目录
- 1.什么是索引？
- 2.为什么需要索引？
- 3.如何设计索引系统？
- 4.MYSQL索引系统是什么呢？
- 5.哈希表
- 6.树
- 6.1 二叉树
- 6.2 二分查找树（Binary Search Tree ,BST）
- 6.3 平衡二叉树（Balanced Binary Tree, AVL树）
- 6.4 红黑树
- 6.5 B树
- 6.6 B+树
- 总结
1.什么是索引？
索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的存储结构。（就好像我们小时候用的字典，有了字典查到对应的字就会变快）
2.为什么需要索引？
首先我们需要了解一些概念和知识
- mysql数据存储在什么地方？—-磁盘
- 查询数据比较慢的，一般情况下是卡在哪了？ —-IO
- (所以我们要提高IO的效率，那么如何提高呢？—- 次数和量两个层面,例如：搬砖，搬一次和搬十次耗费的力气是不一样的，一次搬一块和一次搬十块耗费的力气（占用IO资源）也是不一样的。所以我们尽可能的在满足自身需求的前提下，减少和IO的交互)
- 去磁盘读取数据的时候，是用多少读取多少嘛？ —-磁盘预读
- 磁盘预读:内存跟磁盘在发生数据交互的时候，一般情况下有一个最小的逻辑单元，称为页,datapage,页一般由操作系统决定是多大，一般是4k和8k，而我们在进行数据交互的时候，可以取页的的整数倍来进行读取，innodb存储引擎每次读取数据为16k
- 局部性原理：数据和程序都有聚集成群的倾向，同时之前被访问过的数据和可能再次被查询，涉及空间局部性、时间局部性
通过以上几个概念我们大概知道索引是用来干嘛的了—-预先设计好索引系统，等我们查询数据的时候，减少和IO的交互来提高我们的查询效率。
3.如何设计索引系统？
我们还是先明白几个概念
- 索引存储在哪？—- 磁盘，查询数据的时候会优先将索引加载到内存中
- 索引在存储的时候需要什么信息？需要存什么字段值？
—— key：实际数据行中储存的值
—— 文件地址（指针、我们需要找到存储数据文件在哪就得靠文件地址）
—— offset:偏移量（如果我们要取文件中的某一条数据时，就需要用到偏移量）
- 上面说的这种格式的数据要使用什么样的数据结构来储存？
—— 上面可知我们我们的数据格式是 K-V类型的
知道K-V格式数据那我们就知道使用什么数据结构来储存了，有哈希表、树（二叉树、二分查找树、二分平衡树、红黑树、B树、B+树）
综上所述，我们可以上面的数据结构来设计我们的索引系统
4.MYSQL索引系统是什么呢？
为什么不按照上面说的格式储存呢？
众所周知，mysql的索引系统使用的是B+树，为什么是B+树呢？接下来我们逐个分析其他的存储结构为什么不行。在此之前，我们还是需要了解两个前置知识—-OLAP和OLTP
当我们存储的数据量越多时，对应建立的索引也会越大，当我们从磁盘读取到内存时就会产生IO问题，那我们又对索引建立索引嘛？不是的，所以mysql采取的B+树
5.哈希表
上面是哈希表的存储结构，我们来探讨这类的存储结构的优缺点
缺点：
- 哈希冲突会造成数据散列不均匀，会产生大量的线性查询，比较浪费时间
- 不支持范围查询，当进行范围查询的时候，必须要挨个遍历
- 对于内存空间的要求比较高（要把全部数据加到到内存中）
优点：
如果是等值查询，那么会非常快
那么在mysql中有没有hash索引呢？
- memory存储引擎使用的是hash索引
- innodb支持自适应hash
6.树
6.1 二叉树
二叉树本身是无序的，当我们在进行数据查找时要挨个去跟每个节点进行数据对比，看是否符合我们的数据要求，效率低下
6.2 二分查找树（Binary Search Tree ,BST）
二分查找树的特点：插入数据的时候必须有序，左子树必须小于跟节点，右子树必须保证大于根节点。所以使用二分查找树对比二叉树来显然提高了查询效率。
但是如果数据插入是递增或者递减的顺序的话，二分查找树就会退化成链表，查找效率又降低了
6.3 平衡二叉树（Balanced Binary Tree, AVL树）
根据二叉查找树的所暴露出的问题，我们通过使用AVL树经过左旋或者右旋让树平衡。但是为了保证平衡，在插入数据的时候必须要旋转，通过插入性能的损失来弥补查询性能的提升。读多写少的情况还好，但是如果我读写请求一样多，那就不合适了。
6.4 红黑树
红黑树也是经过左旋和右旋让树平衡起来，还有变色的行为，最长子树只要不超过最短子树的两倍即可…所以就能让查询性能和插入性能近似取得一个平衡，但是随着数据的插入，发现树的深度会变深，深的深度越深，意味着IO次数越多，影响数据读取的效率。
6.5 B树
针对红黑树暴露的问题，那么我们应该如何提高读取的效率呢？我们能不能从有序的二叉树，变成有序的多叉树呢，这样我们就可以储存更多的数据
Degree为4表示的是一个节点存储三个数据值，超过就要变换。那么实际的数据是怎么存储的呢？我们需要Key和完整的数据行
上图是B树实际存储数据的图，每个节点有三个元素key、指针、数据。
查找实例，如果我想找28这个数据，先从磁盘块1开始发现读取不到，经对比范围在p2指针指向的磁盘块3，还是没找到，再根据磁盘块3的p2指针指向磁盘块8找到28。我们来分析一下，每个磁盘块大小为16kb，我们查找了三个磁盘块只需读取48kb,那么三层B树能存储多少条记录呢？
我们理想化一下，假设key和指针不占用大小，一条数据占用1k的大小，那么磁盘1数据可以存储16条，磁盘3也是16条，磁盘8也是16条，那么我们只能存储161616=4096条记录，这明显有点少了，而且我们是理想化的，实际key和指针也是占用大小的。
于是乎我们不禁思考，为什么存储的数据量那么少？
我们发现每层存储的大小都被data给占用了，那么我们能不能只存储key跟指针呢？为此就引出了B+树
6.6 B+树
B树到B+树的演变：非叶子节点不存储数据，叶子节点才存储数据
上图我们可以假设p1和28为一组占用10字节大小，那么第一层可以存储16000/10=1600个这样的大小，第二层也是1600，第三层data占用1kb，那就是16条，所以总的存储1600160016=40960000（4096万）条记录
mysql索引结构一般3~4层，但是还要注意一个问题。假设我们就是3层存储结构，如何存储更多的数据？
刚刚我们假设的是p1和28为10字节大小，那如果它们是1字节呢，那么存储总量是160001600010=4096000000。所以就引申出面试一直被提到的建立索引用int还是var好？
答：保证key的长度越小也好，varchar小于4字节用varcahr，大于4字节用int
根据B+树的特点，存储量大，查询快，所以mysql使用的就是B+树
总结
至此mysql索引系统为什么使用的是B+树就讲述完了，如果有什么讲错的地方希望能提醒我改正过来。
到此这篇关于MySQL的索引系统采用B+树的原因解析的文章就介绍到这了,更多相关MySQL索引B+树内容请搜索NICE源码以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持NICE源码！
