【数据库为什么要设计索引】

    图书馆存了1000W本图书，要从中找到《架构师之路》，一本本查，要查到什么时候去？

    于是，图书管理员设计了一套规则：

        (1)一楼放历史类，二楼放文学类，三楼放IT类…

        (2)IT类，又分软件类，硬件类…

        (3)软件类，又按照书名音序排序…

    以便快速找到一本书。

     与之类比，数据库存储了1000W条数据，要从中找到name=”wzxaini9”的记录，一条条查，要查到什么时候去？

    于是，要有索引，用于提升数据库的查找速度。

【索引结构为什么要设计成树型】

    加速查找速度的数据结构，常见的有两类：

        (1)哈希，例如HashMap，查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(1)；

        (2)树，例如平衡二叉搜索树，查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(lg(n))；

     可以看到，不管是读请求，还是写请求，哈希类型的索引，都要比树型的索引更快一些，那为什么，索引结构要设计成树型呢？

    索引设计成树形，和SQL的需求相关。

    对于这样一个单行查询的SQL需求：

    select * from db where name="wzxaini9";

    确实是哈希索引更快，因为每次都只查询一条记录。

    但是对于排序查询的SQL需求：

        分组：group by

        排序：order by

        比较：<、>

        …

    哈希型的索引，时间复杂度会退化为O(n)，而树型的“有序”特性，依然能够保持O(log(n)) 的高效率，另外InnoDB并不支持哈希索引。

【数据库索引为什么使用B+树】

    为了保持知识体系的完整性，简单介绍下几种树。

一：二叉搜索树

    二叉搜索树，如图，是最为大家所熟知的一种数据结构，就不展开介绍了，它为什么不适合用作数据库索引？

        (1)当数据量大的时候，树的高度会比较高，数据量大的时候，查询会比较慢；

        (2)每个节点只存储一个记录，可能导致一次查询有很多次磁盘IO；

二：B树

    B树，如上图，它的特点是：

        (1)不再是二叉搜索，而是m叉搜索；

        (2)叶子节点，非叶子节点，都存储数据；

        (3)中序遍历，可以获得所有节点；

    B树被作为实现索引的数据结构被创造出来，是因为它能够完美的利用“局部性原理”。

    什么是局部性原理？

    局部性原理的逻辑是这样的：

        (1)内存读写块，磁盘读写慢，而且慢很多；

        (2)磁盘预读：磁盘读写并不是按需读取，而是按页预读，一次会读一页的数据，每次加载更多的数据，如果未来要读取的数据就在这一页中，可以避免未来的磁盘IO，提高效率；

        (3)局部性原理：软件设计要尽量遵循“数据读取集中”与“使用到一个数据，大概率会使用其附近的数据”，这样磁盘预读能充分提高磁盘IO；

    B树为何适合做索引？

        (1)由于是m分叉的，高度能够大大降低；

        (2)每个节点可以存储j个记录，如果将节点大小设置为页大小，例如4K，能够充分的利用预读的特性，极大减少磁盘IO；

三：B+树

    B+树，如图，仍是m叉搜索树，在B树的基础上，做了一些改进：

        (1)非叶子节点不再存储数据，数据只存储在同一层的叶子节点上；

        (2)叶子之间，增加了链表，获取所有节点，不再需要中序遍历；

    这些改进让B+树比B树有更优的特性：

        (1)范围查找，定位min与max之后，中间叶子节点，就是结果集，不用中序回溯；

        (2)叶子节点存储实际记录行，记录行相对比较紧密的存储，适合大数据量磁盘存储；非叶子节点存储记录的PK，用于查询加速，适合内存存储；

        (3)非叶子节点，不存储实际记录，而只存储记录的KEY的话，那么在相同内存的情况下，B+树能够存储更多索引；

    最后，量化说下，为什么m叉的B+树比二叉搜索树的高度大大大大降低？

    大概计算一下：

        (1)局部性原理，将一个节点的大小设为一页，一页4K，假设一个KEY有8字节，一个节点可以存储500个KEY，即j=500

        (2)m叉树，大概m/2<= j <=m，即可以差不多是1000叉树

        (3)那么假设：

            一层树：1个节点，1*500个KEY，大小4K

            二层树：1000个节点，1000*500=50W个KEY，大小1000*4K=4M

            三层树：1000*1000个节点，1000*1000*500=5亿个KEY，大小1000*1000*4K=4G

    可以看到，存储大量的数据（5亿），并不需要太高树的深度（高度3），索引也不是太占内存（4G）。

【总结】

    数据库索引用于加速查询

    虽然哈希索引是O(1)，树索引是O(log(n))，但SQL有很多“有序”需求，故数据库使用树型索引

    InnoDB不支持哈希索引

    数据预读的思路是：磁盘读写并不是按需读取，而是按页预读，一次会读一页的数据，每次加载更多的数据，以便未来减少磁盘IO

    局部性原理：软件设计要尽量遵循“数据读取集中”与“使用到一个数据，大概率会使用其附近的数据”，这样磁盘预读能充分提高磁盘IO

    数据库的索引最常用B+树：

        (1)很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读；

        (2)很低的树高度，能够存储大量数据；

        (3)索引本身占用的内存很小；

        (4)能够很好的支持单点查询，范围查询，有序性查询；