大白话mysql之深刻浅出索引原理 - 上

当咱们使用汉语字典查找某个字时，咱们会先经过拼音目录查到那个字所在的页码，而后直接翻到字典的那一页，找到咱们要查的字，经过拼音目录查找比咱们拿起字典从头一页一页翻找要快的多，数据库索引也同样，索引就像书的目录，经过索引能极大提升数据查询的效率。

索引的实现方式

在数据库中，常见的索引实现方式有哈希表、有序数组、搜索树。

哈希表

哈希表是经过键值对（key-value）存储数据的索引实现方式，能够将哈希表想象成是一个数组，将索引经过哈希函数计算获得该行数据在数组中的位置，而后将数据存到数组中，容易发现一个问题，若是两个索引经过哈希函数计算后获得的数组位置相同要怎么办？咱们能够采用哈希链表，数组的每一个 value 都是一个链表，新数据直接添加到链表尾部。

因此数据库查询过程为：索引经过哈希函数计算数据所在位置 --> 遍历指定位置的链表，找到知足条件的数据。

每次有新数据加入时，新数据时直接添加到链表尾部，因此添加数据时很方便。

哈希表不擅长进行区间查询，通常都用于等值查询，由于两个相邻索引经过 hash 函数后计算获得的数组位置不必定还保持相邻，须要哈希屡次才能把区间的数据全查出来。

有序数组

顾名思义，有序数组是按索引大小将数据保存在一个数组上，由于该数组是有序的，能够经过二分法很容易查到位置，找到第一个位置后，经过向左或者向右遍历很容易获得所求区间的数据。所以，不管是等值查询仍是区间查询，效率都极高。

但缺陷也是显而易见的，当向数组中间 n 位置插入一条数据时，需将 n 后面的数据所有日后移动，因此，这种索引通常用于静态存储引擎。

搜索树

二叉搜索树：一棵空树，或者是具备下列性质的二叉树：若它的左子树不空，则左子树上全部结点的值均小于它的根结点的值；若它的右子树不空，则右子树上全部结点的值均大于它的根结点的值；二叉搜索树的左、右子树也分别为二叉搜索树。

平衡二叉树：平衡二叉树是在二叉搜索树的基础上引入的，指的是结点的左子树和右子树的深度差不超过 1。

多叉树：每一个结点能够有多个子结点，子节点的大小从左到右依次递增。

数据库通常使用平衡树来当索引的存储数据结构，当使用平衡二叉实现索引时，结构以下图。

从图中可发现，每次查询最多须要访问 4 个节点必能获得所要数据。例如查询 user2 时，查询过程为：userA-->userC-->userF-->user2。因此查询速度很高，复杂度为 O (log (n))；平衡二叉树的更新复杂度也为 O (log (n))。

区间查询时，因为搜索树的特性（左子树小于右子树），能够很快的排除掉不知足条件的节点，查起来速度也是很快的。

思考下为何用平衡搜索树呢？

由于普通的二叉树可能由于插入的数据最后变成一个很长的链表，查询复杂度退化成 O (n)。

若是搜索树存于内存中，与多叉树相比，二叉树的搜索速率是最高的，但实际上数据库使用的是 n 叉树而不是二叉树。

• 索引不只存于内存，仍是写到磁盘上，搜索树上的每一个结点在磁盘上表现为一个数据块。
• 多叉树每一个结点下能够有多个子节点，因此存储相同数据量时多叉树的树高比二叉树小，查询一个数据须要访问的结点数更少，即查询过程访问更少的数据块。查询速度较高。

在 mysql 的 innodb 引擎中，使用 B + 树来存储数据，B + 树是一种多叉平衡查找树。

innodb 的索引模型

在 B + 树中，咱们将节点分为叶子结点和非叶子结点，非叶子结点上保存的是索引，并且一个节点能够保存多个索引；数据所有存于叶子结点上，而且叶子结点之间经过指针链接起来。

根据叶子结点的内容不一样，innodb 索引分为主键索引和非主键索引。非主键索引也称为二级索引。主键索引的叶子结点中保存的数据为整行数据，而非主键索引叶子节点保存的是主键的值。

经过主键索引查询数据时，咱们只需查找主键索引树即可以获取数据；经过非主键索引查询数据时，咱们先经过非主键索引树查找到主键值，而后再在主键索引树搜索一次，这个过程称为回表，也就是说非主键索引查询会比主键查询多搜索一棵树。因此咱们应尽量使用主键查询。

B + 树是一颗 N 叉树，N 是由什么决定的？可否调整？

• 经过修改 page 的大小来间接调整 N 的大小。一个节点上的全部数据都在一个 page 中，页越大，每页存放的索引就越多，N 就越大。数据页调整后，若是数据页过小层数会太深，数据页太大，加载到内存的时间和单个数据页查询时间会提升，须要达到平衡才行。
• 修改索引的大小。每一个索引包括固定字节数的 Point 指针和索引字段内容，索引字段越小，每页能存的索引就越多，N 就越大。

索引维护

添加新行时，将会在索引表上添加一条记录，若是是索引递增插入时，数据都是追加在当前最大索引以后，不会对树中其余数据形成影响；若是新加入的数据的索引值位于节点的中间，须要挪动部分节点的位置，从而保持索引树的有序性。

并且，相邻多个节点是存储在同一个数据页上的，此时，若是是在已经存储满状态的数据页中插入节点，会申请新的数据页，将部分数据挪动到新的数据页，这个过程称为页分裂，页分裂除了会影响性能，还会下降磁盘空间利用率。不规则数据插入时，会形成频繁的页分裂。因此，通常状况下会采用递增主键，使新数据递增插入。

当相邻两个页因为删除了数据，利用率很低以后，会将数据页作合并。

什么状况下应该使用业务逻辑字段作主键？有什么优缺点？

• 业务逻辑字段不容易保证索引树结点有序插入，这样写入成本较高。
• innodb 默认使用整数类型做为主键，主键长度较小，二级索引的叶子结点中保存的是主键值，主键长度越小，二级索引的叶子结点占用空间也就越小。
• 固然，使用业务逻辑字段作主键也有好处，能够避免回表，每次只需扫描一次主键索引树便可。

综上，从性能和存储空间方面考量，自增主键每每是更合理的选择，可是当业务场景有且只有一个索引，并且该索引为惟一索引时，此时更适合使用业务逻辑字段做为主键，一个是避免回表，还有一个是只有一个索引也不须要考虑二级索引的空间占用状况了。

索引重建

由于数据修改、删除、页分裂等缘由，会致使数据页空间利用率下降，此时，能够考虑重建索引，将数据按顺序插入，提升磁盘空间利用率。

重建普通索引时，直接先删除索引，再从新建立便可。

alter table T drop index k; 
alter table T add index(k);

主键索引不能经过上面的语句去重建，由于删除主键索引后，innodb 会以下处理:

• 若是存在非空且字段类型为数值的惟一索引（INT and NOT NULL and UNIQUE INDEX）， 会将第一个知足条件的索引做为主键索引 , _rowid 为对应主键，值与惟一索引相同。(可经过 select _rowid from table 查询)。
• 若是找不到合适的索引，那么 InnoDB 会自动生成一个不可见的名为 ROW_ID 的列名为 GEN_CLUST_INDEX 的主键索引，该列是一个 6 字节的自增数值，随着插入而自增。

因此删除主键索引的结果实际上是修改了主键字段，而普通索引的叶子节点存的是主键的值，因此，一旦修改了主键字段，普通索引也会有影响，叶子节点的值将被修改为新的主键字段。

当主键索引须要重建时，更好的作法是直接使用 alter table t engine=innodb 重建表。

写在最后

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