Why do B and B+ tree are good for MySQL index

2018/08/30 Database

数据库索引-B树 VS B+树

二叉搜索树为什么不适合作数据库索引:

  • 数据量大的时候,数的高度会比较高,查询的时候会比较慢
  • 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

B树的特点:

  • 不是二叉搜索树,而是m叉搜索树,一个节点可以存n个记录,这样大大降低了树的高度。比如一个节点可以存100个记录,则高度为3的数可以存至少100w个记录
  • 叶子节点,非叶子节点都存储数据
  • 通过中序遍历可以忽的所有节点

B数适合做索引:

  • m叉分数,高度可以大大降低
  • 每个节点可以存储n个记录,如果将节点大小设置为页4K大小,能够充分的利用预读的特性,极大减少磁盘IO

局部性原理(磁盘预读)

  • 内存读写快,磁盘读写慢很多,可以说不在一个数量级
  • 磁盘预读: 磁盘读写并不是按需读取,而是按页预读(一页数据一般是4K),一次会读一页的数据,每次加载更多的数据,如果未来要读的数据就在这一页中,可以较少未来的磁盘IO,从之前读取的数据中拿到需要的数据,提高效率
  • 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+树的特点:

  • 是在B树的基础上进行的升级改造,继承了B树的优点
  • 非叶子节点不再存储数据,数据只存在同一层的叶子节点上
  • 叶子之间,增加了链表,获取所有节点的时候不再需要中序遍历,链表直接遍历效率提升

B+树比B树更优的特性:

  • 范围查找, 定位min和max之后,中间叶子节点就是结果集,不用中序回朔。范围查找在SQL中用的很多,这是B+树比B树的最大优势
  • 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
  • 非叶子节点不存储实际记录,而只存储记录的KEY,那么在相同内存的情况下,B+数能够存储更多的所有

存储例子:

(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:

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

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)

B+树对于数据库索引的优点:

  1. 很适合磁盘存储,能够充分利用局部性原理,磁盘预读;

  2. 树高度可以很低,却能够存储大量数据;

  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;

Search

    Table of Contents