MySQL?Innodb索引機制詳細介紹
1、什么是索引
索引是存儲引擎用于快速找到記錄的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
2、索引有哪些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
- 順序查找結(jié)構(gòu):這種查找效率很低,復(fù)雜度為O(n)。大數(shù)據(jù)量的時候查詢效率很低。
- 有序的數(shù)據(jù)排列:二分查找法又稱折半查找法。
通過一次比較,將查找區(qū)間縮小一半。而MySQL中的數(shù)據(jù)并不是有序的序列。
- 二叉查找樹:左子樹的鍵值總是小于根的鍵值,右子樹的鍵值總是大于根的鍵值。通過中序遍歷得到的序列是有序序列,但如果二叉查找樹構(gòu)造的不好則跟順序查找沒什么區(qū)別

- 平衡二叉樹:如果需要二叉查找樹是平衡的,從而引出平衡二叉樹。平衡二叉樹首先得滿足二叉查找樹的定義,其次必須滿足任何結(jié)點的兩個子樹的高度的最大差為1。顯然上面的樹不是平衡二叉樹,平衡二叉樹示例如下:

平衡二叉查找樹的時間復(fù)雜度為O(logN),查詢速度的確很快,但是維護一顆平衡二叉樹的代價也是非常大的。通常來說,需要一次或多次左旋和右旋來得到插入或更新后的平衡性。
- B樹:B樹和平衡二叉樹稍有不同的是B樹屬于多叉樹又名平衡多路查找樹:
- 根節(jié)點至少有兩個子節(jié)點(每個節(jié)點有M-1個Key, 且以升序排列) 其它節(jié)點至少有M/2個子節(jié)點
- 葉子結(jié)點都在同一層。
- B+樹
B+樹是B樹的變種,B+樹由B樹和索引順序訪問方法演化而來(在現(xiàn)實生活中幾乎沒有使用B樹的情況來)。
B+樹是為磁盤或其他直接存儲輔助設(shè)備設(shè)計的一種平衡查找樹。
在B+樹中所有記錄結(jié)點都是按鍵值的大小順序放在同一層的葉子結(jié)點上, 由各葉子節(jié)點指針進行連接。
所有查詢都要查找到葉子節(jié)點,查詢性能穩(wěn)定。
所有葉子節(jié)點形成有序鏈表,便于范圍查詢。每個葉子結(jié)點都存有相鄰葉子結(jié)點的指針,葉子結(jié)點本身依關(guān)鍵字的大小自小而大順序鏈接(雙向鏈表)
3、Innodb為什么使用B+樹做為索引
- 可以有效的利用系統(tǒng)對磁盤的塊讀取特性,在讀取相同磁盤塊的同時,盡可能多的加載索引數(shù)據(jù),來提高索引命中效率,從而達到減少磁盤IO的讀取次數(shù)(局部性原理與磁盤預(yù)讀)。
- B+樹的磁盤讀寫代價更低:B+樹的內(nèi)部節(jié)點并沒有指向關(guān)鍵字具體信息的指針(只有葉子節(jié)點存儲有),因此其內(nèi)部節(jié)點相對B樹更小,如果把所有同一內(nèi)部節(jié)點的關(guān)鍵字存放在同一盤塊中,那么盤塊所能容納的關(guān)鍵字數(shù)量也越多,一次性讀入內(nèi)存的需要查找的關(guān)鍵字也就越多,相對IO讀寫次數(shù)就降低了。
- B+樹的查詢效率更穩(wěn)定。由于非終結(jié)點并不是最終指向文件內(nèi)容的結(jié)點,而只是葉子結(jié)點中關(guān)鍵字的索引。所以任何關(guān)鍵字的查找必須走一條從根結(jié)點到葉子結(jié)點的路。所有關(guān)鍵字查詢的路徑長度相同,導(dǎo)致每一個數(shù)據(jù)的查詢效率相當。
- B+樹支持范圍查詢,而B樹不支持
4、索引分類
從存儲結(jié)構(gòu)上分類:BTree索引、Hash索引、全文索引
從應(yīng)用上分類:主鍵索引、唯一索引、組合索引
從物理存儲角度:聚集索引和非聚集索引(輔助索引)
下面說說什么是聚集索引,什么是非聚集索引:
- 聚集索引
按照每張表的主鍵構(gòu)建一棵B+樹,同時葉子節(jié)點中存放的即為整張表的行記錄數(shù)據(jù)。也將聚集索引的葉子節(jié)點稱為數(shù)據(jù)頁,每個數(shù)據(jù)頁都通過一個雙向鏈表進行鏈接。
聚集索引對于主鍵的排序查找和范圍查找的數(shù)據(jù)非??臁?/p>
- 輔助索引
除了存儲了索引列,還存儲了葉子節(jié)點的指針。
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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