【小米的技術(shù)分享】數(shù)據(jù)庫索引原理與底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)解析
大家好，我是小米。今天我們來探討一下數(shù)據(jù)庫索引原理以及底層索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，同時(shí)還會(huì)介紹葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的內(nèi)容以及索引失效的情況。廢話不多說，讓我們開始吧！
IO操作與索引
首先，我們先來了解一下IO操作對(duì)于數(shù)據(jù)庫索引的影響。IO（Input/Output）操作是指從磁盤中讀取或?qū)懭霐?shù)據(jù)的過程。IO操作是數(shù)據(jù)庫性能的瓶頸之一，因?yàn)橄鄬?duì)于內(nèi)存來說，磁盤的讀寫速度較慢，每次進(jìn)行IO操作都需要耗費(fèi)時(shí)間和資源。因此，在數(shù)據(jù)庫中，我們希望盡量減少IO操作的次數(shù)，以提高數(shù)據(jù)庫的性能。而索引在這方面扮演了非常重要的角色。
讀取次數(shù)少且讀取量少是優(yōu)化IO操作的核心目標(biāo)。為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，我們可以采用分塊讀取和局部性原理。
分塊讀?。?/strong>將磁盤上的數(shù)據(jù)劃分為若干塊，每次讀取一塊數(shù)據(jù)，減少了單次IO操作的數(shù)據(jù)量。這樣做的好處是，如果我們只需要查詢某個(gè)塊中的數(shù)據(jù)，就不需要讀取整個(gè)表或索引的數(shù)據(jù)，從而減少了IO操作次數(shù)。
局部性原理：局部性原理是指在某一次IO操作中，很有可能會(huì)連續(xù)讀取到相鄰的數(shù)據(jù)塊。這是因?yàn)閿?shù)據(jù)庫索引的數(shù)據(jù)通常是按照一定的順序存儲(chǔ)在磁盤上的。當(dāng)我們查詢某個(gè)索引時(shí)，由于數(shù)據(jù)的有序性，磁盤預(yù)讀機(jī)制會(huì)幫助我們預(yù)先將相鄰的數(shù)據(jù)塊讀入內(nèi)存，提高查詢效率。
底層索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
接下來，我們來了解一下底層索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在數(shù)據(jù)庫中，常見的底層索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有B+樹、二叉樹、AVL樹、紅黑樹以及B樹等。
B+樹：B+樹是最常用的底層索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一。它是一種平衡的多路搜索樹，具有較好的查詢性能。B+樹的特點(diǎn)是，所有數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在葉子節(jié)點(diǎn)上，而非葉子節(jié)點(diǎn)只用于索引。這樣做的好處是，可以減少IO操作的次數(shù)。B+樹的葉子節(jié)點(diǎn)通過指針連接起來，形成一個(gè)有序鏈表，方便范圍查詢。
二叉樹：二叉樹是一種常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但在數(shù)據(jù)庫索引中使用較少。它的特點(diǎn)是每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多有兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)，通過比較節(jié)點(diǎn)值決定向左子樹還是右子樹進(jìn)行搜索。由于二叉樹的查詢性能相對(duì)較低，因此在實(shí)際應(yīng)用中較少使用。
AVL樹：AVL樹是一種自平衡的二叉搜索樹，它的特點(diǎn)是任意節(jié)點(diǎn)的左子樹和右子樹的高度差不超過1。通過保持樹的平衡性，AVL樹可以在插入和刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)進(jìn)行自動(dòng)平衡，從而保證較好的查詢性能。
紅黑樹：紅黑樹是一種自平衡的二叉搜索樹，它通過在普通的二叉搜索樹上增加額外的紅黑節(jié)點(diǎn)規(guī)則來保持平衡。紅黑樹具有較好的平衡性能，因此在某些數(shù)據(jù)庫索引中會(huì)使用。
B樹：B樹是一種多路搜索樹，與B+樹類似，但B樹的非葉子節(jié)點(diǎn)也存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。B樹通過調(diào)整節(jié)點(diǎn)的大小和子節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)。B樹常用于文件系統(tǒng)等需要頻繁進(jìn)行磁盤IO操作的場(chǎng)景。
葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的內(nèi)容
對(duì)于B+樹而言，葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是具體的索引數(shù)據(jù)。也就是說，葉子節(jié)點(diǎn)包含了索引的鍵值和對(duì)應(yīng)的指針或數(shù)據(jù)地址。當(dāng)我們進(jìn)行查詢操作時(shí)，數(shù)據(jù)庫會(huì)從根節(jié)點(diǎn)開始，根據(jù)鍵值在B+樹中進(jìn)行搜索，直到找到葉子節(jié)點(diǎn)，然后根據(jù)指針或數(shù)據(jù)地址獲取具體的數(shù)據(jù)。
索引失效的情況
最后，我們來看一下索引失效的情況。索引失效通常指的是數(shù)據(jù)庫查詢時(shí)無法使用索引進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)定位，從而導(dǎo)致性能下降。以下是一些常見的索引失效情況：
條件不符合索引的使用：如果查詢條件不符合索引的定義，數(shù)據(jù)庫無法使用索引進(jìn)行定位，會(huì)導(dǎo)致索引失效。例如，如果我們?cè)谝粋€(gè)整型字段上建立了索引，但查詢條件中使用了字符串比較，索引就無法發(fā)揮作用。
使用了函數(shù)或運(yùn)算符：在查詢條件中使用函數(shù)或運(yùn)算符可能導(dǎo)致索引失效。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫無法在索引樹中執(zhí)行這些函數(shù)或運(yùn)算符操作，所以無法使用索引進(jìn)行定位。
數(shù)據(jù)分布不均勻：如果數(shù)據(jù)分布不均勻，即某些值的重復(fù)率非常高，索引的選擇性就會(huì)降低，導(dǎo)致索引失效。在這種情況下，數(shù)據(jù)庫可能選擇全表掃描而不是使用索引。
索引列參與計(jì)算：如果索引列參與了計(jì)算操作，比如進(jìn)行加減乘除運(yùn)算，索引也會(huì)失效。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫無法直接在索引樹中進(jìn)行這些計(jì)算操作。
總結(jié)
通過本文的介紹，我們了解了數(shù)據(jù)庫索引的原理和底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。我們知道了IO操作對(duì)于索引的重要性，以及如何通過分塊讀取和局部性原理來優(yōu)化IO性能。同時(shí)，我們也了解了B+樹、二叉樹、AVL樹、紅黑樹和B樹等常見的底層索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。另外，我們還了解了葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的內(nèi)容以及索引失效的情況。希望通過這篇文章的分享，能夠幫助大家更好地理解數(shù)據(jù)庫索引的原理與底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
END
如果你對(duì)這個(gè)話題還有更多疑問或者想要深入了解，歡迎留言討論，我會(huì)盡力解答。感謝大家的閱讀和支持！
如有疑問或者更多的技術(shù)分享，歡迎關(guān)注我的微信公眾號(hào)“知其然亦知其所以然”！
