MySQL数据库要用B+树存储索引的原因(为和磁盘页对齐,一次刷一页数据,减少io)

发布时间:2019-03-16作者:laosun阅读(4245)

MySQL数据库要用B+树存储索引的原因(为和磁盘页对齐,一次刷一页数据,减少io)

小史是一个应届生,虽然学的是电子专业,但是自己业余时间看了很多互联网与编程方面的书,一心想进 BAT 互联网公司。

    话说两个多月前,小史通过了 A 厂的一面,两个多月后的今天,小史终于等到了 A 厂的二面。

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    在简单的自我介绍后,面试官看了看小史的简历,开始发问了。

    面试现场

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    小史:没问题,这个项目前端用的 React+Webpack,后端用的 Nginx+Spring Boot+Redis+MySQL,前后端是分离的,最后用 Docker 进行容器化部署。主要模块有师生系统、课程系统、成绩系统、选课系统等。


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    这个项目的架构和说辞,小史早已背得溜溜的。

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    小史:底层 MySQL 是存储,Redis 是缓存,Dao 层操作 MySQL,Cache层操作 Redis,Service 层处理业务逻辑,Rest API 层为前端提供 Rest 接口。

    前端这边用 React 进行模块化,Webpack 打包部署。网关 Nginx 进行负载均衡。MySQL、Redis、Nginx 和 Spring Boot 应用都放在 Docker 里部署。

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    题目:为什么 MySQL 数据库要用 B+ 树存储索引?小史听到这个题目,陷入了回忆。


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    前段时间的饭局

    话说吕老师给小史讲完人工智能的一些知识后,他们一起回家吃小史姐姐做的饭去了。

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    吕老师:面试的时候一定是往深了问,不精通的话容易吃亏。不过面试时一般都是根据项目来问,项目中用到的技术,一定要多看看原理,特别是能和数据结构和算法挂钩的那部分。

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    小史:树的话,无非就是前中后序遍历、二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树,更高级一点的有红黑树、B 树、B+ 树,还有之前你教我的字典树。

    红黑树

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    一听到红黑树,小史头都大了,开始抱怨了起来。

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    小史:红黑树看过很多遍了,但是每次都记不住,它的规则实在是太多了,光定义就有四五条规则,还有插入删除的时候,需要调整树,复杂得很。

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    吕老师:小史,问你红黑树,并不是让你背诵它的定义,或者让你手写一个红黑树,而是想问问你它为什么这样设计,它的使用场景有哪些。

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    B 树

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    吕老师:小史,你要知道,文件系统和数据库的索引都是存在硬盘上的,并且如果数据量大的话,不一定能一次性加载到内存中。

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    两个月前,小史面试没考虑内存情况差点挂了。

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    B+ 树

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    吕老师:这也是和业务场景相关的,你想想,数据库中 Select 数据,不一定只选一条,很多时候会选多条,比如按照 ID 排序后选 10 条。

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    小史:我明白了,如果是多条的话,B 树需要做局部的中序遍历,可能要跨层访问。

    而 B+ 树由于所有数据都在叶子结点,不用跨层,同时由于有链表结构,只需要找到首尾,通过链表就能把所有数据取出来了。

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    回到现场

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    小史:这和业务场景有关。如果只选一个数据,那确实是 Hash 更快。但是数据库中经常会选择多条,这时候由于 B+ 树索引有序,并且又有链表相连,它的查询效率比 Hash 就快很多了。

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    小史:而且数据库中的索引一般是在磁盘上,数据量大的情况可能无法一次装入内存,B+ 树的设计可以允许数据分批加载,同时树的高度较低,提高查找效率。

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    HR 和小史简单地聊了聊基本情况,这次面试就结束了。小史走后,面试官在系统中写下了面试评语:

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    几天后,小史收到了 A 厂的 Offer。

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