- 基本概念
- 基于磁盘的B+树
- 查询与索引
- 设计选择
- 结点大小（Node Size）
- 合并阈值（Merge Thredshold）
- 变长键（Variable-length Keys）
- 结点内部搜索（Intra-Node Search）
- 优化手段
- Pointer Swizzling
- Bε-trees
- Bulk Insert
- Prefix Compression
- Deduplication
- Suffix Truncation
基本概念
基于磁盘的B+树
为什么使用B+数进行数据访问（Access Method）：
- 天然有序，支持范围查找
- 支持遍历所有数据，利用顺序IO
- 时间复杂度为\(O(logn)\)，满足性能需求
- 相比于B树，数据访问都在叶子结点：磁盘空间利用率高；并发冲突减少
一个基础的B+树：
- 三类借点：根结点，中间结点，叶子结点
- 数据分布：根结点和中间结点只存储索引，叶子结点存储数据
- 指针关系：父子指针，兄弟指针
基于磁盘的B+树映象：
一个结点存储在一个堆文件（Heap File）页中；页ID（PageId）代替指针的作用。
-
键值联合存储
-
键值分别存储
B+树的叶子结点存储实际数据，这个数据如何理解，取决于不同的数据库实现：有些存储RecordID，有些基于索引组织（Index-Organized Storage）的数据库则直接存储元组（Tuple）数据。
如果不了解RecordID，数据组织方式，可以参看这篇博文。
查询与索引
最左前缀匹配
有联合索引<a,b,c>，支持如下查询条件
(a=1 AND b=2 AND c=3)(a=1 AND b=2)
如果所有不满足最左前缀匹配原则，需要全表扫描。
如何处理重复键
-
加上RecordID使其变成唯一键
-
叶子结点溢出（没有实际系统采用）
聚簇索引
- 一个表只能有一个聚簇索引
- 索引键和值存储在一起
- 数据按照索引的键排序
- 操作数据时要同步操作索引
聚簇索引是非必须的，取决于数据库具体实现，Mysql和SQLite中数据直接用聚簇索引组织。
用B+树实现聚簇索引可以很方便地实现范围查询和便利，充分利用顺序IO。
对于非聚簇索引，虽然索引的键有序，但是对应的数据在磁盘上不一定是顺序存储的，所以很有效的方式是先得到PageID，后根据PageID进行排序，最后获取数据，充分利用顺序IO。
设计选择
结点大小（Node Size）
存储设备读取数据越慢，越需要利用顺序IO，结点就越大；
存储设备读取数据越快，越需要减少冗余数据读取，结点就越小。
- HDD：～1MB
- SSD：~10KB
- In-Memory：~512B
合并阈值（Merge Thredshold）
结点中的键数量低于半满的时候，不会立刻进行合并，而是允许小结点存在，然后再周期性地重建整棵树。
PostgreSQL中称其为不平衡的B+树（"non-balanced" B+Tree, nbtree）。
变长键（Variable-length Keys）
- 指针：键存储指向实际数据的指针【无法利用顺序IO，因为要跳转去读取指针内容】
- 变长结点
- 填充数据（Padding）
实际系统中的索引数据和堆文件数据一样，是能存结点就存结点中，是在存不下存指针。
结点内部搜索（Intra-Node Search）
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线性查找：由于SIMD指令集存在，实际顺序查询，其实可以是批处理
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二分查找
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插值法：键没有间隙的时候（自增），可以直接计算出偏移
优化手段
Pointer Swizzling
基本思想：当一个对象从磁盘加载到内存时，将其磁盘地址转换成内存地址（swizzling），以便程序在内存中直接通过指针访问。
例子：比如主键索引的B+树根结点读取到Buffer Pool后，会被pin住，不被置换出去，所以此时可以直接用内存指针访问根结点，省略用PageID问Buffer Pool要内存地址的步骤。
图示：
Bε-trees
一种B+树的写优化。
基本思想：更新时不直接修改数据 ，而是记录日志（类似于log-structured data storage）。
日志记录在结点上，当结点日志记录满以后，该结点的日志下推到孩子结点。
Bulk Insert
基本思想：由底至顶创建B+树，而不是由顶至底。
减少了插入时树的结构变化，前提是需要预先排序数据。
Keys: 3, 7, 9, 13, 6, 1
Sorted Keys: 1, 3, 6, 7, 9, 13
Prefix Compression
基本思想：字典序压缩前缀。
Deduplication
基本思想：非唯一索引中避免重复存储相同键。
Suffix Truncation
基本思想：中间结点只是起引路作用，所以存储能辨识的最小前缀即可。
