一、何為索引？

1、索引是幫助數(shù)據(jù)庫(kù)高效獲取數(shù)據(jù)的排好序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、索引存儲(chǔ)在文件中。

3、索引建多了會(huì)影響增刪改效率。(一張表最多允許建16個(gè)索引)

(下面這張圖為計(jì)算機(jī)組成原理內(nèi)容，每查詢一次索引節(jié)點(diǎn)，都會(huì)進(jìn)行一次磁盤(pán)IO讀取，即要尋道和旋轉(zhuǎn))

二、MySQL索引結(jié)構(gòu)為什么是B+樹(shù)？

MySQL 建索引可使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有B+樹(shù)和Hash兩種，但是Hash用得很少， 優(yōu)點(diǎn)是可以快速定位到某一行，缺點(diǎn)是不能解決范圍查詢問(wèn)題。

對(duì)于如果不需要使用范圍查詢、只需要精準(zhǔn)查詢的場(chǎng)景，可以使用Hash索引方法，比如查電話號(hào)碼。

再說(shuō)說(shuō)主流的索引方法B+樹(shù)，先說(shuō)下為什么不用別的樹(shù)結(jié)構(gòu)，再說(shuō)為什么用B+樹(shù)。

1、為什么不用二叉樹(shù)？

如果碰到下面這種單邊增長(zhǎng)的極端情況，查找節(jié)點(diǎn)4和順序查找沒(méi)區(qū)別。(這種特殊情況的二叉樹(shù)等同于鏈表，時(shí)間復(fù)雜度為O(n))

2、為什么不用紅黑樹(shù)？

紅黑樹(shù)是一顆平衡二叉樹(shù)，數(shù)據(jù)量大的時(shí)候，樹(shù)的深度也很深，如果樹(shù)的深度有20層，而查找的數(shù)據(jù)在葉子節(jié)點(diǎn)，就要進(jìn)行20次IO操作，性能低。

3、為什么不用B樹(shù)？

B樹(shù)的特點(diǎn)：

葉子節(jié)點(diǎn)具有相同的深度

葉子節(jié)點(diǎn)的指針為空

葉子節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)key從左到右遞增排列

其實(shí)B樹(shù)就是在橫向做了文章，一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以存儲(chǔ)更多數(shù)據(jù)(大節(jié)點(diǎn)包含很多小節(jié)點(diǎn))，這樣相對(duì)來(lái)說(shuō)，深度就會(huì)變淺。

提問(wèn)：橫向的節(jié)點(diǎn)怎么查，比如說(shuō)查找上圖中的節(jié)點(diǎn)77？

從磁盤(pán)中把大節(jié)點(diǎn)查找出來(lái)，把這個(gè)大節(jié)點(diǎn)加載進(jìn)內(nèi)存中，節(jié)點(diǎn)77實(shí)際上是在內(nèi)存中查找的，在內(nèi)存中做的是隨機(jī)訪問(wèn)，速度很快，跟磁盤(pán)的尋道和旋轉(zhuǎn)相比的話，基本可以忽略不計(jì)。

提問(wèn)：為什么不可以讓B樹(shù)橫向的度無(wú)限增大，這樣不就深度為1，查找不就更快了？(度的含義：節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)個(gè)數(shù))

本來(lái)是想通過(guò)一次IO操作把一個(gè)大節(jié)點(diǎn)加載進(jìn)內(nèi)存，如果一個(gè)大節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量太大的話， 則內(nèi)存和硬盤(pán)一次交互沒(méi)辦法交換那么多數(shù)據(jù)，假設(shè)一次只能交換1頁(yè)(4k)的數(shù)據(jù)(有上限，也有可能是幾十頁(yè)，和計(jì)算機(jī)硬件有關(guān))，意味著CPU去硬盤(pán)上做一次IO操作只能取1頁(yè)的數(shù)據(jù)，那么當(dāng)一個(gè)大節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量太大時(shí)，仍要進(jìn)行多次IO操作。因此，度是有上限的，MySQL會(huì)根據(jù)計(jì)算機(jī)硬件自動(dòng)進(jìn)行度的優(yōu)化，一個(gè)大節(jié)點(diǎn)通常為1頁(yè)空間。

4、為什么使用B+樹(shù)？(B+樹(shù)是B樹(shù)的變種，索引做了冗余，存了多份，但是沒(méi)關(guān)系，索引只占很小空間，比如下圖中的15節(jié)點(diǎn))

B+樹(shù)的特點(diǎn)：

非葉子節(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)data，只存儲(chǔ)key，可以增大度(相比B樹(shù)，B+樹(shù)的深度更淺)

葉子節(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)指針

順序訪問(wèn)指針，提高區(qū)間訪問(wèn)的性能(實(shí)際上是雙向指針)

提問(wèn)：為什么說(shuō)B+樹(shù)可以增大度？

因?yàn)榉侨~子節(jié)點(diǎn)只存儲(chǔ)索引一個(gè)值，不存儲(chǔ)data(B樹(shù)會(huì)存儲(chǔ)data)，而大節(jié)點(diǎn)大小是確定的，因此大節(jié)點(diǎn)就可以存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)，即度可以變得更大。這樣既保證度可以達(dá)到最大，又保證一個(gè)大節(jié)點(diǎn)通過(guò)一次IO操作可以加載進(jìn)內(nèi)存。(非葉子節(jié)點(diǎn)度更大，深度更淺，只有非葉子節(jié)點(diǎn)才影響查找次數(shù)，葉子節(jié)點(diǎn)是最后一次查找，對(duì)總的查找次數(shù)是沒(méi)有影響的，因此把data全部移到了葉子節(jié)點(diǎn))

提問(wèn)：為什么葉子節(jié)點(diǎn)之間還需要用指針？(一個(gè)大節(jié)點(diǎn)的尾節(jié)點(diǎn)和下一個(gè)大節(jié)點(diǎn)的頭節(jié)點(diǎn)之間的指針連接)

方便范圍查詢。比如查找上圖中key>18，如果沒(méi)有指針會(huì)非常麻煩，必須從頭開(kāi)始查找，如果有指針，則可以直接遍歷key>18的葉子節(jié)點(diǎn)(鏈表)。

B+樹(shù)索引的性能分析：

一般使用磁盤(pán)I/O次數(shù)評(píng)價(jià)索引結(jié)構(gòu)的優(yōu)劣

預(yù)讀：磁盤(pán)一般會(huì)順序向后讀取一定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)(頁(yè)的整數(shù)倍)放入內(nèi)存

局部性原理：當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)被用到時(shí)，其附近的數(shù)據(jù)也通常會(huì)立馬被使用

B+樹(shù)的大節(jié)點(diǎn)大小設(shè)為等于一個(gè)頁(yè)，每次新建大節(jié)點(diǎn)直接申請(qǐng)一個(gè)頁(yè)的空間，這能保證一個(gè)大節(jié)點(diǎn)物理上也存儲(chǔ)在一個(gè)頁(yè)里，大節(jié)點(diǎn)載入只需一次IO操作

B+樹(shù)的度d一般會(huì)超過(guò)100，因此高度h非常小(一般為3~5之間)

三、MySQL底層是怎么用B+樹(shù)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的？

MySQL有兩種常見(jiàn)的存儲(chǔ)引擎：InnoDB(默認(rèn))、MyISAM(用得少，在MySQL8.0中被廢棄掉了)，存儲(chǔ)引擎范圍是表級(jí)別的。

1、MyISAM索引實(shí)現(xiàn)(非聚集)

索引文件和數(shù)據(jù)文件是分離的

索引結(jié)構(gòu)的葉子節(jié)點(diǎn)value存儲(chǔ)的是文件指針。

.frm是表結(jié)構(gòu)文件，.MYD是數(shù)據(jù)文件(MyISAM Data)，.MYI是索引文件(MyISAM Index)。

MyISAM主鍵索引查找流程：先通過(guò).MYI文件找到對(duì)應(yīng)索引的文件指針，再根據(jù)文件指針去.MYD文件中定位對(duì)應(yīng)的那行數(shù)據(jù)。

MyISAM普通索引查找流程：和主鍵索引查找流程一致。

2、InnoDB索引實(shí)現(xiàn)(聚集)

數(shù)據(jù)文件本身就是索引文件

表數(shù)據(jù)文件本身就是按B+樹(shù)組織的一個(gè)索引結(jié)構(gòu)文件

聚集索引的葉子節(jié)點(diǎn)包含了完整的數(shù)據(jù)記錄

表必須有主鍵，且推薦使用整型的自增主鍵

普通索引結(jié)構(gòu)葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是主鍵值

.frm是表結(jié)構(gòu)文件，.ibd是數(shù)據(jù)和索引文件(InnoDB Data)

InnoDB主鍵索引查找流程：通過(guò).ibd文件找到對(duì)應(yīng)的索引，索引的value即為那行對(duì)應(yīng)的完整數(shù)據(jù)。

InnoDB普通索引查找流程：通過(guò).ibd文件找到對(duì)應(yīng)的索引，索引的value即為那行對(duì)應(yīng)的主鍵的值，再根據(jù)主鍵值去主鍵索引樹(shù)中找到對(duì)應(yīng)的行數(shù)據(jù)。

提問(wèn)：聚集索引和非聚集索引的區(qū)別？

聚集索引：表中那行數(shù)據(jù)的索引和數(shù)據(jù)都合并在一起了。

非聚集索引：表中那行數(shù)據(jù)的索引和數(shù)據(jù)是分開(kāi)存儲(chǔ)的。

提問(wèn)：為什么InnoDB表必須有主鍵？

因?yàn)檎麄€(gè)數(shù)據(jù)文件本身就是按照B+樹(shù)組織的一個(gè)索引文件，所以必須要有主鍵(建InnoDB表時(shí)不指定主鍵，默認(rèn)會(huì)從表字段中選一列作為唯一主鍵，如果不存在這種字段，則后臺(tái)默認(rèn)生成一個(gè)長(zhǎng)整型主鍵字段，MyISAM可以沒(méi)有)。

提問(wèn)：為什么推薦使用整型的自增主鍵？

提高查詢性能。如果是使用UUID作為主鍵，第一，UUID長(zhǎng)度很長(zhǎng)，會(huì)浪費(fèi)存儲(chǔ)空間，第二，UUID是字符串類型，比較大小要查找ASCII碼表，查找速度沒(méi)有整型int查找速度快，第三，UUID是隨機(jī)生成無(wú)序的字符串，當(dāng)數(shù)據(jù)插入時(shí)，有很大可能會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)位置移動(dòng)，還可能造成很多其他節(jié)點(diǎn)位置移動(dòng)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是位置打亂了。 如果使用整型的自增主鍵，新插入的數(shù)據(jù)都會(huì)連續(xù)的插入到磁盤(pán)的物理空間。

提問(wèn)：為什么InnoDB普通索引結(jié)構(gòu)葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是主鍵值？(一致性和節(jié)省存儲(chǔ)空間)

如果普通索引的value也存數(shù)據(jù)，那么當(dāng)往有主鍵索引和普通索引的表中插入數(shù)據(jù)時(shí)，索引結(jié)構(gòu)中key對(duì)應(yīng)的value要存儲(chǔ)兩份數(shù)據(jù)，增加維護(hù)成本。

單值索引：只有一個(gè)索引，如(id)，size=1

聯(lián)合索引：多個(gè)索引合起來(lái)作為一個(gè)聯(lián)合索引，如(id,name)，size>1(單值索引是聯(lián)合索引size=1的特例)

提問(wèn)：聯(lián)合索引的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)長(zhǎng)什么樣？

(葉子節(jié)點(diǎn)key是聯(lián)合索引值，value是除聯(lián)合索引以外一行記錄其他字段的完整數(shù)據(jù))

先比較id，如果id相等，再比較name，如果name也相等，則再比較date。(索引最左前綴原理，后面索引優(yōu)化隨筆會(huì)講解)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql索引底层图_MySQL索引底层数据结构的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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