MySQL InnoDB索引原理和算法 - 前后端的那点小事 - SegmentFault 思否

我们接下来要详细讲解的就是B+ 树索引和全文索引。

哈希索引

InnoDB存储引擎支持的哈希索引是自适应的，会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为干预是否在一张表中生成哈希索引。这块内容我们先不展开说，后续补充。

B+ 树索引

B+ 树索引是目前关系型数据库系统中查找最为常用和有效的索引，其构造类似于二叉树，根据键值对快速找到数据。B+ 树（balance+ tree）由B树（banlance tree 平衡二叉树）和索引顺序访问方法（ISAM: Index Sequence Access Method）演化而来，这几个都是经典的数据结构。而MyISAM引擎最初也是参考ISAM数据结构设计的。

基础数据结构

想要了解B+ 树数据结构，我们先了解一些基础的知识。

二分查找法

又称为折半查找法，指的是将数据顺序排列，通过每次和中间值比较，跳跃式查找，每次缩减一半的范围，快速找到目标的算法。其算法复杂度为log2(n)，比顺序查找要快上一些。

如图所示，从有序列表中查找48，只需要3步：


详细的算法可以参考二分查找算法。

二叉查找树

二叉查找树的定义是在一个二叉树中，左子树的值总是小于根键值，根键值总是小于右子树的值。在我们查找时，每次都从根开始查找，根据比较的结果来判断继续查找左子树还是右子树。其查找的方法非常类似于二分查找法。

平衡二叉树

二叉查找树的定义非常宽泛，可以任意构造，但是在极端情况下查询的效率和顺序查找一样，如只有左子树的二叉查找树。

若想构造一个性能最大的二叉查找树，就需要该树是平衡的，即平衡二叉树（由于其发明者为G. M. Adelson-Velsky 和 Evgenii Landis，又被称为AVL树）。其定义为必须满足任何节点的两个子树的高度最大差为1的二叉查找树。平衡二叉树相对结构较优，而最好的性能需要建立一个最优二叉树，但由于维护该树代价高，因此一般平衡二叉树即可。

平衡二叉树查询速度很快，但在树发生变更时，需要通过一次或多次左旋和右旋来达到树新的平衡。这里不发散讲。

B+ 树

了解了基础的数据结构后，我们来看下B+ 树的实现，其定义十分复杂，目标是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树。在该树中，所有的记录都按键值的大小放在同一层的叶子节点上，各叶子节点之间有指针进行连接（非连续存储），形成一个双向链表。索引节点按照平衡树的方式构造，并存在指针指向具体的叶子节点，进行快速查找。

下面的B+ 树为数据较少时，此时高度为2，每页固定存放4条记录，扇出固定为5（图上灰色部分）。叶子节点存放多条数据，是为了降低树的高度，进行快速查找。


当我们插入28、70、95 3条数据后，B+ 树由于数据满了，需要进行页的拆分。此时高度变为3，每页依然是4条记录，双向链表未画出但是依然是存在的，现在可以看出来是一个平衡二叉树的雏形了。


InnoDB的B+ 树索引

InnoDB的B+ 树索引的特点是高扇出性，因此一般树的高度为2~4层，这样我们在查找一条记录时只用I/O 2~4次。当前机械硬盘每秒至少100次I/O/s，因此查询时间只需0.02~0.04s。

数据库中的B+ 树索引分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index）。它们的区别是叶子节点存放的是否为一整行的完整数据。

聚集索引

聚集索引就是按照每张表的主键（唯一）构造一棵B+ 树，同时叶子节点存放整行的完整数据，因此将叶子节点称为数据页。由于定义了数据的逻辑顺序，聚集索引也能快速的进行范围类型的查询。

聚集索引的叶子节点按照逻辑顺序连续存储，叶子节点内部物理上连续存储，作为最小单元，叶子节点间通过双向指针连接，物理存储上不连续，逻辑存储上连续。

聚集索引能够针对主键进行快速的排序查找和范围查找，由于是双向链表，因此在逆序查找时也非常快。

我们可以通过explain命令来分析MySQL数据库的执行计划：

# 查看表的定义，可以看到id为主键，name为普通列
mysql> show create table dimensionsConf;
| Table          | Create Table     
| dimensionsConf | CREATE TABLE `dimensionsConf` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `remark` varchar(1024) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FULLTEXT KEY `fullindex_remark` (`remark`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=178 DEFAULT CHARSET=utf8 |
1 row in set (0.00 sec)

# 先测试一个非主键的name属性排序并查找，可以看到没有使用到任何索引，且需要filesort（文件排序），这里的rows为输出行数的预估值
mysql> explain select * from dimensionsConf order by name limit 10\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: dimensionsConf
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 57
        Extra: Using filesort
1 row in set (0.00 sec)

# 再测试主键id的排序并查找，此时使用主键索引，在执行计划中没有了filesort操作，这就是聚集索引带来的优化
mysql> explain select * from dimensionsConf order by id limit 10\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: dimensionsConf
         type: index
possible_keys: NULL
          key: PRIMARY
      key_len: 4
          ref: NULL
         rows: 10
        Extra: NULL
1 row in set (0.00 sec)

# 再查找根据主键id的范围查找，此时直接根据叶子节点的上层节点就可以快速得到范围，然后读取数据
mysql> explain select * from dimensionsConf where id>10 and id<10000\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: dimensionsConf
         type: range
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 4
          ref: NULL
         rows: 56
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

辅助索引

辅助索引又称非聚集索引，其叶子节点不包含行记录的全部数据，而是包含一个书签（bookmark），该书签指向对应行数据的聚集索引，告诉InnoDB存储引擎去哪里查找具体的行数据。辅助索引与聚集索引的关系就是结构相似、独立存在，但辅助索引查找非索引数据需要依赖于聚集索引来查找。


全文索引

我们通过B+ 树索引可以进行前缀查找，如：

select * from blog where content like 'xxx%';

只要为content列添加了B+ 树索引（聚集索引或辅助索引），就可快速查询。但在更多情况下，我们在博客或搜索引擎中需要查询的是某个单词，而不是某个单词开头，如：

select * from blog where content like '%xxx%';

此时如果使用B+ 树索引依然是全表扫描，而全文检索（Full-Text Search）就是将整本书或文章内任意内容检索出来的技术。

倒排索引

全文索引通常使用倒排索引（inverted index）来实现，倒排索引和B+ 树索引都是一种索引结构，它需要将分词（word）存储在一个辅助表（Auxiliary Table）中，为了提高全文检索的并行性能，共有6张辅助表。辅助表中存储了单词和单词在各行记录中位置的映射关系。它分为两种：

mysql> select * from information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD;
+-------+
| value |
+-------+
| a     |
| about |
| an    |
| are   |
| as    |
| at    |
| be    |
| by    |
| com   |
| de    |
| en    |
| for   |
| from  |
| how   |
| i     |
| in    |
| is    |
| it    |
| la    |
| of    |
| on    |
| or    |
| that  |
| the   |
| this  |
| to    |
| was   |
| what  |
| when  |
| where |
| who   |
| will  |
| with  |
| und   |
| the   |
| www   |
+-------+
36 rows in set (0.00 sec)

mysql> create fulltext index fullindex_remark on dimensionsConf(remark);
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.39 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 1

mysql> show warnings;
+---------+------+--------------------------------------------------+
| Level   | Code | Message                                          |
+---------+------+--------------------------------------------------+
| Warning |  124 | InnoDB rebuilding table to add column FTS_DOC_ID |
+---------+------+--------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select remark from dimensionsConf where remark like '%baby%';
+-------------------+
| remark            |
+-------------------+
| a baby like panda |
| a baby like panda |
+-------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> select remark from dimensionsConf where match(remark) against('baby' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
+-------------------+
| remark            |
+-------------------+
| a baby like panda |
| a baby like panda |
+-------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

# 查看下执行计划，使用了全文索引排序
mysql> explain select * from dimensionsConf where match(remark) against('baby');
+----+-------------+----------------+----------+------------------+------------------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table          | type     | possible_keys    | key              | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+----------------+----------+------------------+------------------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | dimensionsConf | fulltext | fullindex_remark | fullindex_remark | 0       | NULL |    1 | Using where |
+----+-------------+----------------+----------+------------------+------------------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select id,remark,match(remark) against('baby') as relevance from dimensionsConf;
+-----+-----------------------+--------------------+
| id  | remark                | relevance          |
+-----+-----------------------+--------------------+
| 106 | c                     |                  0 |
| 111 | 运营商             |                  0 |
| 115 | a baby like panda     | 2.1165735721588135 |
| 116 | a baby like panda     | 2.1165735721588135 |
+-----+-----------------------+--------------------+
4 rows in set (0.01 sec)

# 代表必须有a baby短语，不能有man，可以有lik开头的单词，可以有panda，
select remark from dimensionsConf where match(remark) against('+"a baby" -man lik* panda' IN BOOLEAN MODE);

select * from articles where match(title,body) against('database' with query expansion);