Mysql-索引数据结构&引擎篇

Mysql可以说是最广泛使用的数据库之一了，体积小，成本低，开源（免费才是王道呀-。-），本文旨在和大家一起探索Mysql的一些相关知识，不仅要会用它来写sql，更要学习它的底层设计和技术延伸。

索引数据结构

Mysql索引是基于B+tree的数据结构来设计的，那么为什么不使用二叉树，Hash（其实是支持的），B-tree等结构来设计索引呢？

二叉树：

树的层数过高，容易退化成链表

平衡二叉树，红黑树：

层数仍然过高，会大大增加系统的IO频率

Hash

Mysql是支持Hash索引的，只不过Hash索引不支持范围查找，而我们在日常工作中需要广泛的运用到范围查询

B-tree：

1.在B-tree和B+tree中，每一个节点叫做一个磁盘页，每一个磁盘页的大小是16K，那么相比较于B-tree是在每个节点上都存储数据，B+tree是只在叶子节点上存储数据，相同层数下，B+tree能存储的数据量要大于B-tree
2.B+tree的叶子节点有双向指针，对于范围查找的效率能大大提升

存储引擎

Mysql中有很多种存储引擎，我们这里主要介绍的是MyISAM和InnoDB。

打开不同引擎的表的存储文件夹，会发现这两种引擎用来保存相关数据的文件不同:
MyISAM

.frm文件：存储表结构
.MYD文件：存储数据
.MYI文件：存储索引
查询时，如果有索引，在MYI文件中根据索引获取数据地址，再去MYD文件中查找到数据

InnoDB

.frm文件:存储表结构
.ibd文件：存储索引和数据
索引和数据都存储在ibd文件

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除了存储文件上的区别，MyISAM和InnoDB还有以下的区别：

• 前者是非聚集索引，后者是聚集索引
• 前者不支持事务，后者支持
• 前者不支持外键，后者支持
• 前者只支持表锁，后者支持表锁和行锁
• 前者保存表的行数，后者每次仅限count(*)操作需要去扫描全表
• delete表的时候，前者是重新建表，后者是一行行的删
  ···

那么，什么时候使用哪个最好呢？一般来说，系统业务涉及到查询占大部分，对事务需求度低，容忍度高的，可以使用MyISAM引擎，MyISAM查询效率要高于InnoDB。反之，系统涉及并发量大，需要大量的增删改操作，建议使用InnoDB引擎。

tips：MyISAM查询效率更高，是因为：InnoDB要缓存数据块，而MyISAM只要缓存索引块；在select的时候InnoDB需要去维护MVCC（多版本并发控制）；InnoDB查询需要映射到块再到行，而MyISAM直接记录文件的offset，定位更快

聚集索引和非聚集索引

• 对于主键索引和非主键索引来说，MyISAM节点的主键索引和非主键索引都存放的是行数据的磁盘地址。InnoDB非主键索引存储的是主键值，而主键索引里存储的是行数据，当进行非主键索引查询时，先在非主键索引中查找到对应的主键值，然后根据主键值再去主键索引里进行一次树查询，获取主键索引中存储的行数据。（这种第一次树查询定位主键，第二次再进行一次树查询的操作叫做回表）
• 根据索引存储方式的不同，我们把MyISAM的主键索引和非主键索引类型叫做非聚集索引，把InnoDB的主键索引类型叫做聚集索引，非主键索引类型叫做辅助索引（普通索引）。聚集的含义可以理解为索引和数据聚合在一起。

使用InnoDB时的tips：
1.基于上面的设计，InnoDB必须设置主键索引，所以一般建议我们在进行表的设计的时候都要添加主键列，如果不设置主键，mysql会在表中寻找一个唯一列来当做主键索引，如果没有这样的列，它会去维护一个虚拟列，用以建立主键索引
2.主键尽可能的要设置成自增整型类型，因为最终在B+tree中是需要去比较索引大小的，如果是非整型的，或者是无序的主键，还需要先去进行值转换，无疑增加了额外时间开支