MySQL通过B+树来实现索引。

B+树

3层索引能存放多少数据_磁道

  • 1.n叉树，每一级可以存储多个节点，降低了树的高度
  • 2.非叶子节点只存储key，不存储数据
  • 叶子节点存储key和数据
  • 叶子节点的内部，存在多条数据，根据索引进行了有序排列，满足了范围查找
  • 叶子节点之间通过一个双向链表，进行相互连接
  • 索引失效的情况下，可以按照叶子节点进行顺序遍历
  • B+Tree每次建立一个节点的同时，直接申请一个页的空间，将一个节点的大小设为等于一个页
  • 这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。

索引

  • 索引查找过程中，产生磁盘I/O消耗，而I/O速度相当之慢
  • 换句话说，索引的机构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，减少磁盘IO的次数能很大程度的提高MySQL性能。
  • 页
  • 从磁盘读取数据时，系统会将逻辑地址发给磁盘，磁盘将逻辑地址转换为物理地址-哪个磁道，哪个扇区。磁头进行进行机械运动，先找到相应磁道，再找该磁道的对应扇区，扇区是磁盘的最小存储单元。
  • 主存和磁盘以页为单位交换数据，通常为4KB大小。

需要查找key为6的数据

3层索引能存放多少数据_磁道_02

 

  • 1. 将磁盘块0加载到内存，发生一次IO，在内存中用二分查找确定6在3和9之间;
  • 2. 通过指针P2的磁盘地址，将磁盘2加载到内存，发生第二次IO，再在内存中进行二分查找找到6，结束
  • 3. 这里只进行了两次IO，实际上，每个页块大小为4K，3层的B+树就可以表示上百万的数据，也就是每次查找最多3次IO，所以索引对性能的提高将是巨大的

为什么不用哈希索引(因为是一个散列的情况，并没有进行一个顺序地存储)

  • 1.  哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序，不支持任何范围查询，例如WHERE price > 100(需要对每一条数据都进行hash操作，几乎是遍历整张表了，所以性能会很低，基本没什么提高)
  • 2. 当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中所有的行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行数据。