Closed AdrianHu99 closed 5 years ago
哈希表的特点就是可以快速的精确查询,但是不支持范围查询。
由于完全平衡二叉树是有序的,所以也是支持范围查找的。
B树的表示要比完全平衡二叉树要“矮”,原因在于B树中的一个节点可以存储多个元素。
B+树的表示要比B树要“胖”,原因在于B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中,并且叶子节点之间用指针相连。
完全平衡二叉树,当我们需要查询“张飞”时,需要以下步骤
从磁盘中取出“曹操”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”<“曹操”,取左子树(产生了一次磁盘IO)
从磁盘中取出“周瑜”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”>“周瑜”,取右子树(产生了一次磁盘IO)
从磁盘中取出“孙权”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”>“孙权”,取右子树(产生了一次磁盘IO)
从磁盘中取出“黄忠”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”=“张飞”,找到结果(产生了一次磁盘IO)
同理,回头看一下B树,我们发现只发送三次磁盘IO就可以找到“张飞”了,这就是B树的优点:一个节点可以存储多个元素,相对于完全平衡二叉树所以整棵树的高度就降低了,磁盘IO效率提高了。
而B+树是B树的升级版,只是把非叶子节点冗余一下,这么做的好处是为了提高范围查找的效率。
到这里可以总结出来,Mysql选用B+树这种数据结构作为索引,可以提高查询索引时的磁盘IO效率,并且可以提高范围查询的效率,并且B+树里的元素也是有序的。
为什么一个节点为1页(16k)就够了? 对着上面Mysql中Innodb中对B+树的实际应用(主要看主键索引),可以发现B+树中的一个节点存储的内容是:
非叶子节点:主键+指针
叶子节点:数据
那么,假设我们一行数据大小为1K,那么一页就能存16条数据,也就是一个叶子节点能存16条数据;再看非叶子节点,假设主键ID为bigint类型,那么长度为8B,指针大小在Innodb源码中为6B,一共就是14B,那么一页里就可以存储16K/14=1170个(主键+指针),那么一颗高度为2的B+树能存储的数据为:117016=18720条,一颗高度为3的B+树能存储的数据为:11701170*16=21902400(千万级条)。所以在InnoDB中B+树高度一般为1-3层,它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次IO,所以通过主键索引查询通常只需要1-3次IO操作即可查找到数据。所以也就回答了我们的问题,1页=16k这么设置是比较合适的,是适用大多数的企业的,当然这个值是可以修改的,所以也能根据业务的时间情况进行调整。
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