为何用了索引以后，查询就会变快？

相信不少程序员朋友对数据的索引并不陌生，最多见的索引是 B+ Tree 索引，索引能够加快数据库的检索速度，可是会下降新增、修改、删除操做的速度，一些错误的写法会致使索引失效等等。

可是若是被问到，为何用了索引以后，查询就会变快？B+ Tree 索引的原理是什么？这时候不少人可能就不知道了，今天我就以 MySQL 的 InnoDB 引擎为例，讲一讲 B+ Tree 索引的原理。

索引的基础知识

MySQL 的基本存储结构是页，大概就是这个样子的：

innoDB 页结构

在这里，咱们须要了解如下几点（很是重要）：

• 当咱们用 MySQL 的 InnoDB 引擎建立表，有且只能有一个主键；若是咱们没有显示地指定之间，那么MySQL 会自动生成一个隐含字段做为主键；
• 汇集索引：以主键建立的索引；汇集索引的叶子节点存储的是表中的数据；
• 非汇集索引：非主键建立的索引；非汇集索引在叶子节点存储的是主键和索引列；使用非汇集索引查询数据，会查询到叶子上的主键，再根据主键查到数据（这个过程叫作回表）。

页和页之间、页和数据之间的关系

咱们以汇集索引作讲解，页和页之间、以及页和数据之间的关系是这样的：

页和页的关系

• 数据页和数据页之间，组成一个双向链表；
• 每一个数据页中的记录，是一个单向链表；
• 每一个数据页都根据内部的记录生成一个页目录（Page directory），若是是主键的话，能够在页目录中使用二分法快速定位；
• 若是咱们根据一个非主键、非索引列进行查询，那么须要遍历双向链表，找到所在的页；再遍历页内的单向链表；若是表内数据很大的话，这样的查询就会很慢。

B+ Tree 索引的原理

先让咱们看看 B+ Tree 索引大概是什么样子（以汇集/主键索引为例）：

B+Tree索引

• 假如这时候咱们要查询 id = 16 的数据：
• 查询页-1，找到页-2 存储的是小于 30 的数据；
• 查询页-2，找到页-5 存储的是 10~20 的数据；
• 查询页-5，找到 id = 16 的数据。

很显然，没有用索引的时候，须要遍历双向链表来定位对应的页，而有了索引，则能够经过一层层“目录”定位到对应的页上。

为何 B+ Tree 索引会下降新增、修改、删除的速度

• B+ Tree 是一颗平衡树，若是对这颗树新增、修改、删除的话，会破坏它的原有结构；
• 咱们在作数据新增、修改、删除的时候，须要花额外的时间去维护索引；
• 正由于这些额外的开销，致使索引会下降新增、修改、删除的速度。

如今你是否理解了 B+ Tree 索引的原理？

最后再留一个思考题：为何官方建议使用自增加主键做为索引？你们能够在留言中写下你的答案。

会点代码的大叔 | 文【原创】

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