楠哥带你搞定MySQL索引,再也不怕面试官问了!

Java大联盟

共 2750字,需浏览 6分钟

 ·

2021-07-28 11:48

  Java大联盟

  致力于最高效的Java学习

关注



B 站搜索:楠哥教你学Java

获取更多优质视频教程


大家好,我是楠哥,今天给大家分享的知识点是 MySQL 数据库索引的底层数据结构和原理,这道题也几乎是面试中必考的题目,今天楠哥就带大家彻底搞定它,以后再遇到这个问题,直接征服面试官!
首先我们思考一个问题,当 MySQL 数据量较大的时候,应该如何来提高查询速度呢?大家可能会有各种各样的答案,一般来讲最有效的方式就是添加索引。那么什么是索引呢?
索引就是帮助数据库快速查询数据的数据结构,说白了,索引就是一种数据结构,如果你还不明白,举个例子,秒懂!
比如,数据表如下所示。

现在要查询 id = 11 的数据,SQL 语句为:select * from user where id = 11

这个时候,需要逐行遍历,直到找到 id = 11 的那行数据,而 MySQL 的数据都是存储在磁盘中的,而非缓存,所以效率就比较低,每查询一行都要去磁盘上查找,由上图我们可以得知,找到 id = 11 的数据,需要查找 9 次,这是在没有索引的情况下。

现在我们给 id 添加索引,所谓的添加索引,是指在存储数据的同时去维护一个存储了 id 值的数据结构,比如二叉树,即把 id 的值存到二叉树中,按表中的数据则会形成下列二叉树。

在这棵二叉树中查询 id = 11 的值,只需要 5 次即可找到,这就是索引提高查询速度的原理。

索引树中存储的是 key-value 结构的数据,key 就是索引的值,即 11,而 value 则是 id = 11 这一行数据在磁盘中的地址,所以查找的顺序是先找到索引对应的 key 值,从而获取到 value 值,也就是数据行的地址,进而就可以直接获取到数据行了,只需要读取一次磁盘即可,速度就快了很多倍,大大提升了效率。

但是楠哥要告诉大家,MySQL 索引底层其实用的并不是二叉树,因为二叉树还不够优化,面对海量数据的时候,它的效率还是远远不够的,关于二叉树的性能劣势,通过下面这个例子你就清清楚楚了,比如,现在的数据如下所示。

此时我们查询 id = 10 的数据,如果把索引存入二叉树,则二叉树结构如下所示。

想必大家已经发现问题了,这样的二叉树其实就是一个链表,则查找 id = 10 的数据,依然要查找 10 次,效率非常低,和不建索引直接逐行查找没有什么区别,所以单纯使用二叉树,肯定是不合适的。

那么应该采用什么数据结构呢?有的同学可能会说了红黑树,确实,红黑树本身就是一个平衡二叉树,可以避免二叉树退化成链表的情况,我们现在用红黑树来生成上述的索引,如下图所示。

再次查找 id = 10 的数据,只需要查找 5 次即可找到,效率确实得到了提升。但是请大家思考一下,红黑树就是最完美的解决方案吗?它有没有什么弊端呢?

很显然,当数据量很大的时候,比如千万级别,此时的红黑树虽然可以保持平衡,但是树的高度会非常大,查询数据同样需要遍历很多层,在海量数据的情况下,速度依然难以到达我们的要求,所以,红黑树也被 pass 了,那么我们应该使用什么数据结构呢?这种比红黑树效率更高的数据结构是什么呢?

我们先分析一下,现在红黑树的弊端是树的高度太大了,那么我们如果能对红黑树进行改造,限制树的高度,不就可以解决问题了吗?有了思路,接下来楠哥带你来看如何实现。

我们现在需要存储大量的数据,同时还要限制树的高度,那么解决方法只有一个,就是横向扩展,在同一层上存储多个节点,如下图所示。

这样就可以限制树高度的同时,存储大量数据,这种结构就是 B 树,如下图所示。

比如现在要查询 id = 7 的数据,先在树的第一层查找,发现没有 id = 7 的索引,但是发现它在 6-16 之间,则通过 6-16 之间存储的地址找到第二层大于 6  的区域,然后从在这个区域中很快可以找到 id = 7 的数据,这种方式类似于折半查找法。

到这还没完,MySQL 索引所采用的数据结构并不是 B 树,而是对B 树又进行了一次优化,把 data 值全部存储到叶子节点,即非叶子节点不存储 data,只存储索引的值,如下所示。

这样修改的好处是什么呢?我们知道树的每一层存储空间都是有限的,大概是 16 KB,那么如果在这存储 data,每一个元素所占用的空间就更大,所存储的元素个数就越少。

如果把 data 去掉,就意味着每一层可以存储更多的索引,从而降低树的高度,从另外一个角度来说,非叶子节点存储的都是冗余索引,即在它的下一层同样会记录这个索引值,也就是说非叶子节点存储的索引都是一些中间值,是用来分割的,把所有的数据按大小分割成一段一段的形式,再进行折半查找。

所以,真正的 B+ 树就是非叶子节点只存储索引值,叶子节点存储完整的索引值 + data,而这个 data 就是 MySQL 数据库中对应数据行的地址,通过 B+ 树的结构快速找到索引,进而获取 data,再读取到磁盘中的数据,这就是 MySQL 索引的底层数据结构,以及查找数据的原理。

这样的结构真的可以支持海量数据的快速检索吗?我们来推算一下,MySQL 分配给每一级的空间大小是 16 KB,非叶子节点的单位大小是 14 byte,那么可以计算出一层非叶子节点可以存储的索引个数大概是1170 个。叶子节点因为会存储 data,所占空间会大一些,大概是 1 KB,则一层叶子节点可以存储元素个数为 16

那么如果是一棵树高为 3 的 B+ 树,两层非叶子节点,一层叶子节点,一共可以存储的索引个数为 1170*1170*16 = 2190W你可以看到,仅需要一个 3 层高度的 B+ 树,就可以存储千万级别的数据量,同时查找速度也是非常快的。

以上就是关于 MySQL 索引数据结构的分享,你学会了吗?


推荐阅读

1、Spring Boot+Vue项目实战

2、B站:4小时上手MyBatis Plus

3、一文搞懂前后端分离

4、快速上手Spring Boot+Vue前后端分离


楠哥简介

资深 Java 工程师,微信号 southwindss

《Java零基础实战》一书作者

腾讯课程官方 Java 面试官今日头条认证大V

GitChat认证作者,B站认证UP主(楠哥教你学Java)

致力于帮助万千 Java 学习者持续成长。




有收获,就在看 
浏览 50
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报