MySQL进阶之索引
作者:兜兜转转m 时间:2024-01-23 11:54:09
索引概述
介绍
索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足 特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构 上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
索引就是一种数据结构,这种结构类似,链表,树等等。但是比它们要复杂的多。
为什么要用索引呢?
假如我们有如下数据
如果我们要查询年龄=45的全部信息。
select * from tb_user where age = 45;
那么SQL是如何查询呢?
MySQL需要进行全表扫描,然后对比每条数据中的age值是否是45。
加入我们要100个数据,那你继续全表扫描找出age = 45;岂不是太麻烦了?
这是你是否想起来数据结构中二叉搜索树?我们将age的值映射到这个二叉搜索树上,那么我们就可以快速查找到我们要的结果。age 到二叉搜索树的过程就是索引。
注意:我们仅仅用二叉搜索树举例子,想信你肯定知道MySQL中的索引肯定比这个复杂。
此时我们对索引的理解更加深入了,索引仅仅是建立了一个数据结构,把数据存入到这个结构上,方便MySQL查找数据罢了。
特点
索引结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的,不同的存储引擎有不同的索引结构,主要包含以下几种
上述是MySQL中所支持的所有的索引结构,接下来,我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持 情况。
我们主要看InnoDB就可以了,因为MyISAM会被MongoDB代替,Memory会被Redis代替。
我们一般指的索引是指的是B+tree。
当然B+tree肯定不是一上来就提出来的,肯定是有一个进化的过程。
索引进化的过程
我们都知道二叉搜索树是一个方便存储的结构,因为其天然的排序。左子树都小于中间节点,右子树都大于中间节点。
但是它有什么缺点呢?在极端情况下会退化成链表。查找时间复杂度O(n),这不就等效于全表查询了?
如何克服呢?使用红黑树,因为它是一种平衡二叉树。可以避免出现链表这种极端情况。
那么是不是使用红黑树就可以了?答案:还是不行,不够理想。
为什么呢?因为是二叉树,如果MySQL中数据过多,那么将会出现树的层级过深。
我们知道数据以Page为单位存入的,在Page切换查询时会出现磁盘IO操作。层级过深就会造成IO频繁。
如何解决上述问题呢?B-Tree出场。
B-Tree
B-Tree,B树是一种多叉路衡查找树,相对于二叉树,B树每个节点可以有多个分支,即多叉。 以一颗最大度数(max-degree)为5(5阶)的b-tree为例,那这个B树每个节点最多存储4个key(每个key都可以存放数据),5 个指针:
是不是使用b树就可以了呢?原则上是可以了,但是还有一种更优的方案B+Tree 代替了BTree。
MySQL中的B+Tree 和BTree有什么不同呢?
B+Tree只在叶子节点存储数据,从而保证每个Page中存入更多的key。
叶子节点包含了根节点和非叶子节点--图中红框显示。
叶子节点采用双向循环链表连接,方便查找。
因此我们可以回答:为什么MySQL采用B+Tree呢?
来源:https://blog.csdn.net/abc123mma/article/details/127804116


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