【mysql是怎样运行的】-B+树索引深入理解
文章目录
- 1. 无索引查找方式
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- 1.1 在一个页中查找
- 1.2 在多个页中查找
- 2. 索引
- 3. 简易索引方案
- 4. InnoDB 中的索引方案
- 5. 常见索引概念
- 6. InnoDB的B+树索引的注意事项
- 7. MyISAM中的索引方案
数据页与记录关系：
各个数据页可以组成一个 双向链表，而每个数据页中的记录会按照主键值从小到大的顺序组成一个 单向链表。
1. 无索引查找方式
1.1 在一个页中查找
- 以主键为搜索条件：在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽（记录组中最后一条记录的页面偏移量，实际是主键最大的记录）;然后再遍历该槽对应分组中的记录（按照主键从小到大的单向链表），即可快速找到指定的记录。
- 以其他列作为搜索条件 ：对非主键列的查找可就不这么幸运了，因为在数据页中并没有为非主键列建立所谓的页目录，
只能从Infimum 记录开始依次遍历单向链表中的每条记录，然后对比每条记录是否符合搜索条件。
1.2 在多个页中查找
- 定位到记录所在的页:只能从第一页沿着双向链表一直往下找，在每一页中我们根据一个页中的查找方式去查找指定的记录，因为要遍历所有的数据页，效率很慢。
- 从所在的页内查找相应的记录：在一个页中查找
2. 索引
mysql> CREATE TABLE index_demo(
-> c1 INT,
-> c2 INT,
-> c3 CHAR(1),
-> PRIMARY KEY(c1)
-> ) ROW_FORMAT = Compact;
这个新建的 index_demo 表中有2个INT类型的列，1个CHAR(1)类型的列，而且我们规定了c1列为主键，
这个表使用 Compact 行格式来实际存储记录的。这里我们简化了index_demo表的行格式示意图：
record_type：记录头信息的一项属性，表示记录的类型，0表示普通记录、1表示目录项记录、2表示最小记录、3表示最大记录。next_record：记录头信息的一项属性，表示下一条地址相对于本条记录的地址偏移量，我们用箭头来表明下一条记录是谁。各个列的值：这里只记录在index_demo表中的三个列，分别是c1、c2和c3。其他信息：除了上述3种信息以外的所有信息，包括其他隐藏列的值以及记录的额外信息。
将记录格式示意图的其他信息项暂时去掉并把它竖起来的效果就是这样：
把一些记录放到页里的示意图就是：
3. 简易索引方案
想快速的定位到需要查找的记录在哪些数据页---->我们可以为快速定位记录所在的数据页而建立一个目录
1. 下一个数据页中用户记录的主键值必须大于上一个页中用户记录的主键值.
假如每个页最多存储3条记录，在记录满时，需要分配新的页，新分配的数据页编号可能并
不是连续的，也就是说我们使用的这些页在磁盘上可能并不挨着。另外，页 10 中用户记录最大的主键值是5，而页28有一条记录的主键值是 4，因为5>4. 所以这就不符合"下一个数据页中用户记录的主键值必须大于上一个页中用户记录的主键值"的要求，所以在插入主键值为4的记录时需要伴随着一
次记录移动，也就是把主键值为5的记录移动到页 28 中， 主键值为4的记录插入到页10中。
页分裂：
2.给所有的页建立一个目录项
这些大小为16KB的页在磁盘上可能并不挨着，如果想从这么多页中根据主键值快速定位某些记录所在的页，就需要给它们编制一个目录，每个页对应一个目录项，每个目录项包
括下面两个部分：
- 页的用户记录中最小的主键值，用 key 来表示
- 页号，用 page_no 表示
以 页28 为例，它对应 目录项2 ，这个目录项中包含着该页的页号 28 以及该页中用户记录的最小主
键值 5 。我们只需要把几个目录项在物理存储器上连续存储（比如：数组），就可以实现根据主键
值快速查找某条记录的功能了。比如：查找主键值为 20 的记录，具体查找过程分两步：
- 先从目录项中根据 二分法 快速确定出主键值为 20 的记录在 目录项3 中（因为 12 < 20 <
209 ），它对应的页是 页9 。 - 再根据前边说的在页中查找记录的方式去 页9 中定位具体的记录。
至此，针对数据页做的简易目录就搞定了。这个目录有一个别名，称为 索引 。
4. InnoDB 中的索引方案
上述方案，依据主键值进行查找时，为了使用二分法快速定位具体的目录项 ，假设所有目录项都可以在物理存储器上连续存储。但是这样做有下面几个问题：
- InnoDB 使用页作为管理存储空间的基本单位，也就是最多只能保证 16KB 的连续存储
空间。 - 对记录执行增删改操作，假设我们把页28中的记录都删除，页 28 也就没有了存在的必要。这也就意味着目录项2也没有了存在的必要，这就需要把目录项2后的目录项都向前移动一下。数据量大时，不是很好的方案。
① 迭代1次：目录项纪录的页
我们把前边使用到的目录项放到数据页中的样子就是这样：
从图中可以看出来，我们新分配了一个编号为30的页来专门存储目录项记录。这里再次强调目录项记录和普通的用户记录的不同点：
目录项记录的record_type值是1，而普通用户记录的record_type值是0。- 目录项记录只有
主键值和页的编号两个列，而普通的用户记录的列是用户自己定义的，可能包含很多列，另外还有InnoDB自己添加的隐藏列。 - 了解：记录头信息里还有一个叫
min_rec_mask的属性（B+树的每层非叶子节点中的最小记录都会添加该标记），只有在存储目录项记录的页中的主键值最小的目录项记录的min_rec_mask值为1，普通用户记录的min_rec_mask值都是0。
相同点：两者用的是一样的数据页，都会为主键值生成Page Directory（页目录），从而在按照主键值进行查找时可以使用二分法来加快查询速度。
现在以查找主键为20的记录为例，根据某个主键值去查找记录的步骤就可以大致拆分成下边两步：
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先到存储
目录项记录的页，也就是页30中通过二分法快速定位到对应目录项，因为 12 < 20 < 209 ，所以定位到对应的记录所在的页就是页9。 -
再到存储用户记录的页9中根据
二分法快速定位到主键值为20的用户记录。
② 迭代2次：多个目录项纪录的页
从图中可以看出，我们插入了一条主键值为320的用户记录之后需要两个新的数据页：
- 为存储该用户记录而新生成了
页31。 - 因为原先存储目录项记录的
页30的容量已满（我们前边假设只能存储4条目录项记录），所以不得不需要一个新的页32来存放页31对应的目录项。
现在因为存储目录项记录的页不止一个，所以如果我们想根据主键值查找一条用户记录大致需要3个步骤，以查找主键值为20的记录为例：
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确定
目录项记录页我们现在的存储目录项记录的页有两个，即页30和页32，又因为页30表示的目录项的主键值的范围是 [1, 320) ，页32表示的目录项的主键值不小于 320 ，所以主键值为20的记录对应的目录项记录在页30中。 -
通过目录项记录页
确定用户记录真实所在的页。在一个存储目录项记录的页中通过主键值定位一条目录项记录的方式说过了。 -
在真实存储用户记录的页中定位到具体的记录。
③ 迭代3次：目录项记录页的目录页
如图，我们生成了一个存储更高级目录项的页33，这个页中的两条记录分别代表页30和页32，如果用户记录的主键值在[1, 320)之间，则到页30中查找更详细的目录项记录，如果主键值不小于320的话，就到页32中查找更详细的目录项记录。
我们可以用下边这个图来描述它：
这个数据结构，它的名称是B+树。
④ B+Tree
一个B+树的节点其实可以分成好多层，规定最下边的那层，也就是存放我们用户记录的那层为第0层，之后依次往上加。之前我们做了一个非常极端的假设：存放用户记录的页最多存放3条记录，存放目录项记录的页最多存放4条记录。其实真实环境中一个页存放的记录数量是非常大的，假设所有存放用户记录的叶子节点代表的数据页可以存放100条用户记录，所有存放目录项记录的内节点代表的数据页可以存放1000条目录项记录，那么：
- 如果B+树只有1层，也就是只有1个用于存放用户记录的节点，最多能存放
100条记录。 - 如果B+树有2层，最多能存放
1000×100=10,0000条记录。 - 如果B+树有3层，最多能存放
1000×1000×100=1,0000,0000条记录。 - 如果B+树有4层，最多能存放
1000×1000×1000×100=1000,0000,0000条记录。相当多的记录！！！
你的表里能存放100000000000条记录吗？所以一般情况下，我们用到的B+树都不会超过4层，那我们通过主键值去查找某条记录最多只需要做4个页面内的查找（查找3个目录项页和一个用户记录页），又因为在每个页面内有所谓的Page Directory（页目录），所以在页面内也可以通过二分法实现快速定位记录。
5. 常见索引概念
索引按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇（聚集）和非聚簇（非聚集）索引。我们也把非聚簇索引称为二级索引或者辅助索引。
1. 聚簇索引
特点：
- 使用记录主键值的大小进行记录和页的排序，这包括三个方面的含义：
- 页内 的记录是按照主键的大小顺序排成一个 单向链表 。
- 各个存放 用户记录的页 也是根据页中用户记录的主键大小顺序排成一个 双向链表 。
- 存放 目录项记录的页 分为不同的层次，在同一层次中的页也是根据页中目录项记录的主键
大小顺序排成一个 双向链表 。
- B+树的 叶子节点 存储的是完整的用户记录。
所谓完整的用户记录，就是指这个记录中存储了所有列的值（包括隐藏列）。
优点：
- 数据访问更快 ，因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，因此从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快
- 聚簇索引对于主键的 排序查找 和 范围查找 速度非常快
- 按照聚簇索引排列顺序，查询显示一定范围数据的时候，由于数据都是紧密相连，数据库不用从多个数据块中提取数据，所以 节省了大量的io操作 。
缺点：
- 插入速度严重依赖于插入顺序 ，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个自增的ID列为主键
- 更新主键的代价很高 ，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为不可更新
- 二级索引访问需要两次索引查找 ，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据
2. 二级索引（辅助索引、非聚簇索引）
- 使用记录非主键值索引的大小进行记录和页的排序，其他同上；
- B+树的 叶子节点 存储的不是完整的用户记录，是非主键值索引+主键值。
- 非叶子节点存储3个部分：页号、非主键值索引、主键值
回表 我们根据这个以非主键值索引列大小排序的B+树只能确定我们要查找记录的主键值，所以如果我们想根据非主键值索引列的值查找到完整的用户记录的话，仍然需要到 聚簇索引 中再查一遍，这个过程称为 回表 。也就是根据非主键值索引列的值查询一条完整的用户记录需要使用到 2 棵B+树！
3.联合索引
我们也可以同时以多个列的大小作为排序规则，也就是同时为多个列建立索引，比方说我们想让B+树按照 c2和c3列 的大小进行排序，这个包含两层含义：
- 先把各个记录和页按照c2列进行排序。
- 在记录的c2列相同的情况下，采用c3列进行排序
注意一点，以c2和c3列的大小为排序规则建立的B+树称为 联合索引 ，本质上也是一个二级索引。它的意思与分别为c2和c3列分别建立索引的表述是不同的，不同点如下：
- 建立 联合索引 只会建立如上图一样的1棵B+树。
- 为c2和c3列分别建立索引会分别以c2和c3列的大小为排序规则建立2棵B+树。
6. InnoDB的B+树索引的注意事项
- 根页面位置万年不动
- 内节点中目录项记录的唯一性
- 一个页面最少存储2条记录
7. MyISAM中的索引方案
1. MyISAM索引的原理
聚簇索引
非聚簇索引
2.MyISAM 与 InnoDB对比
MyISAM的索引方式都是“非聚簇”的，与InnoDB包含1个聚簇索引是不同的。小结两种引擎中索引的区
别：
① 在InnoDB存储引擎中，我们只需要根据主键值对 聚簇索引 进行一次查找就能找到对应的记录，而在MyISAM 中却需要进行一次 回表 操作，意味着MyISAM中建立的索引相当于全部都是 二级索引 。
② InnoDB的数据文件本身就是索引文件，而MyISAM索引文件和数据文件是 分离的 ，索引文件仅保存数据记录的地址。
③ InnoDB的非聚簇索引data域存储相应记录 主键的值 ，而MyISAM索引记录的是 地址 。换句话说，InnoDB的所有非聚簇索引都引用主键作为data域。
④ MyISAM的回表操作是十分 快速 的，因为是拿着地址偏移量直接到文件中取数据的，反观InnoDB是通过获取主键之后再去聚簇索引里找记录，虽然说也不慢，但还是比不上直接用地址去访问。
⑤ InnoDB要求表 必须有主键 （ MyISAM可以没有 ）。如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以非空且唯一标识数据记录的列作为主键。如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整型。