【MySQL 保姆级教学】深层理解索引及其特性(重点)--上(11)

MySQL与磁盘

  • 1. MySQL与内存和磁盘的联系
  • 2. 认识磁盘
    • 2.1 MySQL与存储
    • 2.2 磁盘结构
    • 2.3 扇区
    • 2.4 定位扇区
  • 3. MySQL与磁盘交互基本单位
  • 4. 建立共识
  • 5. 索引的理解
    • 5.1 建立一个表并查询
    • 5.2 为何 I/O 交互要是Page
  • 6. B+树 Vs B 树数
    • 6.1 不同存储引擎支持的索引结构类型
    • 6.2 B+树 Vs B树
  • 7. 聚簇索引 Vs 非聚簇索引
    • 7.1 MyISAM Vs InnoDB
    • 7.2 总结

1. MySQL与内存和磁盘的联系

我们所有的MySQL数据操作(增删查改),全部是在MySQL的内存中进行的。MySQL在启动的时候会预先开辟一大块内存空间,在合适的时候把我们对数据的操作体现在内存级,MySQL定期的把数据刷新到外设(磁盘)做持久化

mysql的服务器本质是在内存中的,所有的数据库的CURD操作全部是在内存中进行的,索引也是如此

提高算法效率的因素:1.组织数据的方式,2.算法本身

索引是特定的数据结构组织的结构

2. 认识磁盘

2.1 MySQL与存储

MySQL与存储
MySQL 给用户提供存储服务,存储的都是数据,而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,如何提高效率,是MySQL 的一个重要话题。

2.2 磁盘结构

在这里插入图片描述

磁盘中的一个盘片
在这里插入图片描述

2.3 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。

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讨论。

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,我们不讨论)

数据库文件,本质其实就是保存在磁盘的盘片当中,就是一个一个的扇区。

怎么查看数据库文件呢?
展示:

/var/lib/mysql目录:
用于存储 MySQL 数据库的数据文件,包括表数据、索引、日志文件等。
这个目录是 MySQL 数据库的核心存储位置

查看MySQL数据库中的文件:
进入目录:cd /var/lib/mysql
查看文件:ls
在这里插入图片描述
创建一个数据库,再创建一个表,然后子再插入数据:

create database test_database;

use test_database;

create table t1 (id int, name varchar(10));

insert into t1 values(1,'李明'), (2,'李白');

在这里插入图片描述
看创建的文件在linux中的位置
进入目录:cd /var/lib/mysql
查看文件:ls
在这里插入图片描述
显然,多了一个目录–我们刚才创建的数据库。

进入该数据库并查看文件
命令:cd test_database;
查看:ls
在这里插入图片描述
显然,我们可以看到创建的表。

db.opt这个文件包含了数据库的一些选项和参数,例如字符集编码、排序规则等。它是 MySQL 创建数据库时自动生成的一个文本文件。
t1.frm这个文件是表定义文件,包含了表的结构信息,如字段名称、类型、长度、是否允许为空等。frm 文件是 MySQL 表的元数据文件,用于描述表的结构。
t1.ibd这个文件是表数据文件,包含了表的实际数据和索引。ibd 文件是 InnoDB 存储引擎特有的数据文件格式,用于存储表的数据和索引信息。

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。

2.4 定位扇区

在这里插入图片描述

  • 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

  • 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。

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?

答: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,连续访问不需要过多的定位,故效率比较高

为什么是4kb呢?

内存被分为多个4kb大小的块,为了让磁盘数据和内存数据进行更好的I/O交互

也考虑到 I/O 效率和解耦,磁盘需要被操作系统访问,4kb的大小是一种取舍,采用局部性原理来提高整机的效率

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)

查询MySQL进行IO的基本单位:
命令:show global status like 'innodb_page_size;'
在这里插入图片描述
16389的单位是字节,1638/1024 = 16 KB

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)

从逻辑上看,MySQL好像和磁盘之间是16KB进行交互,但是MySQL是不能直接与磁盘进行交互的能与磁盘进行交互的只有操作系统。实际上在操作系统中有文件缓冲区,mysql对操作系统进行16kb的交互,操作系统对磁盘进行4*4kb的交互。

在这里插入图片描述

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
  • 为了更高的效率,一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数。

在这里插入图片描述

5. 索引的理解

5.1 建立一个表并查询

建立一个表(设置主键索引)

create table user ( 
id int primary key,     
age int not null,
name varchar(16) not null
 );

我的默认使用 innodb存储引擎
在这里插入图片描述

插入数据,id的顺序随机

insert into user (id, age, name) values(3, 18, '杨过');

insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龙女');
 
insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黄蓉');

insert into user (id, age, name) values(5, 36, '郭靖');

insert into user (id, age, name) values(1, 56, '欧阳锋');

查询数据:
命令:select * from user;
在这里插入图片描述
没有使用排序命令,为什么查询结果是排序的呢?

下面慢慢解释。

5.2 为何 I/O 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

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

理解的单个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,再组织,我们目前可以简单的理解成一个个独立文件是有一个或者多个Page构成的,每个Page像链表一样链接起来。
在这里插入图片描述
不同的Page,在MySQL 中,都是16KB ,使用因为有主键的问题,prevnext 构成双向链表MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序,从上面的Page内数据记录可以看出,数据是有序且彼此关联的

为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢?我们按正常顺序插入数据不是也挺好的吗?

插入数据时排序的目的,就是优化查询的效率

页内部存放数据的模块,实质上也是一个链表的结构,链表的特点也就是增删快,查询修改慢,所以优化查询的效率是必须的。

正是因为有序,在查找的时候,从头到后都是有效查找,没有任何一个查找是浪费的,而且,如果运气好,是可以提前结束查找过程的

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

在这里插入图片描述
那么,怎么提高查询的效率呢?

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:

  1. 从头逐页的向后翻,直到找到目标内容
  2. 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

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述
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

在这里插入图片描述

在查询的时候从最上面的Page开始,一个接一个的找到目录页。

从结构就可以看出,这就是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

复盘一下
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?
    前文已经解释过,效率太慢
  • 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。

6. B+树 Vs B 树数

6.1 不同存储引擎支持的索引结构类型

在这里插入图片描述

数据结构演示链接:点击进入 里面有各种数据结构的结构。

6.2 B+树 Vs B树

B树?最值得比较的是InnoDB 为何不用B树作为底层索引?

B树
在这里插入图片描述

B+树
在这里插入图片描述

目前这两棵树,对我们最有意义的区别是:

  • 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

7. 聚簇索引 Vs 非聚簇索引

7.1 MyISAM Vs InnoDB

MyISAM 存储引擎—主键索引

MyISAM 引擎同样使用B+树作为索引结果,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图为表的主索引,Col1 为主键。
在这里插入图片描述

其中,MyISAM 最大的特点是,将索引Page和数据Page分离,也就是==叶子节点没有数据,只有对应数据的地址。相较于InnoDB 索引,InnoDB 是将索引和数据放在一起的

MySAM存储引擎演示:

MySQL:

--创建数据库
create database myisam_test; 
use myisam_test;

create table mtest(
id int primary key,
name varchar(11) not null
)engine=MyISAM;              
--使用engine=MyISAM

Linux:
命令:ls /var/lib/mysql/myisam_test/ -al
在这里插入图片描述
MyISAM 这种用户数据与索引数据分离的索引方案,叫做非聚簇索引

Innodb存储引擎演示:

MySQL:

--创建数据库
create database Innodb_test; 
use Innodb_test;

create table Itest(
id int primary key,
name varchar(11) not null
)engine=Innodb;              
--使用engine=Innodb

Linux:
命令:ls /var/lib/mysql/myisam_test/ -al
在这里插入图片描述
InnoDB 这种用户数据与索引数据在一起索引方案,叫做聚簇索引

MySQL除了默认会建立主键索引外,我们用户也有可能建立按照其他列信息建立的索引,一般这种索引可以叫做辅助(普通)索引。
对于M yISAM ,建立辅助(普通)索引和主键索引没有差别,无非就是主键不能重复,而非主键可重复。
下图就是基于MyISAM 的Col2 建立的索引,和主键索引没有差别
在这里插入图片描述
同样,InnoDB 除了主键索引,用户也会建立辅助(普通)索引,我们以上表中的
Col3 建立对应的辅助索引,如下图:
在这里插入图片描述

可以看到,InnoDB 的非主键索引中叶子节点并没有数据,而只有对应记录的key值。
所以通过辅助(普通)索引,找到目标记录,需要两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。这种过程,就叫做回表查询

为何InnoDB 针对这种辅助(普通)索引的场景,不给叶子节点也附上数据呢?
答:太浪费空间了。目录Page就全部存放目录,这样才是最大的优化。

7.2 总结

InnoDB 主键索引和普通索引
答:

  • 主键索引在 InnoDB 中是聚簇索引,这意味着数据行的物理存储顺序与主键的顺序一致。如果没有显式定义主键,InnoDB 会选择第一个非空的唯一索引作为聚簇索引。如果没有合适的唯一索引,InnoDB 会建一个隐藏的聚簇索引。
  • 辅助索引的叶子节点存储的是主键值,而不是数据行的物理地址。
    通过辅助索引查找数据时,首先找到主键值,然后通过主键值在聚簇索引中找到数据行。

MyISAM 主键索引和普通索引
答:

  • 主键索引和普通索引在 MyISAM 中都是非聚簇索引,这意味着索引的叶子节点存储的是数据行的物理地址。主键索引和普通索引在结构上没有区别,只是主键索引是唯一的。
  • 普通索引的叶子节点存储的是数据行的物理地址。通过索引查找数据时,直接根据物理地址访问数据行。

其他数据结构为何不能作为索引结构,尤其是B+和B
B+ 树的优势

  • 高效的范围查询:
    B+ 树的叶子节点是链表形式连接的,这使得范围查询非常高效。
    在进行范围查询时,可以从一个叶子节点开始,沿着链表快速遍历多个节点。
  • 较高的扇出(Fan-out):
    B+ 树的每个节点可以容纳更多的键值,因此树的高度较低,减少了磁盘 I/O 次数。
    较低的树高度意味着更快的查询速度。
  • 稳定的性能:
    B+ 树的插入和删除操作复杂度为 O(log n),性能稳定。
    插入和删除操作不会导致树的高度变化,保持了查询性能的稳定性。

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