本篇內(nèi)容介紹了“數(shù)據(jù)庫索引有什么作用”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
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問題1. 數(shù)據(jù)庫為什么要設(shè)計(jì)索引?
圖書館存了1000W本圖書,要從中找到《架構(gòu)師之路》,一本本查,要查到什么時(shí)候去?
于是,圖書管理員設(shè)計(jì)了一套規(guī)則:
(1)一樓放歷史類,二樓放文學(xué)類,三樓放IT類…
(2)IT類,又分軟件類,硬件類…
(3)軟件類,又按照書名排序…
以便快速找到一本書。
與之類比,數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)了1000W條數(shù)據(jù),要從中找到name=”shenjian”的記錄,一條條查,要查到什么時(shí)候去?
于是,要有索引,用于提升數(shù)據(jù)庫的查找速度。
問題2. 哈希(hash)比樹(tree)更快,索引結(jié)構(gòu)為什么要設(shè)計(jì)成樹型?
加速查找速度的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),常見的有兩類:
(1)哈希,例如HashMap,查詢/插入/修改/刪除的平均時(shí)間復(fù)雜度都是O(1);
(2)樹,例如平衡二叉搜索樹,查詢/插入/修改/刪除的平均時(shí)間復(fù)雜度都是O(lg(n));
可以看到,不管是讀請(qǐng)求,還是寫請(qǐng)求,哈希類型的索引,都要比樹型的索引更快一些,那為什么,索引結(jié)構(gòu)要設(shè)計(jì)成樹型呢?
畫外音:80%的同學(xué),面試都答不出來。
索引設(shè)計(jì)成樹形,和SQL的需求相關(guān)。
對(duì)于這樣一個(gè)單行查詢的SQL需求:
select * from t where name=”shenjian”;
確實(shí)是哈希索引更快,因?yàn)槊看味贾徊樵円粭l記錄。
畫外音:所以,如果業(yè)務(wù)需求都是單行訪問,例如passport,確實(shí)可以使用哈希索引。
但是對(duì)于排序查詢的SQL需求:
(1)分組:group by
(2)排序:order by
(3)比較:<、>
(4)…
哈希型的索引,時(shí)間復(fù)雜度會(huì)退化為O(n),而樹型的“有序”特性,依然能夠保持O(log(n)) 的高效率。
任何脫離需求的設(shè)計(jì)都是耍流氓。
多說一句,InnoDB并不支持手動(dòng)建立哈希索引。
畫外音:自適應(yīng)hash索引,是InnoDB內(nèi)核機(jī)制。
問題3. 數(shù)據(jù)庫索引為什么使用B+樹?
為了保持知識(shí)體系的完整性,簡單介紹下幾種樹。
第一種:二叉搜索樹
二叉搜索樹,如上圖,是最為大家所熟知的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),就不展開介紹了,它為什么不適合用作數(shù)據(jù)庫索引?
(1)當(dāng)數(shù)據(jù)量大的時(shí)候,樹的高度會(huì)比較高,數(shù)據(jù)量大的時(shí)候,查詢會(huì)比較慢;
(2)每個(gè)節(jié)點(diǎn)只存儲(chǔ)一個(gè)記錄,可能導(dǎo)致一次查詢有很多次磁盤IO;
畫外音:這個(gè)樹經(jīng)常出現(xiàn)在大學(xué)課本里,所以最為大家所熟知。
第二種:B樹
B樹,如上圖,它的特點(diǎn)是:
(1)不再是二叉搜索,而是m叉搜索;
(2)葉子節(jié)點(diǎn),非葉子節(jié)點(diǎn),都存儲(chǔ)數(shù)據(jù);
(3)中序遍歷,可以獲得所有節(jié)點(diǎn);
畫外音,實(shí)在不想介紹這個(gè)特性:非根節(jié)點(diǎn)包含的關(guān)鍵字個(gè)數(shù)j滿足,(┌m/2┐)-1 <= j <= m-1,節(jié)點(diǎn)分裂時(shí)要滿足這個(gè)條件。
B樹被作為實(shí)現(xiàn)索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)被創(chuàng)造出來,是因?yàn)樗軌蛲昝赖睦谩熬植啃栽怼薄?/p>
什么是局部性原理?
局部性原理的邏輯是這樣的:
(1)內(nèi)存讀寫塊,磁盤讀寫慢,而且慢很多;
(2)磁盤預(yù)讀:磁盤讀寫并不是按需讀取,而是按頁預(yù)讀,一次會(huì)讀一頁的數(shù)據(jù),每次加載更多的數(shù)據(jù),如果未來要讀取的數(shù)據(jù)就在這一頁中,可以避免未來的磁盤IO,提高效率;
畫外音:通常,操作系統(tǒng)一頁數(shù)據(jù)是4K,MySQL的一頁是16K。
(3)局部性原理:軟件設(shè)計(jì)要盡量遵循“數(shù)據(jù)讀取集中”與“使用到一個(gè)數(shù)據(jù),大概率會(huì)使用其附近的數(shù)據(jù)”,這樣磁盤預(yù)讀能充分提高磁盤IO;
B樹為何適合做索引?
(1)由于是m分叉的,高度能夠大大降低;
(2)每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以存儲(chǔ)j個(gè)記錄,如果將節(jié)點(diǎn)大小設(shè)置為頁大小,例如4K,能夠充分的利用預(yù)讀的特性,極大減少磁盤IO;
第三種:B+樹
B+樹,如上圖,仍是m叉搜索樹,在B樹的基礎(chǔ)上,做了一些改進(jìn):
(1)非葉子節(jié)點(diǎn)不再存儲(chǔ)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)只存儲(chǔ)在同一層的葉子節(jié)點(diǎn)上;
畫外音:B+樹中根到每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的路徑長度一樣,而B樹不是這樣。
(2)葉子之間,增加了鏈表,獲取所有節(jié)點(diǎn),不再需要中序遍歷;
這些改進(jìn)讓B+樹比B樹有更優(yōu)的特性:
(1)范圍查找,定位min與max之后,中間葉子節(jié)點(diǎn),就是結(jié)果集,不用中序回溯;
畫外音:范圍查詢?cè)赟QL中用得很多,這是B+樹比B樹最大的優(yōu)勢。
(2)葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)實(shí)際記錄行,記錄行相對(duì)比較緊密的存儲(chǔ),適合大數(shù)據(jù)量磁盤存儲(chǔ);非葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)記錄的PK,用于查詢加速,適合內(nèi)存存儲(chǔ);
(3)非葉子節(jié)點(diǎn),不存儲(chǔ)實(shí)際記錄,而只存儲(chǔ)記錄的KEY的話,那么在相同內(nèi)存的情況下,B+樹能夠存儲(chǔ)更多索引;
最后,量化說下,為什么m叉的B+樹比二叉搜索樹的高度大大大大降低?
大概計(jì)算一下:
(1)局部性原理,將一個(gè)節(jié)點(diǎn)的大小設(shè)為一頁,一頁4K,假設(shè)一個(gè)KEY有8字節(jié),一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以存儲(chǔ)500個(gè)KEY,即j=500;
(2)m叉樹,大概m/2<= j <=m,即可以差不多是1000叉樹;
(3)那么:
一層樹:1個(gè)節(jié)點(diǎn),1*500個(gè)KEY,大小4K
二層樹:1000個(gè)節(jié)點(diǎn),1000*500=50W個(gè)KEY,大小1000*4K=4M
三層樹:1000*1000個(gè)節(jié)點(diǎn),1000*1000*500=5億個(gè)KEY,大小1000*1000*4K=4G
畫外音:額,幫忙看下有沒有算錯(cuò)。
可以看到,存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)(5億),并不需要太高樹的深度(高度3),索引也不是太占內(nèi)存(4G)。
總結(jié)
(1)數(shù)據(jù)庫索引用于加速查詢;
(2)雖然哈希索引是O(1),樹索引是O(log(n)),但SQL有很多“有序”需求,故數(shù)據(jù)庫使用樹型索引;
(3)InnoDB不支持手動(dòng)創(chuàng)建哈希索引;
(4)數(shù)據(jù)預(yù)讀的思路是:磁盤讀寫并不是按需讀取,而是按頁預(yù)讀,一次會(huì)讀一頁的數(shù)據(jù),每次加載更多的數(shù)據(jù),以便未來減少磁盤IO
(5)局部性原理:軟件設(shè)計(jì)要盡量遵循“數(shù)據(jù)讀取集中”與“使用到一個(gè)數(shù)據(jù),大概率會(huì)使用其附近的數(shù)據(jù)”,這樣磁盤預(yù)讀能充分提高磁盤IO
(5)數(shù)據(jù)庫的索引最常用B+樹:
- 很適合磁盤存儲(chǔ),能夠充分利用局部性原理,磁盤預(yù)讀;
- 很低的樹高度,能夠存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù);
- 索引本身占用的內(nèi)存很??;
- 能夠很好的支持單點(diǎn)查詢,范圍查詢,有序性查詢;
“數(shù)據(jù)庫索引有什么作用”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
新聞標(biāo)題:數(shù)據(jù)庫索引有什么作用
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