mysql索引原理之B+/-Tree

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索引，是为了更快的查询数据，查询算法有很多，对应的数据结构也不少，数据库常用的索引数据结构一般为B+Tree。

1、B-Tree

关于B-Tree的官方定义个人觉得比较难懂，通俗一点就是举个例子。假如：一本英文字典，单词+详细解释组成了一条记录，现在需要索引单词，那么以单词为key，单词+详细解释为data，B-Tree就是以一个二元组{key,data}来定义一条记录。如果一个节点有3条记录，那么会有对应的4个指针，用以指向下一个节点。B-Tree是有序且平衡的，所有叶子节点在同一层，即不会出现某个分支层级多，某个分支层级少的情况。

因为B-Tree是有序的，所以它的查找就简单了，先从根节点开始二分查找，找到则返回节点；否则沿着区间指针查找下一个节点。比如，查询false这个单词。

2、B+Tree

与B-Tree不同的是，B+Tree每个节点只有key，没有data；而且叶子节点没有指针。也就是说B+Tree的叶子节点和内节点的数据结构是不一样的。

一般数据库采用的是B+Tree，而且经过了一些优化，比如在叶子节点上增加了顺序访问指针，提高区间查询效率。比如：查询首字母为f~t的所有单词。那么只需查到f开头的第一个单词fabric，然后沿着叶子节点的开始遍历，直到找到最后一个以t开头的单词为止。

简单介绍了B-/+Tree，至于众多数据结构中，为何数据库索引选择BTree，而且选择B+Tree，下面从计算机存储原理方面简单说说。

3、读内存和读磁盘

内存读取和磁盘读取的效率是相差很大的。

简单点说说内存读取，内存是由一系列的存储单元组成的，每个存储单元存储固定大小的数据，且有一个唯一地址。

当需要读内存时，将地址信号放到地址总线上传给内存，内存解析信号并定位到存储单元，然后把该存储单元上的数据放到数据总线上，回传。

写内存时，系统将要写入的数据和单元地址分别放到数据总线和地址总线上，内存读取两个总线的内容，做相应的写操作。

内存存取效率，跟次数有关，先读取A数据还是后读取A数据不会影响存取效率。而磁盘存取就不一样了，磁盘I/O涉及机械操作。

磁盘是由大小相同且同轴的圆形盘片组成，磁盘可以转动(各个磁盘须同时转动)。磁盘的一侧有磁头支架，磁头支架固定了一组磁头，每个磁头负责存取一个磁盘的内容。磁头不动，磁盘转动，但磁臂可以前后动，用于读取不同磁道上的数据。磁道就是以盘片为中心划分出来的一系列同心环(如图标红那圈)。磁道又划分为一个个小段，叫扇区，是磁盘的最小存储单元。

磁盘读取时，系统将数据逻辑地址传给磁盘，磁盘的控制电路会解析出物理地址，即哪个磁道哪个扇区。于是磁头需要前后移动到对应的磁道，消耗的时间叫寻道时间，然后磁盘旋转将对应的扇区转到磁头下，消耗的时间叫旋转时间。所以，适当的操作顺序和数据存放可以减少寻道时间和旋转时间。

为了尽量减少I/O操作，磁盘读取每次都会预读，大小通常为页的整数倍。即使只需要读取一个字节，磁盘也会读取一页的数据(通常为4K)放入内存，内存与磁盘以页为单位交换数据。因为局部性原理认为，通常一个数据被用到，其附近的数据也会立马被用到。

4、检索性能分析

B-Tree：如果一次检索需要访问4个节点，数据库系统设计者利用磁盘预读原理，把节点的大小设计为一个页，那读取一个节点只需要一次I/O操作，完成这次检索操作，最多需要3次I/O(根节点常驻内存)。数据记录越小，每个节点存放的数据就越多，树的高度也就越小，I/O操作就少了，检索效率也就上去了。

B+Tree：内节点只存key，大大滴减少了内节点的大小，那么每个节点就可以存放更多的记录，树的更矮了，I/O操作更少了。所以B+Tree拥有更好的性能。

5、其他索引方式

散列索引：通过HASH来定位的一种索引，这种索引用的较少，通过用于单值查询。InnoDB的自适应索引就是HASH索引。

位图索引：字段值固定且少，比如性别、状态。在同时对多个这样的字段and/or查询时，效率极高，直接按位与/或就可以得到结果了。所以，应用范围局限。