数据库索引

问题1：数据库为什么要设计索引？

图书馆存了1000W本图书，要从中找到《架构师之路》，一本本查，要查到什么时候去？
于是，图书管理员设计了一套规则：
(1)一楼放历史类，二楼放文学类，三楼放IT类…
(2)IT类，又分软件类，硬件类…
(3)软件类，又按照书名音序排序…
以便快速找到一本书。

与之类比，数据库存储了1000W条数据，要从中找到name=”climb_s”的记录，一条条查，要查到什么时候去？
于是，要有索引，用于提升数据库的查找速度。

问题2：哈希(hash)比树(tree)更快，索引结构为什么要设计成树型？

加速查找速度的数据结构，常见的有两类：
(1)哈希，例如HashMap，查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(1)；
(2)树，例如平衡二叉搜索树，查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(lg(n))；

可以看到，不管是读请求，还是写请求，哈希类型的索引，都要比树型的索引更快一些

那为什么，索引结构要设计成树型呢？
索引设计成树形，和SQL的需求相关。
对于这样一个单行查询：
select * from t where name = “climb_s”;
确实是哈希索引更快，因为每次只查询一条记录。
但是对于排序查询的SQL又如何呢？

• 分组：group by
• 排序：order by
• 比较：<、>
• …

哈希型的所有，时间复杂度会退化为O(n)，而树型的 有序 特性，依然能够保持 O(log(n)) 的高效率。

问题3：数据库索引为什么使用B+树

为了保持知识体系完整性，简单介绍下几种树。

第一种：二叉树

二叉搜索树，如上图，是最为大家所熟知的一种数据结构，就不展开介绍了，它为什么不使用作数据库索引？
1：当数据量大的时候，树的高度会比较高，查询数据量大的时候，会比较慢；
2：每个节点只存储一个记录，可能会导致一次查询多次磁盘IO；

第二种：B树

B树，如上图，它的特点是：
1：不再是二叉搜索，而是m叉搜索；
2：叶子节点，非叶子节点都存储数据；
3：中序遍历，可以获得所有节点

又上诉优势，B树对比二叉树显而易见在大数据量的情况下B树更适合做索引

B+树

B+树，如上图，仍是m叉搜索树，在B树的基础上，做了一些改进：
(1)非叶子节点不再存储数据，数据只存储在同一层的叶子节点上；
画外音：B+树中根到每一个节点的路径长度一样，而B树不是这样。

(2)叶子之间，增加了链表，获取所有节点，不再需要中序遍历；

这些改进让B+树比B树有更优的特性：
(1)范围查找，定位min与max之后，中间叶子节点，就是结果集，不用中序回溯；
画外音：范围查询在SQL中用得很多，这是B+树比B树最大的优势。

(2)叶子节点存储实际记录行，记录行相对比较紧密的存储，适合大数据量磁盘存储；非叶子节点存储记录的PK，用于查询加速，适合内存存储；

(3)非叶子节点，不存储实际记录，而只存储记录的KEY的话，那么在相同内存的情况下，B+树能够存储更多索引；

最后，量化说下，为什么m叉的B+树比二叉搜索树的高度大大大大降低？
大概计算一下：
(1)局部性原理，将一个节点的大小设为一页，一页4K，假设一个KEY有8字节，一个节点可以存储500个KEY，即j=500
(2)m叉树，大概m/2<= j <=m，即可以差不多是1000叉树
(3)那么：
一层树：1个节点，1500个KEY，大小4K
二层树：1000个节点，1000500=50W个KEY，大小10004K=4M
三层树：10001000个节点，10001000500=5亿个KEY，大小100010004K=4G
画外音：额，帮忙看下有没有算错。

总结

• 数据库索引用于加速查询
• 虽然哈希索引是O(1)，树索引是O(log(n))，但SQL有很多“有序”需求，故数据库使用树型索引
• InnoDB不支持哈希索引
• 数据预读的思路是：磁盘读写并不是按需读取，而是按页预读，一次会读一页的数据，每次加载更多的数据，以便未来减少磁盘IO
• 局部性原理：软件设计要尽量遵循“数据读取集中”与“使用到一个数据，大概率会使用其附近的数据”，这样磁盘预读能充分提高磁盘IO
• 数据库的索引最常用B+树：
  (1)很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读；
  (2)很低的树高度，能够存储大量数据；
  (3)索引本身占用的内存很小；
  (4)能够很好的支持单点查询，范围查询，有序性查询；