数据库监控与调优【九】—— 索引数据结构

索引数据结构-B-Tree索引、Hash索引、空间索引、全文索引

二叉树查找

对于相同深度的节点，左侧的节点总是比右侧的节点小。在搜索时，如果要搜索的值key大于根节点（图中6），就会在右侧子树里查找；key小于根节点（图中6），就会在左侧子树里查找；

比如查找图中2，先找到根节点6，然后使用2与6对比，小于6，在左侧查找。然后再将2与3对比，小于3在左侧查找，然后将2与2对比，相等，故找到节点2。

只需要三次找到就能找到节点2。

并且对于图中这样一棵树，由于它的深度是3，不管哪个元素，最多只需要3次查找就能找到对应的节点。

但是假设是下面图中的二叉树，如果想要搜索的值key是8，则需要5次查找。

并且对于图中这样一棵树，由于它的深度是5，则最多需要5次查找就能找到对应的节点。

从上可以知道，两个二叉树都是6个节点，但是查询效率是不一样的。后面的二叉树比前面的性能要差一些。

因为下面的二叉树不够平衡导致的，所谓的不够平衡，就是一棵二叉树，左侧的节点和右侧的节点严重不一致。

于是，就有了平衡二叉树的概念。也叫AVL树。

在普通二叉搜索树上增加了一个约束，每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1。

平衡二叉搜索树（AVL树）

• 每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1
  • 可以看到上面前面的二叉树就是一个平衡二叉搜索树，它的左子树和右子树的高度差都是小于等于1。
  • 但是上面后面的二叉树就不是一个平衡二叉搜索树，比如2节点的左子树高度是0，右子树高度是4，超过1了。
• 对于n个节点，树的深度是log2n，查询的时间复杂度是O(log2n)
  • 对于一个有64个节点的平衡二叉树，最多只需要查找6次就能找到任意一个节点
  • 但是假设n非常大，比如10000，那么这个树的深度依然比较高，这意味着查询的次数也会很多
  • 于是，就出现，如果不是一个二叉树，而是一个m叉树。
  • 比如，5叉树，一个节点存在五个子节点，这样树的深度就可以变小一些。当我们像定位某个节点的时候，查询的次数就减少了
  • 就产生了B-Tree树

B-Tree树（Balance Tree）

• 读作B Tree，不是B减Tree，不是减，是杠

• B-Tree全称Balance Tree，意思是平衡多路搜索树

• 下面图展示3阶的B-Tree，阶是构建B-Tree的一个参数，可以认为是一个数字，阶越大，表示一个节点的子节点越多。

• 图中指针指向子节点对应的磁盘块。

• 关键字可以想象成表的主键或者索引。

• 数据指的是关键字所对应的数据，可以理解为表里面某一行的数据。

• 比如图中17 Data，就可以理解为主键等于17的那一条数据，也可以理解为有一个索引，这个索引字段的值为17，Data是17对应的数据

• 假设要搜索主键等于5的数据，首先找到根节点里面的关键字17和35，进行比较后发现5小于17，就可以通过P1指针定位到磁盘块2，而磁盘块2里面的关键字是8和12，进行比较后发现5小于8，于是通过磁盘块2P1指针找到磁盘块5，最后在磁盘块5里面就可以找到这条数据了。

ps：图中磁盘块3也有3个子节点，只是图中没有画。

B-Tree树特性

• 根节点的子节点个数2<=x<=m，m是树的阶

  • 假设m=3，则根节点可以有2-3个孩子

• 中间节点的子节点个数m/2<=y<=m

  • 假设m=3，中间节点至少有2个孩子，最多3个孩子

• 每个中间节点包含n个关键字，n=子节点个数-1，且按升序排序

  • 如果中间节点有3个子节点，则里面会有2个关键字，且按升序排序

• Pi(i=1,…n+1)为指向子树根节点的指针，其中P[1]指向关键字小于Key[1]的子树，P[i]指向关键字属于（Key[i-1],Key[i]）的子树，P[n+1]指向关键字大于Key[n]的子树

  • 每个节点包含n个关键字则就会有n+1个指针

  • P1、P2、P3为指向子树根节点的指针，P1指向关键字小于Key1的树；P2指向Key1-Key2之间的子树；P3指向大于Key2的树

B-Tree树总结

通过B-Tree树可以有效的把树的高度降下来。树的阶越大树的高度越低，查询的次数也会越少。

B+Tree树

• 读作B加Tree

• B+Tree树是B-Tree树基础上的一种优化

• MySQL里面的InnoDB存储引擎就是使用B+Tree树实现其索引结构

• 假设查找图中主键等于8的数据，先通过根节点将8和5、28进行对比，发现8大于5小于28，于是使用P1指针找到磁盘块2。接着再用8与5、10对比，发现8大于5小于10。于是使用磁盘块2里面的P1指针找到数据8

B-Tree和B+Tree的差异

• B+Tree有n个子节点的节点中含有n个关键字

  • B-Tree是n个子节点的节点有n-1个关键字
  • 上图B-Tree里面3个子节点只包含了2个关键字，而B+Tree里面3个子节点只包含了3个关键字

• B+Tree中，所有叶子节点中包含了全部关键字的信息，且叶子节点按照关键字的大小自小而大的顺序链接，构成一个有序链表（最显著的差异）

  • B-Tree的叶子节点不包括全部关键字
  • 比如图中B+Tree根节点里面的5、28、65会在中间节点里面展示出来，中间节点里面的5、10、20又会在叶子节点里面展示出来。
  • 且叶子节点里面包含所有关键字的信息，不管哪一个父节点里面的关键字在叶子节点里面都会记录一份

• B+Tree中，非叶子节点仅用于索引，不保存数据记录，记录存放在叶子节点中

  • B-Tree中，非叶子节点既保存索引，也保存数据记录

B-Tree VS B+Tree

• where id = 5这种情况都是查询了3次，查询过程区别不大
• 但是由于B+Tree的中间节点只用来索引，所以对于相同的空间B+Tree里面存储的关键字更多，于是，B+Tree相对就更加矮胖一些，所以磁盘IO的次数就少一些。
• 由于B-Tree的中间节点也存储数据，所以它的查询效率不是很稳定，最好的情况是在根节点就直接查询到数据了，而最差的情况是下叶子节点才能找到数据。而B+Tree不管什么时候都必须要到叶子节点才能获得数据，这是因为B+Tree里面非叶子节点不存储数据只是用来索引。
• where id between 5 and 10
• B-Tree需要先查5，再查6…最后查10，最后再把结果组成到一起返回。
• B+Tree只需要先查5，然后通过5这个叶子节点的有序链表依次遍历，一直遍历到10即可，不需要像B-Tree一样挨个查再组装数据
• 所以B+Tree对于范围查询的性能要比B-Tree好

InnoDB存储方式

• 使用B+Tree索引
• 主键索引：叶子节点存储主键以及主键对应的数据内容
• 非主键索引（二级索引、辅助索引）：叶子节点存储索引以及数据对应的主键
• 故如果sql查询是根据非主键索引查询，先是通过主键索引查询主键，再通过主键查询数据

MyISAM存储方式

• 使用B+Tree索引
• 主键索引/非主键索引的叶子节点都是存储指向数据块的指针
• 也就是说MyISAM存储方式里面，索引和数据是分开存储的

InnoDB VS MyISAM

• InnoDB：聚簇索引
• MyISAM：非聚簇索引

Hash索引

图中buckets是索引字段计算出来的hash值，和对应数据的物理位置组成的哈希表，都知道哈希表是数组+链表的组合，数组存储就是索引字段计算出来的hash值，链表存储的就是对应数据的物理位置。而entries是具体的数据。

这样Hash索引的核心就是哈希表，每条数据都会基于索引字段计算出hashcode存放在buckets中，查询时根据索引字段计算出hashcode从buckets中查询。故正常情况的时间复杂度时O(1)。性能很好。

假设出现了哈希冲突，比如图中阿神和姚半仙的hashcode都是139。当查询条件是姚半仙，会先用姚半仙计算出hashcode得出139，然后到buckets中匹配，找到hashcode是139的指针数组或者是链表，这个需要看数据引擎是如何实现的，之后再通过指针数组或者是链表找到对应的数据。

可以发现在哈希冲突的情况下，性能会降低一些，所以说，使用Hash索引要尽量防止哈希冲突。

Hash索引支持情况

• Memory引擎支持显式定义Hash索引
• InnoDB引擎支持“自适应Hash索引”
  • 当InnoDB发现某些索引值使用非常频繁的话，那么它会在内存里面基于B+Tree索引之上再创建一个Hash索引，提升查询效率
  • “自适应Hash索引”我们没法直接介入，MySQL官方只提供了一个开关
  • 可以使用SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_adaptive_hash_index’;指令查看开关状态，默认是开启的ON状态
  • 可以使用SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = ‘OFF’;指令设置开发状态，正常情况保持默认ON状态即可
• 测试：
  • CREATE TABLE t_test_hash ( NAME VARCHAR ( 45 ) NOT NULL, age TINYINT ( 4 ) NOT NULL, KEY USING HASH ( NAME ) ) ENGINE = memory;可以创建成功
  • CREATE TABLE t_test_hash ( NAME VARCHAR ( 45 ) NOT NULL, age TINYINT ( 4 ) NOT NULL, KEY USING HASH ( NAME ) ) ENGINE = INNODB;会发现也可以创建成功，但是可以使用SHOW INDEX FROM t_test_hash;语句查看真正的索引是btree索引

空间索引（R-Tree索引）

• 存储GIS数据，基于R-Tree
• 在早期只有MyISAM引擎支持空间索引，但是MySQL 5.7时开始InnoDB支持空间索引
• 目前MySQL对于GIS的支持并不是很完善，所以大部分人都不会用到相关的功能
• 在GIS领域里面，做得比较好的是空间数据库Postgresql（Postgis拓展）
• R-Tree介绍文章参考：https://blog.csdn.net/sjyttkl/article/details/70226192
• 空间索引使用文章参考：https://www.cnblogs.com/oloroso/p/9579720.html

全文索引【了解即可】

• 适应全文搜索的需求
• MySQL 5.7之前，全文索引不支持中文，经常搭配Sphinx
• MySQL 5.7起，内置ngram，支持中文
  • ngram官方地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/fulltext-search-ngram.html
• 但是由于时代变化，目前来说应对全文搜索的需求，我们更多的会使用一些搜索引擎，比如elasticsearch、solr等，所以全文索引用的不是很多，只需要了解即可
• 全文索引使用文章参考：https://blog.csdn.net/mrzhouxiaofei/article/details/79940958

B-Tree(B+Tree)、Hash索引的特性与限制

B-Tree(B+Tree)特性

• 完全匹配：index(name) => where name = '大目’可以使用索引
• 范围匹配：index(age) => where age > 5可以使用索引
• 前缀匹配：index(name) => where name like '大%'可以使用索引
  • 但是%在前面就无法使用索引了
  • 即右模糊可以使用索引，左模糊不可以使用索引

B-Tree(B+Tree)限制——最左优先原则

• 创建组合索引index(name,age,sex)
  • 查询条件不包括最左列，无法使用索引
    • 例如：where age = 5 and sex = 1不包括name，所以无法使用索引
  • 跳过了索引中的列，则无法完全使用索引
    • 例如：where name = ‘大目’ and sex = 1 => 只能用到name这一列索引，而sex字段因为跳过了age字段无法使用索引
  • 查询中有某个列的范围（模糊）查询，则其右边所有列都无法使用索引
    • 例如：where name = ‘大目’ and age > 32 and sex = 1 => 只能用到name、age这两列索引
• 最左优先原则：指的是索引按照最左优先的方式匹配索引，不满足以上三个条件时都无法完全使用索引
• 因此，当使用B-Tree(B+Tree)索引时，索引列的顺序是非常重要的。
• 以上的几个例子都和索引的顺序有关，那么在做性能调优时，我们常常需要根据查询条件看看索引需要的字段，甚至需要额外创建一些使用的列相同但是列顺序不同的索引

Hash索引

• 一般性能比B-Tree(B+Tree)要好一些
• 只要不产生哈希冲突，时间复杂度就是O(1)

Hash索引限制

• Hash索引并不是按照索引值排序，所以无法使用排序
  • 这意味着如果查询条件带order by是无法使用Hash索引的
• Hash索引不支持部分索引列匹配查找
  • hash(a,b) => where a = 1不走索引
  • 这是因为Hash索引是使用索引列的全部内容计算的
• Hash索引只支持等值查询（例如 =、IN），不支持范围查询（例如 >、<、between…and…）、模糊查询（like）
• Hash索引的Hash冲突越严重，性能下降越厉害

创建索引的原则

• 哪些场景建议创建索引
• 哪些场景不建议创建索引

建议创建索引的场景

• select语句，频繁作为where条件的字段，一般需要创建索引

  -- 如果频繁使用first_name字段作为查询条件，就创建索引index(first_name)
  SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'Georgi';-- 如果频繁使用first_name和last_name字段作为查询条件，可以创建索引index(first_name, last_name)
  -- 如果有一个动态查询，first_name是个必填条件、last_name是个可选条件，创建索引index(last_name, first_name)，根据最左前缀原则，WHERE first_name = 'Georgi'无法使用该索引
  SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'Georgi' AND last_name = 'Cools';
  

• update/delete语句，where条件的字段，一般需要创建索引。因为update/delete语句需要先根据where条件查询出数据，再更新或者删除数据

  -- 例如以下sql就需要为emp_no创建索引，但是emp_no已经是主键索引就不需要创建了
  UPDATE employees SET first_name = 'Jim' WHERE  = '100001';-- 例如以下sql就需要为first_name创建索引
  DELETE FROM employees WHERE first_name = 'Georgi';
  

• 需要分组、排序的字段，一般需要创建索引。

  -- 例如以下sql就需要为GROUP BY和ORDER BY字段dept_no创建索引
  SELECT dept_no, count( * ) FROM dept_emp GROUP BY dept_no;
  SELECT dept_no, count( * ) FROM dept_emp ORDER BY dept_no;
  

• distinct所使用的字段，一般需要创建索引。

  -- 例如以下sql就需要为first_name字段创建索引
  SELECT DISTINCT(first_name) FROM employees;
  

• 字段的值有唯一性约束，一般需要创建索引。而一些索引本身就可以起到唯一性约束的作用，比如唯一索引、主键索引等

• 对于多表查询，连接的字段应创建索引，且类型务必必保持一致，为了避免隐式转换，隐式转换可能会导致索引无法使用

  -- 查询工号为100001的雇员待过的部门
  -- emp.emp_no和de.emp_no、de.dept_no和d.dept_no的字段类型就需要保持一致，否则就会导致隐式转换，从而可能导致索引无法使用
  SELECTemp.*,d.dept_name 
  FROMemployees empLEFT JOIN dept_emp de ON emp.emp_no = de.emp_noLEFT JOIN departments d ON de.dept_no = d.dept_no 
  WHEREde.emp_no = '100001';
  

不建议创建索引的场景

• where子句里面用不到的字段。因为索引的作用是为了快速定位到需要查询的数据

• 表的记录非常少。因为即使创建了索引对性能影响并不大

• 有大量重复数据，选择性低。因为此时创建索引的作用是不大的，也不建议创建索引

  • 因为索引的选择性越高，查询效率越好，因为可以在查找时过滤更多行，从而提升查询效率

    • 这也是唯一索引比普通索引查询效率好的原因

    • 而如果存在大量重复数据，那么索引的效率也会越低

    • 比如有个人员表，里面的性别字段就不适合创建索引，因为性别字段的值存在大量重复数据，选择性很低。

• 频繁更新的字段，如果创建索引要考虑其索引维护开销

  • 因为在更新或者删除数据的时候，也需要更新索引
  • 如果更新频繁的字段而查询很少的话，是不适合创建索引的，因为每次更新数据都要去维护索引信息

ps：创建索引的原则只是参考，不要死守教条