MySQL索引背后的數據結構及算法原理

一、索引的類型

  • MySQL數據庫支持多種索引類型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。這里只涉及B Tree索引。

二、為什么使用B Tree實現索引。

  • 上文說過,紅黑樹等數據結構也可以用來實現索引,但是文件系統及數據庫系統普遍采用B-/+Tree作為索引結構,這一節將結合計算機組成原理相關知識討論B-/+Tree作為索引的理論基礎。

  • 一般來說,索引本身也很大,不可能全部存儲在內存中,因此索引往往以索引文件的形式存儲的磁盤上。這樣的話,索引查找過程中就要產生磁盤I/O消耗,相對于內存存取,I/O存取的消耗要高幾個數量級,所以評價一個數據結構作為索引的優劣最重要的指標就是在查找過程中磁盤I/O操作次數的漸進復雜度。換句話說,索引的結構組織要盡量減少查找過程中磁盤I/O的存取次數。

三、局部性原理與磁盤預讀

  • 由于存儲介質的特性,磁盤本身存取就比主存慢很多,再加上機械運動耗費,磁盤的存取速度往往是主存的幾百分分之一,因此為了提高效率,要盡量減少磁盤I/O。為了達到這個目的,磁盤往往不是嚴格按需讀取,而是每次都會預讀,即使只需要一個字節,磁盤也會從這個位置開始,順序向后讀取一定長度的數據放入內存。這樣做的理論依據是計算機科學中著名的局部性原理:
    當一個數據被用到時,其附近的數據也通常會馬上被使用。

  • 程序運行期間所需要的數據通常比較集中。
    由于磁盤順序讀取的效率很高(不需要尋道時間,只需很少的旋轉時間),因此對于具有局部性的程序來說,預讀可以提高I/O效率。

預讀的長度一般為頁(page)的整倍數。頁是計算機管理存儲器的邏輯塊,硬件及操作系統往往將主存和磁盤存儲區分割為連續的大小相等的塊,每個存儲塊稱為一頁(在許多操作系統中,頁得大小通常為4k),主存和磁盤以頁為單位交換數據。當程序要讀取的數據不在主存中時,會觸發一個缺頁異常,此時系統會向磁盤發出讀盤信號,磁盤會找到數據的起始位置并向后連續讀取一頁或幾頁載入內存中,然后異常返回,程序繼續運行。

四、B-Tree和B+tree的區別

  • 與B-Tree相比,B+Tree有以下不同點:
    • 1、每個節點的指針上限為2d而不是2d+1。
    • 2、內節點不存儲data,只存儲key;葉子節點不存儲指針。

由于并不是所有節點都具有相同的域,因此B+Tree中葉節點和內節點一般大小不同。這點與B-Tree不同,雖然B-Tree中不同節點存放的key和指針可能數量不一致,但是每個節點的域和上限是一致的,所以在實現中B-Tree往往對每個節點申請同等大小的空間。
一般來說,B+Tree比B-Tree更適合實現外存儲索引結構,具體原因與外存儲器原理及計算機存取原理有關

  • 帶有順序訪問指針的B+Tree
    一般在數據庫系統或文件系統中使用的B+Tree結構都在經典B+Tree的基礎上進行了優化,增加了順序訪問指針。
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五、MyISAM索引實現

  • MyISAM引擎使用B+Tree作為索引結構,葉節點的data域存放的是數據記錄的地址。
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  • MyISAM中索引檢索的算法為首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,則取出其data域的值,然后以data域的值為地址,讀取相應數據記錄。
    MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的,之所以這么稱呼是為了與InnoDB的聚集索引區分。

六、InnoDB索引實現

雖然InnoDB也使用B+Tree作為索引結構,但具體實現方式卻與MyISAM截然不同。

  • 第一個重大區別是InnoDB的數據文件本身就是索引文件。從上文知道,MyISAM索引文件和數據文件是分離的,索引文件僅保存數據記錄的地址。而在InnoDB中,表數據文件本身就是按B+Tree組織的一個索引結構,這棵樹的葉節點data域保存了完整的數據記錄。這個索引的key是數據表的主鍵,因此InnoDB表數據文件本身就是主索引。
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  • 第二個與MyISAM索引的不同是InnoDB的輔助索引data域存儲相應記錄主鍵的值而不是地址。換句話說,InnoDB的所有輔助索引都引用主鍵作為data域。

  • 聚集索引這種實現方式使得按主鍵的搜索十分高效,但是輔助索引搜索需要檢索兩遍索引:首先檢索輔助索引獲得主鍵,然后用主鍵到主索引中檢索獲得記錄。

http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html

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