引言

关于数据库设计与优化的前几篇文章中，我们提到了数据库设计优化应该遵守的指导原则、数据库底层的索引组织结构、数据库的核心功能组件以及SQL的解析、编译等。这些其实都是在为SQL的优化、执行的理解打基础。
今天这篇文章，我们以MySQL中InnoDB存储引擎中的数据索引组织及一条SQL的物理执行过程，来更直观的理解数据库中我们提交一条SQL后，数据库默默帮我们做的事情。

准备工作

我们依然以前一篇文章中的t_customer表为例，建表语句如下：

create table t_customer(id int not null auto_increment comment '会员id',name varchar(32) comment '会员姓名',gender tinyint not null default 0 comment '会员性别：0未知，1男，2女',city varchar(32) comment '会员所在城市',primary key(`id`),key `idx_city` (`city`)
) comment '会员信息表';

然后我们编写一个Python脚本，利用Faker框架，来生成测试数据：

import random
from faker import Faker
from faker.providers import BaseProvider
import pymysql
import db_config as db_cfgprint(db_cfg.host)conn = pymysql.connect(host=db_cfg.host, port=db_cfg.port, user=db_cfg.user, password=db_cfg.password,database=db_cfg.database)
cursor = conn.cursor()
sql = "insert into t_customer(name, gender, city) values('{}', {}, '{}')"class GenderProvider(BaseProvider):def gender(self):return random.sample([1, 2, 0], counts=[100, 100, 1], k=1)[0]# 指定语言环境为中文环境，创建Faker生成器
fk = Faker('zh_CN')
fk.add_provider(GenderProvider)
for i in range(10000):cursor.execute(sql.format(fk.name(), fk.gender(), fk.city()))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

测试数据大概如下：

其实这里我们只是从数据组织结构上展开SQL的执行，没有测试数据也没啥影响。不过，还是强烈建议感兴趣的了解下Python，很好用，很好玩。这里不再展开，需要理解的可以看下笔者关于Python的相关系列文章。

B+树的索引组织结构

简单说下B+树索引

B+树索引，就是传统意义上的索引，也是目前关系型数据库系统中查找最为常用和最有效的索引。
需要注意的是，从使用的角度来看，B+树索引的构造类似于二叉树，根据键值(key value)能够快速找到相应的数据。但是，有几个细节需要提一下：

• B+树中的B不是表示二叉(binary)，而是代表平衡(balance)，因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的，但是B+树不是一个二叉树
• 树结构的索引，只有是平衡树，才能降低树的高度，从而降低基于索引检索的磁盘IO的次数
• B+树索引，实际上并不能通过一个给定的键值查到具体的某一行数据，而是只能找到被查找符合键值的数据所在的页，这些数据按照键值顺序进行组织存储。然后数据库通过把页读入内存，然后在内存中执行进一步的查找操作，最终得到要查找的数据。后续我们简化一下操作，假设每个页都只存储一条数据，以便更好地进行表述、理解
• 关于数据以页为单位进行读取，前面的文章中已经提到，可以更好地利用程序的局部性原理，从而提高检索的效率

t_customer的索引结构

引言中已经提到，我们这里以MySQL的InnoDB存储引擎为例进行介绍，其他数据库中的底层原理也基本类似。
从前面的建表语句中，可以看出t_customer有两个索引：

• 主键索引 id，是聚簇索引(Clustered Index)
• idx_city，是辅助索引(Secondary Index)

索引的示意图大概如下：

前面已经提到，我们简化一下，一个页只存储一条数据。
辅助索引的叶子结点，存储的都是该索引的键值及对应的主键的值；
聚簇索引的叶子节点，存储的都是一行行完整的数据。

SQL执行过程

接下来，我们将要执行的是这样一条SQL语句：

select id,name 
from t_customer 
where city = '合肥' and gender = 1

假设数据库的优化器最终决定要走idx_city这个索引，进行SQL的执行，主要的执行过程大概如下：

• 从索引idx_city中找到第一个满足city = '合肥'的主键id；
• 到主键id索引中取出整行，将id, name, gender取出，如果gender = 1 则将id, name的值放入内存缓冲区；
• 重复前两个步骤，直到在idx_city索引中找到的city值不满足查询条件为止
• 将内存缓冲区的数据返回给用户

上面的这条SQL，首先从idx_city索引中找到主键id，然后再到聚簇索引中找到整行记录，然后还要判断是否符合条件，再决定是否返回改行数据。这种查询场景，叫做”回表“。
回表的操作，会增加磁盘IO的次数，如果辅助索引结构中已经包含了用户需要的所有字段，则可以避免回表的操作，这时候的索引叫做”覆盖索引“。

下面，我们对这条SQL稍微修改一下：

select id,name 
from t_customer 
where city = '合肥' and gender = 1
order byname 
limit 100

现在这条要执行的SQL中，添加了排序及limit操作，执行的过程会发生相应的调整，假设优化器还是选择了要走idx_city这个索引：

• 从索引idx_city中找到第一个满足city = '合肥'的主键id；
• 到主键id索引中取出整行，将id, name, gender取出，如果gender = 1 则将id, name的值放入排序缓冲区sor_buffer中；
• 重复前两个步骤，直到在idx_city索引中找到的city值不满足查询条件为止
• 对sort_buffer中的数据按照字段name进行快速排序；
• 按照排序结果的数据取出前100条，返回给用户

其实，涉及到排序的话，问题会突然变得复杂起来，这里简单描述下，可能的情况：
1、符合条件的行数很多，sort_buffer中放不下，这时候就不能直接基于内存的排序算法进行了，就需要我们前面文章提到的TPMMS的算法了，进行基于磁盘的多路归并排序；
2、加入最终返回的字段比较多，执行引擎在执行的过程中，可能决定不将所有字段都放入sort_buffer，可能只放主键id和参与排序的字段，然后排序完成之后，需要再按序进行一次回表的操作，获取用户需要的所有字段，然后再返回给用户。基于是否将所有字段放入sort_buffer中，排序的操作符可以简单分为全字段排序和rowid排序。

实际上SQL的执行要考虑的真实场景比较复杂，本文为了便于描述与理解，做了相应的简化，感兴趣的可以自行研究。