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深入浅出数据库索引原理

时间:2017-09-20 19:10:37      阅读:40      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:生存   原因   行业   box   lin   没有   简单的   带来   生成   

前段时间,公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题, 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我,让我想办法提升网站的访问速度 ,因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题,假装思索了一下,摆着一副深沉炫酷的模样说:“是不是数据库查询上出问题了, 给表加上索引吧”,然后妹子来了一句:“现在我们网站访问量太大,加索引有可能导致写入数据时性能下降,影响用户使用的”。当时我就楞了一下, 有种强行装逼被拆穿的感觉,在自己的专业领域居然被非专业的同学教育, 面子上真有点挂不住。

其实, 我说这个例子并不是为展现我们公司的同事们专业能力的强大、做的产品棒、安全性高、性能牛逼, 连非技术的同事也懂得技术上的细节。事实上我只是想说明,「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念,熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能,而整天和技术人员打交道的非技术人员们,由于耳濡目染久了,自然也就能讲个头头是道了。

使用索引很简单,只要能写创建表的语句,就肯定能写创建索引的语句,要知道这个世界上是不存在不会创建表的服务器端程序员的。然而, 会使用索引是一回事, 而深入理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事,这完全是两个天差地别的境界(我自己也还没有达到这层境界)。很大一部份程序员对索引的了解仅限于到“加索引能使查询变快”这个概念为止。

为什么要给表加上主键?

为什么加索引后会使查询变快?

为什么加索引后会使写入、修改、删除变慢?

什么情况下要同时在两个字段上建索引?

这些问题他们可能不一定能说出答案。知道这些问题的答案有什么好处呢?如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据,那么了解与不了解真的没有差别, 然而, 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据,那么不深入了解索引的原理, 写出来程序就根本跑不动,就好比如果给货车装个轿车的引擎,这货车还能拉的动货吗?

接下来就讲解一下上面提出的几个问题,希望对阅读者有帮助。

网上很多讲解索引的文章对索引的描述是这样的「索引就像书的目录, 通过书的目录就准确的定位到了书籍具体的内容」,这句话描述的非常正确, 但就像脱了裤子放屁,说了跟没说一样,通过目录查找书的内容自然是要比一页一页的翻书找来的快,同样使用的索引的人难到会不知道,通过索引定位到数据比直接一条一条的查询来的快,不然他们为什么要建索引。

想要理解索引原理必须清楚一种数据结构「平衡树」(非二叉),也就是b tree或者 b+ tree,重要的事情说三遍:“平衡树,平衡树,平衡树”。当然, 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 , 然而, 主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。

我们平时建表的时候都会为表加上主键, 在某些关系数据库中, 如果建表时不指定主键,数据库会拒绝建表的语句执行。 事实上, 一个加了主键的表,并不能被称之为「表」。一个没加主键的表,它的数据无序的放置在磁盘存储器上,一行一行的排列的很整齐, 跟我认知中的「表」很接近。如果给表上了主键,那么表在磁盘上的存储结构就由整齐排列的结构转变成了树状结构,也就是上面说的「平衡树」结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引。没错, 再说一遍, 整个表变成了一个索引,也就是所谓的「聚集索引」。 这就是为什么一个表只能有一个主键, 一个表只能有一个「聚集索引」,因为主键的作用就是把「表」的数据格式转换成「索引(平衡树)」的格式放置。

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上图就是带有主键的表(聚集索引)的结构图。图画的不是很好, 将就着看。其中树的所有结点(底部除外)的数据都是由主键字段中的数据构成,也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部分是真正表中的数据。 假如我们执行一个SQL语句:

select * from table where id = 1256;

首先根据索引定位到1256这个值所在的叶结点,然后再通过叶结点取到id等于1256的数据行。 这里不讲解平衡树的运行细节, 但是从上图能看出,树一共有三层, 从根节点至叶节点只需要经过三次查找就能得到结果。如下图

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假如一张表有一亿条数据 ,需要查找其中某一条数据,按照常规逻辑, 一条一条的去匹配的话, 最坏的情况下需要匹配一亿次才能得到结果,用大O标记法就是O(n)最坏时间复杂度,这是无法接受的,而且这一亿条数据显然不能一次性读入内存供程序使用, 因此, 这一亿次匹配在不经缓存优化的情况下就是一亿次IO开销,以现在磁盘的IO能力和CPU的运算能力, 有可能需要几个月才能得出结果 。如果把这张表转换成平衡树结构(一棵非常茂盛和节点非常多的树),假设这棵树有10层,那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据, 速度以指数级别提升,用大O标记法就是O(log n),n是记录总树,底数是树的分叉数,结果就是树的层次数。换言之,查找次数是以树的分叉数为底,记录总数的对数,用公式来表示就是

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用程序来表示就是Math.Log(100000000,10),100000000是记录数,10是树的分叉数(真实环境下分叉数远不止10), 结果就是查找次数,这里的结果从亿降到了个位数。因此,利用索引会使数据库查询有惊人的性能提升。

然而, 事物都是有两面的, 索引能让数据库查询数据的速度上升, 而使写入数据的速度下降,原因很简单的, 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态, 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容,破坏树结构, 因此,在每次数据改变时, DBMS必须去重新梳理树(索引)的结构以确保它的正确,这会带来不小的性能开销,也就是为什么索引会给查询以外的操作带来副作用的原因。

讲完聚集索引 , 接下来聊一下非聚集索引, 也就是我们平时经常提起和使用的常规索引。

非聚集索引和聚集索引一样, 同样是采用平衡树作为索引的数据结构。索引树结构中各节点的值来自于表中的索引字段, 假如给user表的name字段加上索引 , 那么索引就是由name字段中的值构成,在数据改变时, DBMS需要一直维护索引结构的正确性。如果给表中多个字段加上索引 , 那么就会出现多个独立的索引结构,每个索引(非聚集索引)互相之间不存在关联。 如下图

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每次给字段建一个新索引, 字段中的数据就会被复制一份出来, 用于生成索引。 因此, 给表添加索引,会增加表的体积, 占用磁盘存储空间。

非聚集索引和聚集索引的区别在于, 通过聚集索引可以查到需要查找的数据, 而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值 , 再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据,如下图

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不管以任何方式查询表, 最终都会利用主键通过聚集索引来定位到数据, 聚集索引(主键)是通往真实数据所在的唯一路径。

然而, 有一种例外可以不使用聚集索引就能查询出所需要的数据, 这种非主流的方法 称之为「覆盖索引」查询, 也就是平时所说的复合索引或者多字段索引查询。 文章上面的内容已经指出, 当为字段建立索引以后, 字段中的内容会被同步到索引之中, 如果为一个索引指定两个字段, 那么这个两个字段的内容都会被同步至索引之中。

先看下面这个SQL语句

//建立索引

create index index_birthday on user_info(birthday);

//查询生日在1991年11月1日出生用户的用户名

select user_name from user_info where birthday = ‘1991-11-1‘

这句SQL语句的执行过程如下

首先,通过非聚集索引index_birthday查找birthday等于1991-11-1的所有记录的主键ID值

然后,通过得到的主键ID值执行聚集索引查找,找到主键ID值对就的真实数据(数据行)存储的位置

最后, 从得到的真实数据中取得user_name字段的值返回, 也就是取得最终的结果

我们把birthday字段上的索引改成双字段的覆盖索引

create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday, user_name);

这句SQL语句的执行过程就会变为

通过非聚集索引index_birthday_and_user_name查找birthday等于1991-11-1的叶节点的内容,然而, 叶节点中除了有user_name表主键ID的值以外, user_name字段的值也在里面, 因此不需要通过主键ID值的查找数据行的真实所在, 直接取得叶节点中user_name的值返回即可。 通过这种覆盖索引直接查找的方式, 可以省略不使用覆盖索引查找的后面两个步骤, 大大的提高了查询性能,如下图

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数据库索引的大致工作原理就是像文中所述, 然而细节方面可能会略有偏差,这但并不会对概念阐述的结果产生影响 。

 

 

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原文:http://www.cnblogs.com/5588kjx/p/7562964.html

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