阿里面试:分析为什么B+树更适合作为索引的结构以及索引原理

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mysql的B+树索引 查找使用了二分查找,redis 跳表也使用了二分查找法,kafka查询消息日志也使用了二分查找法,二分查找法时间复杂度O(logn);

在MySQL中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree索引,Hash索引,Fulltext索引(MyISAM 表)和R-Tree索引,本文讲的是B-Tree索引。

后面的索引原理一定要看,太重要了,阿里两个人都问这个mysql的索引原理

mysql使用了 B+索引:

  • B树:有序数组+平衡多叉树;

  • B+树:有序数组链表+平衡多叉树;

一、Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引

(a) Inodb存储引擎 默认是 B+Tree索引

(b) MyISAM 存储引擎 默认是Fulltext索引;

(c)Memory 存储引擎 默认 Hash索引;

Hash索引

mysql中,只有Memory(Memory表只存在内存中,断电会消失,适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B+Tree索引。

Hash索引把数据以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快。但是因为hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布。所以它并不支持范围查找和排序等功能。

B+Tree索引

B+Tree是mysql使用最频繁的一个索引数据结构,是Inodb和Myisam存储引擎模式的索引类型。相对Hash索引,B+Tree在查找单条记录的速度比不上Hash索引,但是因为更适合排序等操作,所以它更受欢迎。毕竟不可能只对数据库进行单条记录的操作。

带顺序访问指针的B+Tree

B+Tree所有索引数据都在叶子节点上,并且增加了顺序访问指针,每个叶子节点都有指向相邻叶子节点的指针。

这样做是为了提高区间效率,例如查询key为从18到49的所有数据记录,当找到18后,只要顺着节点和指针顺序遍历就可以以此向访问到所有数据节点,极大提高了区间查询效率。

大大减少磁盘I/O读取

数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点需要一次I/O就可以完全载入。

什么是索引

索引(Index)是帮助数据库高效获取数据的数据结构。索引是在基于数据库表创建的,它包含一个表中某些列的值以及记录对应的地址,并且把这些值存储在一个数据结构中。最常见的就是使用哈希表、B+树作为索引。

一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。

为什么要使用索引

我们知道,数据库查询是数据库最主要的功能之一。而查询速度当然是越快越好。而当数据量越来越大的时候,查询花费的时间会随之增长。而索引,可以加速数据的查询。因为索引是有序排列的。

举个例子来说,假设我们有一个数据库表Employee,这个表分别有三个字段:name,age,address。假设表中有1000条记录。

假如没有使用索引,当我们查询名为“Jesus”的雇员的时候,即调用:

select name,age,address from Employee where name = 'Jesus';

此时数据库不得不在Employee表中对这1000条记录一条一条的进行判断name字段是否为“Jesus”。这也就是所谓的全表扫描。

而当我们在Employee表上的name字段上创建索引时,当我们查询名为“Jesus”的雇员时,会通过索引查找去查询名为“Jesus”的雇员,因为该索引已经按照字母顺序排列,因此要查找名为“Jesus”的记录时会快很多,因为名字首字母为“J”的雇员都是排列在一起的。通过该索引,能获取到表中对应的记录。

举例说明使用索引的好处

假设索引(索引是一种数据结构)是链表结构。每个节点存储的是关键字字段(这个例子中对应的是name属性)以及该关键字字段在数据库表的对应的记录的地址。而这些节点是根据name属性排序的(即根据字母顺序排序)。

因此,当我们执行上面说的查找名为“Jesus”的sql语句时,数据库会通过该索引来查询,因为该链表是有序排列的,在我们找到第一个name属性为“Jesus”的节点后,继续往后找,当遇到name属性不为“Jesus”的节点时,就无需再往后查找了,因为节点是根据name属性有序排列的啊。假设第一个name=“Jesus”的节点是第499个节点,最后一个name=“Jesus”的节点是第500个节点,那么只需要遍历501个节点就可以了。当发现第501个节点的name字段不为“Jesus”,后面的499个节点也就无需遍历了。

通过索引,我们就找到了name为“Jesus”的节点,而通过该节点的另一个属性(关键字字段在数据库表的对应的记录的地址),我们就能获取到Employee表中满足条件name=“Jesus”的记录了。

通过使用索引&#

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