1.什么是索引？

索引是為了加速對表中數(shù)據(jù)行的檢索而創(chuàng)建的一種分散的存儲結(jié)構(gòu)。（就好像我們小時候用的字典，有了字典查到對應(yīng)的字就會變快）

2.為什么需要索引？

首先我們需要了解一些概念和知識

1. mysql數(shù)據(jù)存儲在什么地方？----磁盤
2. 查詢數(shù)據(jù)比較慢的，一般情況下是卡在哪了？ ----IO
3. (所以我們要提高IO的效率，那么如何提高呢？---- 次數(shù)和量兩個層面,例如：搬磚，搬一次和搬十次耗費的力氣是不一樣的，一次搬一塊和一次搬十塊耗費的力氣（占用IO資源）也是不一樣的。所以我們盡可能的在滿足自身需求的前提下，減少和IO的交互)
4. 去磁盤讀取數(shù)據(jù)的時候，是用多少讀取多少嘛？ ----磁盤預(yù)讀
5. 磁盤預(yù)讀:內(nèi)存跟磁盤在發(fā)生數(shù)據(jù)交互的時候，一般情況下有一個最小的邏輯單元，稱為頁,datapage,頁一般由操作系統(tǒng)決定是多大，一般是4k和8k，而我們在進行數(shù)據(jù)交互的時候，可以取頁的的整數(shù)倍來進行讀取，innodb存儲引擎每次讀取數(shù)據(jù)為16k
6. 局部性原理：數(shù)據(jù)和程序都有聚集成群的傾向，同時之前被訪問過的數(shù)據(jù)和可能再次被查詢，涉及空間局部性、時間局部性

通過以上幾個概念我們大概知道索引是用來干嘛的了----預(yù)先設(shè)計好索引系統(tǒng)，等我們查詢數(shù)據(jù)的時候，減少和IO的交互來提高我們的查詢效率。

3.如何設(shè)計索引系統(tǒng)？

我們還是先明白幾個概念

• 索引存儲在哪？---- 磁盤，查詢數(shù)據(jù)的時候會優(yōu)先將索引加載到內(nèi)存中
• 索引在存儲的時候需要什么信息？需要存什么字段值？
  

—— key：實際數(shù)據(jù)行中儲存的值
—— 文件地址（指針、我們需要找到存儲數(shù)據(jù)文件在哪就得靠文件地址）
—— offset:偏移量（如果我們要取文件中的某一條數(shù)據(jù)時，就需要用到偏移量）

• 上面說的這種格式的數(shù)據(jù)要使用什么樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來儲存？
  

—— 上面可知我們我們的數(shù)據(jù)格式是 K-V類型的
知道K-V格式數(shù)據(jù)那我們就知道使用什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來儲存了，有哈希表、樹（二叉樹、二分查找樹、二分平衡樹、紅黑樹、B樹、B+樹）
綜上所述，我們可以上面的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來設(shè)計我們的索引系統(tǒng)

4.MYSQL索引系統(tǒng)是什么呢？

為什么不按照上面說的格式儲存呢？

眾所周知，mysql的索引系統(tǒng)使用的是B+樹，為什么是B+樹呢？接下來我們逐個分析其他的存儲結(jié)構(gòu)為什么不行。在此之前，我們還是需要了解兩個前置知識----OLAP和OLTP

當(dāng)我們存儲的數(shù)據(jù)量越多時，對應(yīng)建立的索引也會越大，當(dāng)我們從磁盤讀取到內(nèi)存時就會產(chǎn)生IO問題，那我們又對索引建立索引嘛？不是的，所以mysql采取的B+樹

5.哈希表

上面是哈希表的存儲結(jié)構(gòu)，我們來探討這類的存儲結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點
缺點：

• 哈希沖突會造成數(shù)據(jù)散列不均勻，會產(chǎn)生大量的線性查詢，比較浪費時間
• 不支持范圍查詢，當(dāng)進行范圍查詢的時候，必須要挨個遍歷
• 對于內(nèi)存空間的要求比較高（要把全部數(shù)據(jù)加到到內(nèi)存中）
  

優(yōu)點：
如果是等值查詢，那么會非常快

那么在mysql中有沒有hash索引呢？

• memory存儲引擎使用的是hash索引
• innodb支持自適應(yīng)hash

6.樹

6.1 二叉樹

二叉樹本身是無序的，當(dāng)我們在進行數(shù)據(jù)查找時要挨個去跟每個節(jié)點進行數(shù)據(jù)對比，看是否符合我們的數(shù)據(jù)要求，效率低下

6.2 二分查找樹（Binary Search Tree ,BST）

二分查找樹的特點：插入數(shù)據(jù)的時候必須有序，左子樹必須小于跟節(jié)點，右子樹必須保證大于根節(jié)點。所以使用二分查找樹對比二叉樹來顯然提高了查詢效率。
但是如果數(shù)據(jù)插入是遞增或者遞減的順序的話，二分查找樹就會退化成鏈表，查找效率又降低了

6.3 平衡二叉樹（Balanced Binary Tree, AVL樹）

根據(jù)二叉查找樹的所暴露出的問題，我們通過使用AVL樹經(jīng)過左旋或者右旋讓樹平衡。但是為了保證平衡，在插入數(shù)據(jù)的時候必須要旋轉(zhuǎn)，通過插入性能的損失來彌補查詢性能的提升。讀多寫少的情況還好，但是如果我讀寫請求一樣多，那就不合適了。

6.4 紅黑樹

紅黑樹也是經(jīng)過左旋和右旋讓樹平衡起來，還有變色的行為，最長子樹只要不超過最短子樹的兩倍即可…所以就能讓查詢性能和插入性能近似取得一個平衡，但是隨著數(shù)據(jù)的插入，發(fā)現(xiàn)樹的深度會變深，深的深度越深，意味著IO次數(shù)越多，影響數(shù)據(jù)讀取的效率。

6.5 B樹

針對紅黑樹暴露的問題，那么我們應(yīng)該如何提高讀取的效率呢？我們能不能從有序的二叉樹，變成有序的多叉樹呢，這樣我們就可以儲存更多的數(shù)據(jù)

Degree為4表示的是一個節(jié)點存儲三個數(shù)據(jù)值，超過就要變換。那么實際的數(shù)據(jù)是怎么存儲的呢？我們需要Key和完整的數(shù)據(jù)行

上圖是B樹實際存儲數(shù)據(jù)的圖，每個節(jié)點有三個元素key、指針、數(shù)據(jù)。
查找實例，如果我想找28這個數(shù)據(jù)，先從磁盤塊1開始發(fā)現(xiàn)讀取不到，經(jīng)對比范圍在p2指針指向的磁盤塊3，還是沒找到，再根據(jù)磁盤塊3的p2指針指向磁盤塊8找到28。我們來分析一下，每個磁盤塊大小為16kb，我們查找了三個磁盤塊只需讀取48kb,那么三層B樹能存儲多少條記錄呢？

我們理想化一下，假設(shè)key和指針不占用大小，一條數(shù)據(jù)占用1k的大小，那么磁盤1數(shù)據(jù)可以存儲16條，磁盤3也是16條，磁盤8也是16條，那么我們只能存儲161616=4096條記錄，這明顯有點少了，而且我們是理想化的，實際key和指針也是占用大小的。

于是乎我們不禁思考，為什么存儲的數(shù)據(jù)量那么少？
我們發(fā)現(xiàn)每層存儲的大小都被data給占用了，那么我們能不能只存儲key跟指針呢？為此就引出了B+樹

6.6 B+樹

B樹到B+樹的演變：非葉子節(jié)點不存儲數(shù)據(jù)，葉子節(jié)點才存儲數(shù)據(jù)

上圖我們可以假設(shè)p1和28為一組占用10字節(jié)大小，那么第一層可以存儲16000/10=1600個這樣的大小，第二層也是1600，第三層data占用1kb，那就是16條，所以總的存儲1600160016=40960000（4096萬）條記錄

mysql索引結(jié)構(gòu)一般3~4層，但是還要注意一個問題。假設(shè)我們就是3層存儲結(jié)構(gòu)，如何存儲更多的數(shù)據(jù)？
剛剛我們假設(shè)的是p1和28為10字節(jié)大小，那如果它們是1字節(jié)呢，那么存儲總量是160001600010=4096000000。所以就引申出面試一直被提到的建立索引用int還是var好？

答：保證key的長度越小也好，varchar小于4字節(jié)用varcahr，大于4字節(jié)用int

根據(jù)B+樹的特點，存儲量大，查詢快，所以mysql使用的就是B+樹

總結(jié)

至此mysql索引系統(tǒng)為什么使用的是B+樹就講述完了，如果有什么講錯的地方希望能提醒我改正過來。

到此這篇關(guān)于MySQL的索引系統(tǒng)采用B+樹的原因解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL索引B+樹內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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