一、索引的概念及作用

二、实际看看索引的效率提升

三、认识磁盘

1. 简单了解磁盘

2. 数据库文件存储位置

3. 定位扇区

4. 数据读取效率问题

5. 磁盘随机访问与磁盘连续访问

5.1 随机访问

5.2 连续访问

四、mysql与磁盘的交互

五、建立共识

一、索引的概念及作用

索引，其实就是用于提高数据库的性能的。使用它不用加内存、不用改程序、不用调sql，只需要执行正确的“create index”，就可以让数据库的查询速度提高成百上千倍。

当然，数据库查询效率的提高也是有代价，那就是在插入、更新、删除的时候会增加大量的IO，拉低效率。因此，索引的价值仅仅体现在提高海量数据的检索速度上。

常见的索引一般分为如下几种：
主键索引（primary key）、唯一索引（unique）、普通索引（index）和全文索引（fulltext）。

注意，mysql的服务器是在内存中的，因此，当mysql启动后，它会在内存中为我们开辟一块空间，当需要修改数据时，就会将磁盘中的数据加载到这块内存中，在内存中执行CURD操作，然后在合适的时间将内存中的数据刷新到外设中。索引也是如此。

大家知道，在实际中如果我们要提高搜索效率，其实就是对搜索的算法进行优化。对算法优化一般包含两个方面，一个是数据结构本身，例如将线性结构换成二叉树结构。第二种就是修改算法本身，即优化在特定数据结构下的查找方法，例如在线性表中不再线性遍历，而是二分查找。一般而言，数据结构改变，算法本身也需要跟着改变。

对于索引而言也是如此。在索引中就是将数据存储到了特定的数据结构中，利用这个数据结构的优势提高搜索效率。因此，所谓的索引，其实就是在一个特定的数据结构中搜素数据。

二、实际看看索引的效率提升

为了方便看到索引带来的效果，所以我们需要准备一份非常大的数据进行索引。

在这里准备了这样的一张表，然后向里面插入800w行数据。如果大家也想在自己的机器上实际看到索引的效果，可以到网上直接搜索存储大量数据的数据表，有现成的代码，大家直接复制就可以向特定表中插入大量的数据。

注意，当插入成百上千万行数据时，根据你的配置，插入需要的时间可能不同，配置好的话可能几分钟，配置差点可能就要10几分钟乃至更高。大家看到mysql一直下面的插入状态的话，不要去结束它。

还有一个点，在你复制的代码中检查一下数据表的创建里面有没有带上主键、唯一键等属性，如果有，将它去除掉，以方便看到一份“没有索引”的表的搜索效率。

当数据插入完成后，千万不要直接输入“select * from 数据表”查看数据表内容，因为里面的数据量非常大，如果直接用该命令而不带筛选选项，mysql就会不断显示数据。

有了这份存储有大量数据的表后，我们搜索一份数据：

可以看到，在这份存储有800w行数据的表内查询一个数据，花费了5.65s。很明显，这是不能接受的。要知道，一个公司的数据库中有个几百上千万行数据是非常正常的，如果一个用户查询一条数据，数据库要用5s才能返回数据，很明显是用户所不能接受。并且这仅仅是一个用户查，如果是成百上千乃至更多用户同时查数据，那么数据库的响应速度会更慢，甚至直接挂掉。

由此，我们就必须要想办法提高数据库中数据的查询效率。

输入“alter table 数据库名 add index(列名)”，指定一列为其添加索引。

索引添加完后，我们再到数据库中查询同一份数据：

可以看到，当我们为表添加索引后再去表中搜索数据，它的搜索时间就变为了0s。几乎就是在一瞬间就搜索完成了。通过这个例子，就可以明显的看到索引带来的查询效率提升。

三、认识磁盘

1. 简单了解磁盘

我们知道，一般来讲，数据都是存储在磁盘中的。因此，mysql作为一个给用户提供数据存储服务的服务端，它也是将用户数据存储到磁盘这个外设中的。但我们知道，磁盘作为计算机中的一个机械设备，相比与计算机中的其他电子元件，磁盘的存储效率是比较低的。再加上数据IO本身还有一定的效率消耗，如何提升mysql的效率就是一个重要问题了。

由于本章的重点并不是研究硬件，并且在我以前关于linux的文章中也介绍过磁盘的结构了，这里就简要介绍一下。

一块普通的磁盘，它的物理结构如下所示：

在这里面的圆盘，就是盘片，上面是有起伏的，每个起伏就代表着二进制，我们的数据就是存储在这块盘片中的。在盘片的上下有一个磁头，它会左右来回摆动，磁头的作用就是读取盘片中保存的二进制数据。在盘片的中间有一个主轴，这个主轴中有一个马达，用于让盘片高速旋转。

注意，磁盘上的盘片是一摞，而不是一片。在这些盘片的上下两面都可以存储数据，这就意味着每一面都有一个磁头在来回摆动读取数据。

在盘片中，磁盘表面被分为许多个同心圆，每个同心圆都称为一个磁道，每个磁道都有一个编号，最外面的就是0号磁道。

每个磁道又被划分为若干段（段又叫扇区）。每个扇区的存储容量都是相同的，一般为512字节，每个扇区都有一个编号。但是随着磁盘的发展，现在的扇区正在逐渐扩大，已经出现了更高效的4096字节扇区，被称为“4K扇区”。当然，因为我们不是专门研究磁盘的，不必太过关心，有个大致了解即可。

注意，虽然磁盘上每个扇区的实际大小有差距，但是上面的存储容量都是一样的，因为每个扇区的存储数据量不是看扇区大小，而是看数据存储密度。虽然上文中说磁盘上每个扇区的大小是一样的，但这并不绝对，随着磁盘的发展，已经慢慢出现了扇区容量不一样的磁盘了。在这里暂时不做考虑。

2. 数据库文件存储位置

在数据库中的数据库文件，无论是数据库，还是表，还是表中的数据，其本质都是被保存在磁盘的盘片中的一个个扇区内的。当然，由于一个扇区的存储容量很小，所以当数据库文件很大是，就需要占据多个扇区。

就算是我们当前使用的linux中所看到的大部分目录或文件，其实也是保存在硬盘中的。（注意，有一些内存文件系统，如porc、sys等，我们不做考虑）。

由此，找到一个文件，本质就是在磁盘上找到保存该文件的扇区。这也就要求磁盘要有能够定位任意一个扇区的能力。

3. 定位扇区

上图是一张有三个磁盘六个盘面的磁盘。在这个磁盘中，每一面都有一个对应的磁头用于读取数据。当我们需要查找某份数据时，就是先确定它在哪一面，找到数据所处的盘面后，再找到它所在磁道，然后找到数据在该磁道上的哪一个扇区。当找到数据所在扇区后，就可以通过磁头读取数据。

由此，我们只需要知道磁头、柱面（等价于磁道）、扇区对应的编号，就可以在磁盘上定位所要访问的扇区，这种磁盘数据定位方式叫做CHS。不过实际系统软件中使用的不是CHS，而是LBA，是一种线性地址，大家可以LBA和CHS分别想象为虚拟地址和物理地址。系统会将LBA地址转化为CHS，交给磁盘去进行数据读取。

4. 数据读取效率问题

通过上面的内容大家应该就知道磁盘是可以定义任意一个扇区的。但是，在系统层面上来看，难道系统软件就是直接按一个扇区（512字节或4096字节）进行IO交互的吗？其实并不是。

这里存在几个原因。

（1）如果OS直接使用硬件提供的数据大小进行交互，这就意味着系统的IO代码和硬件强相关，当硬件发生变化时，系统的IO也就必须跟着变化。

（2）从实际来看，以512字节进行IO还是太小了。IO单位过小，就意味着读取同样的数据内容，需要进行更多的磁盘访问，会带来效率的降低。

（3）大家应该了解过文件系统，文件系统中读取数据的基本单位就不是扇区，而是数据块。一个数据块的大小是4KB。

因此，系统读取磁盘时，并不是以扇区为单位，而是以数据块为单位，基本单位是4KB。

至于为什么一个数据块是4KB，一个方面是内存管理的问题。磁盘数据是需要加载到内存中的，而内存中本身就是以4KB划分成多个数据块的，因此，以数据块为基本单位与磁盘交互，更有利于磁盘与内存的IO交互。

另一个理由就是效率问题。在磁盘读取中，就算系统只需要1字节的数据，也需要从磁盘中读取4KB，有人可能认为这是一种浪费，但是这是从效率上考虑过的。因为系统读取数据时，它读取的数据大概率都是存放在一起的，而一次性读取4KB数据，就可以做到数据的预加载，当系统再次读取数据时，它读取的数据大概率就是已经提前加载好的数据，以此减少系统与磁盘的IO次数，提高数据的读取效率。

5. 磁盘随机访问与磁盘连续访问

5.1 随机访问

随机访问，是指本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出的扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读写数据。

5.2 连续访问

如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就能够很快的开始这次IO操作。这样的多个IO操作称为连续访问。

注意，哪怕相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话，也只能称为随机访问，而非连续访问。

因为连续访问的效率要比随机访问高，所以大家涉及IO的程序中，尽量还是要体现出连续访问，而非随机访问。但是要注意，磁盘的效率问题并不是这么简单就能够解决的，磁盘中也是有很多方案设计用于提高效率的。这里只是简单介绍一下。

四、mysql与磁盘的交互

mysql作为一个应用软件，可以想象为一种特殊的文件系统。它有着更高的IO需求。因此，为了提高基本的IO效率，mysql进行IO的基本单位是16KB。

这也就意味着，虽然磁盘的基本单位是512字节，但是MYSQL中的InnoDB引擎使用16KB进行IO交互。即mysql和磁盘进行数据交互的基本单位是16KB。这个基本数据单元，在mysql中叫做“page”（注意，这个page和系统的page不同，要将两者区分开来）。

但是大家知道，在OS中，应用软件是无法直接与外设交互的，必须通过OS。因此，当mysql要与磁盘IO时，并不是双方直接交互，而是OS从磁盘中读取4个数据块，即16KB的数据放到文件系统的文件缓冲区内，而在文件系统中的一个文件缓冲区，其实就可以看成是文件系统打开的一个文件，这个文件会返回一个文件描述符给mysql，让mysql用这个文件描述符读取数据。当然，这并不准确。在mysql中也是存在一个自己的“buffer pool”的，大家可以将其看做一个存储数据的空间。mysql所有的CURD操作都是在这个buffer pool中完成的。

至于mysql中写入的数据，就是交给OS，然后OS在满足一定条件后将数据刷新到磁盘上即可。通过这种方式，就提高了mysql的IO效率。

大家也可以在自己的linux中的mysql下输入“show global status like 'innodb_page_size';”命令查看使用InnoDB引擎的mysql下的page大小：

可以看到，大小为16384，单位是字节，换算过来就是16KB。

五、建立共识

通过上面的内容，我们就需要建立以下几个共识：

（1）mysql中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的。

（2）mysql的CURD操作，都需要通过计算找到对应的插入位置，或者找到对应要修或查询的数据。

（3）在计算机中只要涉及到计算，就需要CPU参与，而为了方便CPU参与，就需要将数据移动到内存中。

（4）因为要将数据移动到内存中，这就意味着在特定时间段内，数据一定是磁盘和内存中都有的。后续操作完内存数据之后，就需要以特定的刷新策略将数据刷新到磁盘中。此时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而mysql中IO的基本单位就是page。

（5）为了能够更好的进行上面的操作，mysql服务器在内存中运行的时候，在服务器内部就申请了被称为“buffer pool”的大内存空间，这个空间默认为128MB，用于和磁盘数据进行IO交互。

（6）为了提高效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数。

上文中说mysql中有一个buffer pool内存空间，我们可以输入“vim /etc/my.cnf”打开数据库配置文件查看：