文件中
      • 数据的存储是建立在主键索引结构中,叶子节点是具体的数据。故必须要有主键
      • 其他索引的叶子节点是主键的值
      • 【好处】一致性和节省存储空间
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