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mysql查看索引(mysql 索引类型)

张世龙2021年12月21日 19:36天道酬勤460

作者:高级臭虫调查员

如果是不了解网络的人,一定会惊叹于信息化时代发展的迅速、信息的传播。

目前互联网的信息处理速度达到万亿级,仅正月每12306秒的点击量就超过了双11的5倍,门票数量达到60亿次。

人们再也回不到那种凡事必须为父母而出门的时代了。

什么能让世界变快? 什么使您能够快速处理数据? 今天我们来谈谈MySQL索引的变化。

二叉树索引

索引是规则的数据存储结构。

在数据库刚刚兴起的时代,人们会考虑用类似词典目录的结构来实现数据的快速放置。

首先要解决的问题是秩序性。

有序性是索引的基础,有序的目录可以快速定位数据,快速定位索引在目录中的位置。

为了实现这一点,同样快速的散列函数不起作用。 由于无序,MySQL同样支持散列索引,但在大多数情况下不起作用。

人们自然地想到了二叉树。

二叉树是一种有序的数据存储结构,类似倒立生长的树型结构:

根据这样的结构,在数据表的某一列中创建这样结构的“目录”,各二叉树的节点指向具有该列值的记录地址,从而能够快速检索数据。

然而,二叉树虽然可以实现简单快捷的搜索,但仍然存在致命的弊端退化为——链表。

为什么二叉树会退化成链表?

这是因为,如果表列像递增或递减,则在编制索引时节点会偏向一侧形成一边的二叉树,最终与链表的结构完全一致。 但是,链表对快速定位数据完全没有帮助。 因此,基于这个致命的问题,人们对二叉树进行了改进。

红黑树索引

红黑树是平衡二叉树,是二叉树的变种。

红树的特征有很多,但其中最重要的是平衡。 也就是说,当树中的节点处于单边态势时,保证结构可以在一定程度上旋转,链表不会退化。

在Java 8中,HashMap的实现从原始的数组链表组合更改为数组红黑树组合,在一定程度上提高了数据的有序性,提高了查询性能。 从侧面也充分说明了红黑树比链表更适合数据检索。

但是,研究表明,红黑树解决了二叉树退化为链表的问题,但没有控制树的高度。

什么是树的高度? 简单地说,就是木的层数。 红色的黑树无法控制树的高度,平衡节点的分配,但依然在向下延伸,最终树的结构越来越高。

如果某个元素位于树叶的节点处,该树的高度为20到30次左右,则需要搜索20到30次才能找到对应的元素。 这在效率至上的时代是绝对不允许的。 于是,人们又开始了新的探索之路。

B树索引

B树是一种可以设定一定高度的树结构,又称三叉平衡木,不仅具备平衡木的特性,还能有效控制树的高度。

b树索引在使用时将整个根节点加载到内存中,然后在根节点内随机搜索。

由于b树根据设定的最大深度(树的高度)调整每个节点可以容纳的元素数量,因此特定的b树可能会因最大深度而具有不同的结构。

每个节点的最大容量是多少?

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内存与磁盘的IO交互有一个数据量限制,一般是4KBytes。因此,MySQL为了将节点加载到内存的效率最大化,设置一个文件的默认“分页大小”,它恰好是读取量限制的4倍,即16K:

实际上,MySQL并没有安全遵照B树来设计索引,而是采用了B树的变种——B+树。

B+树是一种改进的B树,与B树不同的地方有两点:

1、它将所有索引以外的数据域全部放到了叶子节点上,所以非叶子节点都只包含一个索引值和节点地址;

2、所有叶子节点都通过指针彼此相连。

这两点是B+树区别于B树的重要不同点。

B+树的叶子节点存储着所有表数据的地址或表数据其他的信息,这是为了可以让非叶子节点存储更多索引值,而叶子节点之间的指针,则是为了在进行范围搜索的时候,可以直接在叶子节点之间进行遍历或搜索,而不需要反复跨越多个父子节点,极大的节省了索引树搜索的时间。

虽然这些听起来不是那么重要,但是设想一下千万级别的数据处理场景就会发现,一点微小的改进,可能就会让系统的处理性能达到质的飞跃。

MySQL索引总结

从二叉树到平衡树,从红黑树再到B树,再到B+树,索引的结构在发生着变化。

人们不断的思考着更优秀的索引实现方案,也在不断地刷新着数据处理的速度极限。

任何知识的学习,都不能离开它们的设计思考与应用场景。从B+树的特性,我们看到了人们在选择这项技术之前所作出的努力。甚至可以说,它的每一个特性,小到有序性,大到树的高度、叶子节点的指针,都尤其存在的必要性,将这些特性分析透彻才能够真正理解索引的变迁史。

这就是MySQL索引的一些总结和思考,虽然并不能完全解释它的构造原理,但希望这篇文章可以给大家打开一个新的大门。

大家可以多多评论留言,祝技术之路越走越顺利!

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注释有多重要,看了这一篇你还不重新思考一下吗?

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