2019-05-17 深入浅出数据库索引原理

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深入浅出数据库索引原理

前段时间,公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题, 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我,让我想办法提升网站的访问速度 ,因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题,假装思索了一下,摆着一副深沉炫酷的模样说:“是不是数据库查询上出问题了, 给表加上索引吧”,然后妹子来了一句:“现在我们网站访问量太大,加索引有可能导致写入数据时性能下降,影响用户使用的”。当时我就楞了一下, 有种强行装逼被拆穿的感觉,在自己的专业领域居然被非专业的同学教育, 面子上真有点挂不住。

其实, 我说这个例子并不是为展现我们公司的同事们专业能力的强大、做的产品棒、安全性高、性能牛逼, 连非技术的同事也懂得技术上的细节。事实上我只是想说明,「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念,熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能,而整天和技术人员打交道的非技术人员们,由于耳濡目染久了,自然也就能讲个头头是道了。

使用索引很简单,只要能写创建表的语句,就肯定能写创建索引的语句,要知道这个世界上是不存在不会创建表的服务器端程序员的。然而, 会使用索引是一回事, 而深入理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事,这完全是两个天差地别的境界(我自己也还没有达到这层境界)。很大一部份程序员对索引的了解仅限于到“加索引能使查询变快”这个概念为止。

  • 为什么要给表加上主键?

  • 为什么加索引后会使查询变快?

  • 为什么加索引后会使写入、修改、删除变慢?

  • 什么情况下要同时在两个字段上建索引?

这些问题他们可能不一定能说出答案。知道这些问题的答案有什么好处呢?如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据,那么了解与不了解真的没有差别, 然而, 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据,那么不深入了解索引的原理, 写出来程序就根本跑不动,就好比如果给货车装个轿车的引擎,这货车还能拉的动货吗?

接下来就讲解一下上面提出的几个问题,希望对阅读者有帮助。

网上很多讲解索引的文章对索引的描述是这样的「索引就像书的目录, 通过书的目录就准确的定位到了书籍具体的内容」,这句话描述的非常正确, 但就像脱了裤子放屁,说了跟没说一样,通过目录查找书的内容自然是要比一页一页的翻书找来的快,同样使用的索引的人难到会不知道,通过索引定位到数据比直接一条一条的查询来的快,不然他们为什么要建索引。

想要理解索引原理必须清楚一种数据结构「平衡树」(非二叉),也就是b tree或者 b+ tree,重要的事情说三遍:“平衡树,平衡树,平衡树”。当然, 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 , 然而, 主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。

我们平时建表的时候都会为表加上主键, 在某些关系数据库中, 如果建表时不指定主键,数据库会拒绝建表的语句执行。 事实上, 一个加了主键的表,并不能被称之为「表」。一个没加主键的表,它的数据无序的放置在磁盘存储器上,一行一行的排列的很整齐, 跟我认知中的「表」很接近。如果给表上了主键,那么表在磁盘上的存储结构就由整齐排列的结构转变成了树状结构,也就是上面说的「平衡树」结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引。没错, 再说一遍, 整个表变成了一个索引,也就是所谓的「聚集索引」。 这就是为什么一个表只能有一个主键, 一个表只能有一个「聚集索引」,因为主键的作用就是把「表」的数据格式转换成「索引(平衡树)」的格式放置。

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