读书笔记-MySQL运维内参08-索引实现原理1

B树和B+树的区别

1，B树的叶子节点和内节点存在的都是数据行的所有信息，B+树的内节点值存放键（索引）信息，数据都在叶子节点上。

2，由于B树键和值的所有信息，所以每页的存储的数据行相对较少，随数据发展，该树发成为一个高瘦的树；相反，B+树的内节点只存放键值，所以会成为一个矮胖的树。所以就搜索而言，B+树的效率比B树的效率要高。

3，B树的查询效率和所查的键在B树种的位置有关；而B+树的复杂度对于某个B+树来说是固定的。

4，B树整体而言相对B+树可以节省存储空间，但是插入删除的复杂度明显增加，而且性能不平衡（有时很快能找到合适位置，有时需要消耗大量的IO）。而B+树是一种很好的折中方案。查询过程稳定，插入删除操作一般最多也是进行一次分裂（合适的位置的节点存储慢了，需要分裂）。

5，B树种所有的数据只存储一次。B+树种除了叶子节点存储所有数据以外，还需要内节点存储键的数据。所以在占用空间方面，B+树的方式比B树占用空间要多一些，但是B+树的方式提升了整体性能。

 

索引的设计

影响计算机任务的三个因素：内存、处理器和磁盘的速度。

磁盘的性能与读写顺序有关，顺序读写比随机读写要快得多。

索引设计存储方式：

1，将磁盘空间或文件划分未许多大小相同的块或页，每个块可以存储多个行。

2，在一个块内，数据通过链表或者数组的方式来进行组织管理。

3，在一个块内，所有的数据也是按照键值排序的，可以通过经典的二分查找快速定位到相应的数据行。

4，通过块来承载数据，通过B+树来组织不同的块之间的关系。

5，通过内节点的键值和一个位置信息、内节点和下层节点或者叶子节点的指针，可以很方便的找到该内节点的子节点。

 

聚集索引和二级索引

存储所有数据的索引成为聚集索引，聚集索引的顺序是按照主键（可以是Rowid或者自增ID或者用户设置的其他主键）排序。

回表，二级索引上的数据列不能全部覆盖锁需要的查询，这就需要通过二级索引的指针查找到聚集索引。

聚集索引的结构：

索引结构：[主键列][TRXID][ROLLPTR][其他建表时创建的非主键列]

参与记录比较的列：主键列

内节点Key列：[主键列]+pageno指针

注意：上面所说的主键，若用户有定义主键就是指用户定义的主键；否则是系统给的不可见的主键（Rowid）

二级索引的结构

索引结构：[索引列][主键列]

参与记录和比较的列：[索引列][主键列]

内节点的key列：[索引列][主键列]+pageno

 

神奇的B+树网络