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文章出轨视频爆料人还原事件真相 深入浅出分析MySQL索引设计背后的数据结构 格林圣伊高中部

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发表于 2019-6-14 07:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
在我们公司的DB规范中,明确规定:

DXCPICKPRE_0</pre>对于这项规定,很多研发小伙伴不理解。本文就来深入简出地分析MySQL索引设计背后的数据结构和算法,从而可以帮你释疑如下问题:
1、为什么innodb表需要主键? 2、为什么建议innodb表主键是单调递增? 3、为什么不建议innodb表主键设置过长?


B-tree(多路搜索树,并不是二叉的)是一种常见的数据结构。使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。B通常认为是Balance的简称。这个数据结构一般用于数据库的索引,综合效率较高。目前很多数据库产品的索引都是基于B+tree结构。MySQL也采用B+tree,它是B-tree的一个变种,其实特性基本上差不多,理解了B-tree也就懂了B+tree。
1、一颗M阶B-Tree具有的特性【熟记于心】
1) 根结点的孩子数>=2(前提是树高度大于1) 2) 除根结点与叶子结点,其他结点的孩子数为[ceil(m/2),m]个。ceil函数表示上取整数 3) 所有叶子结点都出现在同一层,叶子结点不存储数据。 4) 各个结点包含n个关键字信息:(P0,K1,P1,K2,P2......Kn,Pn) 其中: 4.1) Ki(i=1,2......n)为关键字,且K(i-1)<Ki,即从小到大排序 4.2) 关键字的个数n必须满足:[ceil(m/2)-1,m-1] 4.3) Pi指向子树,且指针P(i-1)所指向的子树结点中所有关键字均小于Ki。即:父结点中任何关键字的左孩子都小于它,右孩子大于它。
2、B-Tree插入操作
1)插入新元素,如果叶子结点空间足够,则插入其中,遵循从小到大排序; 2)如果该结点空间满了,进行分裂。将该结点中一半关键字分裂到新结点中,中间关键字上移到父结点中。
【举例】:如果单从上面特性及插入规则看得不明白,请结合以下分步骤图例:
将下面数字插入到一棵5阶B-Tree中:[3,14,7,1,8,5,11,17,13,6,23,12,20,26,4,16,18,24,25,19]
首先根据B-Tree特性知道,每个结点的关键字数量范围是: 2<=n<=4
【第一步】:插入3,14,7,1


到这里,第一个结点中关键字数量刚好满了。
【第二步】:插入8


由于8是大于7的,故应该插入右子树,一个结点中最多存储4个关键字,按照插入规则,将中间关键字7上移形成父结点,其他按照50%分裂成两个结点,如上图。
【第三步】:插入5,11,17


由于5小于7,插入左子树,11,17大于7,插入右子树。叶子结点没有满4个关键字,故可以直接插入5,11,17
【第四步】:插入13


13大于7,应该插入右子树结点中,由于该结点中满4个关键字了,需要进行分裂。13刚好是中间关键字,上移到父结点中;其他按照50%分裂成两个结点。
【第五步】:插入6,23,12,20


以上几个数字按照规则直接插入即可,无需分裂操作。
【第六步】:插入26


由于26大于13,应该插入13的右子树结点中,但是该结点已经满了,需要分裂,将中间20上移到父结点中,其他按照50%分裂成两个结点。
【第七步】:插入4


由于4小于7,应该插入7的左结点中,但该结点满了,需要进行分裂,将中间关键字4上移到父结点中,其他按照50%分裂成两个结点。
【第八步】:插入16,18,24,25


以上4个数字按大小直接插入到相应位置即可,无需分裂操作。
【第九步】:插入19


插入19,需要放到18的后面,但是由于该结点已满,需要分裂操作,将中间关键字17上移到父结点中,其它按照50%分裂成14,16以及18,19两个结点;
别以为到这就结束了,再看17被上移到父结点中,由于父结点已经满了,所以这时对父结点进行分裂,将中间关键字13上移形成新的父结点,其他按照50%分裂成4,7和17,20两个结点,到此,数据插入全部完成,形成了一棵B-Tree。
3、删除操作
删除操作稍稍复杂一些,这里就不举例展开了。大概思路如下:
1)查找B-tree中需删除的元素,如果该元素在B-tree中存在,则将该元素在其结点中进行删除。 2)删除该元素后,判断该元素是否有左右孩子结点,如果有,则上移孩子结点中的相近元素到父节点中(相近元素指的是:刚被删除元素的相邻后继元素,比如删除D,相近元素就是F等) 3)然后接着判断:如果结点中元素个数小于ceil(m/2)-1,首先找其相邻兄弟结点元素是否足够(结点中元素个数大于ceil(m/2)-1),如果足够,向父节点借一个元素,同时将借的元素的孩子结点中相邻后继元素上移到父结点中;
如果其相邻兄弟都不够,即借完之后其结点元素个数小于ceil(m/2)-1,那进行合并,具体是:将父结点中元素下移到要合并结点中(该元素一般是位于两个合并结点的中间元素),然后进行合并。
4)以上操作按顺序进行递归执行
总之,对于索引文件,无论是插入还是删除B-Tree结点,不断地分裂和合并结点来维持B-Tree结构是非常昂贵的操作。
4、B+tree介绍:
MySQL索引采用B+Tree,它是应文件系统所需而产生的一种B-tree的变形树,他们的差异在于:
1) 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同;
2) B+树父结点中的记录,存储的是下层子树中的最小值;
3) 所有叶子结点通过一个链指针相连;
4) 所有关键字都在叶子结点出现;
如,下面是一棵典型的B+tree(假设每个结点最多有4个关键字)


其他特性与操作与B-tree基本相同。到此,B-tree和B+tree基础知识已经了解了,下面的内容都是基于以上的概念。


MySQL索引实现是在存储引擎端,不同存储引擎对索引实现方式是不同的,比如Innodb和MyISAM,下面我们重点介绍Innodb引擎索引的实现方式。
1、Innodb索引实现方式:
对于InnoDB表,数据文件ibd本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。
举例说明,下面是students表,id是主键,name上有辅助索引,有6行数据记录。


假如在一棵5阶B+Tree(关键字范围[2,4]),它的主键索引组织结构如下:


上图是InnoDB主键索引的B+tree,叶节点包含了完整的数据记录,像这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集,所以InnoDB要求表必须有主键(MyISAM可以没有),如果没有显式指定,则MySQL会优先自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,比如唯一索引列,如果不存在这种列,则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键,长度为6个字节,类型为longint。
辅助索引结构:


对于secondary index,非叶子结点保存的是索引值,比如上面的name字段。叶子结点保存的不再是数据记录了,而是主键值。
从上面的B+Tree可以总结到:
MySQL聚集索引使得按主键的搜索非常高效的。 辅助索引需要搜索两遍索引: 第一:检索辅助索引获得主键值 第二:用主键值到主键索引中检索获得记录
到这里,再来分析本文开头提出的问题:
问题1、为什么Innodb表需要主键? 1)innodb表数据文件都是基于主键索引组织的,没有主键,mysql会想办法给我搞定,所以主键必须要有;
2)基于主键查询效率高;
3)其他类型索引都要引用主键索引; 问题3、为什么不建议Innodb表主键设置过长?
因为辅助索引都保存引用主键索引,过长的主键索引使辅助索引变得过大;


在上面的例子中:将下面数字插入到一棵5阶B-Tree中:[3,14,7,1,8,5,11,17,13,6,23,12,20,26,4,16,18,24,25,19]
插入这些无序数据一共经历了6次分裂,对于磁盘索引文件而言,每次分裂都是很昂贵的操作;
如果将以上数据排好序,再次插入是不是效果会好,我试验了下,虽然每次都是插入到最右结点,涉及迁移数据量会少,但是分裂的次数依然挺多,需要7次分裂。
每次分裂都是按照50%进行,这样存在明显的缺点就是导致索引页面的空间利用率在50%左右;而且对于递增插入效率也不好,平均每两次插入,最右结点就得进行一次分裂。那Innodb是如何进行改进的呢?
Innodb其实只是针对递增/递减情况进行了改进优化,不再采用50%的分裂策略,而是使用下面的分裂策略:
对于递增/递减索引插入操作:
1、插入新元素,判断叶子结点空间是否足够,如果足够,直接插入
2、如果叶子结点空间满了,判断父结点空间是否足够,如果足够,将该新元素插入到父结点中;如果父结点空间满了,则进行分裂。
比如下面一棵5阶B+Tree:


现在连续插入10,11,14,15,17,采用优化后分裂策略的分步图例如下:
【第一步】:插入10


由于最右结点还有空间,直接插入即可。
【第二步】:插入11


插入11时,由于最右结点空间已满,如果使用50%分裂策略,则需要分裂操作了,但是使用优化后的分裂策略,当该结点空间已满,还要判断该结点的父结点是否满了,如果父结点还有空间,那么插入到父结点中,所以11插入到父结点中了,同时形成一个子结点。
【第二步】:插入14,15,17


优化后的分裂策略仅仅针对递增/递减情况,显著的减少了分裂次数并且大大提高了索引页面空间的利用率。
如果是随机插入,可能会引起更高代价的分裂概率。所以InnoDB存储引擎会为每个索引页维护一个上次插入的位置变量,以及上次插入是递增/递减的标识。InnoDB能够根据这些信息判断新插入数据是否满足递增/递减条件,若满足,则采用改进后的分裂策略;若不满足,则进行50%的分裂策略。
到此,我们可以回答本文开头提出的另一个问题了:
问题2:为什么建议InnoDB表主键是单调递增?
如果InnoDB表主键是单调递增的,可以使用改进后的B+tree分裂策略,显著减少B-Tree分裂次数和数据迁移,从而提高数据插入效率。
不仅如此,它还大大提高索引页空间利用率。
【结束语】
通过学习B+Tree数据结构,从而加深对MySQL索引存储结构的理解,对我们设计、优化索引非常有帮助。
以上就是我想跟大家分享的内容,欢迎大家一起交流学习。
感谢您的阅读

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