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  • 索引实现原理

    2019-12-02 20:41:55
    索引实现通常使用 B 树及其变种 B+ 树。 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,...

    数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用 B 树及其变种 B+ 树

    在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。

    为表设置索引要付出代价的:一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

     

    上图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快 Col2 的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找在 O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。

    创建索引可以大大提高系统的性能。

    第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

    第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。

    第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

    第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

    第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。

    也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为,增加索引也有许多不利的方面。

    第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。

    第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。

    第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。

    索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候,应该考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。一般来说,应该在这些列上创建索引:在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;在经常使用在 WHERE 子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。

    同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:

    第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

    第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。

    第三,对于那些定义为 text, image 和 bit 数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。

    第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。

    根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建三种索引:唯一索引、主键索引和聚集索引

    唯一索引

    唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

    当现有数据中存在重复的键值时,大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如,如果在 employee 表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引,则任何两个员工都不能同姓。主键索引数据库表经常有一列或列组合,其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时,它还允许对数据的快速访问。聚集索引在聚集索引中,表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。

    如果某索引不是聚集索引,则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比,聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

    局部性原理与磁盘预读

    由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘 I/O。为了达到这个目的,磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。

    由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间,只需很少的旋转时间),因此对于具有局部性的程序来说,预读可以提高 I/O 效率。

    预读的长度一般为页(page)的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块,硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块,每个存储块称为一页(在许多操作系统中,页得大小通常为 4k),主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时,会触发一个缺页异常,此时系统会向磁盘发出读盘信号,磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中,然后异常返回,程序继续运行。

    B-/+Tree 索引的性能分析

    到这里终于可以分析 B-/+Tree 索引的性能了。

    上文说过一般使用磁盘 I/O 次数评价索引结构的优劣。先从 B-Tree 分析,根据 B-Tree 的定义,可知检索一次最多需要访问 h 个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次 I/O 就可以完全载入。为了达到这个目的,在实际实现 B-Tree 还需要使用如下技巧:

    每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个 node 只需一次 I/O。

    B-Tree 中一次检索最多需要 h-1 次 I/O(根节点常驻内存),渐进复杂度为 O(h)=O(logdN)。一般实际应用中,出度 d 是非常大的数字,通常超过 100,因此 h 非常小(通常不超过 3)。

    而红黑树这种结构,h 明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,所以红黑树的 I/O 渐进复杂度也为 O(h),效率明显比 B-Tree 差很多。

    综上所述,用 B-Tree 作为索引结构效率是非常高的。

    应该花时间学习 B-树和 B+ 树数据结构

    =============================================================================================================

    1)B 树

    B 树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针,所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。

    成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索,成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。

    在 B 树中查找给定关键字的方法是:首先把根结点取来,在根结点所包含的关键字 K1,…,kj 查找给定的关键字(可用顺序查找或二分查找法),若找到等于给定值的关键字,则查找成功;否则,一定可以确定要查的关键字在某个 Ki 或 Ki+1 之间,于是取 Pi 所指的下一层索引节点块继续查找,直到找到,或指针 Pi 为空时查找失败。

    2)B+ 树

    B+ 树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针,非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上,包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针,且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话,叶节点的索引必须是稠密索引,若实际数据存储按关键码次序存放的话,叶节点索引时稀疏索引。

    B+ 树有 2 个头指针,一个是树的根节点,一个是最小关键码的叶节点。

    所以 B+ 树有两种搜索方法:

    一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。

    一种是从根节点开始搜索,和 B 树类似,不过如果非叶节点的关键码等于给定值,搜索并不停止,而是继续沿右指针,一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功,都将走完树的所有层。

    B+ 树中,数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。

    这两种处理索引的数据结构的不同之处:
    a,B 树中同一键值不会出现多次,并且它有可能出现在叶结点,也有可能出现在非叶结点中。而 B+ 树的键一定会出现在叶结点中,并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现,以维持 B+ 树的平衡。
    b,因为 B 树键位置不定,且在整个树结构中只出现一次,虽然可以节省存储空间,但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+ 树相比来说是一种较好的折中。
    c,B 树的查询效率与键在树中的位置有关,最大时间复杂度与 B+ 树相同(在叶结点的时候),最小时间复杂度为 1(在根结点的时候)。而 B+ 树的时候复杂度对某建成的树是固定的。可以扫描2的次方。

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  • 原文链接:mysql索引实现原理 - 吴磊的 - 博客园什么是索引: 索引是一种高效获取数据的存储结构,例:hash、 二叉、 红黑。Mysql为什么不用上面三种数据结构而采用B+Tree: 若仅仅是 select * from table where id=...

    原文链接:mysql索引实现原理 - 吴磊的 - 博客园

    什么是索引:
      索引是一种高效获取数据的存储结构,例:hash、 二叉、 红黑。Mysql为什么不用上面三种数据结构而采用B+Tree:
    若仅仅是 select * from table where id=45 , 上面三种算法可以轻易实现,但若是select * from table where id<6 , 就不好使了,它们的查找方式就类似于"全表扫描",因为他们的高度是不可控的(如下图)。B+Tree的高度是可控的,mysql通常是3到5层。注意:B+Tree只在最末端叶子节点存数据,叶子节点是以链表的形势互相指向的。

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    Myisam引擎(非聚集索引)
    若以这个引擎创建数据库表Create table user (…..),它实际是生成三个文件:
      user.myi 索引文件 user.myd数据文件 user.frm数据结构类型。
      如下图:当我们执行 select * from user where id = 1的时候,它的执行流程。
        (1)查看该表的myi文件有没有以id为索引的索引树。
        (2)根据这个id索引找到叶子节点的id值,从而得到它里面的数据地址。(叶子节点存的是索引和数据地址)。
        (3)根据数据地址去myd文件里面找到对应的数据返回出来。

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    Innodb引擎(聚集索引)
    若以这个引擎创建数据库表Create table user (…..),它实际是生成两个文件:
      user.ibd 索引文件 user.frm数据结构类型
      因为innodb引擎创建表默认就是以主键为索引,所以不需要myi文件。
      下图为innodb表的结构图:很显然它与myisam最大的区别是将整条数据存在叶子节点,而不是地址。(叶子节点存的是主键索引和数据信息)
    若此时,你在其他列创建索引例如name,它就会另外创建一个以name为索引的索引树,(叶子节点存的是索引和主键索引)。
      你在执行select * from user where name = ‘吴磊’,他的执行过程如下:
        (1)找到name索引树
        (2)根据name的值找到该树下叶子的name索引和主键值
        (3)用主键值去主键索引树去叶子节点到该条数据信息

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    MyISAM引擎和InnoDB引擎的区别
      MyISAM:支持全文索引;不支持事务;它是表级锁;会保存表的具体行数.
      InnoDB:5.6以后才有全文索引;支持事务;它是行级锁;不会保存表的具体行数.
      一般:不用事务的时候,count计算多的时候适合myisam引擎。对可靠性要求高就是用innodby引擎。推荐用InnoDB引擎.
      加了索引之后能够大幅度的提高查询速度,但是索引也不是越多越好,一方面它会占用存储空间,另一方面它会使得写操作变得很慢。通常我们对查询次数比较频繁,值比较多的列才建索引。
      例如:select * from user where sex = "女", 这个就不需要建立索引,因为性别一共就两个值,查询本身就是比较快的。
         select * from user where user_id = 1995 ,这个就需要建立索引,因为user_id的值是非常多的。B+Tree的特性
      (1)由图能看出,单节点能存储更多数据,使得磁盘IO次数更少。
      (2)叶子节点形成有序链表,便于执行范围操作。
      (3)聚集索引中,叶子节点的data直接包含数据;非聚集索引中,叶子节点存储数据地址的指针。

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  • 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是...

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    目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我

    在 MySQL 中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论 MyISAM 和 InnoDB 两个存储引擎的索引实现方式。

    MyISAM 索引实现

    MyISAM 引擎使用 B+Tree 作为索引结构,叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。下图是 MyISAM 索引的原理图:

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    这里设表一共有三列,假设我们以 Col1 为主键,则图 8 是一个 MyISAM 表的主索引(Primary key)示意。可以看出 MyISAM 的索引文件仅仅保存数据记录的地址。

    辅助索引

    在 MyISAM 中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求 key 是唯一的,而辅助索引的 key 可以重复。如果我们在 Col2 上建立一个辅助索引,则此索引的结构如下图所示

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    同样也是一颗 B+Tree,data 域保存数据记录的地址。因此,MyISAM 中索引检索的算法为首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引,如果指定的 Key 存在,则取出其data 域的值,然后以 data 域的值为地址,读取相应数据记录。

    MyISAM 的索引方式也叫做“非聚集索引”,之所以这么称呼是为了与 InnoDB的聚集索引区分。


    InnoDB 索引实现

    虽然 InnoDB 也使用 B+Tree 作为索引结构,但具体实现方式却与 MyISAM 截然不同。

    第一个重大区别是 InnoDB 的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM 索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。

    而在InnoDB 中,表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构,这棵树的叶点data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键,因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引。

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    上图是 InnoDB 主索引(同时也是数据文件)的示意图,可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为 InnoDB 的数据文件本身要按主键聚集,

    1 .InnoDB 要求表必须有主键(MyISAM 可以没有),如果没有显式指定,则 MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,如果不存在这种列,则MySQL 自动为 InnoDB 表生成一个隐含字段作为主键,类型为长整形。

    同时,请尽量在 InnoDB 上采用自增字段做表的主键。因为 InnoDB 数据文件本身是一棵B+Tree,非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持 B+Tree 的特性而频繁的分裂调整,十分低效,而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页。如下图所示:

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    这样就会形成一个紧凑的索引结构,近似顺序填满。由于每次插入时也不需要移动已有数据,因此效率很高,也不会增加很多开销在维护索引上。

    2.第二个与 MyISAM 索引的不同是 InnoDB 的辅助索引 data 域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说,InnoDB 的所有辅助索引都引用主键作为 data 域。
    例如,图 11 为定义在 Col3 上的一个辅助索引:

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    聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。

    引申:为什么不建议使用过长的字段作为主键?

    因为所有辅助索引都引用主索引,过长的主索引会令辅助索引变得过大。

    聚簇索引与非聚簇索引

    InnoDB 使用的是聚簇索引, 将主键组织到一棵 B+树中, 而行数据就储存在叶子节点上, 若使用"where id = 14"这样的条件查找主键, 则按照 B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点, 之后获得行数据。 若对 Name 列进行条件搜索, 则需要两个步骤:
    第一步在辅助索引 B+树中检索 Name, 到达其叶子节点获取对应的主键。
    第二步使用主键在主索引 B+树种再执行一次 B+树检索操作, 最终到达叶子节点即可获取整行数据。

    MyISM 使用的是非聚簇索引, 非聚簇索引的两棵 B+树看上去没什么不同, 节点
    的结构完全一致只是存储的内容不同而已, 主键索引 B+树的节点存储了主键, 辅助键索引B+树存储了辅助键。 表数据存储在独立的地方, 这两颗 B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据, 对于表数据来说, 这两个键没有任何差别。 由于索引树是独立的, 通过辅助键检索无需访问主键的索引树。

    为了更形象说明这两种索引的区别, 我们假想一个表如下图存储了 4 行数据。 其中Id 作为主索引, Name 作为辅助索引。 图示清晰的显示了聚簇索引和非聚簇索引的差异

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    联合索引及最左原则

    联合索引存储数据结构图:

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    最左原则:

    例如联合索引有三个索引字段(A,B,C)

    查询条件:

    (A,,)---会使用索引

    (A,B,)---会使用索引

    (A,B,C)---会使用索引

    (,B,C)---不会使用索引

    (,,C)---不会使用索引

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    原标题:Mysql 索引实现原理

    B-tree,B是balance,一般用于数据库的索引。使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。而B+tree是B-tree的一个变种,MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结构。

    一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说,索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。

    为了达到这个目的,磁盘按需读取,要求每次都会预读的长度一般为页的整数倍。而且数据库系统将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个node只需一次I/O。并把B-tree中的m值设的非常大,就会让树的高度降低,有利于一次完全载入

    B-Way查找树:

    一棵树的每个节点的度小于等于m。

    每个节点的键值数小于m每个节点的度小于等于m键值按顺序排列子树的键值要完全小于或大于或介于父节点之间的键值

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    B-Tree树:

    B-tree又叫平衡多路查找树。一棵m阶的B-tree (m叉树)的特性如下:

    (其中ceil(x)是一个取上限的函数)

    1) 树中每个结点至多有m个孩子;

    2) 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有有ceil(m / 2)个孩子;

    3) 若根结点不是叶子结点,则至少有2个孩子(特殊情况:没有孩子的根结点,即根结点为叶子结点,整棵树只有一个根节点);

    4) 所有叶子结点都出现在同一层,叶子结点不包含任何关键字信息(可以看做是外部结点或查询失败的结点,实际上这些结点不存在,指向这些结点的指针都为null);

    5) 每个非终端结点中包含有n个关键字信息: (n,P0,K1,P1,K2,P2,......,Kn,Pn)。其中:

    a) Ki (i=1...n)为关键字,且关键字按顺序排序K(i-1)< Ki。

    b) Pi为指向子树根的接点,且指针P(i-1)指向子树种所有结点的关键字均小于Ki,但都大于K(i-1)。

    c) 关键字的个数n必须满足: ceil(m / 2)-1 <= n <= m-1。

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    B+Tree树:

    B+树是B-树的变体。

    有几点不同的地方:

    非叶子结点的子树指针与关键字个数相同

    为所有叶子结点增加一个链指针

    所有关键字都在叶子结点出现

    责任编辑:

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空空如也

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索引实现原理