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006 --MySQL索引原理

 印度阿三17 2018-12-09

一 .索引的概念?

一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。

2.为什么要有索引呢?

索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表,如果要查某个字,如果不使用音序表,则需要从几百页中逐页去查。

二、索引的原理

索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等

本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段......这样查第250条数据,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢,分成几段比较好?稍有算法基础的同学会想到搜索树,其平均复杂度是lgN,具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题,复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂,一方面数据是保存在磁盘上的,另外一方面为了提高性能,每次又可以把部分数据读入内存来计算,因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右,所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

 二 磁盘IO与预读

考虑到磁盘IO是非常高昂的操作,计算机操作系统做了一些优化,当一次IO时,不光把当前磁盘地址的数据,而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内,因为局部预读性原理告诉我们,当计算机访问一个地址的数据的时候,与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次IO,这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助

 

索引的数据结构

 

索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等

 

 

如上图,是一颗b 树,关于b 树的定义可以参见B 树,这里只说一些重点,浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示)和指针(黄色所示),如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盘块,P2表示在17和35之间的磁盘块,P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据,只存储指引搜索方向的数据项,如17、35并不真实存在于数据表中。

 

###b 树的查找过程
如图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26和30之间,锁定磁盘块3的P2指针,通过指针加载磁盘块8到内存,发生第三次IO,同时内存中做二分查找找到29,结束查询,总计三次IO。真实的情况是,3层的b 树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。

 

###b 树性质
1.索引字段要尽量的小:通过上面的分析,我们知道IO次数取决于b 数的高度h,假设当前数据表的数据为N,每个磁盘块的数据项的数量是m,则有h=㏒(m 1)N,当数据量N一定的情况下,m越大,h越小;而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小,磁盘块的大小也就是一个数据页的大小,是固定的,如果数据项占的空间越小,数据项的数量越多,树的高度越低。这就是为什么每个数据项,即索引字段要尽量的小,比如int占4字节,要比bigint8字节少一半。这也是为什么b 树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点,一旦放到内层节点,磁盘块的数据项会大幅度下降,导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
2.索引的最左匹配特性(即从左往右匹配):当b 树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b 数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b 树会优先比较name来确定下一步的所搜方向,如果name相同再依次比较age和sex,最后得到检索的数据;但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候,b 树就不知道下一步该查哪个节点,因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子,必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时,b 树可以用name来指定搜索方向,但下一个字段age的缺失,所以只能把名字等于张三的数据都找到,然后再匹配性别是F的数据了, 这个是非常重要的性质,即索引的最左匹配特性。

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