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磁盘对于数据存储的重要性

我们知道电脑有硬盘的组成，我们的文件，程序等数据放在硬盘或软盘中，那我们要拿硬盘或软盘中的某个文件的数据时，如在一个文件中搜索 MmoMartin 的字符串，就会涉及到磁盘的寻址（寻址比较好理解，就比如外卖小哥接到外卖单好，带着外卖送到指定地点，这个客户的下单地址就是外卖小哥要找的地址，也就是磁盘的寻址，然后等待对方领外卖，完成送外卖操作。这个操作涉及两个时间段：第一个时间段是外卖小哥送达的时间耗时，第二个时间段是等待客户领外卖的时间耗时。磁盘的寻址的响应时间=寻址时间 + 等待时间，一般情况下磁盘的寻址是ms级别，内存的寻址为ns级别，磁盘的吞吐一般在几百 M，快的可以达到几个 G，想深入了解的可以去搜索下磁盘原理）
       回到文件搜索 MmoMartin 的字符串，当你打开一个大小为 10G，百 G 的文本文件时，若你用 txt 文档打开的话，打开很卡（大家应该遇见过吧），因为其中涉及到磁盘的寻址与吞吐，所以慢很正常，打开都困难了何况搜索。为了解决这个问题，有多种方案，如： 将很大的文件拆分成小文件存储。以文件为 100G 为例，若每个文件存储 512M 的话，需要 200 个文件，也就是你需要打开 200 个文件去搜索 MmoMartin 这个字符串，这种方式比起将 100G 堆在一个文件来说，磁盘寻址的响应时间是可以缩短。是不是有点麻烦哦，那有没有更加简便的方法去实现呢？以下以 mysql 为例。

mysql 存储数据

 嗯，mysql 数据库是可以让查找数据更加快的。那为啥建立索引可以让他快呢？
       先说快吧，建立索引，可以让数据搜索快，其实，mysql 的底层实现也是将一个表的数据存储在类似盒子的东西里面，mysql 官方称 datapage，我们就叫它盒子，盒子大小为 4KB 或 8KB 或者 16KB 等（默认盒子大小都为 4KB）。首先将表的数据按照切分成盒子这样大小的数据，很多个，然后放进盒子（这个步骤我们叫它--分流），若单单这样操作跟磁盘操作一样，搜索 MmoMartin 还是得遍历啊，对吧，速度也不见长。为了解决让其快，他将对应的列的数据也拿出来，也放到盒子去，该列所处的盒子会记录该数据对应分流的哪个盒子，是不是跟 key-value 很像哦。这样子是不是可以根据所处的索引列的盒子直接拿分流的盒子了，不用一一去遍历（拆）分流的盒子了，直接取出分流的盒子，遍历该盒子的数据就 OK 了。增加、删除、修改需要重新建立新的索引的盒子，会导致索引不起作用，这也就是大家常常说增加、删除、修改会让索引不起作用。这只是建立了类似 key-value，理想情况下，无论分流的数据有多大，只要索引的盒子不被破坏，查询速度也是那样快的。那能不能让 mysql 更加快呢？

进一步优化 mysql 的索引

  由于索引列的数据也是放在盒子的，为了在查找索引的盒子的速度再提升，就有了B+ 树的出现了，很多博客也说了为啥 mysql 的索引是 B+ 树的原因，大家可以去看看。mysql 的索引机制如图：

mysql 查找 MmoMartin 字符串，首先通过 B+ 树找到索引的盒子，然后通过盒子直接去找分流的盒子，然后遍历分流盒子的数据，由于 mysql 是行式存储（因为每列都带有数据类型，建表的列时需要指定大小，如下图），按照每列指定的的大小进行偏移就可以将带有 MmoMartin 的该行数据读取，输出，这样就提升了查找的能力，这也是设计数据库时为啥要尽量的设计列字段的大小合适的原因，大的在偏移过程中是需要时间的。若 B+ 树找索引盒子的算法是在内存进行的，我觉得可以提高一个档次了。既然内存辣么牛逼，那有没有直接在内存操作的数据库？嗯 ，答案是有的