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Notes

Tree Indexes

Table Indexes

数据库中可以使用非常多种数据结构

  • Internal meta-data
  • Core data storage
  • Temporary data structures
  • Table indexes（本章要讨论的）

A table index is a replica of a subset of a table’s columns that is organized and/or sorted for efficient access using a subset of those attributes.

不说人话的翻译：表索引是表列子集的副本，被组织和排序，以便使用这些属性的子集进行有效的访问。

DBMS 可以查找表索引的辅助数据结构来更快地找到目标元组，避免了顺序扫描。DBMS 确保表的内容和索引的内容在逻辑上总是同步的。

每个数据库要创建的索引数量之间存在权衡。虽然创建更多索引能够让查询更快，但是索引也会占用空间，同时需要维护。DBMS 的工作就包括了找到最适合查询命令的索引，按照这个索引来执行更高效的查询。

B+Tree

B+ 树是一种自平衡的树数据结构，它能够保持数据有序，能够执行查找，顺序访问，插入，删除等操作，这些操作的时间复杂度都是 O(log⁡(n))O(\log(n)). 它对面向磁盘的 DBMS 进行大块数据读写进行了优化。

几乎所有支持保序索引的现代 DBMS 都使用 B+ 树。

B 树和 B+ 树最主要的区别是：

  • B 树会在每个节点都存储数据
  • B+ 树只在叶子节点存储数据

现代的 B+ 树实现结合了 B 树变体的一些特征，例如在 Blink 树中用到的兄弟指针。

一般地，B+ 树是一种 M\displaystyle{ M } 路搜索树，具有以下性质

  • 是一棵“完美”的平衡树（每个叶子节点都在同一深度）
  • 除了根节点以外的内部节点至少都是半满的，M/2−1⩽num of keys⩽M−1\displaystyle{ M {/} 2 - 1 \leqslant \text{num of keys} \leqslant M - 1 }
  • 每个有 k\displaystyle{ k } 个键的内部节点都有 k+1\displaystyle{ k + 1 } 个非空的子节点

B+树的每个节点都包含了一个键值对的数组。

  • 这些键值对中的键，派生自索引所基于的属性
  • 值会根据该节点是内部节点还是叶子节点而区分
    • 内部节点中，值数组包含的是指向其他节点的指针
    • 叶子节点的值使用 record IDs 或 tuple data
      • Record IDs 引用了元组地址的指针
      • 使用 tuple data 直接存储实际的值

每个节点上的数组几乎总是按键来排序的，尽管根据 B+ 树的定义，这不是必须的。

Selection Conditions

B+ 树是有序的，所以查询遍历速度是很快的，并不需要整个键。如果查询提供了搜索键的任意属性，DBMS 就可以使用 B+ 树索引。

树索引与哈希索引不同，哈希索引要求所有属性都包含在搜索键中

对于下面这样一棵 B+ 树，我们需要找到所有匹配 (A,*) 的元组

Insertion

将元素插入到 B+ 树时，必须从上到下遍历这棵树，使用内部节点来决定，应该将 key 插入到哪个叶子节点中。

  1. 找到正确的叶子节点 L\displaystyle{ L }
  2. 在 L\displaystyle{ L } 中有序插入一个 entry
    • 如果 L\displaystyle{ L } 有足够的空间，那么直接插入
    • 否则，将 L\displaystyle{ L } 拆分为两个节点 L\displaystyle{ L } 和 L2\displaystyle{ L _{ 2 } }，重新平均分配这些 entries，并复制中间的 key 到上层. 为 L\displaystyle{ L } 的父节点插入一个指向 L2\displaystyle{ L _{ 2 } } 的 index entry
  3. 如果需要分割内部节点，则将 entries 平均分配到两个节点中，并将中间结点上溢

Deletion

B+ 树的插入操作会使得节点分裂，以处理节点溢出。但如果删除节点导致了树达不到半满，那么就需要将部分节点合并，来保持树的平衡。

  1. 找到目标叶子节点 L\displaystyle{ L }
  2. 删除这个入口
    • 如果 L\displaystyle{ L } 不少于半满，则直接删除
    • 否则，尝试重新分配，可以从兄弟节点处借入
    • 如果重新分配失败，则将 L\displaystyle{ L } 与兄弟节点合并
  3. 如果执行的合并操作，则必须将父节点中指向 L\displaystyle{ L } 的入口删除

https://zhuanlan.zhihu.com/p/149287061

Non-Unique Indexes

类似哈希表，B+ 树也可以处理重复的索引，手段是拷贝 key 或保存值列表。

  • Duplicate keys approach: 使用相同的叶节点布局，但多次存储重复的键
  • Value list approach: 每个键只存储一次，为唯一值维护一个链表

Duplicate Keys

复制键有两种方法

  • 添加 record IDs 作为 key 的一部分，因为每个 tuple 的 record ID 都是唯一的，这将保证所有的键都是可识别的
  • 允许叶子节点溢出到包含重复键的溢出节点中。虽然不存储冗余信息，但这种方法维护和修改起来比较复杂

Clustered Indexes 聚集索引

表按照主键指定的排序顺序存储，作为堆组织存储或索引组织存储。由于一些 DBMS 总是使用聚集索引，因此如果表没有显式索引，它们将自动将隐藏的行 ID 设置为主键，但其他 DBMS 不能使用。

Heap Clustering 堆聚集

元组在堆的页面中按照聚集索引指定的顺序排序。如果使用聚集索引的属性访问元组，DBMS 可以直接跳转到对应的页面。

Index Scan Page Sorting

由于直接从未聚类的索引中检索元组的效率很低，因此 DBMS 可以首先找出它需要的所有元组，然后根据它们的页面 ID 对它们进行排序。

B+Tree Design Choices

Node Size

根据存储媒介，我们可以指定节点大小。

  • 对于硬盘数据库上的节点，通常是以 MB 为单位，为的是减少寻找的开销，将磁盘读取用于大块数据上
  • 对于内存数据库中的节点，通常使用 512 B 的页面，以便将整个页面放入 CPU 缓存中，并减少数据碎片

这还是取决于工作负载的类型。

  • 单点查询希望页面尽可能小，以减少加载不必要的额外信息
  • 大型顺序扫描可能希望页面更大，以减少需要执行的读取次数

Merge Threshold

虽然 B+ 树有删除后合并下溢节点的规则，但有时暂时违反这种规则以减少删除操作的数量可能是有益的。

急于合并可能导致“震荡”，其中大量连续的删除和插入操作导致不断的拆分和合并。

允许批处理合并，多个合并操作同时发生，减少了在 B+ 树上写锁存器的巨大开销。

Variable Length Keys 变长的键

我们可能也想 B+ 树支持变长的关键字长度，例如大键的一小部分会造成很多的空间浪费。有下面的一些解决方案

Pointers

我们可以只存储指向 key 的指针，而不是直接存储这个 key. 因为为每个键追踪一个指针效率很低，在生产环境中唯一使用这种方法的地方是嵌入式设备，其它们的寄存器和缓存都很小，可以从中得到一些益处。

Variable Length Nodes

我们仍然可以正常存储键，允许使用变长的节点。但这是不太可行的，由于处理可变长度节点的内存管理开销很大，所以大部分情况下都不会使用这种方法。

Padding

我们可以讲每个键的大小设置为最大键的大小，并填充所有较短的键，而不是改变键的长度。大多数情况下，这是对内存的极大浪费，所以用的也不多。

Key Map/Indirection

最常用的方法就是在单独的字典中用键值对的索引替换键，这大大节省了空间，并可能为单点查询提供了快捷方式（因为索引指向的键值对与叶节点指向的键值对完全相同）。

在 map 中存储了一小部分 key 的前缀，以及指向 k-v 对的指针。

Intra-Node Search 内部节点的搜索

当搜索达到了某个节点之后，仍然需要继续在节点内进行搜索，目的是找到下一个内部节点，或者是找到叶子节点中的 k-v 对。虽然这种事情非常简单，但还是有一些要考虑权衡的问题。

Linear 线性搜索

最简单的方法，在节点中直接顺序扫描，直至找到结果。一方面，我们无须考虑对键进行排序，也无须考虑插入和删除的优化，但是另一方面，这种方式相比之下是比较低效的，每次搜索的时间复杂度都是 O(n)\displaystyle{ O \left( n \right) }.

Binary 二分搜索

相比于上面的顺序搜索，效率更高一些，因为使用了二分查找，依据已经排序的 key，时间复杂度是 O(log⁡2n)O(\log_2 n)，但是插入操作开销就会变大一些，因为需要维护节点内的这些 key 的有序性。

Interpolation 插值查找

在某些情况下，我们可能需要使用插值来找到对应的键。这种方式利用了节点中存储的 metadata，例如最大元素，最小元素，平均值等等，利用这些属性来生成一个键大概的位置。

例如，我们要在节点中找到 8，而 10 是最大的 key，10−(n+1)\displaystyle{ 10 - \left( n + 1 \right) } 是最小的 key，那么可以从最后一个键向前数 2 个。（n\displaystyle{ n } 为每个节点的键数量）

尽管这种方式是很快的，但它的适用性可能仅限于例如整数的属性，而且很复杂，因此只在学术数据库中使用这种方法。

Optimization

Prefix Compression

大多数情况下，如果在 B+ 数的同一个节点上有键时，每个键的前缀会有部分重叠，因为相似的键会在排序的 B+ 数中彼此相邻。

按照这一特征，我们可以对这种存储方式进行优化，不需要每个键都全部存储，相同前缀只需存储一次，将不相同的部分分开存储（类似于字典树）

Deduplication

Bulk Insert