写点什么

一文让你对 mysql 索引底层实现明明白白

  • 2024-01-16
    北京
  • 本文字数:1857 字

    阅读完需:约 6 分钟

开篇:

图片是本人随笔画的,有点粗糙,望大家谅解,如有不对的地方,请联系我们,感谢

一、索引到底是什么

.索引是帮助 mysql 高效获取数据的排好序数据结构

.索引是存储在文件里的

.数据结构: 二叉树 HASH BTREE





如果没有索引的话,循环一条一条的找,找一次就是一次 IO,这样速度就会很慢

我们知道数据库数据都是存在磁盘上的,当我们查找数据时,就会从磁盘上取数据,每取一次就是一次 IO,IO 是非常耗时的,为了速度快会把数据放到缓存里,然后在缓存里进行操作



二、磁盘存取原理





当查找数据的时候,就是磁头循环找此道,就会一直循环查找,一次查找就是一次 IO,IO 是很耗时的

三、Mysql 数据结构详解

就拿上面的 7 条数据来说,如果没有索引,当我们查找第 7 条数据时,就会循环 7 次,如果有百万级别的数据,那么就会查找百万次,显然这样是不行的,就需要数据结构算法来优化,那我们就从二叉树----HASH---BTREE 来一一说起

二叉树:

二叉树节点保存的都是单个索引,高度会随着数据增大而增高,但是比一条一条的循环会快







不用二叉树是因为的极端情况下会出现单边增长,这样在数量大的情况下,和一条一条查找没有区别。

红黑树:

红黑树有自平衡性质,不会出现单边增长,它会动态自旋转,在性能上比二叉树又高一点,但是 mysql 也没有用这种数据结构,因为数据量超大的情况下,数据高度也会一直增大,在最终这个树高度也非常大,解决不了根本问题





HASH:

hash 算法一次就会定位到文件指针,速度快,但是还是没有用,如果范围查找的话就没有办法了,如果只是内存中的话,他的时间复杂度是 O(1),速度会会很快,但是索引文件也是保存在磁盘上,而且 hash 是不连续的放在磁盘上的,这样查询起来也很慢,这才是不用 hash 的最根本原因





B-TREE:

相比上面的数据结构,b-tree 增加了横向大小(度 Degree),那么在高度上就减小了,查找次数就少了





15,56,77.。。。。是索引,data 就是对应的一行数据

那么在横向的度上最大多少合适呢??总不能横向上一直扩展下呀,磁盘一次 IO,就是取一个横向的节点(度),把一个节点的数据放在缓存中,那么一次 IO 也不能把所用的数据全取出来,所以最好是一次 io,就把这个节点全取处理,电脑操作系统从磁盘一次取数据到内存中一般是 4K,而 mysql 取一次数据一般是 16K,所以横向节点一般设置为 16K。因为一个节点设置成 16K 的话,这个节点保存了索引和索引对应行的数据,那么这个节点横向保存不了太多的数据,所以,这种数据结构也不合适,引入新的数据结构





B+Tree

查找一次数据就是和磁盘一次 IO,一次 IO 会把这个数据相邻的数据一下全部查处理,这样速度会更快,这样的一页就是咱们说的一个节点(4K),分配空间的时候也是一页一页分配的,这样会更快,一页就是一个节点





mysql 常用的引擎有 MyISAM 和 InNoDb,两种引擎得索引结构是不一样的

MyISAM 的数据结构:

.frm 表结构文件 .myd 表数据文件 .myi 表索引文件







myisam 引擎的主键索引数据结构是左上图,普通索引是右上图,叶子节点存的不是数据本身,是数据文件指针,和 b_tree 数据不一样,注意:每类的索引,都是各自的树,不是混合在一起的



.frm 表结构文件 .ibd 表数据和索引文件







主键索引是聚集索引,因为叶子节点是所有的数据,就是一行数据,非主键索引叶子节点只包括索引和主键,再用主键找对应数据

非主键索引叶子节点只包括索引和主键,再用主键找对应数据,这样是为了节省空间和数据一致性



联合索引:

要满足最左原则

联合索引(col1, col2, col3)也是一棵 B+树,其非叶子节点存储的是第一个关键字的索引,而叶子节点存储的则是三个关键字 col1、col2、col3 三个关键字的数据,且按照 col1-col2-col3 的顺序进行排序。





例如:

如果执行的是,SELECT * FROM T WHERE B=‘Tom’ AND C=4567;

那么无法使用索引,因为索引是用 A 字段先排序的,如果没有先确定 A,直接查找 B 和 C,那么将会是全表查询。



如果执行的是,SELECT * FROM T WHERE A=‘30’ ;

那么,会先找到 A 字段,再在 A 等于 30 的数据中(比如有很多条),找 B 等于 Demi 的数据。这样是可以用到索引的。



如果执行的是,SELECT * FROM T WHERE A=‘18’ AND C=1234;

那么,A 字段可以索引,而 C 不能索引。所以可以部分索引,也比全表查询快。



如果执行 SELECT * FROM T WHERE B=Demi AND C=1234 and A=‘18’

是用到索引的,在 and 的情况下如果把第一个放到最后位置也是能用到索引的



现在我想大家应该了解了什么为什么是最左原则。因为,B+树是按照最左边的字段以此构建的。

作者:京东零售 韩航云

来源:京东云开发者社区 转载请注明来源

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