[MySQL]再谈索引

在这篇文章: [mysql]手把手教你给 SQL 做个优化 中介绍了,给 SQL 做优化的时候,最主要的一点就是建索引
那你有没有新的疑问呢?
索引采用的数据结构是啥呢,为什么一提到 mysql 就会问 B 树, B+ 树呢
今天这篇文章来说说

在我们给数据库中一个字段建立索引的时候,能够看到可以选择是 Hash 类型,还是 BTREE 类型的索引
[MySQL]再谈索引_第1张图片
那为什么 InnoDB 引擎默认使用的是 B+ 树而不是 Hash 嘞
你想,你细想
使用 Hash 的话很容易出现哈希冲突,特别是在数据量非常大的时候,出现了大量的哈希冲突会导致程序的整体查询性能变慢
假设我现在有个查询语句是这样写的 select name,age from student where age > 18 这不是蛮简单的嘛,就找出来所有 age 大于 18 的数据就可以了嘛
但是对于使用 Hash 数据结构的索引来说,太难了.因为 Hash 是 key-value 的结构,所以它擅长的是精确查询,如果你让它查找 select name,age from student where age = 18 它返回结果就非常快了
那既然 Hash 不支持范围查询,支持 key-value ,那它的应用场景是啥呢?就是等值查询咯,给我一个 key 就可以快速回应一个 value ,咦?怎么和 Redis 那么像呢?
就是嘛, Redis , Memcached 它们都有用到 Hash 结构

Hash 不支持范围查找,但是有序数组支持啊
那为啥不用有序数组嘞
没错,有序数组的查询性能可以说非常好了,不管是等值查询,还是范围查询,效率简直完爆其他
但是咱们的应用场景又不是只有查询对吧,还有插入,修改,删除呢,有序数组这个时候就顶不住了
特别是如果插入到头部,第一个位置,从第二位开始往后都要开始向后移动,将第一个位置空出来,这么一来,我的天,还没等你插入完毕,用户都等不及跑了

那新的疑惑来了
B+ 树属于树的一种,二叉树也是树的一种,你咋不用二叉树呢
你想,你再想
[MySQL]再谈索引_第2张图片

二叉树是每个节点最多只有两个分支,每个节点只存储一个数据的树结构,那如果我的数据量非常大的话呢,比方说一个小目标, 1 亿数据
这个时候二叉树的高度就会变得非常高
既然是数据,不做持久化嘛?肯定是要持久化到磁盘的,而且就目前公司的成本来说,应该还没富到服务器的硬盘全是固态吧,有些还是机械硬盘,机械硬盘的读取速度又比较慢
那么此时我需要在 1 亿数据里面,查找一个数据,再加上机械硬盘的读取速度,可能给它一分钟的时间都找不到需要的数据
乖乖,让你在一个空白的页面上呆一分钟,你会么?
这个时候你的注意力早就不知道跑哪儿去了,或者这个界面打不开对么?行嘞,关闭界面,浏览下一个

用户流失不是咱们希望看到的,对吧
所以嘞,既然二叉树是树的高度比较高,那我让它低点儿不就好了嘛
怎么低呢
因为二叉树每个节点只存储一个数据,那我现在让它一个节点多存储几个数据就好了嘛
这就是 B 树
B 树的一个节点可以存储多个数据
[MySQL]再谈索引_第3张图片
能够明显看到, B 树相对于二叉树来说,高度降低了不少
那为啥不用 B 树做索引呢,采用 B+ 树
因为 B+ 树在 B 树的基础上又做了优化
那做了什么优化呢
咱瞅瞅
[MySQL]再谈索引_第4张图片
有没有看出来一些内容
在 B+ 树中,叶子节点之间有指针指向,在 B 树中则没有
在 B+ 树中,非叶子节点会冗余一份在叶子节点中(比如图中的数据 50 ,在叶子节点中也能看到它)
在 B+ 树中,非叶子节点不存储数据,只存储索引
在 B+树中,查询必须查找到叶子节点, B 树只要匹配到就可以了, 不需要 care 元素位置,所以 B+ 树查找更慢

我这个人比较懒,图中用到的图片都是直接从网上拿下来的,拿完也忘了原文地址是啥(非常抱歉,我这个人懒不说,记性也不咋滴,太尴尬了;
侵权的话您和我说一声,我立马撤下来

以上,非常感谢您的阅读~

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