帶你從頭到尾捋一遍MySQL索引結構（1）

前言

Hello我又來了，快年底了，作為一個有抱負的碼農，我想給自己攢一個年終總結，索性這次把資料庫中最核心的也是最難搞懂的內容，也就是索引，分享給大家，

這篇博客我會談談對于索引結構我自己的看法，以及分享如何從零開始一層一層向上最終理解索引結構，

從一個簡單的表開始

create table user(
    id int primary key,
    age int,
    height int,
    weight int,
    name varchar(32)
)engine = innoDb;

相信只要入門資料庫的同學都可以理解這個陳述句，我們也將從這個最簡單的表開始，一步步地理解MySQL的索引結構，

首先，我們往這個表中插入一些資料，

INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(2,1,2,7,'小吉');
INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(5,2,1,8,'小尼');
INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(1,4,3,1,'小泰');
INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(4,1,5,2,'小美');
INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(3,5,6,7,'小蔡');

我們來查一下，看看這些資料是否已經放入表中，

select * from user;

可以看到，資料已經完整地放到了我們創建的user表中，

但是不知道大家發現了什么沒有，好像發生了一件非常詭異的事情，我們插入的資料好像亂序了…

MySQL好像悄悄的給我們按照id排了個序，

為什么會出現MySQL在我們沒有顯式排序的情況下，默默幫我們排了序呢？它是在什么時候進行排序的？

頁的引入

不知道大家畢業多長時間了，作為一個剛復習完作業系統不久的學渣，頁的概念依舊在腦中還沒有變涼，其實MySQL中也有類似頁的邏輯存盤單位，聽我慢慢道來，

在作業系統的概念中，當我們往磁盤中取資料，假設要取出的資料的大小是1KB，但是作業系統并不會只取出這1kb的資料，而是會取出4KB的資料，因為作業系統的一個頁表項的大小是4KB，那為什么我們只需要1KB的資料，但是作業系統要取出4KB的資料呢？

這就涉及到一個程式區域性的概念，具體的概念我背不清了，大概就是“一個程式在訪問了一條資料之后，在之后會有極大的可能再次訪問這條資料和訪問這條資料的相鄰資料”，所以索性直接加載4KB的資料到記憶體中，下次要訪問這一頁的資料時，直接從記憶體中找，可以減少磁盤IO次數，我們知道，磁盤IO是影響程式性能主要的因素，因為磁盤IO和記憶體IO的速度是不可同日而語的，

或許看完上面那一大段描述，還是有些抽象，所以我們索性回到資料庫層面中，重新理解頁的概念，

拋開所有東西不談，假設還是我們剛才插入的那些資料，我們現在要找id = 5的資料，依照最原始的方式，我們一定會想到的就是——遍歷，沒錯，這也是我們剛開始學計算機的時候最常用的尋找資料的方式，那么我們就來看看，以遍歷的方式，我們找到id=5的資料，需要經歷幾次磁盤IO，

首先，我們得先從id=1的資料開始讀起，然后判斷是否是我們需要的資料，如果不是，就再取id=2的資料，再進行判斷，回圈往復，毋庸置疑，在MySQL幫我們排好序之后，我們需要經歷五次磁盤IO，才能將5號資料找到并讀出來，

那么我們再來看看引入頁的概念之后，我們是如何讀資料的，

在引入頁的概念之后，MySQL會將多條資料存在一個叫“頁”的資料結構中，當MySQL讀取id=1的資料時，會將id=1資料所在的頁整頁讀到記憶體中，然后在記憶體中進行遍歷判斷，由于記憶體的IO速度比磁盤高很多，所以相對于磁盤IO，幾乎可以忽略不計，那么我們來看看這樣讀取資料我們需要經歷幾次磁盤IO（假設每一頁可以存4條資料），

 

那么我們第一次會讀取id=1的資料，并且將id=1到id=4的資料全部讀到記憶體中，這是第一次磁盤IO，第二次將讀取id=5的資料到記憶體中，這是第二次磁盤IO，所以我們只需要經歷2次磁盤IO就可以找到id=5的這條資料，

但其實，在MySQL的InnoDb引擎中，頁的大小是16KB，是作業系統的4倍，而int型別的資料是4個位元組，其它型別的資料的位元組數通常也在4000位元組以內，所以一頁是可以存放很多很多條資料的，而MySQL的資料正是以頁為基本單位組合而成的，

上圖就是我們目前為止所理解的頁的結構，他包含我們的多條資料，另外，MySQL的資料以頁組成，那么它有指向下一頁的指標和指向上一頁的指標，

那么說到這里，其實可以回答第一個問題了，MySQL實際上就是在我們插入資料的時候，就幫我們在頁中排好了序，至于為什么要排序，這里先賣個關子，接著往下看，

排序對性能的影響

上文中我們提了一個問題，為什么資料庫在插入資料時要對其進行排序呢？我們按正常順序插入資料不是也挺好的嗎？

這就要涉及到一個資料庫查詢流程的問題了，無論如何，我們是絕對不會去平白無故地在插入資料時增加一個操作來讓流程復雜化的，所以插入資料時排序一定有其目的，就是優化查詢的效率，

而我們不難看出，頁內部存放資料的模塊，實質上就是一個鏈表的結構，鏈表的特點也就是增刪快，查詢慢，所以優化查詢的效率是必須的，

基于單頁模式存盤的查詢流程

還是基于我們第一節中的那張頁圖來談，我們插入了五條資料，id分別是從1-5，那么假設我要找一個表中不存在的id，假設id=-1，那么現在的查詢流程就是：

將id=1的這一整頁資料取出，進行逐個比對，那么當我們找到id=1的這條資料時，發現這個id大于我們所需要找的哪個id，由于資料庫在插入資料時，已經進行過排序了，那么在id=1的資料后面，都是id>1的資料，所以我們就不需要再繼續往下尋找了，

如果在插入時沒有進行排序，那毋庸置疑，我們需要再繼續往下進行尋找，逐條查找直到到結尾也沒有找到這條資料，才能回傳不存在這條資料，

當然，這只是排序優化的冰山一角，接著往下看，

上述頁模式可能帶來的問題

說完了排序，下面就來分析一下我們在第一節中的那幅圖，對于大資料量下有什么弊端，或者換一個說法，我們可以怎么對這個模式進行優化，

我們不難看出，在現階段我們了解的頁模式中，只有一個功能，就是在查詢某條資料的時候直接將一整頁的資料加載到記憶體中，以減少硬碟IO次數，從而提高性能，但是，我們也可以看到，現在的頁模式內部，實際上是采用了鏈表的結構，前一條資料指向后一條資料，本質上還是通過資料的逐條比較來取出特定的資料，

那么假設，我們這一頁中有一百萬條資料，我們要查的資料正好在最后一個，那么我們是不是一定要從前往后找到這一條資料呢？如果是這樣，我們需要查找的次數就達到了一百萬次，即使是在記憶體中查找，這個效率也是不高的，那么有什么辦法來優化這種情況下的查找效率呢？

頁目錄的引入

我們可以打個比方，我們在看書的時候，如果要找到某一節，而這一節我們并不知道在哪一頁，我們是不是就要從前往后，一節一節地去尋找我們需要的內容的頁碼呢？答案是否定的，因為在書的前面，存在目錄，它會告訴你這一節在哪一頁，例如，第一節在第1頁、第二節在第13頁，在資料庫的頁中，實際上也使用了這種目錄的結構，這就是頁目錄，

那么引入頁目錄之后，我們所理解的頁結構，就變成了這樣：

分析一下這張圖，實際上頁目錄就像是我們在看書的時候書本的目錄一樣，目錄項1就相當于第一節，目錄項2就相當于第二節，而每一條資料就相當于書本的每一頁，這張圖就可以解釋成，第一節從第一頁開始，第二節從第三頁開始，而實際上，每個目錄項會存放自己這個目錄項當中最小的id，也就是說，目錄項1中會存放1，而目錄項2會存放3，

那么對比一下資料庫在沒有頁目錄時候的查找流程，假設要查找id=3的資料，在沒有頁目錄的情況下，需要查找id=1、id=2、id=3，三次才能找到該資料，而如果有頁目錄之后，只需要先查看一下id=3存在于哪個目錄項下，然后直接通過目錄項進行資料的查找即可，如果在該目錄項下沒有找到這條資料，那么就可以直接確定這條資料不存在，這樣就大大提升了資料庫的查找效率，但是這種頁目錄的實作，首先就需要基于資料是在已經進行過排序的的場景下，才可以發揮其作用，所以看到這里，大家應該明白第二個問題了，為什么資料庫在插入時會進行排序，這才是真正發揮排序的作用的地方，

頁的擴展

在上文中，我們基本上說明白了MySQL資料庫中頁的概念，以及它是如何基于頁來減少磁盤IO次數的，以及排序是如何優化查詢的效率的，

那么我們現在再來思考第三個問題：在開頭說頁的概念的時候，我們有說過，MySQL中每一頁的大小只有16KB，不會隨著資料的插入而自動擴容，所以這16KB不可能存下我們所有的資料，那么必定會有多個頁來存盤資料，那么在多頁的情況下，MySQL中又是怎么組織這些頁的呢？

針對這個問題，我們繼續來畫出我們現在所了解的多頁的結構圖：

可以看到，在資料不斷變多的情況下，MySQL會再去開辟新的頁來存放新的資料，而每個頁都有指向下一頁的指標和指向上一頁的指標，將所有頁組織起來，第一頁中存放id為1-5的資料，第二頁存放id為6-10的資料，第三頁存放id為11-15的資料，需要注意的是在開辟新頁的時候，我們插入的資料不一定是放在新開辟的頁上，而是要進行所有頁的資料比較，來決定這條插入的資料放在哪一頁上，而完成資料插入之后，最終的多頁結構就會像上圖中畫的那樣，

標籤：MySQL

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