常见索引类型

日常开发工作中,涉及到的数据存储,要做查询优化或想深入了解存储引擎,需要对索引知识有个起码的了解,下面介绍下最常见的四种索引结构。

  • 位图索引
  • 哈希索引
  • BTREE索引
  • 倒排索引

1、位图索引(BitMap)

位图索引适用于字段值为可枚举的有限个数值的情况

位图索引使用二进制的数字串(bitMap)标识数据是否存在,1标识当前位置(序号)存在数据,0则表示当前位置没有数据。
《常见索引类型》

​图1 为用户表,存储了性别和婚姻状况两个字段。

​图2中 分别为性别和婚姻状态建立了两个位图索引;

例如:性别->男对应索引为:101110011,表示第1、3、4、5、8、9个用户为男性。其他属性以此类推。

使用位图索引查询:

男性 并且已婚 的记录 = 101110011 & 11010010 = 100100010,即第1、4、8个用户为已婚男性。

女性 或者未婚的记录 = 010001100 | 001010100 = 011011100, 即第2、3、5、6、7个用户为女性或者未婚。

注:位图索引查询主要进行“与/或”操作,性能非常高;并且空间占用少;一个常见的场景就是用着统计标签化用户上,对用户进行分类;Redis提供了方便的位图操作命令,使用很方便;但位图“位资源”的回收不方便,且稀松的位图会浪费空间,位图进行非运算较困难

2、哈希索引

顾名思义,是指使用某种哈希函数实现key->value 映射的索引结构。

哈希索引适用于等值检索,通过一次哈希计算即可定位数据的位置。

下图3 展示了哈希索引的结构,与JAVA中HashMap的实现类似,是用冲突表的方式解决哈希冲突的。

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3、BTREE索引

BTREE索引是关系型数据库最常用的索引结构,方便了数据的查询操作。

BTREE: 有序平衡N叉树, 每个节点有N个键值和N+1个指针, 指向N+1个子节点

一棵BTREE的简单结构如下图4所示,为一棵2层的3叉树,有7条数据:

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以Mysql最常用的InnoDB引擎为例,描述下BTREE索引的应用。

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Innodb下的表都是以索引组织表形式存储的,也就是整个数据表的存储都是B+tree结构的,如图5所示。

​主键索引为图5的左半部分(如果没有显式定义自主主键,就用不为空的唯一索引来做聚簇索引,如果也没有唯一索引,则innodb内部会自动生成6字节的隐藏主键来做聚簇索引),叶子节点存储了完整的数据行信息(以主键 + row_data形式存储)。

​二级索引也是以B+tree的形式进行存储,图5右半部分,与主键不同的是二级索引的叶子节点存储的不是行数据,而是索引键值和对应的主键值,由此可以推断出,二级索引查询多了一步查找数据主键的过程。

​维护一颗有序平衡N叉树,比较复杂的就是当插入节点时节点位置的调整,尤其是插入的节点是随机无序的情况;而插入有序的节点,节点的调整只发生了整个树的局部,影响范围较小,效率较高。

可以参考红黑树的节点的插入算法:https://en.wikipedia.org/wiki/Red%E2%80%93black_tree

​因此如果innodb表有自增主键,则数据写入是有序写入的,效率会很高;如果innodb表没有自增的主键,插入随机的主键值,将导致B+tree的大量的变动操作,效率较低。这也是为什么会建议innodb表要有无业务意义的自增主键,可以大大提高数据插入效率。

Mysql Innodb使用自增主键的插入效率高。

使用类似Snowflake的ID生成算法,生成的ID是趋势递增的,插入效率也比较高。

4、倒排索引(反向索引)

​倒排索引也叫反向索引,可以相对于正向索引进行比较理解。

​正向索引反映了一篇文档与文档中关键词之间的对应关系;给定文档标识,可以获取当前文档的关键词、词频以及该词在文档中出现的位置信息,如图6 所示,左侧是文档,右侧是索引。

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​ 反向索引则是指某关键词和该词所在的文档之间的对应关系;给定了关键词标识,可以获取关键词所在的所有文档列表,同时包含词频、位置等信息,如图7所示。

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​ 反向索引(倒排索引)的单词的集合和文档的集合就组成了如图8所示的”单词-文档矩阵“,打钩的单元格表示存在该单词和文档的映射关系。

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倒排索引的存储结构可以参考图9。其中词典是存放的内存里的,词典就是整个文档集合中解析出的所有单词的列表集合;每个单词又指向了其对应的倒排列表,倒排列表的集合组成了倒排文件,倒排文件存放在磁盘上,其中的倒排列表内记录了对应单词在文档中信息,即前面提到的词频、位置等信息。

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下面以一个具体的例子来描述下,如何从一个文档集合中生成倒排索引。
如图10,共存在5个文档,第一列为文档编号,第二列为文档的文本内容。

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将上述文档集合进行分词解析,其中发现的10个单词为:[谷歌,地图,之父,跳槽,Facebook,加盟,创始人,拉斯,离开,与],以第一个单词”谷歌“为例:首先为其赋予一个唯一标识 ”单词ID“, 值为1,统计出文档频率为5,即5个文档都有出现,除了在第3个文档中出现2次外,其余文档都出现一次,于是就有了图11所示的倒排索引。

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    原文作者:oh my 桂桂
    原文地址: https://blog.csdn.net/Gsasuke/article/details/113816590
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