【MYSQL】 ——索引（B树B+树）、设计栈

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前引：考虑有一本书。如何快速找到一个章节所在的位置，就需要一个目录。

在数据库中，进行条件查询的时候，我们经常需要遍历表，数据库是把数据存储在硬盘上，此处的时间复杂度O（N）比数据结构中的O(N)要慢很多，因此就可以给数据库引入索引，来提高查询的速度。

之前我们学习的MySQL中的parimary key 和 foreign key 和 unique 都会自动生成索引，这几个操作都会频繁涉及到查询

一：索引的特点

1：加快查询的速度

2：索引自身是一定的数据结构，也要占据存储空间

3：当我们需要进行（增删改）的时候，先根据条件查找（有索引的话就会比较快），之后的（增删改操作）也需要针对索引进行更新

4：一个表的索引可以有多个

例如字典的目录：可以根据汉字拼音首字母快速查询，也可以按照偏旁，笔画等进行查询

二：索引适用的场景

1：对于存储空间要求不高的（存储空间比较充裕）

2：应用场景中，查询较多，增删改操作不多的。（读多写少的场景在web中是很常见的）

三：MySQL中索引操作

1：查看索引

show index from 表名;

查看某个表是否有索引，以及有几个索引

2：创建索引

注：危险操作，如果表是空的或者数据比较少，创建索引没关系，如果表中数据量非常大，创建索引就会触发大量的硬盘IO，很容易把数据库搞挂了

create index 索引名 on 表名（列名）

代码：create index index_student_name on student (name);

3：删除索引

drop index 索引名 on 表名

注：危险操作，在创建索引之初，我们就要设计规划好表的索引，但是在实际开发中，总会遇到需要添加索引的情况

解决方案：重新搞一台机器，搭建数据库，把生产环境数据库的数据表创建好，并且加上索引，把生产环境数据库的数据，导入到新的数据库中（导入过程非常耗时，但是并不影响生产环境正常工作），用新的数据库的这个机器，替代旧机器

四：数据库的索引底层结构

1：B树

B树又叫B-树（非念B减树，只是符号），B树是一个有序的N叉搜索树，每一个节点上可能有N个值，N个值划分出来N+1个区间

特点：

①：同样高度的B树和二叉搜索树，前者能表示的元素个数更多

②：在搜索的时候B树的比较次数更多

③：虽然B树总的比较次数更多，但是B树的硬盘IO读取次数更少，成本更低（一次硬盘读取相当于内存1w次比较）

解释：同样多的元素个数下，B树存储元素所需要的节点数更少，而硬盘1次读取，是把节点中所有元素一次性读取出来，

2：B+树

在B树的基础上，做出了改进，B+树也是N叉搜索树，划分出来N个区间，根节点上的最后一个值为最大/小值

特点：

（1）：B+树一个节点中有N 个key，每个key划分出来N个区间，

（2）：根节点中出现的值，在子树中会重复出现

重复出现的优点：

①无需回溯——例子：进行范围查询 id > 4 , id <=10 , 根据4找到对应的位置，沿着链表在往后面进行查询就可以了，无需在对树进行回溯

②查询时间稳定——查询任何一个元素，都是要从根节点查询到叶子节点的，过程中IO硬盘读取的次数是一样的（稳定比快速更重要）

③存储数据便捷——根节点存储关键字key，叶子结点只需要存储数据即可（例子：如图）。

补充：非叶子节点中存储的关键字key所占空间非常小，占空间大的数据都在叶子节点中，，这些数据都可以缓存到内存当中，正在查询的时候只需要比较内存当中的数据即可，大大减少了硬盘IO的比较次数，节约了成本。

3：每个节点中的最后一个key，是最大值或者最小值，

4：叶子节点之间用链式结构进行连接

五：MYSQL设计栈

谈及“数据库设计”，就是根据需求，来把需要的表给创建出来

1：先根据需求，找到实体

2：梳理清楚实体之间的关系，每个实体之间，需要理清楚关系，不同的关系下，有不同的设计表的方式。

三种关系来设计表

1：一对一

例如：教务系统

学生（实体）：学号，班级，姓名，联系方式，入学时间.........

账户（描述这个实体）：账户名，密码，注册时间，上次登录时间，登陆地点..........

方案一：搞一张大表，把这些信息全部放在一起

方案二：搞两张表。用id引用过来，建立联系

student(studentId ,studentName.......)

account(accountId,username,password.......,studentId)

2：一对多

例如：班级和学生（一个班级可以包含多个学生，一个学生只能从属一个班级）

3：多对多

例如：学生和课程（一个学生可以选择多个课程，一个课程可以被多个学生选择）

4：效率问题

在上一章节我们引入了约束这个概念，约束这些关键词有利也有弊，它们提高了数据正确性，但是影响数据库的执行效率（即牺牲了执行效率，但是换来了开发效率）

在开发中我们往往要考虑两部分

1：执行效率（机器硬件成本较低）

2：开发效率（优先，人力成本较高，更注重这个方面）