Mysql索引數據結構(來源)##

索引常見數據結構：

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1. 順序查找: 最基本的查詢算法-復雜度O（n），大數據量此算法效率糟糕。

2. 二叉樹查找（binary tree search）: O(log2n)，數據本身的組織結構不可能完全滿足各種數據結構。

3. hash索引 無法滿足范圍查找。哈希索引基于哈希表實現(xiàn)，只有精確匹配索引所有列的查詢才有效。

4. 二叉樹、紅黑樹 [復雜度O(h)]導致樹高度非常高(平衡二叉樹一個節(jié)點只能有左子樹和右子樹),邏輯上很近的節(jié)點（父子）物理上可能很遠，無法利用局部性，IO次數多查找慢,效率低。todo 邏輯上相鄰節(jié)點沒法直接通過順序指針關聯(lián)，可能需要迭代回到上層節(jié)點重復向下遍歷找到對應節(jié)點，效率低

5. B-Tree

   • B-TREE 每個節(jié)點都是一個二元數組: [key, data]，所有節(jié)點都可以存儲數據。key為索引key,data為除key之外的數據。
   • 檢索原理：首先從根節(jié)點進行二分查找，如果找到則返回對應節(jié)點的data，否則對相應區(qū)間的指針指向的節(jié)點遞歸進行查找，直到找到節(jié)點或未找到節(jié)點返回null指針。
   • 缺點：1.插入刪除新的數據記錄會破壞B-Tree的性質，因此在插入刪除時，需要對樹進行一個分裂、合并、轉移等操作以保持B-Tree性質。造成IO操作頻繁。2.區(qū)間查找可能需要返回上層節(jié)點重復遍歷，IO操作繁瑣。

6. B+Tree: B-Tree的變種

   • 與B-Tree相比，B+Tree有以下不同點：非葉子節(jié)點不存儲data，只存儲索引key；只有葉子節(jié)點才存儲data
   • Mysql中B+Tree：在經典B+Tree的基礎上進行了優(yōu)化，增加了順序訪問指針。在B+Tree的每個葉子節(jié)點增加一個指向相鄰葉子節(jié)點的指針，就形成了帶有順序訪問指針的B+Tree。這樣就提高了區(qū)間訪問性能

為什么Mysql選擇B+TREE索引? B+TREE索引有什么好處?
索引本身也很大，不可能全部存儲在內存中，因此索引往往以索引文件的形式存儲的磁盤上。這樣的話，索引查找過程中就要產生磁盤I/O消耗，相對于內存存取，I/O存取的消耗要高幾個數量級，所以索引的結構組織要盡量減少查找過程中磁盤I/O的存取次數，提升索引效率。

局部性原理與磁盤預讀:
由于存儲介質的特性，磁盤本身存取就比主存慢很多，再加上機械運動耗費，磁盤的存取速度往往是主存的幾百分分之一，因此為了提高效率，要盡量減少磁盤I/O。為了達到這個目的，磁盤往往不是嚴格按需讀取，而是每次都會預讀，即使只需要一個字節(jié)，磁盤也會從這個位置開始，順序向后讀取一定長度的數據放入內存。預讀可以提高I/O效率。預讀的長度一般為頁（page:計算機管理存儲器的邏輯塊-通常為4k）的整倍數. 主存和磁盤以頁為單位交換數據。當程序要讀取的數據不在主存中時，會觸發(fā)一個缺頁異常，此時系統(tǒng)會向磁盤發(fā)出讀盤信號，磁盤會找到數據的起始位置并向后連續(xù)讀取一頁或幾頁載入內存中。

B-/+Tree索引的性能優(yōu)勢：
一般使用磁盤I/O次數評價索引優(yōu)劣。1.結合操作系統(tǒng)存儲結構優(yōu)化處理： mysql巧妙運用操作系統(tǒng)存儲結構(一個節(jié)點分配到一個存儲頁中->盡量減少IO次數) & 磁盤預讀(緩存預讀->加速預讀馬上要用到的數據).2.B+Tree 單個節(jié)點能放多個子節(jié)點，相同IO次數，檢索出更多信息。3.B+TREE 只在葉子節(jié)點存儲數據 & 所有葉子結點包含一個鏈指針 & 其他內層非葉子節(jié)點只存儲索引數據。只利用索引快速定位數據索引范圍，先定位索引再通過索引高效快速定位數據。

來源
B+樹的優(yōu)勢:
因為B+樹沒有與內部節(jié)點相關聯(lián)的數據，所以在內存頁面上可以容納更多的鍵。因此，訪問葉子節(jié)點上的數據需要更少的緩存丟失。
B+樹的葉節(jié)點是鏈接的，因此對樹中的所有對象進行全面掃描只需要一個線性遍歷所有葉節(jié)點。另一方面，B樹需要遍歷樹中的每一層。這種全樹遍歷可能比B+葉子的線性遍歷涉及更多的緩存丟失。
B樹的優(yōu)勢:
因為B樹包含每個鍵的數據，所以經常訪問的節(jié)點可以更靠近根，因此可以更快地訪問。

標題名稱：Mysql索引數據結構-創(chuàng)新互聯(lián)
網站網址：http://www.rwnh.cn/article14/cchjge.html

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