1. 索引概念

1.1 什么是索引

• 例子
  当我们看一本书时，目录就相当于对照表，通过目录可以快速找到要看的内容。
• 拓展
  索引就相当于书的目录。
  • 索引是有序的
  • 索引在计算机领域中是一种数据结构

1.2 索引的作用

主要用于提高查询效率。

例子：

• 磁盘索引：

  • 帮助 CPU 读数据时，提高内存和磁盘置换数据效率。
  • 降低磁盘 IO

• 数据库索引：

  • 提高数据查询速度。
  • 降低数据库的IO

1.3 索引存放位置

一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此无论磁盘索引还是数据库索引往往是存储在磁盘上的文件中的（可能存储在单独的索引文件中，也可能和数据一起存储在数据文件中）。

2. 能做索引的数据结构

做索引首先要查询效率高，其次磁盘 IO 要少才是最佳选择。

2.1 链表

• 链表并不适合做索引。因为查询效率太低了。
  原因：
  • 因为索引是有顺序的，故链表检索时间复杂度是 O(n)。
    思考下查询效率更高的二分查找才是更好的索引选择。故树形结构更适合做索引。

2.2 树

下文分析都是以树为数据结构阐述的。

2.2.1 树做索引前置知识

• 索引（树）保存数据的方式一般有两种：

  1. 数据区保存 键 对应保存数据的具体内容，这意味着随着节点增多，加载进入内存的数据量会特别大。
  2. 数据区保存 键 对应真正保存数据的磁盘地址，这意味着，只要加载到的不是真正的键时，内存就不会增特别大。

• 通过索引（树）查找数据的过程

  1. 加载根节点进入内存
  2. 比较节点 键值 ，若未命中继续加载下一节点
     • 此处若节点保存的是真实数据，那么每次多加载一个节点，会进行一次磁盘 IO，同时会让内存增大，增大大小（较大） = 整个索引节点大小（包含 键、真实数据大小等）
     • 此处若节点保存的是真实数据的地址，那么每次多加载一个节点，会进行一次磁盘 IO，同时会让内存增大，增大大小（较小） = 整个索引节点大小（不包含真实数据大小）
  3. 若命中，则将对应数据加载给操作系统

2.2.1 二叉树

• 二叉树查找时间复杂度O(log2(n))。
• 但是如下图二叉树可能出现 链表的结构，那么查询效率还是很低，故也不适合。
  

2.2.2 平衡二叉树

如红黑树等。

• 平衡二叉树很好的解决了二叉树的线性链表结构问题。
• 但仍有问题：
  1. 因为结构问题，当数据量很大时候，就会造成树的深度是很大。
     如果查找的数据在根节点还好，如果在叶子结点，就会造成多次 IO。而 IO 是比较耗时的。
  2. 每个节点存储的数据内容太少，没有很好的利用操作系统和磁盘的数据交换特性。也没有利用好磁盘 IO 的预读能力。
     • 扩展
       操作系统和磁盘之间的一次数据交换是以页为单位的。
       一页大小为 4K，即一次 IO 操作系统会将 4K（整倍数）的数据加载到内存中。
       但是二叉树每个节点值保存了一个关键字，一个数据区，两个子节点的引用，并不能填满 4K 的内容。辛辛苦苦的一次IO操作，只加载了一个关键字。
       所以平衡二叉树也并不适合做索引。

2.2.3 多路平衡查找树–B Tree

B Tree/B-Tree 概念参考链接

• B Tree 和 B+ Tree 都满足查询效率高，且能减少磁盘 IO 的特性。

  1. 为什么查询效率高
     二分查找，效率很高。
  2. 为什么能减少磁盘 IO
     • 由前文知，加载一个节点会进行一次磁盘 IO。
     • 若进行一次 IO （即加载一个节点）
       1. 假设一次 IO 将一个节点（16K）内容加载进内存。
       2. 同时假设关键字类型为 int，即 4 字节，若每个关键字对应的数据区也为 4 字节，不考虑子节点引用的情况下，则每个节点大约能够存储（16 * 1000）/ 8 = 2000 个关键字，共 2001 个路数。
       • 对于 平衡二叉树，三层高度，最多可以保存 7 个关键字
       • 而对于这种有 2001 路的B树，三层高度能够搜索的关键字个数远远的大于二叉树，且只进行了一次 IO （减少磁盘 IO 的点）。

• 注意：
  B Tree 保证树的平衡的过程中，每次关键字的变化，都会导致结构发生很大的变化，这个过程是特别浪费时间的，所以创建索引一定要创建合适的索引，而不是把所有的字段都创建索引，创建冗余索引只会在对数据进行新增，删除，修改时增加性能消耗。

• B Tree 的应用
  B树主要应用于文件系统以及部分数据库索引，如MongoDB。

2.2.4 多路平衡查找树–B+ Tree

B+ Tree 是 B Tree 的变形。

• B+ Tree 和 B Tree 主要区别

  1. B+Tree是B TREE的变种，B -TREE能解决的问题，B+TREE也能够解决（ 降低树的高度，增大节点存储数据量）
  2. B+ Tree 的关键字全部存放在叶子节点中，非叶子节点用来做索引 。故 B+TREE 磁盘读写能力更强。
  3. B+ Tree 的叶子节点有一个双向链表。可以加快范围查询。故 B+Tree扫库和扫表能力更强（通过叶子节点的双链表）。
     • 正是这个特性决定了 B+树 更适合用来存储外部数据
     • 加快范围查询例子
       假如我找前100条数据，那么我找到第一条叶子节点的数据就可以从叶子节点直接向后取100个数据即可，不用再从根节点向下寻找

• B+ Tree 的应用：
  大部分关系型数据库索引是使用 B+ Tree 实现。

  • 数据库索引采用 B+树 的主要原因是 B树在提高了磁盘 IO 性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。正是为了解决这个问题，B+ 树应运而生。B+ 树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作（或者说效率太低）

4. 磁盘索引

要想深入理解磁盘索引，肯定要了解操作系统的文件系统。

4.1 了解磁盘结构及读取机制

4.1.1 磁盘结构图示

• 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，很明显，如果每次读写都以这么小为单位，那这读写的效率会非常低。磁盘一次读多少通过操作系统实现。

• 磁盘读取数据步骤（此处简述，可能不完全准确，详细自行查找资料）：

  1. 当需要从磁盘读取数据时，系统会将数据逻辑地址传给磁盘，磁盘的控制电路按照寻址逻辑将逻辑地址翻译成物理地址，即确定要读的数据在哪个磁道，哪个扇区。
  2. 接着需要寻道，
  3. 寻道后，需要旋转到指定扇区
  4. 最后读出数据。

4.1.2 磁盘块

• 磁盘块是一个虚拟概念，相较于文件系统而衍生出的概念。
• 也就是说 磁盘块 是 文件系统操作磁盘的最小单位。
• 一般磁盘块的大小是扇区的整数倍，目的是加快磁盘 IO 效率。

4.1.3 详解–内存页 和 块啥关系

• 页
  是 操作系统（即 CPU）和内存交互的一个虚拟单位。
  操作系统 和 内存使用的是 页的相关映射。
  内存页–参考链接
• 块
  块是 磁盘 和 内存交互的一个虚拟单位。
  也就是内存读取磁盘上数据时才用到磁盘索引。

4.2 了解文件系统

参考链接

4.2.1 什么是文件系统

文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统，说简单点，就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中，因为即使计算机断电了，磁盘里的数据并不会丢失，所以可以持久化的保存文件。

4.2.2 文件系统类型

文件系统的基本数据单位是文件，它的目的是对磁盘上的文件进行组织管理，那组织的方式不同，就会形成不同的文件系统。

4.2.3 文件系统示例–Linux 文件系统

Linux 最经典的一句话是：「一切皆文件」，不仅普通的文件和目录，就连块设备、管道、socket 等，也都是统一交给文件系统管理的。

• Linux 文件系统会为每个文件分配两个数据结构：

  1. 索引节点（index node）
     用来记录文件的元信息。

     • 元信息包括 比如 inode 编号、文件大小、访问权限、创建时间、修改时间、数据在磁盘的位置等等。
     • 索引节点是文件的唯一标识，它们之间一一对应，也同样都会被存储在硬盘中，所以索引节点同样占用磁盘空间。
     • 为了加速文件的访问，通常会把索引节点加载到内存中。

  2. 目录项（directory entry）
     用来记录文件的名字、索引节点指针以及与其他目录项的层级关联关系。
     多个目录项关联起来，就会形成目录结构，但它与索引节点不同的是，目录项是由内核维护的一个数据结构，不存放于磁盘，而是缓存在内存。

     • 目录项包含两种，一种是文件 一种是目录。

  3. 拓展

     • 目录项和索引节点的关系是多对一，也就是说，一个文件可以有多个别字。比如，硬链接的实现就是多个目录项中的索引节点指向同一个文件。
     • 目录也是文件，也是用索引节点唯一标识，和普通文件不同的是，普通文件在磁盘里面保存的是文件数据，而目录文件在磁盘里面保存子目录或文件。
     • 目录项和目录不是一个东西
       • 区别
         目录是个文件，持久化存储在磁盘，
         而目录项是内核一个数据结构，缓存在内存。
       • 目录作用
         如果查询目录频繁从磁盘读，效率会很低，所以内核会把已经读过的目录用目录项这个数据结构缓存在内存，下次再次读到相同的目录时，只需从内存读就可以，大大提高了文件系统的效率。

• 文件系统和磁盘联系

  1. 磁盘扇区和文件系统块的关系

     • 磁盘最小存储单位是 扇区

     • 文件系统最小单位是 逻辑块（在linux系统中称为块，在windows系统中称为簇）

       • 通俗的来讲，在Windows下如NTFS等文件系统中叫做簇；在Linux下如Ext4等文件系统中叫做块（block）。
       • 块的大小一般在硬盘格式化时被指定。如果块的大小设置为4K，那么磁盘要读取8个扇区之后，才将数据块传给操作系统。 这将大大提高了磁盘的读写的效率。

     • 文件系统把多个扇区组成了一个逻辑块，每次读写的最小单位就是逻辑块（数据块）

  2. 了解磁盘分区
     一个磁盘可以分很多区，如 A盘、B盘…等等。

  3. 磁盘分区的格式化

     • 作用
       这个过程就是给磁盘分区写入文件系统结构。经过格式化，写入文件系统后，才能被操作系统识别，才能够正常的写入与读出数据，正常使用。

     • 和文件系统的关系
       文件系统有不同的格式，可以在同一块物理硬盘的不同分区，分别选择不同的文件系统。

     • 磁盘分区格式化过程
       磁盘进行格式化的时候，会被分成三个存储区域，分别是超级块、索引节点区和数据块区。

       • 超级块，用来存储文件系统的详细信息，比如块个数、块大小、空闲块等等。 当文件系统挂载时进入内存；
       • 索引节点区，用来存储索引节点； 当文件被访问时进入内存。
       • 数据块区，用来存储文件或目录数据；

4.3 磁盘预读

• 磁盘存取劣势
  由前文知，由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘存取速度远远小于主存存取速度。
• 如何降低磁盘存取劣势–预读
  • 因此为了提高磁盘存取效率，要尽量减少磁盘 I/O。
    • 为了达到这个目的（减少磁盘 I/O），磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。
      由于磁盘顺序读取的效率很高（不需要寻道时间，只需很少的旋转时间），因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高 I/O 效率。
  • 预读利用的依据是 计算机科学中著名的局部性原理（如下）：
    1. 当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。
    2. 程序运行期间所需要的数据通常比较集中。

4.4 了解操作系统读取数据流程

• 流程
  1. 操作系统运行时若发现数据确实，则触发一次缺页中断。
  2. 缺页后系统会从磁盘中读取一个完整的页面（一般为 4 KB），并将其加载到主存中
     • 硬盘的最小读写单位是块（一般为512字节），而不是页。
       如果一个页面跨多个块，那么为了读取完整的页面，系统可能需要多次磁盘IO操作。
       • 例子
         假设一页（4 KB）包含 8个块，每个块大小为 512 字节。当需要从磁盘中读取某个页面时，如果该页面正好被分布在连续的8个块中，那么只需要进行一次磁盘 IO 来读取整个页面。但是，如果该页面跨越了两个或多个块组，那么可能需要进行多次磁盘 IO 来读取完整的页面。

4.5 磁盘索引

磁盘索引 一般为 B Tree的应用就在 内存 和 磁盘 交互时用到。