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面試官:PostgreSQL 為什么不選擇 B+ 樹索引?

數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL
PostgreSQL 的索引結(jié)構(gòu)雖然叫 B- 樹,但其實(shí)它實(shí)現(xiàn)了 B+ 樹的功能,并且在索引上做了一些優(yōu)化,使索引效率更高。?

大家好,我是君哥。

我們知道,MySQL 的索引設(shè)計(jì)使用了 B+ 樹,而 PostgreSQL 使用了 B- 樹,

那 PostgreSQL 為什么不使用 B+ 樹做索引結(jié)構(gòu)呢?今天就來(lái)聊一聊這個(gè)話題。

B+ 樹和 B- 樹

B+ 樹

B+ 樹主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),非葉子節(jié)點(diǎn)(索引節(jié)點(diǎn))則存儲(chǔ) key 和指針。這樣存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)是可以在索引節(jié)點(diǎn)通過(guò)二分查找快速找到數(shù)據(jù)所在頁(yè),時(shí)間復(fù)雜度為 O(logmN),其中 N 是總的節(jié)點(diǎn)數(shù)量,m 是每個(gè)節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。找到數(shù)據(jù)頁(yè)后再去數(shù)據(jù)頁(yè)中找數(shù)據(jù)就很容易了。

圖片圖片

B+ 樹的第二個(gè)特點(diǎn)是葉子節(jié)點(diǎn)用雙向鏈表串聯(lián)起來(lái),這樣范圍查詢優(yōu)勢(shì)很大,時(shí)間復(fù)雜度為O(logmN+K)。

B- 樹

跟 B+ 樹不一樣的是,B- 樹所有節(jié)點(diǎn)都可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù),包括根節(jié)點(diǎn),內(nèi)部節(jié)點(diǎn),葉子節(jié)點(diǎn)。

圖片圖片

隨機(jī)查詢:因?yàn)?B- 樹在非葉子節(jié)點(diǎn)也能存儲(chǔ)數(shù)據(jù),B- 樹可能在非葉子節(jié)點(diǎn)提前終止查詢,查詢路徑更短。

范圍查詢:B- 樹查詢一個(gè)數(shù)據(jù)范圍時(shí)需要中序遍歷多個(gè)層級(jí),這一點(diǎn)效率不如 B+ 樹。

PostgreSQL 索引

索引介紹

PostgreSQL 索引對(duì) B- 樹進(jìn)行了改造。改造后的索引結(jié)構(gòu)如下圖:

圖片圖片

上圖的索引結(jié)構(gòu)中最頂層是元數(shù)據(jù)頁(yè),存儲(chǔ)索引根節(jié)點(diǎn)頁(yè)相關(guān)信息。內(nèi)部節(jié)點(diǎn)位于根節(jié)點(diǎn)下面,只包含鍵值和指向子頁(yè)面的指針。葉子頁(yè)位于最下面一層,存儲(chǔ)所有指向?qū)嶋H表數(shù)據(jù)行(TIDs)的指針。

什么是 TID?PostgreSQL 采用堆表存儲(chǔ),數(shù)據(jù)獨(dú)立于索引存儲(chǔ)在一個(gè)無(wú)序的結(jié)構(gòu)中。數(shù)據(jù)行插入時(shí),數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)找到一個(gè)空閑的空間來(lái)存放它,并記錄一個(gè)唯一的物理地址,稱為 TID,由頁(yè)號(hào)和行指針組成。

因?yàn)?B- 樹的葉子節(jié)點(diǎn)只保存 TIDs,不保存真實(shí)數(shù)據(jù),因此每個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)能保存更多的葉子節(jié)點(diǎn)。跟 B+ 樹相比,在相同數(shù)據(jù)量下,B- 樹高度更低。

PostgreSQL 索引中無(wú)論是內(nèi)部節(jié)點(diǎn)還是葉子節(jié)點(diǎn),數(shù)據(jù)都以遞增順序存儲(chǔ),同一層的數(shù)據(jù)頁(yè)由雙向鏈表連接。因此通過(guò)遍歷鏈表就可以獲取一個(gè)有序的數(shù)據(jù)集,范圍查詢并不需要中序遍歷。

PostgreSQL 索引頁(yè)格式如下,(下圖來(lái)自官網(wǎng)):

圖片圖片

下表對(duì)每個(gè)屬性進(jìn)行解釋:

Item

Description

PageHeaderData

24 bytes long. Contains general information about the page, including free space pointers.

ItemIdData

Array of item identifiers pointing to the actual items. Each entry is an (offset,length) pair. 4 bytes per item.

Free space

The unallocated space. New item identifiers are allocated from the start of this area, new items from the end.

Items

The actual items themselves.

Special space

Index access method specific data. Different methods store different data. Empty in ordinary tables.

再回到文章題目的問(wèn)題,雖然 PostgreSQL 的索引結(jié)構(gòu)在工程上被稱作 B-Tree,但其實(shí)它實(shí)現(xiàn)了 B+ 樹的功能,從功能上看,他其實(shí)也是一棵 B+ 樹。

三個(gè)優(yōu)化

Deduplication

在索引中,如果存在大量相同的鍵值(比如一個(gè)被頻繁更新的狀態(tài)標(biāo)志),PostgreSQL 會(huì)將這些重復(fù)的鍵值合并存儲(chǔ),只保留一個(gè)鍵值和多個(gè)對(duì)應(yīng)的 TID 列表,這大大節(jié)省了空間,提高了緩存效率。

Index Only Scan

雖然葉子節(jié)點(diǎn)不保存完整數(shù)據(jù),但葉子節(jié)點(diǎn)中除了存儲(chǔ)鍵值和 TID,也可以保存查詢中需要的某幾個(gè)字段值(非索引列值),類似于覆蓋索引。

這樣,對(duì)于只查詢索引列和包含列的語(yǔ)句,可以不用通過(guò) TID 去堆上查找數(shù)據(jù),直接通過(guò)索引就獲取到查詢結(jié)果。

反向鍵索引

PostgreSQL 可以創(chuàng)建反向排序的索引,這對(duì)于緩解插入熱點(diǎn)(如遞增主鍵、時(shí)間等字段)問(wèn)題非常有效。創(chuàng)建索引的時(shí)候需要指定反向索引,例如下面 SQL 給員工編號(hào)(emp_id)創(chuàng)建一個(gè)反向鍵索引:

CREATE INDEX idx_emp_id ON tb_emploee(emp_id REVERSE);

總結(jié)

PostgreSQL 的索引結(jié)構(gòu)雖然叫 B- 樹,但其實(shí)它實(shí)現(xiàn)了 B+ 樹的功能,并且在索引上做了一些優(yōu)化,使索引效率更高。

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 君哥聊技術(shù)
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