【Mysql】一篇博客搞懂Mysql索引、全面剖析底层结构（建议收藏）

news2025/2/25 12:01:55

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🌈欢迎来到Mysql专栏
🙋🏾‍♀️作者介绍：前PLA队员 目前是一名普通本科大三的软件工程专业学生
🌏IP坐标：湖北武汉
🍉 目前技术栈：C/C++、Linux系统编程、计算机网络、数据结构、Mysql、Python（目前在学）
🍇 博客介绍：通过分享学习过程，加深知识点的掌握，也希望通过平台能认识更多同僚，如果觉得文章有帮助，请您动动发财手点点赞，本人水平有限，有不足之处欢迎大家扶正~
🍓 最后送大家一句话共勉：知不足而奋进，望远山而前行。愿大家都能早日进大厂实现财富自由~

Mysql索引特性

  • 1. 没有索引，可能会有什么问题
  • 2. 认识磁盘
    • 2.1MySQL与存储
    • 2.2扇区
    • 2.3定位扇区
    • 2.3结论
  • 3. MySQL与磁盘交互基本单位
  • 4.建立共识
  • 5. 索引的理解
    • 为何IO交互要是 Page
      • 理解单个Page
      • 理解多个Page
    • 页目录
      • 单页情况
      • 多页情况
  • 6.总结复盘
    • InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候，其他数据结构为何不行？

1. 没有索引，可能会有什么问题

索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高
是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度。
常见索引分为：

  1. 主键索引(primary key)
  2. 唯一索引(unique)
  3. 普通索引(index)
  4. 全文索引(fulltext)–解决中子文索引问题。

2. 认识磁盘

2.1MySQL与存储

MySQL 给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备，相比于计算机其他电子元件，磁盘效率是比较低的，在加上IO本身的特征，可以知道，如何提
交效率，是 MySQL 的一个重要话题。
先来研究一下磁盘：
01
02

2.2扇区

数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中。也就是上面的一个个小格子中，就是我们经常所说
的扇区。当然，数据库文件很大，也很多，一定需要占据多个扇区。
题外话：
从上图可以看出来，在半径方向上，距离圆心越近，扇区越小，距离圆心越远，扇区越大那么，所有扇区都是默认512字节吗？目前是的，我们也这样认为。因为保证一个扇区多大，是由比特位密度决定的。
不过最新的磁盘技术，已经慢慢的让扇区大小不同了，不过我们现在暂时不考虑。我们在使用Linux，所看到的大部分目录或者文件，其实就是保存在硬盘当中的。(当然，有一些内存文件系统，如： proc ， sys 之类，我们不考虑)

#数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中，就是一个一个的文件
[root@VM-0-3-centos ~]# ls /var/lib/mysql -l  #我们目前MySQL中的文件
total 319592
drwxr-x--- 2 mysql mysql    4096 Apr 15 21:46 57test
-rw-r----- 1 mysql mysql     56 Apr 12 15:27 auto.cnf
drwxr-x--- 2 mysql mysql    4096 May 17 13:52 bit_index
-rw------- 1 mysql mysql    1676 Apr 12 15:27 ca-key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql    1112 Apr 12 15:27 ca.pem
drwx------ 2 mysql mysql    4096 Apr 13 21:26 ccdata_pro
-rw-r--r-- 1 mysql mysql    1112 Apr 12 15:27 client-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql    1680 Apr 12 15:27 client-key.pem
-rw-r----- 1 mysql mysql   16958 Jun  8 15:46 ib_buffer_pool
-rw-r----- 1 mysql mysql 213909504 Jun  8 16:02 ibdata1
-rw-r----- 1 mysql mysql  50331648 Jun  8 16:02 ib_logfile0
-rw-r----- 1 mysql mysql  50331648 Jun  8 16:02 ib_logfile1
-rw-r----- 1 mysql mysql  12582912 Jun  8 15:46 ibtmp1
drwxr-x--- 2 mysql mysql    4096 Apr 28 14:11 musicserver
drwxr-x--- 2 mysql mysql    4096 May  9 09:47 mysql
srwxrwxrwx 1 mysql mysql     0 Jun  8 15:46 mysql.sock
-rw------- 1 mysql mysql     5 Jun  8 15:46 mysql.sock.lock
drwxr-x--- 2 mysql mysql    4096 Apr 12 15:27 performance_schema
-rw------- 1 mysql mysql    1676 Apr 12 15:27 private_key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql    452 Apr 12 15:27 public_key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql    4096 May  9 09:46 scott
-rw-r--r-- 1 mysql mysql    1112 Apr 12 15:27 server-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql    1676 Apr 12 15:27 server-key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql   12288 Apr 12 15:27 sys
drwxr-x--- 2 mysql mysql    4096 Jun  5 17:13 test  # 自己定义的数据库，里面有数据
表

所以，最基本的，找到一个文件的全部，本质，就是在磁盘找到所有保存文件的扇区。
而我们能够定位任何一个扇区，那么便能找到所有扇区，因为查找方式是一样的。

2.3定位扇区

04

  • 柱面(磁道): 多盘磁盘，每盘都是双面，大小完全相等。那么同半径的磁道，整体上便构成了一个柱面
  • 每个盘面都有一个磁头，那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的
  • 所以，我们只需要知道，磁头（Heads）、柱面(Cylinder)(等价于磁道)、扇区(Sector)对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS 。不过实际系统软件使用的并不是 CHS （但是硬件是），而是 LBA ，一种线性地址，可以想象成虚拟地址与物理地址。系统
    将 LBA 地址最后会转化成为 CHS ，交给磁盘去进行数据读取。不过，我们现在不关心转化细节，知道这个东西，让我们逻辑自洽起来即可。

2.3结论

我们现在已经能够在硬件层面定位，任何一个基本数据块了(扇区)。那么在系统软件上，就直接按照扇区(512字节，部分4096字节),进行IO交互吗？不是
如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关，换言之，如果硬件发生变化，系统必须跟着变化
从目前来看，单次IO 512字节，还是太小了。IO单位小，意味着读取同样的数据内容，需要进行多次磁盘访问，会带来效率的降低。
之前学习文件系统，就是在磁盘的基本结构下建立的，文件系统读取基本单位，就不是扇区，而是数据块。故，系统读取磁盘，是以块为单位的，基本单位是 4KB 。

  • 磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)
    随机访问：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。
    连续访问：如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就能很快的开始这次IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问。
    因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。
    磁盘是通过机械运动进行寻址的，随机访问不需要过多的定位，故效率比较高。

3. MySQL与磁盘交互基本单位

而 MySQL 作为一款应用软件，可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的IO场景，所以，为了提高基本的IO效率， MySQL 进行IO的基本单位是 16KB (后面统一使用 InnoDB 存储引擎讲解)

也就是说，磁盘这个硬件设备的基本单位是 512 字节，而 MySQL InnoDB引擎 使用 16KB 进行IO交互。
即， MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是 16KB 。这个基本数据单元，在 MySQL 这里叫做page（注意和系统的page区分）

4.建立共识

  • MySQL 中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的。
  • MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据。
  • 而只要涉及计算，就需要CPU参与，而为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中。
  • 所以在特定时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page。
  • 为了更好的进行上面的操作， MySQL 服务器在内存中运行的时候，在服务器内部，就申请了被称为 Buffer Pool 的的大内存空间，来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互。
  • 为何更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数

5. 索引的理解

  • 建立测试表
mysql> create table if not exists user( id int primary key, age int not null, name varchar(16) not null);

这里注意添加主键

  • 随机插入数据：
mysql> insert into user (id, age, name) values(3, 18, '杨过');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龙女');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黄蓉');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into user (id, age, name) values(5, 36, '郭靖');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into user (id, age, name) values(1, 56, '欧阳锋');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

05

  • 发现竟然默认是有序的！

为何IO交互要是 Page

为何MySQL和磁盘进行IO交互的时候，要采用Page的方案进行交互呢?用多少，加载多少不香吗?
如上面的5条记录，如果MySQL要查找id=2的记录，第一次加载id=1，第二次加载id=2，一次一条记录，那
么就需要2次IO。如果要找id=5，那么就需要5次IO。
但，如果这5条(或者更多)都被保存在一个Page中(16KB，能保存很多记录),那么第一次IO查找id=2的时
候，整个Page会被加载到MySQL的Buffer Pool中，这里完成了一次IO。但是往后如果在查找id=1,3,4,5
等，完全不需要进行IO了，而是直接在内存中进行了。所以，就在单Page里面，大大减少了IO的次数。
你怎么保证，用户一定下次找的数据，就在这个Page里面？我们不能严格保证，但是有很大概率，因为有局部
性原理。
往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小，而是IO的次数

理解单个Page

MySQL 中要管理很多数据表文件，而要管理好这些文件，就需要 先描述，在组织 ,我们目前可以简单理解
成一个个独立文件是有一个或者多个Page构成的。

理解多个Page

通过上面的分析，我们知道，上面页模式中，只有一个功能，就是在查询某条数据的时候直接将一整页的数据加载到内存中，以减少硬盘IO次数，从而提高性能。但是，我们也可以看到，现在的页模式内部，实际上是采用了链表的结构，前一条数据指向后一条数据，本质上还是通过数据的逐条
比较来取出特定的数据。
如果有1千万条数据，一定需要多个Page来保存1千万条数据，多个Page彼此使用双链表链接起来，而且每个Page内部的数据也是基于链表的。那么，查找特定一条记录，也一定是线性查找。这效率也太低了。
06

页目录

页目录
我们在看《谭浩强C程序设计》这本书的时候，如果我们要看<指针章节>，找到该章节有两种做法
从头逐页的向后翻，直到找到目标内容
通过书提供的目录，发现指针章节在234页(假设)，那么我们便直接翻到234页。同时，查找目录的
方案，可以顺序找，不过因为目录肯定少，所以可以快速提高定位
本质上，书中的目录，是多花了纸张的，但是却提高了效率
所以，目录，是一种“空间换时间的做法”

单页情况

针对上面的单页Page，我们能否也引入目录呢？当然可以
07
那么当前，在一个Page内部，我们引入了目录。比如，我们要查找id=4记录，之前必须线性遍历4次，
才能拿到结果。现在直接通过目录2[3]，直接进行定位新的起始位置，提高了效率。现在我们可以再次正式回答上面的问题了，为何通过键值 MySQL 会自动排序？
可以很方便引入目录

多页情况

MySQL 中每一页的大小只有 16KB ，单个Page大小固定，所以随着数据量不断增大， 16KB 不可能存下
所有的数据，那么必定会有多个页来存储数据。

08

在单表数据不断被插入的情况下， MySQL 会在容量不足的时候，自动开辟新的Page来保存新的数据，然后通过指针的方式，将所有的Page组织起来。需要注意，上面的图，是理想结构，大家也知道，目前要保证整体有序，那么新插入的数据，不一定会在新Page上面，这里仅仅做演示。
这样，我们就可以通过多个Page遍历，Page内部通过目录来快速定位数据。可是，貌似这样也有效率问题，在Page之间，也是需要 MySQL 遍历的，遍历意味着依旧需要进行大量的IO，将下一个Page加载到内存，进行线性检测。这样就显得我们之前的Page内部的目录，有点杯水车薪了。
那么如何解决呢？解决方案，其实就是我们之前的思路，给Page也带上目录。
使用一个目录项来指向某一页，而这个目录项存放的就是将要指向的页中存放的最小数据的键值。
和页内目录不同的地方在于，这种目录管理的级别是页，而页内目录管理的级别是行。
其中，每个目录项的构成是：键值+指针。图中没有画全

09
存在一个目录页来管理页目录，目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的数据。有数据，就可
通过比较，找到该访问那个Page，进而通过指针，找到下一个Page。
其实目录页的本质也是页，普通页中存的数据是用户数据，而目录页中存的数据是普通页的地址。
可是，我们每次检索数据的时候，该从哪里开始呢？虽然顶层的目录页少了，但是还要遍历啊？不用担心，可以在加目录页
10
这货就是传说中的B+树啊！没错，至此，我们已经给我们的表user构建完了主键索引。
随便找一个id=？我们发现，现在查找的Page数一定减少了，也就意味着IO次数减少了，那么效率也就提高了。

6.总结复盘

Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值。
查找的时候，自定向下找，只需要加载部分目录页到内存，即可完成算法的整个查找过程，大大减少了IO次数

InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候，其他数据结构为何不行？

  • 链表？
    线性遍历
  • 二叉搜索树？
    退化问题，可能退化成为线性结构
  • AVL &&红黑树？
    虽然是平衡或者近似平衡，但是毕竟是二叉结构，相比较多阶B+，意味着树整体过高，大家都是自顶向下找，层高越低，意味着系统与硬盘更少的IO Page交互。虽然你很秀，但是有更秀的。
  • Hash？
    官方的索引实现方式中， MySQL 是支持HASH的，不过 InnoDB 和 MyISAM 并不支持.Hash跟进其算法特征，决定了虽然有时候也很快(O(1))，不过，在面对范围查找就明显不行，另外还有其他差别，有兴趣可以查一下。
  • B树？最值得比较的是 InnoDB 为何不用B树作为底层索引？
    B树：
    11
    B+树：
    12
  • 区别
    B树节点，既有数据，又有Page指针，而B+，只有叶子节点有数据，其他目录页，只有键值和Page指针
    B+叶子节点，全部相连，而B没有
  • 为何选择B+
    节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。
    叶子节点相连，更便于进行范围查找

本篇博客到此结束，觉得有用的话还请您动动发财小手点赞支持一下~

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