B+TREE索引的优势

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B+TREE索引的优势

1. 影响索引查询效率的主要原因

索引存储在磁盘上
索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上
磁盘I/O存取慢
索引在查找过程汇总要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存储，I/O存储的消耗要高几个数量级

所以索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，提升索引效率

2. 为什么磁盘存储慢

2.1 磁盘存取原理

索引一般以文件形式存储在磁盘上，索引检索需要磁盘I/O 操作，与主存不同，磁盘I/O存在机械运动耗费。因此磁盘I/O的时间消耗时巨大的

2.1.1 磁盘的组成

一个磁盘由大小相同且同轴的圆形盘片组成
磁盘可以转动（各个磁盘必须同步转动）。
在磁盘的一则有磁头支架
磁头支架固定了一组磁头
- 每个磁头负责存储存取一个磁盘的内容
- 磁头不能转动，但是可以沿磁盘半径方向运动（实际是斜切向运动）
- 每个磁头同一时刻必须是同轴的

2.1.2 磁盘组成和工作原理

磁道
每个同心环叫做一个
扇区
磁盘的最小存取单元

2.1.2.1 确定数据位置

当需要从磁盘读取数据时，系统会将数据逻辑地址传给磁盘，磁盘的控制电路按照寻址逻辑将逻辑地址翻译成物理地址。既确定要读的数据在哪个磁道，哪个扇区

2.1.2.2 磁头寻道

为了读取这个扇区的数据，需要将磁头放在这个扇区上方，为了实现这一点，磁头需要移动对准响应的磁道，这个过程叫做寻道，所耗费的时间叫寻道时间，

由于存储介质的特性，磁盘本身存储就比主存慢很多，在加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O，为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存，预读可以提高I/O效率。预读的长度一般为页（page:计算机管理存储器的逻辑块-通常为4k）的整数倍。主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要去读的数据不再主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中

4.B-/B+Tree索引的优势

一般使用磁盘的I/O 次数评价索引优势

那么BTree如何减少磁盘次数的呢

结合操作系统存储结构优化处理：MySQL巧妙运用操作系统存储结构**（一个节点分配到一个存储页中->尽量减少I/O操作）&磁盘预读（缓存预读->加速预读马上要用到的数据）**
- 详解:
  Mysql设计利用了磁盘预读原理，将一个b+tree节点大小设为一个页大小，在新建节点时直接申请一个页的控件，这样就能保证一个节点物理上存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对其，这样就实现了每个Node节点只需要一次IO操作
B+Tree单个节点能放多个子节点，相同IO次数，检索出更多东西
这也是B+Tree相比B-Tree能查询出更多数据的原因
- 详解
  单个节点能放多个子节点，查询IO次数相同(mysql查询IO次数最多3-5次-所以需要每个节点需要存储很多数据)
B+Tree只在叶子节点存储数据&所有叶子节点包含一个链指针&其他内层非叶子节点只存储索引数据，只利用索引快速定位数据索引范围，先定位索引再通过索引高效快速定位数据

B+Tree更适合外存索引，原因和内节点出度d有关。从上面分析可以看到，d越大索引的性能越好，而出度的上限取决于节点内key和data的大小：
B+Tree内节点去掉了data域，因此可以拥有更大的出度，拥有更好的性能。只利用索引快速定位数据索引范围，先定位索引再通过索引高效快速定位数据。
dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize))