【后端面试总结】MySQL索引
数据库索引不只一种实现方法,但是其中最具代表性,也是我们面试中遇到最多的无疑是B+树。
索引为什么选择B+树
数据量很大的查找,是不能直接放入内存的,而是需要什么数据就通过磁盘IO去获得。
红黑树,AVL树等二叉查找树虽然效率高,但是树的高度也大,每次访问结点都需要一次IO;而B树B+树这种多路查找树可以使得树的高度变小。
在最坏的情况下,一次IO就只能获得一个结点的值,所以在最坏的情况下,不管是红黑树还是AVL树、B树、B+树,他们对应的磁盘操作是树的高度。
索引为什么不选择B树
- B树只适合随机检索,而B+树同时支持随机检索和顺序检索;
- B+树空间利用率更高,可减少I/O次数,磁盘读写代价更低。一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针,只是作为索引使用,其内部结点比B树小,盘块能容纳的结点中关键字数量更多,一次性读入内存中可以查找的关键字也就越多,相对的,IO读写次数也就降低了。而IO读写次数是影响索引检索效率的最大因素;
- B+树的查询效率更加稳定。B树搜索有可能会在非叶子结点结束,越靠近根节点的记录查找时间越短,只要找到关键字即可确定记录的存在,其性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。而在B+树中,顺序检索比较明显,随机检索时,任何关键字的查找都必须走一条从根节点到叶节点的路,所有关键字的查找路径长度相同,导致每一个关键字的查询效率相当。
- B-树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起,只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树不支持这样的操作。
- 增删文件(节点)时,效率更高。因为B+树的叶子节点包含所有关键字,并以有序的链表结构存储,这样可很好提高增删效率。
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