索引的底层结构

根据前两篇的铺垫，今天我们可以去具体看看索引的知识了。索引的知识以mysql为基本，虽然本人项目使用的PGSql....

B,B+树的性能考量：

我们知道数据库的文件都是存储在磁盘中，那么IO操作就是评价一个索引结构好坏的最好标准。如果这个索引是顺序结构，那么查询一个数据的时间复杂度就是O(N)，数据少还行，到百万，千万级别的时候，查询一次也要O(N)，就意味着N次IO，要命。

而B树则不然，根据第一章的学习，访问B树中最下方的一个节点数据，只发生了3次IO操作（查找了3个高度的节点，最终定位到当前节点中）。而更巧妙的地方在于，数据库系统在设计的时候，一个节点的大小就等于一页的大小（关于页的概念，此文不分析），这就意味着一次IO就能一个节点完全载入其中。

1.B树的时间复杂度是一个渐进式的O(h)=O(log d(N) )。h是树高，d是度，也就是分支的数目，N是总记录数。

2.B树的高度 h=log(m+1)N（不确定，但是估计关系差不多是如此）,假设 数据总量是N，每个节点的数据项是m。由此可知N一定的情况下，m越大，h就越小。而m = 节点的大小/数据项的大小。而节点的大小刚刚说过，大小基本就是确定的，因此如果数据项空间越小，则m就越多，m越多，树的高度h就越小，查找更有利。

这也就是索引字段为什么要小的缘故，小了的话节点的数据项就越多，高度就越小。而B+树内把真是的数据又放在了叶子节点中，非叶子节点中只存放了索引的数据，保证了数据项尽可能的多。保证树的高度。

Mysql中存储引擎的索引实现：

Mysql有两种存储引擎，MyISAM和InnoDB，InnoDB常听说，好像用的也是最多的，MyISAM不常听说。

1.MyISAM使用的是B+树作为引擎，下图展示的是主键索引的示意图：

可以看见索引文件和数据记录其实是分开来的，索引文件里存储的其实是数据记录的地址。

2.MyISAM辅助索引和主键索引类似，但是辅助索引的key可以重复，这是和主键不同的地方。

3.InnoDB的索引实现也是B+树，但是具体的方式确不一样。

3.1第一点，数据文件本身就是索引文件，这一点怎么理解呢？还记得B+树的叶子节点存储了具体数据嘛，在InnoDB里，叶子节点存储的树真正的数据值，而不是MyISAM里存储的是地址。索引的key就是数据表的主键。InnoDB主索引的示意图如下，可以看见叶节点包含了完整的数据记录，这种索引也叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按照主键聚集，所以必须要有主键。如果没有显示指定，则Mysql会自动选择可以唯一标识的数据列作为主键，如果不存在这种列，则Mysql自动为InnoDB生成一个隐含字段，占位6字节，长整型。

3.2InnoDB辅助索引也和MyISAM不同，辅助索引里面存储的是数据的主键而不是地址，可以这么说InnoDB的辅助索引最终还是要依赖主键索引来实现。下图是以名字为索引的单列索引B+树结构：

3.3辅助索引里面有一个比较特殊的索引叫覆盖索引。它奇特在哪边呢？从3.2我们知道辅助索引的data区域其实存储的是主键的地址，需要通过主键进行再一次定位访问到具体的数据。那么假设：

select uage,uname from user where uage = 12; 

如果我们建立的是复合索引(uage,uname)的话，上面一条语句会用到索引，而且能够直接返回出ucard和uname，而不需要再去进行主键定位的操作，这就是特别之处。所以这个复合索引其实可以说成是一种覆盖索引。

那么复合索引的B+树结构是怎么样的呢？这里我们假设user表结构中的联合索引是(age,name,address)。下图不能确认是否是正确的，只是通过参考不同的文章总结出的自己的假设。

通过这个结构我们可以看见，在叶子节点中存储的数据是age,name,address的值（假设这些数据都是按照顺序排列好的，图中是随意写的），那么如果我们只想要这几个值的话，都不需要再进行主键定位查询了，提高了一些效率。

小结：

InnoDB的聚集索引是按照主键搜索，是最高效的，辅助索引需要走两次索引，首先查询辅助索引得到主键，再跟进主键查询获得记录。

问题1：不建议主键字段过长：原因上面第2点也讲过一些，过长会造成数据项空间变大，每个节点数据项数目变少，高度增加。

另外我们发现辅助索引的data域记录的也是主键，因此简介造成辅助索引变大，查询困难。

问题2：非单调字段：如果不是单调字段的话，会造成B+树不断的调整，十分低效，上一篇分析过插入和删除。使用自增字段的话会保持一个相对稳定的顺序。
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作者：刘二郎
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_32924343/article/details/80199977
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