MySQL 索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)解析
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概述
索引是對數(shù)據(jù)庫表中一列或多列的值進行排序的一種結(jié)構(gòu)，使用索引可快速訪問數(shù)據(jù)庫表中的特定信息。
索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
二叉樹
二叉樹(binary tree)是指樹中節(jié)點的度不大于 2 的有序樹，它是一種最簡單且最重要的樹。二叉樹的遞歸定義為：二叉樹是一棵空樹，或者是一棵由一個根節(jié)點和兩棵互不相交的，分別稱作根的左子樹和右子樹組成的非空樹;左子樹和右子樹又同樣都是二叉樹
對于數(shù)組 {1,2,3,4,5} 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將成為了鏈表
特點：
- 父節(jié)點下面有兩個子節(jié)點。
- 右邊節(jié)點的數(shù)據(jù)大于左邊節(jié)點的數(shù)據(jù)。
二叉樹.png
紅黑樹
紅黑樹是一種特定類型的二叉樹，它是在計算機科學(xué)中用來組織數(shù)據(jù)比如數(shù)字的塊的一種結(jié)構(gòu)。若一棵二叉查找樹是紅黑樹，則它的任一子樹必為紅黑樹。
紅黑樹是一種平衡二叉查找樹的變體，它的左右子樹高差有可能大于 1，所以紅黑樹不是嚴格意義上的平衡二叉樹(AVL)，但對之進行平衡的代價較低， 其平均統(tǒng)計性能要強于 AVL 。
由于每一棵紅黑樹都是一棵二叉排序樹，因此，在對紅黑樹進行查找時，可以采用運用于普通二叉排序樹上的查找算法，在查找過程中不需要顏色信息。
紅黑樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下圖：
紅黑樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).png
特點：
- 紅黑樹是每個結(jié)點都帶有顏色屬性的二叉查找樹，顏色或紅色或黑色。
- 結(jié)點是紅色或黑色。
- 根結(jié)點是黑色。
- 所有葉子都是黑色。(葉子是NIL結(jié)點)
- 每個紅色結(jié)點的兩個子結(jié)點都是黑色。(從每個葉子到根的所有路徑上不能有兩個連續(xù)的紅色結(jié)點)
- 從任一節(jié)結(jié)點其每個葉子的所有路徑都包含相同數(shù)目的黑色結(jié)點。
- 這些約束強制了紅黑樹的關(guān)鍵性質(zhì): 從根到葉子的最長的可能路徑不多于最短的可能路徑的兩倍長。結(jié)果是這個樹大致上是平衡的。因為操作比如插入、刪除和查找某個值的最壞情況時間都要求與樹的高度成比例，這個在高度上的理論上限允許紅黑樹在最壞情況下都是高效的，而不同于普通的二叉查找樹。
- 是性質(zhì)4導(dǎo)致路徑上不能有兩個連續(xù)的紅色結(jié)點確保了這個結(jié)果。最短的可能路徑都是黑色結(jié)點，最長的可能路徑有交替的紅色和黑色結(jié)點。因為根據(jù)性質(zhì)5所有最長的路徑都有相同數(shù)目的黑色結(jié)點，這就表明了沒有路徑能多于任何其他路徑的兩倍長。
- 因為紅黑樹是一種特化的二叉查找樹，所以紅黑樹上的只讀操作與普通二叉查找樹相同。
B-Tree
- 葉子結(jié)點具有相同的深度，葉節(jié)點的指針為空
- 所有元素不重復(fù)
- 節(jié)點中的數(shù)據(jù)索引從左到右邊遞增排列
B樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).png
B+Tree
非葉子結(jié)點不存儲數(shù)據(jù)，只存儲索引(冗余)，可以存放更多的索引
葉子結(jié)點包含所有索引字段
葉子結(jié)點用指針鏈接，提高區(qū)間訪問的性能(可以提升范圍查找的效率)
B+樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).png
特點關(guān)鍵字：節(jié)點內(nèi)有序，葉子結(jié)點指針鏈接，非葉子結(jié)點存儲索引(冗余)
查詢mysql 索引的數(shù)據(jù)頁的大?。?/p>
- mysql> show global status like 'Innodb_page_size';
- +------------------+-------+
- | Variable_name | Value |
- +------------------+-------+
- | Innodb_page_size | 16384 |
- +------------------+-------+
為什么設(shè)置 16kb 呢?
Hash
- 對索引的 key 進行一次 hash 計算就可以定位出數(shù)據(jù)存儲的位置
- 很多的時候 hash 索引要比 B+ 樹索引更高效
- 僅能滿足 “=” ， “in” 不支持范圍查詢
- 存在 hash 沖突問題
Hash 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).png
索引
InnoDB 索引實現(xiàn)(聚集)
- 表數(shù)據(jù)文件本身就是按 B+Tree 組織的一個索引結(jié)構(gòu)文件
- 聚集索引-葉子節(jié)點包含了完整的數(shù)據(jù)記錄
- 為什么 InnoDb 表必須有主鍵，并且推薦使用整型的自增主鍵?
- 如果沒有設(shè)置索引的話，MySQL 會選擇一個數(shù)據(jù)唯一的列作為主鍵索引， 如果找不這樣的列。會去做創(chuàng)建一個隱藏列類似 rowid。
- 表數(shù)據(jù)文件按照 B+Tree 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)維護，在葉子節(jié)點維護的是該行的數(shù)據(jù)。所以必須有主鍵。
- 整型更方便 B+Tree 排序，自增的話，對于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存放更快, 順序存放，不需要進行大量樹的平衡操作。
- 為什么非主鍵索引結(jié)構(gòu)葉子節(jié)點的存儲的是主鍵值?
- 一致性， 讓主鍵索引先成功，然后再去更新非主鍵索引關(guān)系
- 節(jié)省存儲空間。
- 主鍵索引示意圖：
InnoDB 索引實現(xiàn).png
- 非主鍵索引示意圖
如果查詢的是通過 name = Alice 去查詢的時候：
- 走非主鍵索引去查詢，查詢完后拿到信息(Alice, 18)。其實這里也是一個非聚簇索引
- 然后進行回表查詢，再次通過主鍵去查詢做回表查詢。
兩個數(shù)據(jù)文件：
.frm 主要是存儲表結(jié)構(gòu)信息
.ibd 主要是存儲索引和數(shù)據(jù)
MyISAM 索引文件(非聚集)
- 索引文件和數(shù)據(jù)文件是分離的(非聚集)
MyISAM 存儲引擎索引.png
三個數(shù)據(jù)文件：
.frm 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)文件
.myd 文件主要是存儲數(shù)據(jù)
.myi 文件主要是存儲索引信息
聚集索引和非聚集索引
特征：
聚集/非聚集主要是索引文件是否和數(shù)據(jù)文件在一起。
查詢效率上來說聚集索引不會跨文件查詢效率會更加快。
聯(lián)合/復(fù)合索引
多個字段組織成一個共同的索引
組合索引.png
- 最左前綴原理為什么這樣來使用?
索引的數(shù)據(jù)是被排序的，如果跳過字段的話是無法被使用的。
示例：
where name = 'Jeff' and age = 22 -- 命中索引
where age = 30 and postatin='manager' -- 不命中索引
where postation = 'dev' -- 不命中索引
參考資料
百度百科
