MongoDB 索引底层实现原理分析
2021/7/30 19:37:37
本文主要是介绍MongoDB 索引底层实现原理分析,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
MongoDB 索引底层实现原理分析
MongoDB 是文档型的数据库,它使用BSON 格式保存数据,比关系型数据库存储更方便。比如之前关
系型数据库中处理用户、订单等数据要建立对应的表,还要建立它们之间的关联关系。但是BSON就不
一样了,我们可以把一条数据和这条数据对应的数据都存入一个BSON对象中,这种形式更简单,通俗易
懂。MySql是关系型数据库,数据的关联性是非常强的,区间访问是常见的一种情况,底层索引组织数
据使用B+树,B+树由于数据全部存储在叶子节点,并且通过指针串在一起,这样就很容易的进行区间
遍历甚至全部遍历。MongoDB使用B-树,所有节点都有Data域,只要找到指定索引就可以进行访问,
单次查询从结构上来看要快于MySql。
B-树是一种自平衡的搜索树,形式很简单:
B-树的特点:
(1) 多路 非二叉树
(2) 每个节点 既保存数据 又保存索引
(3) 搜索时 相当于二分查找
B+树是B-树的变种
B+ 树的结构:
B+树的特典
(1) 多路非二叉
(2) 只有叶子节点保存数据
(3) 搜索时 也相当于二分查找
(4) 增加了 相邻节点指针
实在不会插入表格(此处表示日了狗子,在其他地方写好截的图知乎)
从上面我们可以看出最核心的区别主要有俩,一个是数据的保存位置,一个是相邻节点的指向。就是这
俩造成了MongoDB和MySql的差别。
(1)B+树相邻接点的指针可以大大增加区间访问性,可使用在范围查询等,而B-树每个节点 key 和
data 在一起 适合随机读写 ,而区间查找效率很差。(2)B+树更适合外部存储,也就是磁盘存储,使用B-结构的话,每次磁盘预读中的很多数据是用不上
的数据。因此,它没能利用好磁盘预读的提供的数据。由于节点内无 data 域,每个节点能索引的范围
更大更精确。
(3)注意这个区别相当重要,是基于(1)(2)的,B-树每个节点即保存数据又保存索引 树的深度
小,所以磁盘IO的次数很少,B+树只有叶子节点保存,较B树而言深度大磁盘IO多,但是区间访问比较
好。
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