MySQL索引凭什么能让查询效率提高这么多?

2023年 7月 11日 49.3k 0

MySQL的索引本质上是一种数据结构

让我们先来了解一下计算机的数据加载。

磁盘IO和预读:

MySQL索引凭什么能让查询效率提高这么多?

先说一下磁盘IO,磁盘读取数据靠的是机械运动,每一次读取数据需要寻道、寻点、拷贝到内存三步操作。

寻道时间是磁臂移动到指定磁道所需要的时间,一般在5ms以下;

寻点是从磁道中找到数据存在的那个点,平均时间是半圈时间,如果是一个7200转/min的磁盘,寻点时间平均是600000/7200/2=4.17ms;

拷贝到内存的时间很快,和前面两个时间比起来可以忽略不计,所以一次IO的时间平均是在9ms左右。听起来很快,但数据库百万级别的数据过一遍就达到了9000s,显然就是灾难级别的了。

MySQL索引凭什么能让查询效率提高这么多?MySQL索引凭什么能让查询效率提高这么多?

考虑到磁盘IO是非常高昂的操作,计算机操作系统做了预读的优化,当一次IO时,不光把当前磁盘地址的数据,而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内,因为当计算机访问一个地址的数据的时候,与其相邻的数据也会很快被访问到。

每一次IO读取的数据我们称之为一页(page),具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次IO。

(突然想到个我刚毕业被问过的问题,在64位的操作系统中,Java中的int类型占几个字节?最大是多少?为什么?)

那我们想要优化数据库查询,就要尽量减少磁盘的IO操作,所以就出现了索引。

索引是什么?

MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。

MySQL 中常用的索引在物理上分两类,B-树索引和哈希索引。

本次主要讲BTree索引。

BTree索引

BTree又叫多路平衡查找树,一颗m叉的BTree特性如下:

  • 树中每个节点最多包含m个孩子。
  • 除根节点与叶子节点外,每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子(ceil()为向上取整)。
  • 若根节点不是叶子节点,则至少有两个孩子。
  • 所有的叶子节点都在同一层。
  • 每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成,其中[ceil(m/2)-1]

相关文章

Oracle如何使用授予和撤销权限的语法和示例
Awesome Project: 探索 MatrixOrigin 云原生分布式数据库
下载丨66页PDF,云和恩墨技术通讯(2024年7月刊)
社区版oceanbase安装
Oracle 导出CSV工具-sqluldr2
ETL数据集成丨快速将MySQL数据迁移至Doris数据库

发布评论