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  • Mysql-索引数据结构

    千次阅读 2016-12-11 19:33:34
    它们的作用就是索引的作用,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据(字典的A-Z查找)。 生活举例-乘火车:我去乘
    昨晚北京迎来了2016入冬的第一场雪呀,爽歪歪。11.20号,mark一下

    一.前言:
    在我们的生活中,导出可以看到索引效果的应用,如在火车站观看的车次表、字典的目录等。它们的作用就是索引的作用,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据(字典的A-Z查找)。
    生活举例-乘火车:我去乘火车回老家,如果要坐火车时没有车次表,最坏的结果我要跑遍每一个火车停靠点才能找到我要坐的火车;但是有了时刻表,我能快速知道我要做的火车在哪里停靠,可以直接奔向那里去,而不是一个一个过去看看是否为我要做的列车,从而加快访问的速度。这个车次表,就是数据库的索引。

    二.磁盘原理:
    这一部分文字理论比较多,看着还头疼,有兴趣也可看看,没兴趣也不影响后边篇章的阅读,只要记住本部分的一个结论即可:
    读取数据尽可能的【减少与操作系统I/O交互的次数】。
    好了没兴趣的可以跳过了,到下一部分了。
    数据库实现比较复杂,数据保存在磁盘上,而为了提高性能,每次又可以把部分数据读入内存来计算,因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右,所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。前面提到了访问磁盘,那么这里先简单介绍一下磁盘IO和预读,磁盘读取数据靠的是机械运动,每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分,
        a)·寻道时间:磁臂移动到指定磁道所需要的时间,主流磁盘一般在5ms以下; b)旋转延迟:就是我们经常听说的磁盘转速,比如一个磁盘7200转,表示每分钟能转7200次,也就是说1秒钟能转120次,旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms; c).传输时间:指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间,一般在零点几毫秒,相对于前两个时间可以忽略不计。
        (看过一篇很详细文章:http://wdxtub.com/2016/04/16/thin-csapp-3/)
    那么访问一次磁盘的时间,即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右,听起来还挺不错的,但要知道一台500-MIPS(Million Instructions Per Second每秒百万指令数)的机器每秒可以执行5亿条指令,因为指令依靠的是电的性质,换句话说执行一次IO的时间可以执行40万条指令,数据库动辄十万百万乃至千万级数据,每次9毫秒的时间,显然是个灾难。
    所以,结论:减少操作系统I/O交互的次数。
    (每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次IO)
    三.什么是索引:
    在数据库系统的使用过程当中,数据的查询是使用最频繁的一种数据操作。
            最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),遍历表然后逐行匹配行值是否等于待查找的关键字,其时间复杂度为O(n)。但时间复杂度为O(n)的算法规模小的表,负载轻的数据库,也能有好的性能。  但是数据增大的时候,时间复杂度为O(n)的算法显然是糟糕的,性能就很快下降了。
           好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary search)、二叉树查找(binary tree search)等。如果稍微分析一下会发现,每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织),所以,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。

    四.MySQL的B-Tree索引(技术上说B+Tree)
    好,本篇的核心来了!
    在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为: B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext 索引和 R-Tree 索引。我们主要分析B-Tree 索引。( B:balace 平衡之意,并非binary tree 二叉树)
    1.详解b+树数据结构

    图 B-树
    上图,是一颗b+tree(innodb引擎下的,与myisam引擎下的B+结构又不一样,说白了就是聚簇索引与非聚簇索引的区别,详细见:

    Mysql-聚簇索引

    浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示,范围: [(M/2)-1, M-1] M为总数据)和指针(黄色所示),如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盘块,P2表示在17和35之间的磁盘块,P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据(B+的特点),只存储指引搜索方向的数据项,如17、35并不真实存在于数据表中。

    2.B+树的查找过程
    如图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26和30之间,锁定磁盘块3的P2指针,通过指针加载磁盘块8到内存,发生第三次IO,同时内存中做二分查找找到29,结束查询,总计三次IO
    真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。
    (疑问???,如上所述,INNOBD的B+树是聚簇索引类型的,真实数据与索引叶子节点放在一起,那么问题来了,我弱有多个索引,难不成每个索引下边都存储有数据??那岂不是浪费磁盘存储?若不是的话,我猜测是使用指针指过去的吗,怎么用数据结构来表示一下??)
    答:每张表只能有一个聚集索引,可以有多个辅助索引。辅助索引也就是次索引,在根节点会存储的不是数据而是一个指针指向存储数据的主索引。
    3.b+树性质
    1). 通过上面的分析,我们知道IO次数取决于b+数的高度h,假设当前数据表的数据为N,每个磁盘块的数据项的数量是m,则有h=㏒(m+1)N,当数据量N一定的情况下,m越大,h越小;而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小,磁盘块的大小也就是一个数据页的大小,是固定的,如果数据项占的空间越小,数据项的数量越多,树的高度h越低,I/O也就少。这就是为什么每个数据项,即索引字段要尽量的小。
    举个反面教材,比如int占4字节,要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点,一旦放到内层节点,磁盘块的数据项会大幅度下降(原理见上边二),导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。如下:


    B树

    如果是左边的结构,I/O次数为三次;如果是右边的线性表,I/O次数为6次,很明显嘛IO变多了

    映射两个结论:
    1.要设置成索引的字段len要小;
    2.做联合索引时,联合的字段个数也要少


    2).当b+树的数据项是复合的数据结构(多列索引),比如(name,age,sex)的时候,b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的。
    比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向,如果name相同再依次比较age和sex,最后得到检索的数据;但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候,b+树就不知道下一步该查哪个节点,因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子,必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。
    比如当(张三,F)这样的数据来检索时,b+树可以用name来指定搜索方向,但下一个字段age的缺失,所以只能把名字等于张三的数据都找到,然后再匹配性别是F的数据了, 这个是非常重要的性质,即索引的最左匹配特性。

    映射两个结论:
    1.最左匹配特性,联合索引是从左往右读的
    2.如果有了多列索引,那么从左往右一次的索引不需要建立 (a,b,c) 那么 (a),(a,b)就不用建立了
    3. 更多结论 : Mysql-索引总结 http://blog.csdn.net/ty_hf/article/details/53526405


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  • MySql索引数据结构:B-Tree 或者hash B-Tree 叶节点具有相同的深度,叶节点的指针为空 所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列 B+Tree(变种) 非叶子节点不存储data,只存储索引(冗余),可以放...

    MySql索引的介绍和认识:


    MySql索引的本质:是帮助数据库高效获得数据的排好序的数据结构。

    学习数据结构网站:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

    MySql索引数据结构:B-Tree 或者hash


    B-Tree


    • 叶节点具有相同的深度,叶节点的指针为空
    • 所有索引元素不重复
    • 节点中的数据索引从左到右递增排列

    在这里插入图片描述

    B+Tree(变种)


    • 非叶子节点不存储data,只存储索引(冗余),可以放更多的索引
    • 叶子节点包含所有索引字段
    • 叶子节点用指针连接,提高区间访问的性能

    在这里插入图片描述

    mysql5.5 数据库:


    Mysql5.5版本数据库执行此命令查询 数据库表存放地址:

    SELECT @@datadir

    在这里插入图片描述

    所有的数据库文件存放地址

    在这里插入图片描述

    MyISAM存储引擎 文件存放后缀格式


    • *.frm (from)文件 是描述表的框架信息
    • *.myd 文件 是描述表的行数据信息
    • *.myi 文件 是描述表的索引信息

    在这里插入图片描述

    InnoDB存储引擎 文件存放后缀格式


    只有两个文件

    • *.frm (同上)
    • ibd (存放数据和索引)

    在这里插入图片描述

    MySQL索引实现:


    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,主要分为MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。

    索引最后是以表的存储引擎来区别的

    MyISAM存储引擎索引实现算法:


    MyISAM索引文件和数据文件是分离的(所以称为非聚集索引业绩)使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据所在行记录的地址,如图:

    在这里插入图片描述

    每一行数据都有一个地址存放在叶节点,指向表的每一行数据 ,来实现索引

    InnoDB索引实现算法


    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。**从上文截图知道,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,这棵树的叶节点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。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,所以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,这个字段长度为6个字节,类型为长整形。

    在这里插入图片描述

    推荐使用整型的自增主键是为了,更快的查找到叶节点的数据。如果表里没有主键,会使用唯一主键索引存储到叶节点,如果表里唯一主键不存在,会使用表的唯一行 compact(行格式,若innodb表没有定义主键,每行还会增加一个6字节的rowid列。https://www.pianshen.com/article/4763708114/)来存储来叶节点。

    每一个磁盘块在mysql中是一个页,页大小是固定的,innodb的默认的页大小是16k,每个索引会分配在页上的数量是由字段的大小决定。当字段值的长度越长,每一页上的数量就会越少,因此在一定数据量的情况下,索引的深度会越深,影响索引的查找效率。

    如图 Aike 是索引 后面空白的 就是一个指针(这里可以存储一个索引也可以存储多个索引), 而一个存储索引指针的内存大小默认是16k。

    在这里插入图片描述

    Hash索引


    是表数据的某一个值进行hash运算结果得到的值,存到Hash表,通过索引来对比hash值来比对查找数据所在行的文件地址指针。

    • 优点:hash 索引的查询等值数据 是比 B-tree的速度快的
    • 缺点: 当我们要进行范围查找的时候 “select * from user where age>16” ,这样的业务场景 Hash索引是不很好支撑的

    联合索引


    两个或更多个列上的索引被称作联合索引,联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。

    • 1、需要加索引的字段,要在where条件中
    • 2、数据量少的字段不需要加索引
    • 3、如果where条件中是OR关系,加索引不起作用
    • 4、符合最左原则
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  • 索引:是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构mysql 索引的底层数据结构: 二叉树:如果是规律性数据,比如1,2,3.....等数据,存储容易成线性结构,数据规模太大之后,查询太慢。 红黑树(hashap的底层...

    索引:是帮助MySQL高效获取数据的排好序数据结构

    mysql 索引的底层数据结构:

    • 二叉树:如果是规律性数据,比如1,2,3.....等数据,存储容易成线性结构,数据规模太大之后,查询太慢。
    • 红黑树(hashap的底层数据结构):存在自平衡性问题,虽然不会出现单边增长,但是在数据量太大的时候,数据树的高度是不可控的,向下检索很慢。
    • hash:通过hashcode通过位置指针多次定位,某些情况下也是很快的。但是没法实现范围检索,比如id>10,这个条件检索就没法使用hasdcode来查询。

    • B-Tree:在红黑树的基础上,每个节点可以存储多个数据。横向增加数据个数,这样,就从解决了纵向数据树太高问题。B-Tree有个很重要的属性度(degree):每个节点最多可以存储多少个数据。比如定义一个B-Tree的某个节点的度为4。最大存储容量是15/16。有人会说,那么我们直接定义度=数据个数不就可以了么,这样就只有一层,不就更快了么。这里有要说到cpu的I/O操作了,java程序操作数据的过程:java程序 》 cpu 》内存(如果内存中没有数据)》磁盘。而内存与磁盘数据交互的时候是有限制的,一般单位是“页”,一页=4k。也就是说一个节点最多能存储4k的数据,如果太多的话I/O操作还是会变慢。我们看到B-Tree每个节点都存储的是key+data的形式,有时候数据库表的一行数据会有很多列,就是说data会大,这样会不会影响到B-Tree的效率呢。这是有人提出能不能把data去掉,所以就有了B-Tree的升级版B+Tree。 

    • B+Tree:在B-Tree的基础上在非叶子节点上只存放key这样就大大节省了空间。而叶子节点是存放key+data,并且key是按照从左自右递增的链表形式,通过next指正就可以很快的找到需要的数据。 

    mysql的存储引擎又分为MyISAM和innodb :

    MyISAM:在mysql的安装目录data下,可以看到主要文件有1、表结构文件。2、数据结构文件。3、index索引文件。也就是说MyISAM的数据结构和索引结构文件是分开的(非聚集)。

    MyISAM索引中,叶子节点存储的data是文件地址指针, 而数据结构中也是有一个地址的。也就是在索引出来文件地址之后,还需要通过文件地址在从数据结构中尽心一次索引,也就是要进行两次搜索。

    InnoDB:在mysql的安装目录data下,只有两个文件,一个是表结构文件,一个是数据结构和索引文件。(聚集)

    InnoDB的主键和非主键索引的B+Tree结构是不一样的。

    主键:非叶子节点存储的是主键id,叶子节点存储的是每一行的数据。

    非主键:非叶子节点存储的我们自己所设置的索引键,如果不是整数,就按ASC码排序,叶子节点存储的data是主键id。

    InnoDB的主键id为什么要设置成自增整数,而不用UUID/UNID。原因是因为自增主键在非叶子节点添加的时候,总是往右新增就可以了,方便插入。如果用UUID/UNID作为主键,非叶子节点插入数据是还需要开辟新的页。影响效率。

    mysql 联合索引:数据库中的多个列组成一个索引。但是要注意:

    1、需要加索引的字段,要在where条件中
    2、数据量少的字段不需要加索引
    3、如果where条件中是OR关系,加索引不起作用
    4、符合最原则:
    联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,ba,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。

    结论:MyISAM的查询速度相比较InnoDB的查询速度要慢,因为MyISAM是进行了两次查询。

    展开全文
  • mysql 复合索引详解

    千次阅读 2016-07-12 09:08:03
    对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧...

    联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。

    两个或更多个列上的索引被称作复合索引。
    利用索引中的附加列,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿类似,人名由姓和名构成,电话簿首先按姓氏对进行排序,然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知 道姓,电话簿将非常有用;如果您知道姓和名,电话簿则更为有用,但如果您只知道名不姓,电话簿将没有用处。
    所以说创建复合索引时,应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时,复合索引非常有用;仅对后面的任意列执行搜索时,复合索引则没有用处。
    如:建立 姓名、年龄、性别的复合索引。

    create table test(
    a int,
    b int,
    c int,
    KEY a(a,b,c)
    );

    优: select * from test where a=10 and b>50
    差: select * from test where a50

    优: select * from test order by a
    差: select * from test order by b
    差: select * from test order by c

    优: select * from test where a=10 order by a
    优: select * from test where a=10 order by b
    差: select * from test where a=10 order by c

    优: select * from test where a>10 order by a
    差: select * from test where a>10 order by b
    差: select * from test where a>10 order by c

    优: select * from test where a=10 and b=10 order by a
    优: select * from test where a=10 and b=10 order by b
    优: select * from test where a=10 and b=10 order by c

    优: select * from test where a=10 and b=10 order by a
    优: select * from test where a=10 and b>10 order by b
    差: select * from test where a=10 and b>10 order by c

    mysql 复合索引,联合索引 - flyflying1987 - ly

    索引原则

    1.索引越少越好
    原因:主要在修改数据时,第个索引都要进行更新,降低写速度。
    2.最窄的字段放在键的左边
    3.避免file sort排序,临时表和表扫描.

    展开全文
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    千次阅读 2016-06-30 13:47:59
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    千次阅读 2013-04-13 09:01:21
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    千次阅读 2015-09-07 02:10:19
    mysql复合索引、普通索引总结  2013-11-18 14:03:13| 分类: mysql | 标签: |举报 |字号大中小 订阅         用微信 “扫一扫” 将文章分享到朋友圈。  
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    千次阅读 2020-08-05 16:16:53
    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...
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