数据库索引，终于懂了

蔚落 2023-01-22 14:56 31阅读 0赞

不少朋友留言问MySQL索引底层的实现，让我讲讲B+树。知其然，知其所以然，讲懂B+树其实不难，今天更多聊聊“数据库索引，为什么设计成这样”。

[问题1. 数据库为什么要设计索引？][1.]

图书馆存了1000W本图书，要从中找到《架构师之路》，一本本查，要查到什么时候去？  
于是，图书管理员设计了一套规则：  
（1）一楼放历史类，二楼放文学类，三楼放IT类…  
（2）IT类，又分软件类，硬件类…  
（3）软件类，又按照书名排序…  
以便快速找到一本书。

与之类比，数据库存储了1000W条数据，要从中找到name=”shenjian”的记录，一条条查，要查到什么时候去？  
于是，要有索引，用于提升数据库的查找速度。

[问题2. 哈希(hash)比树(tree)更快，索引结构为什么要设计成树型？][1.]

加速查找速度的数据结构，常见的有两类：  
（1）哈希，例如HashMap，查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(1)；  
（2）树，例如平衡二叉搜索树，查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(lg(n))；

可以看到，不管是读请求，还是写请求，哈希类型的索引，都要比树型的索引更快一些，那为什么，索引结构要设计成树型呢？  
画外音：80%的同学，面试都答不出来。

索引设计成树形，和SQL的需求相关。

对于这样一个单行查询的SQL需求：  
select \* from t where name=”shenjian”;  
确实是哈希索引更快，因为每次都只查询一条记录。  
画外音：所以，如果业务需求都是单行访问，例如passport，确实可以使用哈希索引。

但是对于排序查询的SQL需求：  
（1）分组：group by  
（2）排序：order by  
（3）比较：<、>  
（4）…  
哈希型的索引，时间复杂度会退化为O(n)，而树型的“有序”特性，依然能够保持O(log(n)) 的高效率。

任何脱离需求的设计都是耍流氓。

多说一句，InnoDB并不支持手动建立哈希索引。  
画外音：自适应hash索引，是InnoDB内核机制。

[问题3. 数据库索引为什么使用B+树？][1.]  
为了保持知识体系的完整性，简单介绍下几种树。

第一种：二叉搜索树  
![在这里插入图片描述][20210520143517779.png]

二叉搜索树，如上图，是最为大家所熟知的一种数据结构，就不展开介绍了，它为什么不适合用作数据库索引？  
（1）当数据量大的时候，树的高度会比较高，数据量大的时候，查询会比较慢；  
（2）每个节点只存储一个记录，可能导致一次查询有很多次磁盘IO；  
画外音：这个树经常出现在大学课本里，所以最为大家所熟知。

第二种：B树  
![在这里插入图片描述][20210520143522338.png]

B树，如上图，它的特点是：  
（1）不再是二叉搜索，而是m叉搜索；  
（2）叶子节点，非叶子节点，都存储数据；  
（3）中序遍历，可以获得所有节点；  
画外音，实在不想介绍这个特性：非根节点包含的关键字个数j满足，(┌m/2┐)-1 <= j <= m-1，节点分裂时要满足这个条件。

B树被作为实现索引的数据结构被创造出来，是因为它能够完美的利用“局部性原理”。

什么是局部性原理？  
局部性原理的逻辑是这样的：  
（1）内存读写块，磁盘读写慢，而且慢很多；

（2）磁盘预读：磁盘读写并不是按需读取，而是按页预读，一次会读一页的数据，每次加载更多的数据，如果未来要读取的数据就在这一页中，可以避免未来的磁盘IO，提高效率；  
画外音：通常，操作系统一页数据是4K，MySQL的一页是16K。

（3）局部性原理：软件设计要尽量遵循“数据读取集中”与“使用到一个数据，大概率会使用其附近的数据”，这样磁盘预读能充分提高磁盘IO；

B树为何适合做索引？  
（1）由于是m分叉的，高度能够大大降低；  
（2）每个节点可以存储j个记录，如果将节点大小设置为页大小，例如4K，能够充分的利用预读的特性，极大减少磁盘IO；

第三种：B+树  
![在这里插入图片描述][20210520143527637.png]

B+树，如上图，仍是m叉搜索树，在B树的基础上，做了一些改进：  
（1）非叶子节点不再存储数据，数据只存储在同一层的叶子节点上；  
画外音：B+树中根到每一个节点的路径长度一样，而B树不是这样。

（2）叶子之间，增加了链表，获取所有节点，不再需要中序遍历；

这些改进让B+树比B树有更优的特性：  
（1）范围查找，定位min与max之后，中间叶子节点，就是结果集，不用中序回溯；  
画外音：范围查询在SQL中用得很多，这是B+树比B树最大的优势。

（2）叶子节点存储实际记录行，记录行相对比较紧密的存储，适合大数据量磁盘存储；非叶子节点存储记录的PK，用于查询加速，适合内存存储；

（3）非叶子节点，不存储实际记录，而只存储记录的KEY的话，那么在相同内存的情况下，B+树能够存储更多索引；

最后，量化说下，为什么m叉的B+树比二叉搜索树的高度大大大大降低？  
大概计算一下：  
（1）局部性原理，将一个节点的大小设为一页，一页4K，假设一个KEY有8字节，一个节点可以存储500个KEY，即j=500；  
（2）m叉树，大概m/2<= j <=m，即可以差不多是1000叉树；  
（3）那么：  
一层树：1个节点，1*500个KEY，大小4K  
二层树：1000个节点，1000*500=50W个KEY，大小1000*4K=4M  
三层树：1000*1000个节点，1000*1000*500=5亿个KEY，大小1000*1000*4K=4G  
画外音：额，帮忙看下有没有算错。

可以看到，存储大量的数据（5亿），并不需要太高树的深度（高度3），索引也不是太占内存（4G）。

总结  
（1）数据库索引用于加速查询；  
（2）虽然哈希索引是O(1)，树索引是O(log(n))，但SQL有很多“有序”需求，故数据库使用树型索引；  
（3）InnoDB不支持手动创建哈希索引；  
（4）数据预读的思路是：磁盘读写并不是按需读取，而是按页预读，一次会读一页的数据，每次加载更多的数据，以便未来减少磁盘IO  
（5）局部性原理：软件设计要尽量遵循“数据读取集中”与“使用到一个数据，大概率会使用其附近的数据”，这样磁盘预读能充分提高磁盘IO  
（5）数据库的索引最常用B+树：

*  很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读；
 *  很低的树高度，能够存储大量数据；
 *  索引本身占用的内存很小；
 *  能够很好的支持单点查询，范围查询，有序性查询；

完整实例：[http://github.crmeb.net/u/defu][1.]

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[1.]: http://github.crmeb.net/u/defu
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