00 – 背景知识

　　- B-Tree & B+Tree

　　http://en.wikipedia.org/wiki/B%2B_tree

　　http://en.wikipedia.org/wiki/B-tree

　　- 折半查找(Binary Search)

　　http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm

　　- 数据库的性能问题

　　A. 磁盘IO性能非常低，严重的影响数据库系统的性能。

　　B. 磁盘顺序读写比随机读写的性能高很多。

　　- 数据的基本存储结构

　　A. 磁盘空间被划分为许多大小相同的块(Block)或者页(Page).

　　B. 一个表的这些数据块以链表的方式串联在一起。

　　C. 数据是以行(Row)为单位一行一行的存放在磁盘上的块中,如图所示.

　　D. 在访问数据时，一次从磁盘中读出或者写入至少一个完整的Block。

　　

Fig. 1

　　01 – 数据基本操作的实现

　　基本操作包括：INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT。

　　- SELECT

　　A. 定位数据

　　B. 读出数据所在的块，对数据加工

　　C. 返回数据给用户

　　- UPDATE、DELETE

　　A. 定位数据

　　B. 读出数据所在的块，修改数据

　　C. 写回磁盘

　　- INSERT

　　A. 定位数据要插入的页(如果数据需要排序)

　　B. 读出要插入的数据页，插入数据.

　　C. 写回磁盘

　　如何定位数据?

　　- 表扫描(Table Scan)

　　A. 从磁盘中依次读出所有的数据块，一行一行的进行数据匹配。

　　B. 时间复杂度 是O(n)， 如果所有的数据占用了100个块。尽管只查询一行数据，

　　也需要读出所有100个块的数据。

　　C. 需要大量的磁盘IO操作，极大的影响了数据定位的性能。

　　因为数据定位操作是所有数据操作必须的操作，数据定位操作的效率会直接影响所有的数据操作的效率。

　　因此我们开始思考，如何来减少磁盘的IO?

　　- 减少磁盘IO

　　A. 减少数据占用的磁盘空间

　　压缩算法、优化数据存储结构

　　B. 减少访问数据的总量

　　读出或写入的数据中，有一部分是数据操作所必须的，这部分称作有效数据。剩余的

　　部分则不是数据操作必须的数据，称为无效数据。例如，查询姓名是‘张三’的记录。

　　那么这条记录是有效记录，其他记录则是无效记录。我们要努力减少无效数据的访问。

　　02 – 索引的产生

　　- 键(Key)

　　首先，我们发现在多数情况下，定位操作并不需要匹配整行数据。而是很规律的只匹配某一个

　　或几个列的值。 例如，图中第1列就可以用来确定一条记录。这些用来确定一条数据的列，统

　　称为键(Key).

　　

Fig. 2

　　- Dense Index

　　根据减少无效数据访问的原则，我们将键的值拿过来存放到独立的块中。并且为每一个键值添

　　加一个指针， 指向原来的数据块。如图所示,

　　

Fig. 3

　　这就是‘索引’的祖先Dense Index. 当进行定位操作时，不再进行表扫描。而是进行

　　索引扫描(Index Scan)，依次读出所有的索引块，进行键值的匹配。当找到匹配的键值后，

　　根据该行的指针直接读取对应的数据块，进行操作。假设一个块中能存储100行数据，

　　10,000,000行的数据需要100,000个块的存储空间。假设键值列(+指针)占用一行数据

　　1/10的空间。那么大约需要10,000个块来存储Dense索引。因此我们用大约1/10的额外存储

　　空间换来了大约全表扫描10倍的定位效率。

　　03 – 索引的进化

　　在实际的应用中，这样的定位效率仍然不能满足需求。很多人可能已经想到了，通过排序和查找

　　算法来减少IO的访问。因此我们开始尝试对Dense Index进行排序存储,并且期望利用排序查

　　找算法来减少磁盘IO。

　　- 折半块查找

　　A. 对Dense Index排序

　　B. 需要一个数组按顺序存储索引块地址。以块为单位，不存储所有的行的地址。

　　C. 这个索引块地址数组，也要存储到磁盘上。将其单独存放在一个块链中，如下图所示。

　　D. 折半查找的时间复杂度是O(log 2(N))。在上面的列子中，dense索引总共有10,000个块。假设1个块

　　能存储2000个指针，需要5个块来存储这个数组。通过折半块查找，我们最多只需要读取

　　5(数组块)+ 14(索引块log 2(10000))+1(数据块)=20个块。

　　

Fig. 4

　　- Sparse Index

　　实现基于块的折半查找时发现，读出每个块后只需要和第一行的键值匹配，就可以决定下一个块

　　的位置(方向)。 因此有效数据是每个块(最后一个块除外)的第一行的数据。还是根据减少无

　　效数据IO的原则，将每一个块的第一行的数据单独拿出来，和索引数组的地址放到一起。这样就

　　可以直接在这个数组上进行折半查找了。如下图所示，这个数组就进化成了Sparse Index。

　　

Fig. 5

　　因为Sparse Index和Dense Index的存储结构是相同的，所以占用的空间也相同。大约需

　　要10个块来存储10000个Dense Index块的地址和首行键值。通过Sparse索引，仅需要读

　　取10(Sparse块)+1(Dense块)+1(数据块)=12个块.

　　- 多层Sparse Index

　　因为Sparse Index本身是有序的，所以可以为Sparse Index再建sparse Index。通过

　　这个方法，一层一层的建立 Sparse Indexes,直到最上层的Sparse Index只占用一个块

　　为止,如下图所示.

　　

Fig. 6

　　A. 这个最上层的Sparse Index称作整个索引树的根(root).

　　B. 每次进行定位操作时，都从根开始查找。

　　C. 每层索引只需要读出一个块。

　　D. 最底层的Dense Index或数据称作叶子(leaf).

　　E. 每次查找都必须要搜索到叶子节点，才能定位到数据。

　　F. 索引的层数称作索引树的高度(height).

　　G. 索引的IO性能和索引树的高度密切相关。索引树越高，磁盘IO越多。

　　在我们的例子中的Sparse Index，只有10个块，因此我们只需要再建立一个Sparse Index.

　　通过两层Sparse Index和一层Dense Index查找时，只需读取1+1+1+1=4个块。

　　- Dense Index和Sparse Index的区别

　　A. Dense Index包含所有数据的键值，但是Sparse Index仅包含部分键值。

　　Sparse Index占用更少的磁盘空间。

　　B. Dense Index指向的数据可以是无序的，但是Sparse Index的数据必须是有序的。

　　C. Sparse Index 可以用来做索引的索引，但是Dense Index不可以。

　　D. 在数据是有序的时候，Sparse Index更有效。因此Dense Index仅用于无序的数据。

　　- 簇索引(Clustered Index)和辅助索引(Secondary Index)

　　如果数据本身是基于某个Key来排序的，那么可以直接在数据上建立sparse索引，

　　而不需要建立一个dense索引层。 如下图所示：

　　

Fig. 7

　　这个索引就是我们常说的“Clustered Index”,而用来排序数据的键叫做主键Primary Key.

　　A. 一个表只能有一个Clustered Index,因为数据只能根据一个键排序.

　　B. 用其他的键来建立索引树时，必须要先建立一个dense索引层，在dense索引层上对此键的值

　　进行排序。这样的索引树称作Secondary Index.

　　C. 一个表上可以有多个Secondary Index.

　　- 范围搜索(Range Search)

　　由于键值是有序的，因此可以进行范围查找。只需要将数据块、Dense Index块分别以双向链表

　　的方式进行连接， 就可以实现高效的范围查找。如下图所示：

　　

Fig. 8

　　范围查找的过程：

　　A. 选择一个合适的边界值，定位该值数据所在的块

　　B. 然后选择合适的方向，在数据块(或Dense Index块)链中进行遍历。

　　C. 直到数据不满足另一个边界值，结束范围查找。

　　是不是看着这个索引树很眼熟?换个角度看看这个图吧!

　　

Fig. 9

　　这分明就是传说中的B+Tree.

　　- 索引上的操作

　　A. 插入键值

　　B. 删除键值

　　C. 分裂一个节点

　　D. 合并两个节点

　　这些操作在教科书上都有介绍，这里就不介绍了。

　　先写到这吧，实在写不动了，想明白容易，写明白就难了。下一篇里，打算谈谈标准B+Tree的几个问题，以及在

　　实现过程中，B+Tree的一些变形。

　　很多知识来自于下面这两本书。

　　“Database Systems: The Complete Book (2nd Edition) ”

　　“Transaction Processing: Concepts and Techniques”