常見的索引模型淺析

今天你做題了嗎發表於2020-06-26
索引模型

索引的出現是為了提高資料庫查詢的效率，就像書的目錄一樣。InnoDB儲存引擎支援雜湊索引

  • 自適應雜湊索引(AHI)

    雜湊表是一種常見的資料結構，即通過雜湊演算法計算出一個數字在表中的位置，並將數字存入該表。雜湊索引就是通過雜湊表來實現的，一般情況下查詢時間複雜度為O(1)。InnoDB會監控對錶上各索引頁的查詢，會自動根據訪問的頻率和模式為某些熱點頁建立雜湊索引，所以又叫自適應雜湊索引，訪問模式一樣指查詢的條件一樣。

    比如我們維護一張身份證資訊和使用者姓名的表，需要根據身份證號查詢姓名，雜湊索引大概是這樣的：

    雜湊索引適合只有等值查詢的場景，例如select * from T where index_col = '##'。雜湊索引是無序的，如果需要區間查詢，那就要把所有資料掃描一遍。

  • 有序陣列索引

    有序陣列在等值查詢和區間查詢場景中效率都很高，同樣用上面的表舉例，索引大概是這樣的：

    要查詢某條資料或者區間的時候，使用二分法時間複雜度為O(logN)。但如果需要在中間更新資料時，那麼

    就要移動後面所有的資料。有序陣列索引只適用於靜態儲存引擎，比如儲存2019年度學校所有學生資訊。

  • B+樹索引

    B+樹是為磁碟或其他直接存取輔助裝置設計的一種平衡查詢樹。下面是一顆高度為2的B+樹：

    所有記錄都在葉子結點上順序存放，葉子結點通過指標相連。

    B+樹索引就是B+樹在資料庫中的實現，B+索引在資料庫中具有高扇出性，在資料庫中B+樹的高度一般為2~4層。查詢某一鍵值的行記錄時最多隻需要2~4次IO。以InnoDB的一個整數字段索引為例，這顆B+樹大概是1200叉樹。樹高度為4的時候就可以存1200的3次方個值，大概為17億。考慮到樹根的資料塊總是在記憶體中，一個10億行的表上一個整數字段的索引，查詢一個值最多隻需要訪問3次磁碟。

    在InnoDB儲存引擎中，表是根據主鍵順序存放的。根據葉子結點內容，B+樹索引又分為聚簇索引和輔助索引。

    • 聚簇索引

      按照每張表的主鍵構造一顆B+樹，葉子結點存放的是整張表的行記錄資料，也將聚簇索引的葉子結點稱為資料頁。

    • 輔助索引

      葉子結點的內容是主鍵的值。

    我們用一個例子來說明上面的概念，建立一張表，在欄位k上有索引：

    create table T(
    id int primary key, 
    k int not null, 
    name varchar(16),
    index (k))engine=InnoDB;

    表中R1~R5的(ID,k)值分別為(100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5)和(600,6)，兩顆B+樹如下，可以明顯看到這兩個顆樹的區別。

    使用普通索引查詢時，例如 select * from T where k = 2，需要先搜尋k索引樹，得到ID的值為200；再到ID索引搜尋一次。這個過程就叫做回表，非主鍵索引查詢需要多搜尋一棵樹。

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