Mysql（一）：深入理解Mysql索引底层数据结构与算法

众所众知，MySql的查询效率以及查询方式，基本上和索引息息相关，所以，我们一定要对MySql的索引有一个具体到数据底层上的认知。

这一次也是借着整理的机会，和大家一起重新复习一下MySql的索引底层。

本节也主要有一下的几个内容：

索引数据结构红黑树，Hash，B+树详解
千万级数据表如何用B+树索引快速查找
聚集索引&非聚集索引到底是什么
为什么总推荐使用自增主键做索引
联合索引底层数据结构又是怎样的
Mysql最左前缀优化原则是怎么回事

各位看官可以各取所需，希望能够对大家有所帮助。

一句话总结：索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序 的数据结构

为什么需要索引

各位都知道，对一个没有索引的表来说，我们只能按行查找。

这似乎看起来也不会慢嘛，一个个往下找嘛。

但是问题在于，对于MySql来讲，数据是存在磁盘的，数据存在磁盘是逻辑上的连续，而不是物理上的连续。

假设我们要执行以下的Sql

sql 复制代码

select * from t where t.col2 = 89

那我们需要进行多次I/O到磁盘中找我们所需要的数据，那这就会导致我们的查询速度很慢。

注意：和磁盘进行I/O是一件很慢的事情。

索引的数据结构

我们知道，索引的存在，是为了帮助我们能够快速的获取数据的排好序 的数据结构

有这种功能的，我们平时学的数据结构中，主要有下面几个：

二叉树
- 二叉排序树
- 平衡二叉树
红黑树
Hash表
B-Tree
B+ Tree

对于二叉树和红黑树来说，两个的区别在各位学习HashMap的时候，就应该都知道了，这里我们就直接跳过。

但是，对于这两者来说，都有一个很严重的问题

随着数据量的增大，树的高度会逐渐增大。

就比如上面这棵红黑树，你要找这个0007，你是不是要进行4次I/O，这肯定是没办法接受的。

所以我们的目标，是能够尽可能的把更多的数据一起放到树的每一层，来减少我I/O的次数

B-Tree

B树是一种多路平衡树，用这种存储结构来存储大量数据，它的整个高度会相比二叉树来说，会矮很多

B树的每一个节点，其实可以理解成一个K-V

相比于红黑树，由于每一层能够存储的数据量多了，高度肯定是变低了，磁盘I/O次数少了，性能就提升了。

看似不错，但是几个问题：

首先我们要知道，MySql为了能够更快速的查询数据，会将数据通过内存页的方式读入到内存中，一个页是16K。可以通过以下语句查看
sql 复制代码
```
SHOW GLOBAL STATUS like 'Innodb_page_size';
```
我们的每一个节点都存了数据，如果这个数据稍微的打了一点，那我这一页才能存多少数据啊，这种方式就会导致我们的B树的高度会有问题。
还有一个问题，如果是进行范围查找呢，B树似乎并不是很方便。

所以，MySql并不是以B树作为我们索引的数据结构

B+ Tree

基于上面的问题，我们引出了B+树

B+树相比于B树，有两个特点：

B+树的只有叶子节点存储数据，其他节点只存储索引（冗余）
B+树的叶子节点是一个双向链表。

我们先看看第一个特点，其实B+树的非叶子节点，和我们的跳表差不多，每个节点都不存储数据，只是为了构建这个B+树。那这样带来了什么好处呢？

前面我们说的，mysql的内存页是16KB，也就是说，每次我们一个节点最多存储16KB的索引，假设我们用bigint作为索引值，也就是8个字节，加上向下的指针，大概是6个字节

算出来，16KB / 14B = 1170。

下面的带数据的叶子节点，正常也不会太大，我们就算一个1KB，算出来就是16个

1170 * 1170 * 16 = 21,902,400

可以看到，当树的高度为3的时候，就可以通过3次查询覆盖2000万的数据。

所以，对于B+树来说，相比于B树，更加的矮壮。

同时，因为下面是一个双向链表，对于范围查询来说，是不是能够更加快速的查出结果。

Hash

默认来说，mysql都是使用B Tree来存储索引的，但是你仔细看，其实是可以选择Hash的

对于Hash的话，其实大家都不会陌生。

Hash的特点，就是查的够快，只要一次就能查出来

缺点也很明显，Hash冲突啊，不支持范围查找。

索引是怎么存储的

因为现在MyISAM基本上没遇到过，所以这里只对InnoDB进行介绍

注意：存储引擎是基于表的，而不是数据库

我们打开mysql对应的文件位置，进入到里面的data，由于我目前是在test库，所以点进去test文件

我们可以看到，对应的表有这两个文件

.frm：表结构信息
.ibd：数据和索引

.ibd文件其实就是存储我们整张表的所有数据，他会通过B+树的方式进行存储

换句话说，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件，其实也就是我们的聚集索引

这里可以简单的说明这个聚集的概念：

聚集索引，其实就是将索引和文件放在同一个文件里，像InnoDB就都放在.ibd文件中
而相对应的，叫做非聚集索引，也就是索引和文件不放在同一个文件里，在MyISAM中就是这么设计的，索引在.MYD文件，数据在.MYI文件中。
而对于InnoDB的二级索引，其实也是非聚集索引

建议InnoDB表必须建主键

知道了索引是怎么存储的，那我们也就能知道，为什么建议InnoDB表必须建主键

如果有了主键，我们可以直接根据主键生成一个聚集索引，来保存我们的数据。

所以在大多数情况下，聚集索引 = 主键索引

没有主键是怎么存储的

InnoDB表没有主键，也是可以建表的

如果没有主键，它会从第一列开始找，如果第一列所有数据都不相等，他就会直接拿第一列来组织B+树

如果第一列没选到，就继续往后，如果都没选到，它会帮你建一个隐藏列，隐藏列给每一行一个唯一的ID，然后通过这个隐藏列来构建B+树

但是，对于MySql来说，这其实不应该由它来做的。这纯属浪费资源

非主键索引（二级索引）

非主键索引，也成为二级索引，非聚集索引，和主键索引一样，也是才用B+树来进行存储。

不一样的是，二级索引下面的值，是存储主键的值。

这样是为了能够节省空间 和保持一致性

节省空间很好理解，如果把所有数据都丢进来，占用的空间太大

保持一致性也很好理解，如果把所有数据丢进来，那修改数据的时候，主键索引和非主键索引都要改，这就很麻烦。

当然，这样的索引也有一个问题，就是由于数据和索引不是在一起的，所以往往我们查出来数据之后，就需要进行回表，根据主键索引找到对应的数据。

联合索引

联合索引就是多个字段共同构成的索引

最左匹配原则

各位可以先想一想，如果让你来设计，你要怎么存储，来做到有序呢？

是不是就是一个字段一个字段的排序，先第一个有序，然后在考虑第二个。

那这也就引出了我们的最左匹配原则

就拿我们上面的例子，他会先比较name，然后比较age，最后比较position

sql 复制代码

SELECT * FROM employees WHERE name='Bill' and age=31;
SELECT * FROM employees WHERE age =30 AND position='dev';

从上面的图我们可以知道，第一条Sql肯定能走索引，但是第二条呢？

是不是发现了，走不了了，因为出去name了之后，这个索引已经不是有序的了

这就是我们的最左匹配原则。

那我们继续往下走，如果遇到范围查询（>，<，like左匹配）呢？

java 复制代码

SELECT * FROM employees WHERE name='Bill' and age > 30 and position='dev';

前面两个，走索引大家应该没什么疑问，但是到了第三个呢，从上面的图看，好像没问题，

但如果是这样呢

是不是发现，又是无序的了

但是，这里有一个比较有意思的，如果是>=、<=、between等这些带等于的，他其实是走了索引的。

sql 复制代码

SELECT * FROM employees WHERE name='Bill' and age >= 30 and position='dev';

虽然在符合 age>= 30 条件的二级索引记录的范围里，position 字段的值是「无序」的，但是对于符合 age = 30 的二级索引记录的范围里，position 字段的值是「有序」的 （因为对于联合索引，是先按照 age 字段的值排序，然后在 age 字段的值相同的情况下，再按照 position 字段的值进行排序）。

于是，在确定需要扫描的二级索引的范围时，当二级索引记录的 age 字段值为 30 时，可以通过 position = 'dev' 条件减少需要扫描的二级索引记录范围（position 字段可以利用联合索引进行索引查询的意思）。也就是说，从符合 age = 30 and position = 'dev' 条件的第一条记录开始扫描，而不需要从第一个 age 字段值为 30 的记录开始扫描。

所以，这条查询语句都用到了联合索引进行索引查询。

这其实也用到了我们另一个知识点：索引下推

索引下推，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

Mysql（一）：深入理解Mysql索引底层数据结构与算法

为什么需要索引

索引的数据结构

索引是怎么存储的

建议InnoDB表必须建主键

推荐使用整型的自增主键

非主键索引（二级索引）

联合索引