逐层剥开索引结构，揭开MySQL选用B+树背后的秘密
2023-10-22 15:39:11
索引，是数据库系统中必不可少的加速工具，它能够快速地查找数据，减少查询时间。MySQL作为一款备受欢迎的数据库系统，其索引结构的设计尤为引人注目。MySQL索引结构采用B+树，这可不是无缘无故的。
B+树是一种多路搜索树，它具有以下特点：
- 每个节点包含多个和指针。
- 所有叶子节点在同一层。
- 非叶节点的关键字是其子节点关键字的最大值。
这些特点使得B+树非常适合作为索引结构，主要有以下几个原因：
- 查询速度快： B+树采用多路搜索，一次磁盘IO可以读取多个关键字，查询速度非常快。
- 插入和删除速度快： B+树的叶子节点是顺序存储的，插入和删除数据时，只需要修改叶子节点，无需修改非叶节点。
- 空间利用率高： B+树的每个节点都可以存储多个关键字，空间利用率非常高。
MySQL中，索引可以分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引是指索引的关键字是表的主键，非聚集索引是指索引的关键字不是表的主键。
聚集索引和非聚集索引的区别在于，聚集索引的叶子节点存储的是整行数据，而非聚集索引的叶子节点只存储的是主键值。
当我们进行查询时，如果使用的是聚集索引，那么只需要访问一次磁盘就可以获得整行数据。如果使用的是非聚集索引，那么需要先访问一次磁盘获取主键值，然后再去访问一次磁盘获取整行数据。
因此，聚集索引的查询速度要比非聚集索引的查询速度快。
在MySQL中，B+树是默认的索引结构。这是因为B+树具有查询速度快、插入和删除速度快、空间利用率高等优点。
在实际应用中，B+树被广泛用于各种数据库系统中，不仅是MySQL，Oracle、SQL Server、PostgreSQL等数据库系统也采用了B+树作为索引结构。
下面，我们以范围查询、等值查询和前缀查询为例，具体展示B+树在MySQL中的实际运作。
范围查询
范围查询是指查询某个范围内的所有数据。例如，我们想查询表中所有年龄在18岁到25岁之间的学生。
使用B+树索引，我们可以通过以下步骤进行查询：
- 从根节点开始，找到第一个大于或等于18的关键字。
- 沿着这个关键字指向的指针，找到其子节点。
- 在子节点中，找到第一个大于或等于25的关键字。
- 沿着这个关键字指向的指针，找到其子节点。
- 这个子节点就是包含所有年龄在18岁到25岁之间的学生数据的叶子节点。
等值查询
等值查询是指查询某个特定值的数据。例如，我们想查询表中所有年龄为20岁的学生。
使用B+树索引，我们可以通过以下步骤进行查询：
- 从根节点开始，找到等于20的关键字。
- 沿着这个关键字指向的指针，找到其子节点。
- 这个子节点就是包含所有年龄为20岁的学生数据的叶子节点。
前缀查询
前缀查询是指查询某个特定前缀的数据。例如，我们想查询表中所有名字以“张”开头的学生。
使用B+树索引，我们可以通过以下步骤进行查询：
- 从根节点开始，找到第一个大于或等于“张”的关键字。
- 沿着这个关键字指向的指针，找到其子节点。
- 在子节点中，找到第一个大于或等于“张”的关键字。
- 沿着这个关键字指向的指针，找到其子节点。
- 这个子节点就是包含所有名字以“张”开头的学生数据的叶子节点。
通过上面的例子，我们可以看到，B+树在MySQL中有着非常重要的作用。它可以大幅度提高查询速度，从而提高数据库的整体性能。
