【MySQL】为什么使用B+树做索引?

索引这个词相信大多数人已经相当熟悉了很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主但是要问到为什么用B+树恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。

索引是一种数据结构用于帮助在大量数据中快速定位到想要查找的数据。 索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量数据量大了索引才显得有意义如果我想要在[1,2,3,4]中找到4这个数据直接对全数据检索也很快没有必要费力气建索引再去查找。索引在MySQL数据库中分三类

B+树索引、Hash索引、全文索引

今天要介绍的是工作开发中最常接触到innodb存储引擎中的的B+树索引。

要介绍B+树索引就不得不提二叉查找树平衡二叉树和B树这三种数据结构。B+树就是从他们仨演化来的。

二叉查找树

首先让先看一张图

从图中可以看到为user表用户信息表建立了一个二叉查找树的索引。图中的圆为二叉查找树的节点节点中存储了键(key)和数据(data)。

键对应user表中的id数据对应user表中的行数据。二叉查找树的特点就是任何节点的左子节点的键值都小于当前节点的键值右子节点的键值都大于当前节点的键值。 顶端的节点称为根节点没有子节点的节点称之为叶节点。

如果需要查找id=12的用户信息利用创建的二叉查找树索引查找流程如下

1. 将根节点作为当前节点把12与当前节点的键值10比较12大于10接下来把当前节点>的右子节点作为当前节点。
2. 继续把12和当前节点的键值13比较发现12小于13把当前节点的左子节点作为当前节点。
3. 把12和当前节点的键值12对比12等于12满足条件从当前节点中取出data即id=12,name=xm。

利用二叉查找树只需要3次即可找到匹配的数据。如果在表中一条条的查找的话需要6次才能找到。

平衡二叉树

上面讲解了利用二叉查找树可以快速的找到数据。但是如果上面的二叉查找树是这样的构造

这个时候可以看到的二叉查找树变成了一个链表。

如果需要查找id=17的用户信息需要查找7次也就相当于全表扫描了。

导致这个现象的原因其实是二叉查找树变得不平衡了也就是高度太高了从而导致查找效率的不稳定。

为了解决这个问题需要保证二叉查找树一直保持平衡就需要用到平衡二叉树了。

平衡二叉树又称AVL树在满足二叉查找树特性的基础上要求每个节点的左右子树的高度差不能超过1。

下面是平衡二叉树和非平衡二叉树的对比

由平衡二叉树的构造可以发现第一张图中的二叉树其实就是一棵平衡二叉树。

平衡二叉树保证了树的构造是平衡的当插入或删除数据导致不满足平衡二叉树不平衡时平衡二叉树会进行调整树上的节点来保持平衡。具体的调整方式这里就不介绍了。

平衡二叉树相比于二叉查找树来说查找效率更稳定总体的查找速度也更快。

B树

因为内存的易失性。一般情况下都会选择将user表中的数据和索引存储在磁盘这种外围设备中。

但是和内存相比从磁盘中读取数据的速度会慢上百倍千倍甚至万倍所以应当尽量减少从磁盘中读取数据的次数。 另外从磁盘中读取数据时都是按照磁盘块来读取的并不是一条一条的读。

如果能把尽量多的数据放进磁盘块中那一次磁盘读取操作就会读取更多数据那查找数据的时间也会大幅度降低。

如果用树这种数据结构作为索引的数据结构那每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点也就是说的一个磁盘块都知道平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的。

那说明什么

说明每个磁盘块仅仅存储一个键值和数据

那如果要存储海量的数据呢

可以想象到二叉树的节点将会非常多高度也会及其高查找数据时也会进行很多次磁盘IO查找数据的效率将会极低

为了解决平衡二叉树的这个弊端应该寻找一种单个节点可以存储多个键值和数据的平衡树。也就是接下来要说的B树。

B树Balance Tree即为平衡树的意思下图即是一颗B树。

图中的p节点为指向子节点的指针二叉查找树和平衡二叉树其实也有因为图的美观性被省略了。- 图中的每个节点称为页页就是上面说的磁盘块在MySQL中数据读取的基本单位都是页所以这里叫做页更符合MySQL中索引的底层数据结构。

从上图可以看出B树相对于平衡二叉树每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)并且每个节点拥有更多的子节点子节点的个数一般称为阶上述图中的B树为3阶B树高度也会很低。
基于这个特性B树查找数据读取磁盘的次数将会很少数据的查找效率也会比平衡二叉树高很多。

假如要查找id=28的用户信息那么在上图B树中查找的流程如下

1. 先找到根节点也就是页1判断28在键值17和35之间那么根据页1中的指针p2找到页3。
2. 将28和页3中的键值相比较28在26和30之间根据页3中的指针p2找到页8。
3. 将28和页8中的键值相比较发现有匹配的键值28键值28对应的用户信息为(28,bv)。

B+树

B+树是对B树的进一步优化。让先来看下B+树的结构图

根据上图来看下B+树和B树有什么不同。

1. B+树非叶子节点上是不存储数据的仅存储键值而B树节点中不仅存储键值也会存储数据。之所以这么做是因为在数据库中页的大小是固定的innodb中页的默认大小是16KB。如果不存储数据那么就会存储更多的键值相应的树的阶数节点的子节点树就会更大树就会更矮更胖如此一来查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少数据查询的效率也会更快。另外B+树的阶数是等于键值的数量的如果的B+树一个节点可以存储1000个键值那么3层B+树可以存储1000×1000×1000=10亿个数据。一般根节点是常驻内存的所以一般查找10亿数据只需要2次磁盘IO。
2. 因为B+树索引的所有数据均存储在叶子节点而且数据是按照顺序排列的。那么B+树使得范围查找排序查找分组查找以及去重查找变得异常简单。而B树因为数据分散在各个节点要实现这一点是很不容易的。

有心的读者可能还发现上图B+树中各个页之间是通过双向链表连接的叶子节点中的数据是通过单向链表连接的。
其实上面的B树也可以对各个节点加上链表。其实这些不是它们之前的区别是因为在MySQL的innodb存储引擎中索引就是这样存储的。也就是说上图中的B+树索引就是innodb中B+树索引真正的实现方式准确的说应该是聚集索引聚集索引和非聚集索引下面会讲到。
通过上图可以看到在innodb中通过数据页之间通过双向链表连接以及叶子节点中数据之间通过单向链表连接的方式可以找到表中所有的数据。
MyISAM中的B+树索引实现与innodb中的略有不同。在MyISAM中B+树索引的叶子节点并不存储数据而是存储数据的文件地址。

聚集索引 VS 非聚集索引

在上节介绍B+树索引的时候提到了图中的索引其实是聚集索引的实现方式。那什么是聚集索引呢
在MySQL中B+树索引按照存储方式的不同分为聚集索引和非聚集索引。
这里着重介绍innodb中的聚集索引和非聚集索引。

1. 聚集索引聚簇索引以innodb作为存储引擎的表表中的数据都会有一个主键即使你不创建主键系统也会帮你创建一个隐式的主键。这是因为innodb是把数据存放在B+树中的而B+树的键值就是主键在B+树的叶子节点中存储了表中所有的数据。这种以主键作为B+树索引的键值而构建的B+树索引称之为聚集索引。
2. 非聚集索引非聚簇索引以主键以外的列值作为键值构建的B+树索引称之为非聚集索引。非聚集索引与聚集索引的区别在于非聚集索引的叶子节点不存储表中的数据而是存储该列对应的主键想要查找数据还需要根据主键再去聚集索引中进行查找这个再根据聚集索引查找数据的过程称为回表。

明白了聚集索引和非聚集索引的定义应该明白这样一句话数据即索引索引即数据。

利用聚集索引和非聚集索引查找数据

前面讲解B+树索引的时候并没有去说怎么在B+树中进行数据的查找主要就是因为还没有引出聚集索引和非聚集索引的概念。下面通过讲解如何通过聚集索引以及非聚集索引查找数据表中数据的方式介绍一下B+树索引查找数据方法。
利用聚集索引查找数据

还是这张B+树索引图现在应该知道这就是聚集索引表中的数据存储在其中。现在假设要查找id>=18并且id<40的用户数据。对应的sql语句为select * from user where id>=18 and id <40其中id为主键。具体的查找过程如下

1. 一般根节点都是常驻内存的也就是说页1已经在内存中了此时不需要到磁盘中读取数据直接从内存中读取即可。
   从内存中读取到页1要查找这个id>=18 and id <40或者范围值首先需要找到id=18的键值。
   从页1中可以找到键值18此时需要根据指针p2定位到页3。

2. 要从页3中查找数据就需要拿着p2指针去磁盘中进行读取页3。
   从磁盘中读取页3后将页3放入内存中然后进行查找可以找到键值18然后再拿到页3中的指针p1定位到页8。

3. 同样的页8页不在内存中需要再去磁盘中将页8读取到内存中。
   将页8读取到内存中后。因为页中的数据是链表进行连接的而且键值是按照顺序存放的此时可以根据二分查找法定位到键值18。
   此时因为已经到数据页了此时已经找到一条满足条件的数据了就是键值18对应的数据。
   因为是范围查找而且此时所有的数据又都存在叶子节点并且是有序排列的那么就可以对页8中的键值依次进行遍历查找并匹配满足条件的数据。
   可以一直找到键值为22的数据然后页8中就没有数据了此时需要拿着页8中的p指针去读取页9中的数据。

4. 因为页9不在内存中就又会加载页9到内存中并通过和页8中一样的方式进行数据的查找直到将页12加载到内存中发现41大于40此时不满足条件。那么查找到此终止。
   最终找到满足条件的所有数据为(18,kl),(19,kl),(22,hj),(24,io),(25,vg),(29,jk),(31,jk),(33,rt),(34,ty),(35,yu),(37,rt),(39,rt) 总共12条记录。

下面看下具体的查找流程图

利用非聚集索引查找数据

读者看到这张图的时候可能会蒙这是啥东西啊怎么都是数字。
如果有这种感觉请仔细看下图中红字的解释。什么还看不懂那我再来解释下吧。首先这个非聚集索引表示的是用户幸运数字的索引为什么是幸运数字一时兴起想起来的:-)此时表结构是这样的。

id	name	luckyNum
1	zs	23
2	ls	7

在叶子节点中不在存储所有的数据了存储的是键值和主键。

对于叶子节点中的x-y比如1-1。左边的1表示的是索引的键值右边的1表示的是主键值。如果要找到幸运数字为33的用户信息对应的sql语句为select * from user where luckNum=33。

查找的流程跟聚集索引一样这里就不详细介绍了。最终会找到主键值47找到主键后需要再到聚集索引中查找具体对应的数据信息此时又回到了聚集索引的查找流程。

下面看下具体的查找流程图

在MyISAM中聚集索引和非聚集索引的叶子节点都会存储数据的文件地址。

总结

本篇文从二叉查找树详细说明了为什么MySQL用B+树作为数据的索引以及在innodb中数据库如何通过B+树索引来存储数据以及查找数据。一定要记住这句话数据即索引索引即数据。