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mysqlの索引原理
2017-04-21 09:43:52      个评论    来源:u013275928的专栏  
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mysqlの索引原理

B树

B树高度

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数据库为什么使用这种结构?

一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说,索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。

为了达到这个目的,磁盘按需读取,要求每次都会预读的长度一般为页的整数倍。而且数据库系统将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。每次新建节点时,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,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个node只需一次I/O。并把B-tree中的m值设的非常大,就会让树的高度降低,有利于一次完全载入

MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。本小节将详细讲解这几种索引的含义和特点。

1.普通索引

在创建普通索引时,不附加任何限制条件。这类索引可以创建在任何数据类型中,其值是否唯一和非空由字段本身的完整性约束条件决定。建立索引以后,查询时可以通过索引进行查询。例如,在student表的stu_id字段上建立一个普通索引。查询记录时,就可以根据该索引进行查询。

2.唯一性索引

使用UNIQUE参数可以设置索引为唯一性索引。在创建唯一性索引时,限制该索引的值必须是唯一的。例如,在student表的stu_name字段中创建唯一性索引,那么stu_name字段的值就必需是唯一的。通过唯一性索引,可以更快速地确定某条记录。主键就是一种特殊唯一性索引。

3.全文索引

使用FULLTEXT参数可以设置索引为全文索引。全文索引只能创建在CHAR、VARCHAR或TEXT类型的字段上。查询数据量较大的字符串类型的字段时,使用全文索引可以提高查询速度。例如,student表的information字段是TEXT类型,该字段包含了很多的文字信息。在information字段上建立全文索引后,可以提高查询information字段的速度。MySQL数据库从3.23.23版开始支持全文索引,但只有MyISAM存储引擎支持全文检索。在默认情况下,全文索引的搜索执行方式不区分大小写。但索引的列使用二进制排序后,可以执行区分大小写的全文索引。

4.单列索引

在表中的单个字段上创建索引。单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引,也可以是唯一性索引,还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段 即可。

5.多列索引

多列索引是在表的多个字段上创建一个索引。该索引指向创建时对应的多个字段,可以通过这几个字段进行查询。但是,只有查询条件中使用了这些字段中第一个字段时,索引才会被使用。例如,在表中的id、name和sex字段上建立一个多列索引,那么,只有查询条件使用了id字段时该索引才会被使用。

6.空间索引

使用SPATIAL参数可以设置索引为空间索引。空间索引只能建立在空间数据类型上,这样可以提高系统获取空间数据的效率。MySQL中的空间数据类型包括GEOMETRY和POINT、LINESTRING和POLYGON等。目前只有MyISAM存储引擎支持空间检索,而且索引的字段不能为空值。对于初学者来说,这类索引很少会用到。

这里写图片描述

如上图,是一颗b+树,这里只说一些重点,浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示)和指针(黄色所示),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.通过上面的分析,我们知道IO次数取决于b+数的高度h,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.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。

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