MySQL深入:B+树的演化、索引和索引结构

提示:内容是读《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》,笔记摘要

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二叉查找树


在二叉查找树中,左子树的键值总是小于根的键值,右子树的键值总是大于根的键值,因此可以通过中序遍历得到键值的排序输出。对上图进行中序遍历(左-根-右)后输出:2、3、5、6、7、8。

平衡二叉树(AVL)

为解决二叉查找树数据左右分配不平衡,出数据大面积分布存储在根节点左侧(或右侧),查询效率低的问题,故引入平衡二叉查找树-AVL树。
平衡二叉树的定义

首先符合二叉查找树的定义; 其次必须满足任何节点的两棵子树的高度最大差为1。
平衡二叉树的缺点

平衡二叉树的查询速度的确快,但是维护一棵平衡二叉树的存储成本有很大,通常需要1次或多次左旋或右旋来得到经过插入或更新操作后二叉树的平衡性。

例如: 平衡二叉树【 1、2、4、5、9】,增加新数据节点3。

B树(BTree)

概念:

B树和平衡二叉树不同,B树属于多叉树又名平衡多路查找树(查找路径不只两个),数据库索引里大量使用者B-Tree和B+Tree的数据结构。
特点:

(1)排序方式:所有节点关键字是按递增次序排列,并遵循左小右大原则;

(2)子节点数:非叶节点的子节点数范围(1,M] , 且M>=2,空树除外;

(注:M阶代表一个树节点最多有多少个查找路径,当M=3则是3叉树);

(3)关键字数Key:枝节点的关键字Key数量数据范围[ceil(M/2)-1,M-1]

(注:ceil()是个朝正无穷方向取整的函数 如3阶B树时ceil(1.5)结果为2,关键字数范围[1,2]);

(4)所有叶子节点均在同一层、叶子节点包含关键字和数据;

(5)拥有n-1个key值非叶子节点必须有n个孩子节点;

(6)一个节点的所有key值必须是升序排序的;
BTree是单个节点可以存储多个键值和数据的多路平衡查找树

在存储海量的数据,因为平衡二叉树的每个节点只存储一个键值和数据,节点将会非常多且高度也其高,当查找数据时会进行很多次磁盘IO,查找的效率将会极低,为了解决平衡二叉树的这个弊端,需要一种单个节点可以存储多个键值和数据的平衡树(BTree)

B+树(B+Tree)

概念

B+树是B树的一个进化,相对于B树来说B+树更充分的利用了节点的空间,让查询速度更加稳定,其速度完全接近于二分法查找。结构如下:

特点:

(1)非叶子节点只存储索引(键值 + 指针 ),不存储data

(2)叶子节点存储键值和所有data,记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点,并通过指针进行链接

InnoDB B+树索引

在MySQL数据库中,索引是在存储引擎层实现的,这意味着每个引擎的B+树索引的实现方式可能是不同的,取决于存储引擎实现的本身。

在InnoDB存储引擎中,数据文件本身就是按照B+树方式存放数据的。其中,B+树的键值为主键,若在建立时没有显式地指定主键,则InnoDB存储引擎会自动创建一个6字节的列作为主键(rowId) 。因此在InnoDB存储引擎中,可以将B+树索引分为聚集索引和辅助索引(非聚集索引)。无论是何种索引,每个页的大小都为16KB,且不能更改。
聚集索引和辅助索引的区别

聚集索引与辅助索引,底层数据结构都是B+树,区别仅在于所存放数据的内容:

聚集索引是根据主键 创建的一棵B+树,叶子节点存放表中的所有记录

辅助索引(普通索引)是根据索引键 创建的一棵B+树,叶子节点仅存放索引键值 ,以及该索引键值指向的主键
提示:如果通过辅助索引来查找数据,那么当找到辅助索引的叶子节点后,很有可能还需要根据主键值查找聚集索引来得到数据,这种查找方式又被称为回表。因为辅助索引不包含行记录的所有数据,这就意味着每页可以存放更多的键值,因此其高度一般都要小于聚集索引。


回表:先通过普通索引扫描出数据所在的行(存储的是聚簇索引-主键的值,而非数据),再通过行主键值去主键(聚集)索引的叶子节点中去获取完整的数据,这样的查询等同于需要多扫描一棵索引树,这就是回表, 简单说就是基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。

如何避免回表? 可通过索引覆盖解决。在索引中包含所有需要获取的所有字段,查询结果可以直接全部拿到字段数据,不需要通过主键索引再次去获取。

索引结构(InnoDB B+树)

存储单元

磁盘:最小单元是扇区,一个扇区的大小是 512个字节

文件系统:最小单元是块,一个块的大小是 4K

InnoDB存储引擎:最小单元称之为(数据页Page) ,一个页的大小是16K,MySQL的InnoDB存储引擎以Data Page(数据页)作为磁盘和内存之间交互的基本单位。
B+树存储结构

mysql数据库中,table表中的表数据(记录)都是存储在页中,是以页的形式存放的,页在磁盘中不一定是连续, 且页是分布在表空间文件(.ibd文件)内,例如 user 用户表表空间文件:

数据页结构图

说明:

B+树存放的数据量

B+树的存储总记录数 = 根节点指针数 * 单个叶子节点记录条数

假设一条的记录大小为1KB,单个叶子节点记录条数=数据页16KB/1KB = 16(条);

假设主键ID为bigint类型,长度为8字节,而指针大小为6字节,共14字节。

则一个页中可存放组合(即指针),即 1024 * 16 / 14 =1170,可以算出一棵高度为2的B+树,能存放 1170 * 16 = 1.87万,3阶的B+树能存放 1170 * 1170 * 16 = 2200万 数据记录。

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