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  • MySQL联合索引底层数据结构

    千次阅读 2020-06-09 00:55:00
    了解MySQL索引结构的基本都知道索引BTree类型是用B+树的数据结构,单列索引结构我们很容易理解,二级索引的每个叶子节点只存储主键关键字外的一个数据,查询起来也很容易在非叶子节点进行大小值判断,最终找到叶子...

    前言

    了解MySQL索引结构的基本都知道索引BTree类型是用B+树的数据结构,单列索引的结构我们很容易理解,二级索引的每个叶子节点只存储主键关键字外的一个数据,查询起来也很容易在非叶子节点进行大小值判断,最终找到叶子节点

    image-20200409120534155.png

    对于多列组合索引,存储结构也是B+树,那么非叶子节点和叶子节点都存储的是什么内容?

    二级组合索引

    对于组合索引,需要遵循断桥原则(最左匹配原则),例如(a, b,)可以满足a,a、b,我们根据这个原则反推一下二级组合索引的存储规则:

    1. 叶子节点应该是线性排列,并且每个节点的数据排列顺序和创建索引字段的顺序一致
    2. 叶子节点排列顺序应该是先按照a进行排序,排序完成后再按照b进行排序,所以应该是a是全局有序,b是a中有序,如果列数更多的情况下,下一列都相对于前列有序。
    3. 非叶子节点存储完整的索引关键字信息,排列规则和叶子节点一致
    4. 整体查询使用二分法

    根据上述推断,我们基本可以判定二级组合索引的数据结构图了

    image-20200412180233754

    上面我们进行了规则反推,也根据反推总结出了简单的组合索引数据结构图,那么我们来验证一下上述推论:

    1. 因为索引遵循断桥原则,B+树是顺序且极限二分查找的方式进行遍历,所以在进行B+树遍历的时候从左到右进行匹配,并且我们创建索引的目的是为了提升查询效率,如果每个节点中数据和索引的字段顺序不一致,各执己见,那么在查询的时候还要判断当前节点的某位数据对应了索引的哪个字段,效率会更低,所以推论1是可信可靠的。
    2. 根据图中叶子节点的数据可以看出,所有的数据都是按照列A进行排序的1、2、3、4,B列的顺序为1、2、1、5、1、5,B列全局是无序的,这就尴尬了,如果我们仅按照列B去查询,在索引中匹配的时候岂不是很麻烦,或者说压根儿就无法匹配,这也就明白了为什么仅使用到列B的时候不会走索引了,那仅使用A的时候可以走索引是因为列A在索引树中相对于全局是有序的,所以可以根据列A进行二分查找和定位。由此可见推论2也是可靠的。
    3. B+树的非叶子节点存储的是索引关键字的数据信息,并且根据推论2的结果可以验证推论3也是正确的。
    4. B+树是使用二分法进行查找的,所以推论4是正确的。

    总结

    我们根据B+树的特性、索引的断桥原则和单列索引存储特性三个方面反推组合索引的数据存储结构,并验证了我们的推论,这仅仅是串一串的推论,可能不靠谱,哈哈~

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  • mysql底层用的是B+树,为什么不用红黑树或者二叉树或者hash? 二叉树:不能作为递增列表的索引结构,比如表的主键ID 红黑树:底层是二叉树,

     

    mysql底层用的是B+树,为什么不用红黑树或者二叉树或者hash?

      二叉树:不能作为递增列表的索引结构,比如表的主键ID,7条递增数据,查找第6条,需要6次I/O

      红黑树:底层是二叉树,就是平衡二叉树,会比二叉树查找次数减少一半,7条递增数据,查找第6条,需要三次I/O。但是如果数据太大,树的高太深了,树的深度和数据量成正比。100万条数据,会有50万层,查询后面的数据会进行50万次I/O。

      B树:底层也是二叉树,但是每个根节点会有多个叉。每个节点存储了多个key,并且有序(从左到右升序),每个节点下面的子节点也存储了多个key。并且每个key存储了对应的数据也就是value。叶子节点没有任何联系(如果要范围查找需要多次I/O)。

    mysql索引除了使用B+树外,还可以使用什么数据结构?   跳表,LSM树

    LSM树(Log Structured Merge Tree,结构化合并树)就是将对数据的修改增量保持在内存中,达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘(由此提升了写性能),是一种基于硬盘的数据结构,与B-tree相比,能显著地减少硬盘磁盘臂的开销。当然凡事有利有弊,LSM树和B+树相比,LSM树牺牲了部分读性能,用来大幅提高写性能。读取时需要合并磁盘中的历史数据和内存中最近的修改操作,读取时可能需要先看是否命中内存,否则需要访问较多的磁盘文件(存储在磁盘中的是许多小批量数据,由此降低了部分读性能。但是磁盘中会定期做merge操作,合并成一棵大树,以优化读性能)。LSM树的优势在于有效地规避了磁盘随机写入问题,但读取时可能需要访问较多的磁盘文件。

    跳表(Skiplist)实质是可进行二分查找的有序链表,原有链表上添加多级索引,通过索引实现快速查找,跳表不仅能提高搜索性能,同时提高插入、删除,每个元素入时随机生成它的level,最低层包含所有的元素

    redis中的sorted set(有序集合)底层就是跳表

    度(Degree)-节点的数据存储个数

      B+树:B树的变种,非叶子节点不存储数据,只存储key。叶子节点会从左到右有个指针(是为了范围查找的速度更快,比如字段大于某个数,只需要一次I/O)

    存储引擎的B+树区别

    mysiam:非聚集索引(索引和数据分开,叶节点只存储数据的地址),每个叶节点的value存储的是数据的地址,然后根据地址去找数据。用了这个引擎的表在硬盘上有三个文件(.frm结尾的文件是存储这个表结构,.MYD文件存储的这个表的数据,.MYI文件是存储的索引结构,叶节点根据地址去MYD找数据)

    inndb:聚集索引(叶节点包含了完整的数据记录),每个叶节点下面直接存储的数据,用了这个引擎的表在硬盘有两个文件(.frm的文件是存储的这个表的结构,.ibd文件是存储的索引和数据),innodb表必须有主键,并且最好使用整型。非主键索引结构的叶子节点存储的主键值(一致性和节省存储空间)

    mysql 8.0特性

    1、mysql库的系统表和数据字典表创建在单独的InnoDB表空间中,文件名为mysql.ibd. 以前这些表都是创建在各自的InnoDB表空间中。没有.frm文件了。

    2、innodb的行级锁是基于索引 的索引项加锁实现的,只有通过索引进行数据检索,innodb才使用行锁,不然将使用表锁。

     

    聚簇索引,二级索引(辅助索引),覆盖索引的区别

    聚簇索引:聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树,同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据,也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分,每张表只能拥有一个聚簇索引。Innodb通过主键聚集数据,如果没有定义主键,innodb会选择非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引,innodb会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。

    二级索引:二级索引也是B+树,但是叶子节点只存放主键值,假如通过某个字段查找数据,会先查到主键值,再通过主键值查所有数据。所以可以有多个二级索引

    覆盖索引:mysql官方没有定义覆盖索引,但是mysql官网表达了:只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据,无需回表,速度更快。

    select * from test where name='li';

    这个sql通过索引的查询过程是下图(没有触发覆盖索引,因为sql里要查的数据在辅助索引里没有)也称为回表。

    select id,name from test where name='li';

    但是如果上面这样查询,由于辅助索引已经包含了sql需要的字段,所以不用回表再查。效率很高。

    可以通过explain的extra字段来判断是否触发覆盖索引。

    Extra:Using index  触发了覆盖索引

    Extra:Using index condition。通过主键回表查的数据

    为了避免回表的情况,经常接合业务会建立联合索引来触发覆盖索引。

     

    22dd52529d2abdf49a391f926d2623ea.png

    怎么排查并解决死锁?

    select * from information_schema.innodb_locks;查看锁情况

    64b0a1ab338cd520f3f6d14b70c3ef0d.png

    show engine innodb status;查看死锁日志

    日志里面会记录发生死锁的两个事务,分别执行的sql,事务1,持有的锁和在等待什么锁,

    事务2,持有的锁和在等待什么锁,

    步骤 事务1 事务2
    1   begin
    2   delete from test where a = 2; 执行成功,事务2占有a=2下的X锁,类型为记录锁。
    3 begin  
    4 delete from test where a = 2; 事务1希望申请a=2下的X锁,但是由于事务2已经申请了一把X锁,两把X锁互斥,所以X锁申请进入锁请求队列。  
    5 出现死锁,事务1权重较小,所以被选择回滚(成为牺牲品)。

    insert into test (id, a) values (10, 2); 由于a字段建立了唯一索引,所以需要申请S锁以便检查duplicate key,由于插入的a的值还是2,所以排在X锁后面。但是前面的X锁的申请只有在事务2commit或者rollback之后才能成功,此时形成了循环等待,死锁产生。

     

    怎么避免产生死锁。

    1.一半都是业务逻辑问题导致的死锁。

    2.将一个事务内对数据库的操作控制的少一些。

    3.在同一个事务中,尽可能做到一次锁定所需要的所有资源,减少死锁概率。

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  • MySQL索引底层结构

    2020-08-17 22:28:39
    索引的本质:索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引数据结构:B+Tree 非叶子节点不存储data,只存储索引(冗余),可以放更多的索引 叶子节点包含所有的索引字段 叶子节点用指针连接,每个叶子...

    索引的本质:索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构

    索引数据结构:B+Tree

    非叶子节点不存储data,只存储索引(冗余),可以放更多的索引

    叶子节点包含所有的索引字段

    叶子节点用指针连接,每个叶子节点都存储了相邻节点在磁盘中的存储位置。提高区间访问的性能

     

    二叉树:当数据顺序排列时,会变成链表形式

    红黑树:数据太多时树的高度太高,效率不一定高

    Hash表:在B+树中找到索引,根据对哈希值的处理找到哈希表中对应的数据,缺点是范围查找效率低。B+树的叶子节点是已经排好序的。

    mysql数据库中数据的存储位置

    C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.5\Data\

    或者根目录下的data文件夹中

     

    MyISAM索引文件和数据文件是分离的(非聚集的)

     

    先在索引文件中找到需要找的节点,这个节点中存储着数据在磁盘中的存储地址,然后定位到我们要找的数据

    InnoDB索引实现(聚集)

    表数据本身就是按照B+Tree组织的一个索引结构文件

    聚集索引:叶节点包含了完整的数据记录(每一个叶节点中都有一条完整的数据信息)

    联合索引:按照字段的创建顺序去比较索引的顺序

    优化原则:索引最左前缀原理:按照索引的创建顺序来依次使用

     

    select * from employees where name='bill' and age=30 select * from epployees where age=30 and position=''

    第一个sql语句先按照name索引,再按照age索引查询

    第二个sql语句索引不生效,因为直接使用第二个索引会找到很多值

     

    为什么InnoDb表必须有主键,并且推荐使用整形的自增主键?

    ①为社么要有主键

    因为InnoDb的索引是用B+树来维护的,如果我们没有创建主键,mysql就会自动去搜索每一列数据,看有没有重复,如果某一列没有重复数据,就用这一列的信息去维护B+树。如果每一列都有重复的数据,MYSQL就会自动生成一个列去维护B+树的结构,造成资源的浪费和性能的负担

    ②为什么要是整型

    因为我们在找索引的时候需要比较很多次大小,整型比较起来比比较快,整型占用的空间小,节约空间

    ③为什么是自增

    因为子节点是自增的,所以如果不按照顺序插入,可能会频繁导致树的平衡操作,会影响插入的性能

    为什么非主键索引结构子节点存储的是主键值?(一致性和节省存储空间)

     

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  • 引言上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理,且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构(二叉树、红黑树、B树)的优势,最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值...

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    引言

    上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理,且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构(二叉树、红黑树、B树)的优势,最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引,由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引,并没有大篇幅的展开讨论,所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。

    本文主要讲解的内容有:

    联合索引在B+树上的存储结构

    联合索引的查找方式

    为什么会有最左前缀匹配原则

    在分享这篇文章之前,我在网上查了关于MySQL联合索引在B+树上的存储结构这个问题,翻阅了很多博客和技术文章,其中有几篇讲述的与事实相悖。庆幸的是看到搜索引擎列出的有一条是来自思否社区的问答,有答主回答了这个问题,贴出一篇文章和一张图以及一句简单的描述。PS:贴出的文章链接已经打不开了。

    所以在这样的条件下这篇文章就诞生了。

    联合索引的存储结构

    下面就引用思否社区的这个问答来展开我们今天要讨论的联合索引的存储结构的问题。

    来自思否的提问,联合索引的存储结构

    (segmentfault.com/q/101000001…)

    有码友回答如下:

    36ad97e20746237542c6d41e2564ddb1.png

    联合索引 bcd , 在索引树中的样子如图 , 在比较的过程中 ,先判断 b 再判断 c 然后是 d ,

    由于回答只有一张图一句话,可能会让你有点看不懂,所以我们就借助前人的肩膀用这个例子来更加细致的讲探寻一下联合索引在B+树上的存储结构吧。

    首先,表T1有字段a,b,c,d,e,其中a是主键,除e为varchar其余为int类型,并创建了一个联合索引idx_t1_bcd(b,c,d),然后b、c、d三列作为联合索引,在B+树上的结构正如上图所示。联合索引的所有索引列都出现在索引数上,并依次比较三列的大小。上图树高只有两层不容易理解,下面是假设的表数据以及我对其联合索引在B+树上的结构图的改进。PS:基于InnoDB存储引擎

    T1表的表数据如下:

    5d1c29c8fcea38b30eee17b1bbaa5ca2.png

    表的结构和数据sql如下:

    /*

    Navicat Premium Data Transfer

    Source Server : mysql57

    Source Server Type : MySQL

    Source Server Version : 50727

    Source Host : localhost:3306

    Source Schema : text_explain

    Target Server Type : MySQL

    Target Server Version : 50727

    File Encoding : 65001

    Date: 24/07/2020 13:01:36

    */

    SET NAMES utf8mb4;

    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

    -- ----------------------------

    -- Table structure for t1

    -- ----------------------------

    DROP TABLE IF EXISTS `t1`;

    CREATE TABLE `t1` (

    `a` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

    `b` int(11) NULL DEFAULT NULL,

    `c` int(11) NULL DEFAULT NULL,

    `d` int(11) NULL DEFAULT NULL,

    `e` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,

    PRIMARY KEY (`a`) USING BTREE,

    INDEX `index_bcd`(`b`, `c`, `d`) USING BTREE

    ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 8 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

    -- ----------------------------

    -- Records of t1

    -- ----------------------------

    INSERT INTO `t1` VALUES (1, 13, 12, 4, 'dll');

    INSERT INTO `t1` VALUES (2, 1, 5, 4, 'doc');

    INSERT INTO `t1` VALUES (3, 13, 16, 5, 'img');

    INSERT INTO `t1` VALUES (4, 12, 14, 3, 'xml');

    INSERT INTO `t1` VALUES (5, 1, 1, 4, 'txt');

    INSERT INTO `t1` VALUES (6, 13, 16, 1, 'exe');

    INSERT INTO `t1` VALUES (7, 5, 3, 6, 'pdf');

    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

    复制代码

    bcd联合索引在B+树上的结构图:5365d0b100bd83abcdc9e56a3113279a.png

    通过这两个图我们心里对联合索引在B+树上的存储结构就有了个大概的认识。下面用我苍白的语言为大家解释一下吧😝

    我们先看T1表,他的主键暂且我们将它设为整型自增的 (PS:至于为什么是整型自增章《MySQL索引那些事》有详细介绍这里不再多说) ,InnoDB会使用主键索引在B+树维护索引和数据文件,然后我们创建了一个联合索引(b,c,d)也会生成一个索引树,同样是B+树的结构,只不过它的data部分存储的是联合索引所在行的主键值(上图叶子节点紫色背景部分),至于为什么辅助索引data部分存储主键值《MySQL索引那些事》也有介绍,感兴趣或还不知道的可以去看一下。

    好了大致情况都介绍完了。下面我们结合这两个图来解释一下。

    对于联合索引来说只不过比单值索引多了几列,而这些索引列全都出现在索引树上。对于联合索引,存储引擎会首先根据第一个索引列排序,如上图我们可以单看第一个索引列,横着看,如,1 1 5 12 13....他是单调递增的;如果第一列相等则再根据第二列排序,依次类推就构成了上图的索引树,上图中的b列都等于1时,则根据c排序,此时c列也相等则按d列排序,如:1 1 4 ,1 1 5,c=4在c=5前面,以及13 12 4,13 16 1,13 16 5就可以说明这种情况。

    联合索引的查找方式

    当我们的SQL语言可以应用到索引的时候,比如select * from T1 where b = 12 and c = 14 and d = 3; 也就是T1表中a列为4的这条记录。存储引擎首先从根节点(一般常驻内存)开始查找,第一个索引的第一个索引列为1,12大于1,第二个索引的第一个索引列为56,12小于56,于是从这俩索引的中间读到下一个节点的磁盘文件地址,从磁盘上Load这个节点,通常伴随一次磁盘IO,然后在内存里去查找。当Load叶子节点的第二个节点时又是一次磁盘IO,比较第一个元素,b=12,c=14,d=3完全符合,于是找到该索引下的data元素即ID值,再从主键索引树上找到最终数据。

    06414e806e89c91deaaac2003b3f690f.png

    最左前缀匹配原则

    之所以会有最左前缀匹配原则和联合索引的索引构建方式及存储结构是有关系的。

    首先我们创建的index_bcd(b,c,d)索引,相当于创建了(b)、(b、c)(b、c、d)三个索引,看完下面你就知道为什么相当于创建了三个索引。

    我们看,联合索引是首先使用多列索引的第一列构建的索引树,用上面idx_t1_bcd(b,c,d)的例子就是优先使用b列构建,当b列值相等时再以c列排序,若c列的值也相等则以d列排序。我们可以取出索引树的叶子节点看一下。

    83d52b615ec74cc6e61fdeccb475e020.png

    索引的第一列也就是b列可以说是从左到右单调递增的,但我们看c列和d列并没有这个特性,它们只能在b列值相等的情况下这个小范围内递增,如第一叶子节点的第1、2个元素和第二个叶子节点的后三个元素。

    由于联合索引是上述那样的索引构建方式及存储结构,所以联合索引只能从多列索引的第一列开始查找。所以如果你的查找条件不包含b列如(c,d)、(c)、(d)是无法应用缓存的,以及跨列也是无法完全用到索引如(b,d),只会用到b列索引。

    这就像我们的电话本一样,有名和姓以及电话,名和姓就是联合索引。在姓可以以姓的首字母排序,姓的首字母相同的情况下,再以名的首字母排序。

    如:

    M

    毛 不易 178********

    马 化腾 183********

    马 云 188********

    Z

    张 杰 189********

    张 靓颖 138********

    张 艺兴 176********

    复制代码

    我们知道名和姓是很快就能够从姓的首字母索引定位到姓,然后定位到名,进而找到电话号码,因为所有的姓从上到下按照既定的规则(首字母排序)是有序的,而名是在姓的首字母一定的条件下也是按照名的首字母排序的,但是整体来看,所有的名放在一起是无序的,所以如果只知道名查找起来就比较慢,因为无法用已排好的结构快速查找。

    到这里大家是否明白了为啥会有最左前缀匹配原则了吧。

    实践

    如下列举一些SQL的索引使用情况

    select * from T1 where b = 12 and c = 14 and d = 3;-- 全值索引匹配 三列都用到

    select * from T1 where b = 12 and c = 14 and e = 'xml';-- 应用到两列索引

    select * from T1 where b = 12 and e = 'xml';-- 应用到一列索引

    select * from T1 where b = 12 and c >= 14 and e = 'xml';-- 应用到bc两列列索引及索引条件下推优化

    select * from T1 where b = 12 and d = 3;-- 应用到一列索引 因为不能跨列使用索引 没有c列 连不上

    select * from T1 where c = 14 and d = 3;-- 无法应用索引,违背最左匹配原则

    复制代码

    后记

    到这里MySQL索引的联合索引的存储结构及查找方式就讲完了,本人能力有限,也是站着前人的肩膀上创作的此文,因为看到搜索引擎的搜索结果前几个技术文章中有存在讲述不清或讲述有误的地方,所以自己才总结出这篇文章分享给大家,如有不对的地方一定要指正哦,谢谢了。

    这篇文章断断续续利用工作之余画图加写作用了两三天,主要内容就是上面这些了。不可否认,这篇文章在一定程度上有纸上谈兵之嫌,因为我本人对MySQL的使用属于菜鸟级别,更没有太多数据库调优的经验,在这里高谈阔论实属惭愧。就当是我个人的一篇学习笔记了。

    另外,MySQL索引及知识非常广泛,本文只是涉及到其中一部分。如与排序(ORDER BY)相关的索引优化及覆盖索引(Covering index)的话题本文并未涉及,同时除B-Tree索引外MySQL还根据不同引擎支持的哈希索引、全文索引等等本文也并未涉及。如果有机会,希望再对本文未涉及的部分进行补充吧。

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空空如也

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