Mysql(一)Mysql底层数据结构

索引底层数据结构

mysql 底层有两种数据结构,B+Tree和Hash

B+Tree

B+树的数据结构已在文章B+树详细说明,mysql默认索引使用就是B+Tree,并且在叶子结点做了双向指针的优化

B树.png

mysql默认设置每个结点的大小为16kb,通过以下sql可查看:

SHOW GLOBAL STATUS like 'Innodb_page_size';

假设每个非叶子结点中的元素所占空间为8字节,指向子结点所占的空间占4字节,则一个结点可以存储的元素为16kb/(8b+4b)=1170个。

假设树的高度为3,叶子结点由于要存储数据,每个元素假设占1kb,则叶子结点可以存放的元素为16个,则这样的一棵高度为3的b+树可存储的数据为1170*1170*16=21907748个。大约2千万+的一张表使用3次IO便可定位到数据位置。

Hash

hash索引对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置,对于只查询一条数据的情况,要比B+Tree 索引更加高效。但无法支持范围查询。这里个人的思考可以用于用户登录等业务,毕竟对于用户校验来说,不可能存在范围查询。

存储引擎

mysql一般使用两种存储引擎MyISAMInnoDB

MyISAM

MyISAM存储引擎的索引文件和数据文件是分离的(非聚集)

MyISAM.png

索引存在MYI文件中,数据存在MYD文件中。在索引文件中,构建的B+树里,叶子结点存储的是数据的磁盘地址,也就是MYD文件中数据的地址。

InnoDB

InnoDB存储引擎的数据文件本身就是B+树组织的一个索引结构文件

InnoDB.png

叶子结点存储的就是完整的数据记录。

对于非主键索引,叶子结点存储的数据是主键。这样可以节省空间和保证一致性。

联合索引

联合索引.png

查找时匹配顺序为name -> age->position,因为索引是基于name -> age->position的排序构建的。

先匹配name字段,匹配到name字段后,再匹配age字段,匹配到age字段后,再匹配posotion字段。

若不按照name -> age->position顺序查询,则索引失效。

# mysql 

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