深刻理解Mysql索引底層數據結構與算法

索引是幫助MySQL高效獲取數據的排好序的數據結構

索引數據結構對比

二叉樹

左邊子節點的數據小於父節點數據，右邊子節點的數據大於父節點數據。
若是col2是索引，查找索引爲89的行元素，那麼只須要查找兩次，就能夠獲取到行元素所在的磁盤指針地址。

若是col1是索引，查找索引爲6的行元素，那麼須要查找六次，就能夠獲取到行元素所在的磁盤指針地址，即獲得了該索引爲6的行元素。所以二叉樹不適合存儲單邊增加的序列字段，近乎全表掃描獲取數據。

紅黑樹

本質二叉樹，屬於二叉平衡樹，jdk1.8 hashmap的底層實現；
存儲大數據量，樹的高度不可控， 數量越大，樹的高度越高；
500w行數據，2的n次方=500w數據量， n是樹的高度，也就是查詢次數；

hash表

經過散列能夠快速獲取磁盤文件指針，對於指定索引查找文件很是快，可是對於範圍查找無法支持。

B樹

本質是多路二叉樹；
葉節點具備相同的深度，葉節點的指針爲空；
全部索引元素不重複；
節點中數據索引從左到右依次遞增的；

B+樹（B樹的變種）

非葉子節點不存儲數據，只存儲索引(冗餘)和指針，能夠放更多的索引，樹高下降 ；
葉子節點包含全部索引字段；
葉子節點比b樹增長了指針鏈接；
葉子節點有雙向指針連接(首尾子節點還經過指針鏈接)，提升區間訪問的性能，範圍查找；

爲何mysql頁文件默認16K？

MySQL每一個B+樹節點最大存儲容量：16KB （指針+數據+索引）。假設咱們一行數據大小爲1K，那麼一頁就能存16條數據，也就是一個葉子節點能存16條數據；再看非葉子節點，假設主鍵ID爲bigint類型，那麼長度爲8B，指針大小在Innodb源碼中爲6B，一共就是14B，那麼一頁裏就能夠存儲16K/14=1170個(主鍵+指針)
那麼一顆高度爲2的B+樹能存儲的數據爲：117016=18720條，一顆高度爲3的B+樹能存儲的數據爲：11701170*16=21902400（千萬級條）

show global status like `Innodb_page_size`

所以，B+樹存儲大數據量的表也能夠很是高效的獲取數據，MySQL使用B+樹做爲索引的數據結構。

存儲引擎

存儲引擎最終做用於：表 ，不是數據庫
在mysql的安裝的根目錄下，有一個data目錄，裏面存放的是全部表的數據。

• MyISAM：

MyISAM索引文件和數據文件是分離的（非彙集或稀疏）；
主鍵索引和輔助主鍵索引存儲相似；

frm文件：存儲這張表的表結構
MYD文件：存儲這張表的全部數據行
MYI文件：存儲這張表的索引字段

• InnoDB（彙集）：

表數據文件自己是按照B+tree組織的一個索引結構文件
frm文件：存儲這張表的表結構
ibd文件：存儲這張表的全部數據行和索引字段
彙集(聚簇)索引----葉節點包含完整數據記錄

爲何InnoDB表必須有主鍵，而且推薦使用整型的自增主鍵？

• 首先，爲了知足MySQL的索引數據結構B+樹的特性，必需要有索引做爲主鍵，能夠有效提升查詢效率，所以InnoDB必需要有主鍵。若是不手動指定主鍵，InnoDB會從插入的數據中找出不重複的一列做爲主鍵索引，若是沒找到不重複的一列，InnoDB會在後臺增長一列rowId作爲主鍵索引。
• 其次，索引的數據類型是整型，一方面整型佔有的磁盤空間或內存空間相比字符串更少，另外一方面整型比較比字符串比較更快速，字符串比較是先轉換爲ASCII碼，而後再比較的。
• 最後，B+樹本質是多路多叉樹，若是主鍵索引不是自增的，那麼後續插入的索引就會引發B+樹的其餘節點的分裂和從新平衡，影響數據插入的效率，若是是自增主鍵，只用在尾節點作增長就能夠。

爲何非主鍵索引結構葉子節點存儲的是主鍵值？

• 主鍵索引和非主鍵索引維護各自的B+樹結構，當插入的數據的時候，因爲數據只有一份，經過非主鍵索引獲取到主鍵值，而後再去主鍵索引的B+樹數據結構中找到對應的行數據，節省了內存空間；
• 若是非主鍵索引的葉子節點也存儲一份數據，若是經過非主鍵索引插入數據，那麼要向主鍵索引對應的行數據進行同步，那麼會帶來數據一致性問題。能夠經過事務的方式解決，咱們都知道使用事務後，就會對性能有所消耗。

聯合索引

• 聯合索引的底層存儲結構長什麼樣?

  定義聯合索引(員工級別，員工姓名，員工出生年月)，將聯合索引按照索引順序放入節點中，新插入節點時，先按照聯合索引中的員工級別比較，若是相同會按照是員工姓名比較，若是員工級別和員工姓名都相同 最後是員工的出生年月比較。能夠從圖中從上到下，從左到右看，第一個B+樹的節點 是經過聯合索引的員工級別比較的，第二個節點是 員工級別相同，會按照員工姓名比較，第三個節點是 員工級別和員工姓名都相同，會按照員工出生年月比較。

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