04_深入浅出索引（上）
04_深入浅出索引（上）
索引的概念
索引的概念：索引是一种数据结构，用于提高数据库查询效率。就像一本书的目录一样，索引可以帮助数据库在大量数据中快速找到需要的数据，减少查询时间和资源消耗。
除了提高查询效率，索引还可以帮助数据库实现唯一性约束、主键约束和外键约束等数据完整性约束。
例如，在一个用户表中，我们可以使用用户ID作为主键，并在ID列上创建一个唯一索引，以保证每个用户ID都是唯一的。
常见索引模型
常见索引模型：索引模型是指索引的数据结构和组织方式。常见的索引模型有哈希表、有序数组和搜索树等。
哈希表：哈希表是一种将键映射到值的数据结构，它通过哈希函数将键转换为数组的下标，然后将值存储在该下标处。
哈希表适用于等值查询场景，例如在一个存储用户信息的表中，我们可以使用用户ID作为哈希表的键，来快速查找某个用户的信息。
有序数组：有序数组是一种按照元素大小顺序排列的数组，它适用于等值查询和范围查询场景。
例如，在一个按照身份证号排序的用户表中，我们可以使用二分法快速查找某个身份证号对应的用户信息。但是，有序数组的更新成本较高，适用于静态存储引擎。
搜索树：搜索树是一种按照元素大小顺序组织的树形结构，它适用于等值查询和范围查询场景。
例如，在一个按照用户ID排序的用户表中，我们可以使用二叉搜索树快速查找某个用户ID对应的用户信息。但是，搜索树的查询效率高，但写入和更新成本高，不适用于大规模数据存储。
扩充例子：在一个电商网站的订单表中，我们可以使用订单ID作为哈希表的键，来快速查找某个订单的信息。在一个按照订单时间排序的订单表中，我们可以使用二分法快速查找某个时间段内的订单信息。在一个按照商品价格排序的商品表中，我们可以使用B树来快速查找某个价格区间内的商品信息。
二叉树虽然是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树，因为索引不仅存在内存中，还要写入磁盘。
为了让查询尽量少地读磁盘，我们需要让查询过程访问尽量少的数据块。因此，我们应该使用“N叉”树来代替二叉树。在“N叉”树中，“N”的大小取决于数据块的大小。
以InnoDB的一个整数字段索引为例，这个“N”大约是1200。当这棵树高为4时，就可以存储1200的3次方个值，这已经达到了17亿。考虑到树根的数据块总是在内存中，一个10亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问3次磁盘。实际上，树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。
扩充阐述：在实际的数据库应用中，磁盘I/O是非常耗时的操作。因此，我们需要尽量减少磁盘I/O的次数，以提高数据库的查询效率。为了实现这个目标，数据库存储引擎通常会采用B树、B+树、R树等数据结构来实现索引。这些数据结构都是基于“N叉”树的结构，能够有效地减少磁盘I/O的次数，提高查询效率。
例如，在一个电商网站的商品表中，我们可以使用商品价格作为B+树的键，来快速查找某个价格区间内的商品信息。B+树在叶子节点上保存了所有数据记录的指针，而非像B树那样在每个节点上都保存数据记录，因此能够减少磁盘I/O的次数，提高查询效率。
总结：为了提高数据库的查询效率，我们需要选择合适的索引模型，并采用相应的数据结构来实现索引。在选择数据结构时，需要考虑具体的查询场景和存储引擎特点。常见的索引模型有哈希表、有序数组和搜索树等，而常用的数据结构有B树、B+树、R树等。通过选择合适的索引模型和数据结构，可以有效地提高数据库的查询效率，降低磁盘I/O的次数，从而提升数据库的整体性能。
数据库底层存储的核心就是基于这些数据模型的。每碰到一个新数据库，我们需要先关注它的数据模型，这样才能从理论上分析出这个数据库的适用场景。
B 树和 B+ 树
B树和B+树都是多路搜索树，是一种常用的数据结构，在数据库、文件系统等领域广泛应用。它们不是二叉树，而是多叉树。
B树和B+树的主要区别在于它们的索引结构和叶子节点的存储方式不同。B树的每个节点都包含键值和指向子节点的指针，而B+树的非叶子节点只包含键值和指向子节点的指针，而所有的数据都存储在叶子节点中。
B树的搜索过程比较复杂，因为需要在非叶子节点和叶子节点之间不断切换，而B+树的搜索过程更加简单，因为只需要在叶子节点中进行搜索。此外，B+树的叶子节点是通过链表相连的，可以方便地进行范围查询和遍历。
因此，B+树通常比B树更适合在数据库中使用，因为它能够更快地进行范围查询和遍历。但是，在某些场景下，B树也可能比B+树更适合使用，例如需要快速插入和删除数据的场景。
InnoDB 的索引模型
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。
InnoDB 使用的是 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的，每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树。
索引类型分为主键索引和非主键索引。
[*]主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。
[*]非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。
举个例子来说，假设我们有一个学生表，其中主键为学生ID。如果我们要查询学号为1001的学生的所有信息，如果使用主键索引，则只需要搜索ID这棵B+树，而如果使用非主键索引，则需要先搜索学号这棵B+树得到ID的值为1001，再到ID索引树搜索一次，这个过程称为回表。
因此，使用主键索引查询可以减少一次搜索，提高查询效率。
在应用中我们应该尽量使用主键查询，以减少查询时间和提高性能。
但是，在实际使用中，我们也需要根据具体情况来选择使用哪种索引类型。例如，如果我们需要查询学生的所有信息，而不仅仅是学号，那么使用主键索引就无法满足我们的需求，这时候就需要使用非主键索引。
InnoDB的索引模型是数据库中非常重要的一个概念，不同的索引类型在查询效率和使用场景上都有着不同的优缺点。我们需要根据具体需求来选择使用哪种索引类型，以提高数据库的性能和效率。
索引维护
索引维护是数据库中非常重要的一部分，它确保了数据的快速查询和排序。
在B+树中，为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。
这个过程中，当插入的数据页已经满了，就需要进行页分裂操作。这个过程会申请一个新的数据页，并将部分数据挪动过去，影响了性能和数据页的利用率。
不过，有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并，这个过程可以认为是分裂过程的逆过程。
另外，对于自增主键的使用场景，我们需要分析哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该。
自增主键的插入数据模式，是递增插入的场景，每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。
而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。
此外，从存储空间的角度来看，如果用身份证号等字符串类型的字段做主键，那么每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值，占用的空间较大。因此，自增主键往往是更合理的选择。
但是，对于只有一个索引且必须是唯一索引的场景，可以直接将这个索引设置为业务字段做主键，避免每次查询需要搜索两棵树。
假设你在设计一个订单系统，其中包含订单的ID、用户ID、商品ID、数量、价格等信息。如果你需要在该系统中快速查找某个订单的信息，可以在订单ID字段上建立一个唯一索引，这样就可以快速查找到该订单的信息。但是，如果你需要根据用户ID或商品ID等信息进行查询，那么就需要在这些字段上建立索引，以保证查询的速度和效率。
在这种情况下，如果使用自增主键作为主键，可以保证数据的有序插入和查询，提高了查询效率。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。此外，自增主键的数据类型通常为整型，占用的存储空间相对较小，可以节省存储空间。
但是，如果你的业务场景需要根据用户ID或商品ID等字段进行频繁的查询和排序，那么就应该考虑将这些字段作为主键。在这种情况下，使用自增主键可能会导致数据的插入顺序与查询顺序不一致，降低查询效率。
因此，在设计主键时，需要根据具体业务场景进行选择。
来源:https://www.cnblogs.com/LuoQi11/p/04_early-simple-index-top-27akdi.html
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