每天一道面试题：mysql
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了每天一道面试题：mysql相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
数据库索引面试时大概率遇到的问题
马上开始正题，
1、什么是索引
索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找。（书的目录就是一种索引）
2、索引是一种什么样的数据结构
索引的数据结构和具体存储引擎(根据昨天的分享可以看出，mysql的是无法离开引擎独立存在的)的实现有关, 在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引
3、为什么不用平衡二叉树？
如图：如果寻找数据8，他的路径：10->5->8。
二叉树的性质：节点的子节点高度差不能超过1,如上图中的节点20，左节点高度为1，右节点高度0，差为1，所以上图没有违反定义，它就是一个平衡二叉树。
平衡二叉树存在的问题：
搜索效率不足。一般来说，在树结构中，数据所处的深度，决定了搜索时的IO次数（MySql中将每个节点大小设置为一页大小，一次IO读取一页 / 一个节点）。如上图中搜索id = 8的数据，需要进行3次IO。当数据量到达几百万的时候，树的高度就会很恐怖。
查询不不稳定。如果查询的数据落在根节点，只需要一次IO，如果是叶子节点或者是支节点，会需要多次IO才可以。
存储的数据内容太少。没有很好利用操作系统和磁盘数据交换特性，也没有利用好磁盘IO的预读能力。因为操作系统和磁盘之间一次数据交换是以页为单位的，一页大小为 4K，即每次IO操作系统会将4K数据加载进内存。但是，在二叉树每个节点的结构只保存一个关键字，一个数据区，两个子节点的引用，并不能够填满4K的内容。幸幸苦苦做了一次的IO操作，却只加载了一个关键字。在树的高度很高，恰好又搜索的关键字位于叶子节点或者支节点的时候，取一个关键字要做很多次的IO。
4、为什么不使用多路平衡查找树(B树)？
这里是三路查找树，n路就会解决存储内容太少的问题。
在B Tree保证树的平衡的过程中，每次关键字的变化，都会导致结构发生很大的变化，这个过程是特别浪费时间的，所以创建索引一定要创建合适的索引，而不是把所有的字段都创建索引，创建冗余索引只会在对数据进行新增，删除，修改时增加性能消耗。
(后面会讲到冗余索引)
5、为什么使用b+树
B+Tree是B Tree的一个变种，在B+Tree中，B树的路数和关键字的个数的关系不再成立了，数据检索规则采用的是左闭合区间，路数和关键个数关系为1比1
加载过程：
取出根磁盘块，加载1，28，66三个关键字。
X <= 1 走P1，取出磁盘块，加载1，10，20三个关键字。
X <= 1 走P1，取出磁盘块，加载1，8，9三个关键字。
已经到达叶子节点，命中1，接下来加载对应的数据，图中数据区中存储的是具体的数据。
B树与B+树的区别：
B+Tree 关键字的搜索采用的是左闭合区间，之所以采用左闭合区间是因为他要最好的去支持自增id，这也是mysql的设计初衷。即，如果id = 1命中，会继续往下查找，直到找到叶子节点中的1。
B+树的磁盘读写代价更低：B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部节点相对B树更小，如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多，一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多，相对IO读写次数就降低了。
B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。
由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可，但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫，所以B+树更加适合在区间查询的情况，所以通常B+树用于数据库索引。
B+树总结：
B+Tree是B TREE的变种，B TREE能解决的问题，B+TREE也能够解决（降低树的高度，增大节点存储数据量）
B+Tree扫库和扫表能力更强。如果我们要根据索引去进行数据表的扫描，对B TREE进行扫描，需要把整棵树遍历一遍，而B+TREE只需要遍历他的所有叶子节点即可（叶子节点之间有引用）。
B+TREE磁盘读写能力更强。他的根节点和支节点不保存数据区，所以根节点和支节点同样大小的情况下，保存的关键字要比B TREE要多。而叶子节点不保存子节点引用，能用于保存更多的关键字和数据。所以，B+TREE读写一次磁盘加载的关键字比B TREE更多。
B+Tree排序能力更强。上面的图中可以看出，B+Tree天然具有排序功能。
B+Tree查询性能稳定。B+Tree数据只保存在叶子节点，每次查询数据，查询IO次数一定是稳定的。当然这个每个人的理解都不同，因为在B TREE如果根节点命中直接返回，确实效率更高。
6、Hash索引
hash索引底层就是hash表,进行查找时,调用一次hash函数就可以获取到相应的键值,之后进行回表查询获得实际数据，根据B+树的索引原理，hash索引查询时效率更高，但是只适合于等值查询，hash不满足范围查询，
hash索引也不支持模糊查询，hash索引任何时候都避免不了回表查询数据,而B+树在符合某些条件(聚簇索引,覆盖索引等)的时候可以只通过索引完成查询。hash索引虽然在等值查询上较快,但是不稳定.性能不可预测,当某个键值存在大量重复的时候,发生hash碰撞,此时效率可能极差.而B+树的查询效率比较稳定,对于所有的查询都是从根节点到叶子节点,且树的高度较低。
7、聚簇索引和覆盖索引
聚集索引(Innodb),表中存储的数据按照索引的顺序存储,检索效率比普通索引高,但对数据新增/修改/删除的影响比较大
非聚集索引(myisam),不影响表中的数据存储顺序,检索效率比聚集索引低,对数据新增/修改/删除的影响很小
在B+树的索引中,叶子节点可能存储了当前的key值,也可能存储了当前的key值以及整行的数据,这就是聚簇索引和非聚簇索引. 在InnoDB中,只有主键索引是聚簇索引,如果没有主键,则挑选一个唯一键建立聚簇索引.如果没有唯一键,则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。当查询使用聚簇索引时,在对应的叶子节点,可以获取到整行数据,因此不用再次进行回表查询。
8、非聚簇索引一定会回表查询吗
不一定,这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引,如果全部命中了索引,那么就不必再进行回表查询.
举个简单的例子,假设我们在员工表的年龄上建立了索引,那么当进行select age from employee where age < 20的查询时,在索引的叶子节点上,已经包含了age信息,不会再次进行回表查询。
9、联合索引是什么?为什么需要注意联合索引中的顺序?
MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引.在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引.
具体原因为:
MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序.
当进行查询时,此时索引仅仅按照name严格有序,因此必须首先使用name字段进行等值查询,之后对于匹配到的列而言,其按照age字段严格有序,此时可以使用age字段用做索引查找,,,以此类推.因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面.此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整
10、什么情况下可能没使用索引
使用不等于查询,
列参与了数学运算或者函数
在字符串like时左边是通配符.类似于'%aaa'.
当mysql分析全表扫描比使用索引快的时候不使用索引.
当使用联合索引,前面一个条件为范围查询,后面的即使符合最左前缀原则,也无法使用索引
11、最左前缀原则
MySQL中的索引可以以一定顺序引用多列，这种索引叫作联合索引。如User表的name和city加联合索引就是(name,city)，而最左前缀原则指的是，如果查询的时候查询条件精确匹配索引的左边连续一列或几列，则此列就可以被用到。如下：
select * from user where name=xx and city=xx ; ／／可以命中索引select * from user where name=xx ; // 可以命中索引select * from user where city=xx ; // 无法命中索引
今天就讲到这里了
王勃（约650年～约676年），字子安，绛州龙门县（今山西省河津市）人。唐朝文学家，儒客大家，文中子王通之孙，与杨炯、卢照邻、骆宾王共称“初唐四杰”。
王勃聪敏好学，六岁能文，下笔流畅，被赞为“神童”。九岁时，读秘书监颜师古《汉书注》，作《指瑕》十卷，以纠正其错。十六岁时，进士及第，授朝散郎、沛王（李贤）府文学。写作《斗鸡檄》，坐罪免官。游览巴蜀山川景物，创作大量诗文。返回长安后，授虢州参军，私杀官奴，二次被贬。
上元三年（676年）八月，王勃自交趾探望父亲返回时，渡海溺水，惊悸而死。擅长五律和五绝，著有《王子安集》等。
《滕王阁序》
豫章故郡，洪都新府。星分翼轸，地接衡庐。襟三江而带五湖，控蛮荆而引瓯越。物华天宝，龙光射牛斗之墟；人杰地灵，徐孺下陈蕃之榻。雄州雾列，俊采星驰。台隍枕夷夏之交，宾主尽东南之美。都督阎公之雅望，棨戟遥临；宇文新州之懿范，襜帷暂驻。十旬休假，胜友如云；千里逢迎，高朋满座。腾蛟起凤，孟学士之词宗；紫电青霜，王将军之武库。家君作宰，路出名区；童子何知，躬逢胜饯。
时维九月，序属三秋。潦水尽而寒潭清，烟光凝而暮山紫。俨骖騑于上路，访风景于崇阿；临帝子之长洲，得天人之旧馆。层峦耸翠，上出重霄；飞阁流丹，下临无地。鹤汀凫渚，穷岛屿之萦回；桂殿兰宫，即冈峦之体势。
披绣闼，俯雕甍，山原旷其盈视，川泽纡其骇瞩。闾阎扑地，钟鸣鼎食之家；舸舰弥津，青雀黄龙之舳。云销雨霁，彩彻区明。落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。渔舟唱晚，响穷彭蠡之滨；雁阵惊寒，声断衡阳之浦。
遥襟甫畅，逸兴遄飞。爽籁发而清风生，纤歌凝而白云遏。睢园绿竹，气凌彭泽之樽；邺水朱华，光照临川之笔。四美具，二难并。穷睇眄于中天，极娱游于暇日。天高地迥，觉宇宙之无穷；兴尽悲来，识盈虚之有数。望长安于日下，目吴会于云间。地势极而南溟深，天柱高而北辰远。关山难越，谁悲失路之人？萍水相逢，尽是他乡之客。怀帝阍而不见，奉宣室以何年？
嗟乎！时运不齐，命途多舛。冯唐易老，李广难封。屈贾谊于长沙，非无圣主；窜梁鸿于海曲，岂乏明时？所赖君子见机，达人知命。老当益壮，宁移白首之心？穷且益坚，不坠青云之志。酌贪泉而觉爽，处涸辙以犹欢。北海虽赊，扶摇可接；东隅已逝，桑榆非晚。孟尝高洁，空余报国之情；阮籍猖狂，岂效穷途之哭！
勃，三尺微命，一介书生。无路请缨，等终军之弱冠；有怀投笔，慕宗悫之长风。舍簪笏于百龄，奉晨昏于万里。非谢家之宝树，接孟氏之芳邻。他日趋庭，叨陪鲤对；今兹捧袂，喜托龙门。杨意不逢，抚凌云而自惜；钟期既遇，奏流水以何惭？
呜乎！胜地不常，盛筵难再；兰亭已矣，梓泽丘墟。临别赠言，幸承恩于伟饯；登高作赋，是所望于群公。敢竭鄙怀，恭疏短引；一言均赋，四韵俱成。请洒潘江，各倾陆海云尔：
滕王高阁临江渚，佩玉鸣鸾罢歌舞。
画栋朝飞南浦云，珠帘暮卷西山雨。
闲云潭影日悠悠，物换星移几度秋。
阁中帝子今何在？槛外长江空自流
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