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被面试官虐了,索引为何使用B+树,你知道吗

吴陆奇 2022-03-17 阅读 131

问题思考

数据库索引的数据结构有很多种,比如:​​哈希索引​​​、​​平衡二叉树索引​​​、​​B树索引​​​、​​B+树索引​​等等。

目前最流行的是​​B+树索引​​,那大家有没有想过为什么是B+树索引最流行,为什么其他索引应用不广泛。

就像为什么别人能拿​​2-3​​​万的工资,我却只能拿​​一万​​的工资,大家有思考过吗?

以下算法动态演示网址:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

哈希索引

hash大家应该非常的熟悉,就是我们老生常谈的HashMap里用到的技术。Hash索引其​​检索效率​​​非常​​高​​​,索引的检索可以​​一次定位​​。

可能很多人又有疑问了,既然Hash索引的效率这么高,为什么都用Hash索引而还要使用B-Tree索引呢?

任何事物都是有​​两面性​​​的,Hash索引也一样,虽然Hash索引效率高,但是Hash索引本身由于其特殊性也带来了很多​​限制​​​和​​弊端​​,主要有以下这些:

原因一:

​Hash索引不能使用范围查询​

Hash索引仅仅能满足"​​=​​​","​​IN​​​"和"​​<=>​​​"查询(注意<>和<=>是不同的操作),不能使用​​范围查询​​,例如WHERE price > 100。

由于Hash索引比较的是进行Hash运算之后的​​Hash值​​​,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于​​范围的过滤​​。

原因二:

​Hash索引不能利用部分索引键查询​​。

对于​​复合索引​​​,Hash索引在计算​​Hash值​​​的时候,是组合索引键​​合并后​​​再​​一起计算​​​Hash值,而不是​​单独计算​​Hash值。

所以通过复合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash索引也无法被利用。

原因三:

​Hash索引在任何时候都不能避免表扫描​​。

Hash索引是将索引键通过Hash运算之后,将 Hash运算结果的Hash值和所对应的行指针信息存放于一个Hash表中。

由于​​不同索引键​​​存在​​相同Hash值​​,所以无法从Hash索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。

hash索引out出局

平衡二叉树索引

被面试官虐了,索引为何使用B+树,你知道吗_java

又称 ​​AVL​​​树。它除了具备二叉查找树的基本特征之外,还具有一个非常重要的特点:它的​​左子树​​​和​​右子树​​​都是​​平衡二叉树​​。

且左子树和右子树的​​深度之差​​的绝对值(平衡因子 )不超过1。也就是说AVL树每个节点的平衡因子只可能是-1、0和1(左子树高度减去右子树高度)。

被淘汰的原因

  • 树的高度过高,高度越高,查找速度越慢

  • 他支持范围查找,但是他需要在进行回旋查找

比如我要找到​​大于5​​的数据

第一步我先定位到5,然后在树上按照二叉树规则去​​回旋​​查找大于5其他数据6、7、8、9、10。。。

如果大于5的数据很多,那速度是很慢的。

B树索引

被面试官虐了,索引为何使用B+树,你知道吗_数据_02

大家可以看到​​B树​​​和​​二叉树​​​最大的区别在于:它一个节点可以存储两个值,这就意味着它的​​树高度​​​,比二叉树的高度​​更低​​​,它的​​查询​​​速度就​​更快​​。这是他的优点

那为什么最终还是不用它呢,还是因为他在​​范围查找​​​的时候,存在​​回旋​​查询的问题。同样order by排序的时候效率也很低,因为要把树上的数据手动排序一遍。

终极大佬:B+树

被面试官虐了,索引为何使用B+树,你知道吗_数据_03

它是B数的升级版,​​B+​​​树相比​​B​​​树,新增​​叶子节点​​​与​​非叶子节点​​关系。

​叶子节点​​​中包含了​​key​​​和​​value​​​,key存储的是1-10这些数字,value存储的是数据存储地址,​​非叶子节点​​​中只是包含了​​key​​,不包含value。

所有相邻的叶子节点​​包含​​​非叶子节点,使用​​链表​​​进行结合,有一定​​顺序排序​​​,从而​​范围查询​​效率非常高。

比如我们要查找​​大于5​​的数据:

  • 首先我们定位到5的位置

  • 然后直接将5后面的数据全部拿出来即可,因为这是有序链表,​​已经排好序了​

我们在​​order by​​排序的时候为什么要​​使用索引进行排序​​,原因就在这。

如果大家还没懂,请留言给我吧

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