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MySQL索引为什么用B+树

2020-11-04  本文已影响0人  Djbfifjd

一、InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据

约 2 千万。为什么?这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从 InnoDB 索引数据结构、数据组织方式说起。

计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比今天进行现金的流通最小单位是一毛。在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是 512 字节,而文件系统(例如 XFS/EXT4)的最小单元是块,一个块的大小是 4K。InnoDB 存储引擎也有自己的最小储存单元——页(Page),一个页的大小是 16K。

文件系统中一个文件大小只有 1 个字节,但不得不占磁盘上 4KB 的空间。 InnoDB 的所有数据文件(后缀为 ibd 的文件)大小始终都是 16384(16K)的整数倍。 磁盘扇区、文件系统、InnoDB 存储引擎都有各自的最小存储单元。

在 MySQL 中 InnoDB 页的大小默认是 16K,当然也可以通过参数设置:

mysql> show variables like 'innodb_page_size'; 
+------------------+-------+ 
| Variable_name | Value | 
+------------------+-------+ 
| innodb_page_size | 16384 | 
+------------------+-------+ 
1 row in set (0.00 sec) 

数据表中的数据都是存储在页中的,所以一个页中能存储多少行数据呢?假设一行数据的大小是 1K,那么一个页可以存放 16 行这样的数据。如果数据库只按这样的方式存储,那么如何查找数据就成为一个问题。因为不知道要查找的数据存在哪个页中,也不可能把所有的页遍历一遍,那样太慢了。所以用 B+ 树的方式组织这些数据,如下图所示:

先将数据记录按主键进行排序,分别存放在不同的页中(为了便于理解这里一个页中只存放 3 条记录,实际情况可以存放很多)。除了存放数据的页以外,还有存放键值+指针的页,如图中 page number=3 的页,该页存放键值和指向数据页的指针,这样的页由 N 个键值+指针组成。当然它也是排好序的。这样的数据组织形式,称为索引组织表。现在来看下,要查找一条数据,怎么查?如:

select * from user where id=5;

这里 id 是主键,通过这棵 B+ 树来查找,首先找到根页,你怎么知道 user 表的根页在哪呢?

其实每张表的根页位置在表空间文件中是固定的,即 page number=3 的页。找到根页后通过二分查找法,定位到 id=5 的数据应该在指针 P5 指向的页中,那么进一步去 page number=5 的页中查找,同样通过二分查询法即可找到 id=5 的记录:

5 zhao2 27 

小结:

那么回到开始的问题,通常一棵B+树可以存放多少行数据?

这里先假设 B+ 树高为 2,即存在一个根节点和若干个叶子节点,那么这棵 B+ 树的存放总记录数为:根节点指针数*单个叶子节点记录行数。单个叶子节点(页)中的记录数为 16K/1K=16。(这里假设一行记录的数据大小为 1K,实际上现在很多互联网业务数据记录大小通常就是 1K 左右)。

那么现在需要计算出非叶子节点能存放多少指针?其实这也很好算,假设主键 ID 为 bigint 类型,长度为 8 字节,而指针大小在 InnoDB 源码中设置为 6 字节,这样一共 14 字节。一个页中能存放多少这样的单元,其实就代表有多少指针,即 16384/14=1170。由此可以算出一棵高度为 2 的 B+ 树,能存放1170*16=18720条这样的数据记录。同理一个高度为 3 的 B+ 树可以存放:1170*1170*16=21902400条这样的记录。所以 InnoDB 中 B+ 树高度一般为 1-3 层,它就能满足千万级的数据存储。

在查找数据时一次页的查找代表一次 IO,所以通过主键索引查询通常只需要 1-3 次 IO 操作即可查找到数据。

二、怎么得到 InnoDB 主键索引 B+ 树的高度

在 InnoDB 的表空间文件中,约定 page number 为 3 的代表主键索引的根页,而在根页偏移量为 64 的地方存放了该 B+ 树的 page level。

如果 page level 为 1,树高为 2,page level 为 2,则树高为 3。即 B+ 树的高度=page level+1。下面将从实际环境中尝试找到这个 page level。

在实际操作之前,你可以通过 InnoDB 元数据表确认主键索引根页的 page number 为 3,你也可以从《InnoDB 存储引擎》这本书中得到确认:

SELECT 
b.name, a.name, index_id, type, a.space, a.PAGE_NO 
FROM 
information_schema.INNODB_SYS_INDEXES a, 
information_schema.INNODB_SYS_TABLES b 
WHERE 
a.table_id = b.table_id AND a.space <> 0; 
执行结果:

可以看出数据库 dbt3 下的 customer 表、lineitem 表主键索引根页的 page number 均为 3,而其他的二级索引 page number 为 4。

下面对数据库表空间文件做想相关的解析:

因为主键索引 B+ 树的根页在整个表空间文件中的第 3 个页开始,所以可以算出它在文件中的偏移量:16384*3=49152(16384 为页大小)

另外根据《InnoDB 存储引擎》中描述在根页的 64 偏移量位置前 2 个字节,保存了 page level 的值。

因此想要的 page level 的值在整个文件中的偏移量为:16384*3+64=49152+64=49216,前 2 个字节中。

接下来用 hexdump 工具,查看表空间文件指定偏移量上的数据:

这三张表的数据量如下:

三、总结

lineitem 表的数据行数为 600 多万,B+ 树高度为 3,customer 表数据行数只有 15 万,B+ 树高度也为 3。可以看出尽管数据量差异较大,这两个表树的高度都是 3。换句话说这两个表通过索引查询效率并没有太大差异,因为都只需要做 3 次 IO。

那么如果有一张表行数是一千万,那么它的 B+ 树高度依旧是 3,查询效率仍然不会相差太大。region 表只有 5 行数据,当然它的 B+ 树高度为 1。

为什么 MySQL 的索引要使用 B+ 树而不是其他树形结构,比如 B 树?因为 B 树不管叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致在非叶子节点中能保存的指针数量变少(有些资料也称为扇出)。指针少的情况下要保存大量数据,只能增加树的高度,导致 IO 操作变多,查询性能变低。

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