一文了解mysql索引的数据结构为什么要用B+树
IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《一文了解mysql索引的数据结构为什么要用B+树》,聊聊数据、结构、Mysql索引、B+树,我们一起来看看吧!
前提: 以下的一些数据结构大家需提前知道,否则看起来会比较有困难,大家也可以按照本文所提到的知识点去主动查阅学习。
1. Hash表?No
因考虑到在数据检索的过程中经常会有范围的查询(如下),而hash表不能提供这种功能。
SELECT * FROM hero WHERE age>5 AND age使用哈希算法实现的索引虽然可以做到快速检索数据,但是没办法做数据高效范围查找,因此哈希索引是不适合作为 Mysql 的底层索引的数据结构。
2. 二叉查找树(BST)?No
二叉查找树(Binary Search Tree)虽然可以达到范围搜索,但是在树的插入过程中,如果插入的数据本来就是有顺序的,那么就会形成一条链(如下),它的最坏情况是O(n)。
3. 红黑树?No
红黑树虽然看似达到了平衡状态,但是也会有极端情况存在,和上述BST树一样,虽然不会成为链状,但是红黑树会存在右倾的现象。
在数据库中的基本主键自增操作,主键一般都是数百万数千万的,如果红黑树存在这种问题,对于查找性能而言也是巨大的消耗,我们数据库不可能忍受这种无意义的等待的。
4. 平衡二叉树(AVL)?差那么二点意思
平衡二叉树,英文翻译为Balanced Binary Tree,为啥叫AVL呢? AVL 是大学教授
G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis名称的缩写,他们提出的平衡二叉树的概念,为了纪念他们,将平衡二叉树称为 AVL树。AVL树本质上是一颗二叉查找树,但是它又具有以下特点:
- 它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,
- 左右两个子树也都是一棵平衡二叉树。
它不存在红黑树这种右倾的现象,也具备数据高效范围查找的能力,但是数据库查询数据的瓶颈在于磁盘的IO,树节点在磁盘空间中存储可能是不连续的,假设我们一次IO读取一个树的节点,此次读入内存的这页中没有其他树的节点,那么每读取一个树的节点,就要进行一次IO,这是多么消耗时间啊,所以我们设计数据库索引时需要首先考虑怎么尽可能减少磁盘 IO 的次数。 磁盘读取依靠的是机械运动,分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分,这三个部分耗时相加就是一次磁盘IO的时间;这个花费的时间成本是内存访问的十几万倍左右。 正是由于磁盘IO是非常昂贵的操作,所以计算机操作系统对此做了优化:预读;每一次IO时,不仅仅把当前磁盘地址的数据加载到内存,同时也把相邻数据也加载到内存缓冲区中。因为局部预读原理说明:当访问一个地址数据的时候,与其相邻的数据很快也会被访问到。每次磁盘IO读取的数据我们称之为一页(page)。一页的大小与操作系统有关,一般为4k或者8k。这也就意味着读取一页内数据的时候,实际上发生了一次磁盘IO。
相关术语解释:
扇区(sector):
- 磁盘上的每个磁道被等分成多个弧段,这个弧段便称作扇区(sector)。
扇区是磁盘物理层面的名称,它是实际发生读写的最底层。
磁盘块(IO Block):
- 操作系统不与扇区直接进行交互,因为一般情况下一个扇区是512byte,如果1T去用512byte进行划分,那划分的地址空间太多了,为了让操作系统能够寻址到更大的地址空间,操作系统将相邻的扇区组合在一起,形成一个块,对块进行管理。每个磁盘块可以包括 2、4、8、16、32 或 64 个扇区,这便是磁盘块(IO Block)。
磁盘块是操作系统中出现的名称,文件系统读写数据的最小单位,它同时也被叫做磁盘簇。
页(page):
页是内存中出现的名称,它是内存的最小存储单位,页的大小通常为磁盘块大小的 2^n 倍。
5. B-tree(B-树也称B树)?差那么一点意思
B树是一种平衡的多叉树,B树相比于平衡二叉树(AVL),它能够在单个节点中存储大量键,也降低了树的高度,从而减少了IO的次数。

B树的节点中存储的是数据,单个节点存储的内容还是太少了,如何让一个节点存储的内容更多呢?B+树它来了。
6. B+树
在节点中存储某段数据的首地址,并且B+树的叶子节点用了一个链表串联起来,便于范围查找。

B+树高度降低,减少了磁盘 IO。其次,B+树的叶子节点是真正数据存储的地方,叶子节点用了链表连接起来,这个链表本身就是有序的,在数据范围查找时,更具备效率。因此 Mysql 的索引用的就是 B+树,B+树在查找效率、范围查找中都有着非常不错的性能。
以上就是《一文了解mysql索引的数据结构为什么要用B+树》的详细内容,更多关于mysql的资料请关注golang学习网公众号!
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