MySQL索引篇之索引存储模型

  本文重点介绍下索引的存储模型

二分查找

  给定一个1~100的自然数，给你5次机会，你能猜中这个数字吗？
你会从多少开始猜？
  为什么一定是50呢？这个就是二分查找的一种思想，也叫折半查找，每一次，我们都把候选数据缩小了一半。如果数据已经排过序的话，这种方式效率比较高。
  所以第一个，既然索引是有序的，我们可以考虑用有序数组作为索引的数据结构。
  有序数组的等值查询和比较查询效率非常高，但是更新数据的时候会出现一个问题，可能要挪动大量的数据（改变index），所以只适合存储静态的数据。
  为了支持频繁的修改，比如插入数据，我们需要采用链表。链表的话，如果是单链表，它的查找效率还是不够高。
  所以，有没有可以使用二分查找的链表呢？
  为了解决这个问题，BST（Binary [ˈbaɪnəri] Search Tree）也就是我们所说的二叉查找树诞生了。

二叉查找树

  BST Binary Search Tree 二叉查找树的特点：左子树所有的节点都小于父节点，右子树所有的节点都大于父节点。投影到平面以后，就是一个有序的线性表。

  二叉查找树既能够实现快速查找，又能够实现快速插入。
  但是二叉查找树有一个问题：查找耗时是和这棵树的深度相关的，在最坏的情况下时间复杂度会退化成O(n)。
  什么情况是最坏的情况呢？
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
  还是刚才的这一批数字，如果我们插入的数据刚好是有序的，2、6、11、13、17、22。
  这个时候BST会变成链表（ “斜树”），这种情况下不能达到加快检索速度的目的，和顺序查找效率是没有区别的。

  造成它倾斜的原因是什么呢？
  因为左右子树深度差太大，这棵树的左子树根本没有节点——也就是它不够平衡。
  所以，我们有没有左右子树深度相差不是那么大，更加平衡的树呢？
  这个就是平衡二叉树，叫做Balanced binary search trees，或者AVL树（AVL是发明这个数据结构的人的名字）。

平衡二叉树

  AVL Trees (Balanced binary search trees)
  平衡二叉树的定义：左右子树深度差绝对值不能超过1。
  是什么意思呢？比如左子树的深度是2，右子树的深度只能是1或者3。
  这个时候我们再按顺序插入1、2、3、4、5、6，一定是这样，不会变成一棵“斜树”。

  那AVL树的平衡是怎么做到的呢？怎么保证左右子树的深度差不能超过1呢？
  https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/AVLtree.html
  插入1、2、3。
  当我们插入了1、2之后，如果按照二叉查找树的定义，3肯定是要在2的右边的，这个时候根节点1的右节点深度会变成2，但是左节点的深度是0，因为它没有子节点，所以就会违反平衡二叉树的定义。
  那应该怎么办呢？因为它是右节点下面接一个右节点，右-右型，所以这个时候我们要把2提上去，这个操作叫做左旋。

  同样的，如果我们插入7、6、5，这个时候会变成左左型，就会发生右旋操作，把6提上去。

  所以为了保持平衡，AVL树在插入和更新数据的时候执行了一系列的计算和调整的操作。

  平衡的问题我们解决了，那么平衡二叉树作为索引怎么查询数据？
  在平衡二叉树中，一个节点，它的大小是一个固定的单位，作为索引应该存储什么内容？
  它应该存储三块的内容：
  第一个是索引的键值。比如我们在id上面创建了一个索引，我在用where id =1的条件查询的时候就会找到索引里面的id的这个键值。
  第二个是数据的磁盘地址，因为索引的作用就是去查找数据的存放的地址。
  第三个，因为是二叉树，它必须还要有左子节点和右子节点的引用，这样我们才能找到下一个节点。比如大于26的时候，走右边，到下一个树的节点，继续判断。

  当我们用树的结构来存储索引的时候，因为拿到一块数据就要在Server层比较是不是需要的数据，如果不是的话就要决定走左子树还是右子树，再读一一个节点。访问一个树的节点就是一次磁盘的I/O操作。
  因为InnoDB操作磁盘的最小的单位是一页（或者叫一个磁盘块），page的默认大小是16KB(16384字节)。那么，读取一个树的节点就是读取16KB的大小。
如果我们一个节点只存一个键值+数据+引用，例如整形的字段，可能只用了十几个或者几十个字节，它远远达不到16384个字节的容量。所以访问一个树节点，进行一次I/O的时候，浪费了大量的空间。
  所以如果每个节点存储的数据太少，从索引中找到我们需要的数据，就要访问更多的节点，意味着跟磁盘交互次数就会过多。
  如果是机械硬盘时代，每次从磁盘读取数据需要10ms左右的寻址时间，交互次数越多，消耗的时间就越多。

  比如上面这张图，我们一张表里面有6条数据，当我们查询id=37的时候，要查询两个子节点，就需要跟磁盘交互3次，如果我们有几百万的数据呢？这个时间更加难以估计。
  所以我们的解决方案是什么呢？
  第一个就是让每个节点存储更多的数据，充分利用16KB的大小，这样读取一个节点就能对比更多数据，较少对比次数。
  第二个，节点上的关键字的数量越多，我们的指针数也越多，也就是意味着可以有更多的分叉（我们把它叫做“路数”）。
  因为分叉数越多，树的深度就会减少（根节点是0）。
  这样，我们的树是不是从原来的高瘦高瘦的样子，变成了矮胖矮胖的样子？
  这个时候，我们的树就不再是二叉了，而是多叉，或者叫做多路。

多路平衡查找树

  （Balanced Tree）
  这个就是我们的多路平衡查找树，叫做B Tree（B代表平衡）。
  跟AVL树一样，B树在枝节点和叶子节点存储键值、数据地址、节点引用。
  它有一个特点：分叉数（路数）永远比关键字数多1。比如我们画的这棵树，每个节点存储两个关键字，那么就会有三个指针指向三个子节点。

  B Tree的查找规则是什么样的呢？
  比如我们要在这张表里面查找15。
  因为15小于17，走左边。
  因为15大于12，走右边。
  在磁盘块7里面就找到了15，只用了3次IO。

  这个是不是比AVL 树效率更高呢？
  那B Tree又是怎么实现一个节点存储多个关键字，还保持平衡的呢？跟AVL树有什么区别？
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
  比如Max Degree（路数）是3的时候，我们插入数据1、2、3，在插入3的时候，本来应该在第一个磁盘块，但是如果一个节点有三个关键字的时候，意味着有4个指针，子节点会变成4路，所以这个时候必须进行分裂（其实就是B+Tree）。把中间的数据2提上去，把1和3变成2的子节点。
  如果删除节点，会有相反的合并的操作。
  注意这里是分裂和合并，跟AVL树的左旋和右旋是不一样的。
  我们继续插入4和5，B Tree又会出现分裂和合并的操作。

  从这个里面我们也能看到，在更新索引的时候会有大量的索引的结构的调整，所以解释了为什么我们不要在频繁更新的列上建索引，或者为什么不要更新主键。
  节点的分裂和合并，其实就是InnoDB页（page）的分裂和合并。

B+树

  加强版多路平衡查找树
  因为B Tree的这种特性非常适合用于做索引的数据结构，所以很多文件系统和数据库的索引都是基于B Tree的。
  但是实际上，MySQL里面使用的是B Tree的改良版本，叫做B+Tree（加强版多路平衡查找树）。

B+树的存储结构：

MySQL中的B+Tree有几个特点：

1. 它的关键字的数量是跟路数相等的；
2. B+Tree的根节点和枝节点中都不会存储数据，只有叶子节点才存储数据。InnoDB 中 B+ 树深度一般为 1-3 层，它就能满足千万级的数据存储。搜索到关键字不会直接返回，会到最后一层的叶子节点。比如我们搜索id=28，虽然在第一层直接命中了，但是全部的数据在叶子节点上面，所以我还要继续往下搜索，一直到叶子节点。
3. B+Tree的每个叶子节点增加了一个指向相邻叶子节点的指针，它的最后一个数据会指向下一个叶子节点的第一个数据，形成了一个有序链表的结构。

总结一下， B+Tree的特点带来的优势：

1. 它是B Tree的变种，B Tree能解决的问题，它都能解决。B Tree解决的两大问题是什么？（每个节点存储更多关键字；路数更多）
2. 扫库、扫表能力更强（如果我们要对表进行全表扫描，只需要遍历叶子节点就可以了，不需要遍历整棵B+Tree拿到所有的数据）
3. B+Tree的磁盘读写能力相对于B Tree来说更强（根节点和枝节点不保存数据区，所以一个节点可以保存更多的关键字，一次磁盘加载的关键字更多）
4. 排序能力更强（因为叶子节点上有下一个数据区的指针，数据形成了链表）
5. 效率更加稳定（B+Tree永远是在叶子节点拿到数据，所以IO次数是稳定的）