MySQL索引树(B树和B+树)使用及说明

BTree

一个多路平衡二叉树，出自于AVL树，但是AVL树的高度太高，查询效率太低

注意：

m也就是B树的阶，至于B树的阶如何确定，那么就需要看B树子节点允许存在的最大子孩子（子树）的数量，允许节点存在m-1个关键字。

每个节点最多只有m个子节点。

每个非叶子节点（除了根）具有至少⌈ m/2⌉子节点。

如果根不是叶节点，则根至少有两个子节点。

具有k个子节点的非叶节点包含k -1个键。

所有叶子都出现在同一水平，没有任何信息（高度一致）。

B树的阶

B树中，一个节点的子节点数目最大值

B树的根

也就是最顶端那一个节点，如果根节点并非树中唯一节点，那必须有两个子节点，要不然就成为了单支节点

B树的内部节点

就是除根节点和叶子节点之外的所有节点

B树的叶子节点

B树的最后一层节点，没有子节点，也没有指向子节点的指针

B树的插入

B树插入m阶B树时，如果该节点的元素个数小于m则直接插入，

如果节点的个数大于或者等于m，则会先分裂，取节点的中间元素插入到父节点中（偶数，取中间两个数的随机一个），然后将元素插入

最坏的情况就是一直分裂到根节点，树的高度加一

B树的删除操作

如果B树中的某个节点的元素数目小于（m/2）-1，m/2向上取整，这时需要看相邻节点的数量是否满足（m/2）-1，如果满足，直接向父节点借一个元素，如果不满足，则两个节点合并

磁盘的IO

磁盘的IO读写的花费时间分为三个部分寻道时间+旋转延迟和传输时间，寻道指的是磁臂移动到指定磁道所花费的时间，旋转延迟是指磁盘的转速，比如磁盘转速为7200r，那么每分钟就是7200r，每秒就是120r，旋转延迟也就是转一圈就是4.17ms，传输时间是指将数据读出或者写入的时间。

在数十亿条并发指令下，计算机资源尤为昂贵，所以，提出了内缓存区，在数据读取时，也会将相邻数据读到内缓存区中，每次IO读写都是一个数据块，在数据库中称为一页，页的大小和操作系统有关，有的4K，有的16K

B+树

有m个子树的中间节点包含有m个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来存取索引；

所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。 (而B 树的叶子节点并没有包括全部需要查找的信息)；

所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键字。 (而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息)；

索引结构类型

按数据结构分类

B+tree索引、Hash索引、Full-text索引、Rtree索引。

BTree索引、Hash索引、full-text索引、R-Tree索引

BTree索引在上边已经介绍

hash索引

也就是采用hash表的结构，k-v键值对的形式，所以对于数据的检索效率是非常高的，

但是hash索引无法支持范围查询，应为hash内部的key是无序的，没有办法利用，那么hash索引自然也不支持order by

hash索引无法支持联合索引的最左匹配原则，因为hash是将多个索引键键合并在一起计算hash值，不会针对单个索引键做计算，自然不支持联合索引，更不用说最左匹配

但是hash在做等值查询时的效率非常高

FullText索引

MySQL主要要来做搜索引擎，且只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引

select * from answer where match(字段) against("表名")

为了更好的所有效果，需要在mysql的配置文件做更改,也就是my.ini

// MyISAM
ft_min_word_len = 4; 默认值
ft_max_word_len = 84; 默认值
// InnoDB
innodb_ft_min_token_size = 3; 默认值
innodb_ft_max_token_size = 84; 默认值
//ngram解析器令牌长度----即against()中字符串切分的最小字符长度
ngram_token_size = 2~10 ; 默认值
一般设定：（以下例子均是假定设置如下）
在 [mysqld]的下面追加：
innodb_ft_min_token_size = 2
ft_min_word_len = 2
ngram_token_size = 2

修改后重启mysql服务，打开任务管理器，找到mysql服务，直接右键重启

使用如下语法，在命令行查看变量

show variables like "%ft%"
show variables like "%ngram%"

使用语法

• 【+】----------必须包含此字符串
• 【-】----------必须不包含此字符串
• 【“ ”】--------双引号内作为整体不能拆词
• 【> 】--------提高该词的相关性，查询的结果靠前
• 【< 】--------降低该词的相关性，查询的结果靠后
• 【*】---------通配符，只能接在词后面

SELECT * FROM user WHERE MATCH(userName) AGAINST (‘+“张” & +“三” ' IN BOOLEAN MODE);

RTree

空间索引，它将空间对象按范围划分，每个结点都对应一个区域和一个磁盘页，非叶结点的磁盘页中存储其所有子结点的区域范围，所以更适合做范围查询

但它仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有myisam、bdb、innodb、ndb几种。

索引又分为聚集索引和非聚集索引

按物理存储分类

聚集索引、非聚集索引（也叫二级索引、辅助索引）。

按字段特性分类

主键索引(PRIMARY KEY)、唯一索引(UNIQUE)、普通索引(INDEX)、组合索引、全文索引(FULLTEXT)。

按字段个数分类

单列索引、联合索引（组合索引）

为什么B+树更适合用来做数据库索引树？

首先，B+树内部节点并没有存储指向关键字具体信息的指针，所以B+树的内部节点比B树的内部节点更小，在一页或块中，所能容纳更多的关键字信息

非终节点并不是最终指向文件内容的节点，而是指向叶子节点关键字信息的指针，所以任何关键字的查找都是需要从根节点到叶子节点的查询，所以查询效率基本相同

B+树更适合做范围查询，因为B+树中的关键字信息都是存放在叶子节点中，所以只需要遍历叶子节点就可以查找到所有元素（B树用的是中序遍历，B+树是链表遍历）

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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