MySQL索引15连问，抗住！

Posted 2023-03-29 一枚务实的码农

1. 索引是什么？

• 索引是一种能提高数据库查询效率的数据结构。它可以比作一本字典的目录，可以帮你快速找到对应的记录。

• 索引一般存储在磁盘的文件中，它是占用物理空间的。

• 正所谓水能载舟，也能覆舟。适当的索引能提高查询效率，过多的索引会影响数据库表的插入和更新功能。

2. mysql索引有哪些类型

数据结构维度

• B+树索引：所有数据存储在叶子节点，复杂度为O(logn)，适合范围查询。

• 哈希索引: 适合等值查询，检索效率高，一次到位。

• 全文索引：MyISAM和InnoDB中都支持使用全文索引，一般在文本类型char,text,varchar类型上创建。

• R-Tree索引: 用来对GIS数据类型创建SPATIAL索引

物理存储维度

• 聚集索引：聚集索引就是以主键创建的索引，在叶子节点存储的是表中的数据。（Innodb存储引擎）

• 非聚集索引：非聚集索引就是以非主键创建的索引，在叶子节点存储的是主键和索引列。（Innodb存储引擎）

逻辑维度

• 主键索引：一种特殊的唯一索引，不允许有空值。

• 普通索引：MySQL中基本索引类型，允许空值和重复值。

• 联合索引：多个字段创建的索引，使用时遵循最左前缀原则。

• 唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值。

• 空间索引：MySQL5.7之后支持空间索引，在空间索引这方面遵循OpenGIS几何数据模型规则。

3. 索引什么时候会失效？

• 查询条件包含or，可能导致索引失效

• 如果字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效

• like通配符可能导致索引失效。

• 联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引失效。

• 在索引列上使用 mysql 的内置函数，索引失效。

• 对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。

• 索引字段上使用（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。

• 索引字段上使用is null， is not null，可能导致索引失效。

• 左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样，可能导致索引失效。

• mysql 估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。

4. 哪些场景不适合建立索引？

• 数据量少的表，不适合加索引

• 更新比较频繁的也不适合加索引

• 区分度低的字段不适合加索引（如性别）

• where、group by、order by等后面没有使用到的字段，不需要建立索引

• 已经有冗余的索引的情况（比如已经有a,b的联合索引，不需要再单独建立a索引）

5. 为什么要用 B+树，为什么不用二叉树？

可以从几个维度去看这个问题，查询是否够快，效率是否稳定，存储数据多少，以及查找磁盘次数，为什么不是二叉树，为什么不是平衡二叉树，为什么不是B 树，而偏偏是 B+树呢？

为什么不是一般二叉树？

如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找 树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。

为什么不是平衡二叉树呢？

我们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说的一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果是 B 树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低，因此读取磁盘的次数就降下来啦，查询效率就快啦。

那为什么不是 B 树而是 B+树呢？

• B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而 B 树节点中不仅存储键值，也会存储数据。innodb 中页的默认大小是 16KB，如果不存储数据，那 么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就 会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快。

• B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链表连着的。那么 B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得 异常简单。

6. 一次B+树索引树查找过程

假设有以下表结构，并且初始化了这几条数据

CREATETABLE `employee` (
  `id` int(11) NOTNULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `date` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` int(1) DEFAULT  NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into employee values(100,'小伦',43,'2021-01-20','0');
insert into employee values(200,'俊杰',48,'2021-01-21','0');
insert into employee values(300,'紫琪',36,'2020-01-21','1');
insert into employee values(400,'立红',32,'2020-01-21','0');
insert into employee values(500,'易迅',37,'2020-01-21','1');
insert into employee values(600,'小军',49,'2021-01-21','0');
insert into employee values(700,'小燕',28,'2021-01-21','1');

执行这条查询SQL，需要执行几次的树搜索操作？可以画下对应的索引树结构图~

select * from Temployee where age=32;
复制代码

其实这个，这个大家可以先画出idx_age普通索引的索引结构图，大概如下：

再画出id主键索引，我们先画出聚族索引结构图，如下：

这条 SQL 查询语句执行大概流程是这样的：

• 搜索idx_age 索引树，将磁盘块1加载到内存，由于32<43,搜索左路分支，到磁盘寻址磁盘块2。

• 将磁盘块2加载到内存中，由于32<36,搜索左路分支，到磁盘寻址磁盘块4。

• 将磁盘块4加载到内存中，在内存继续遍历，找到age=32的记录，取得id = 400.

• 拿到id=400后，回到id主键索引树。

• 搜索id主键索引树，将磁盘块1加载到内存，因为300<400<500,所以在选择中间分支，到磁盘寻址磁盘块3。

• 虽然在磁盘块3，找到了id=400，但是它不是叶子节点，所以会继续往下找。 到磁盘寻址磁盘块8。

• 将磁盘块8加载内存，在内存遍历，找到id=400的记录，拿到R4这一行的数据，好的，大功告成。

7. 什么是回表？如何减少回表？

当查询的数据在索引树中，找不到的时候，需要回到主键索引树中去获取，这个过程叫做回表。

比如在第6小节中，使用的查询SQL

select * from employee where age=32;

需要查询所有列的数据，idx_age普通索引不能满足，需要拿到主键id的值后，再回到id主键索引查找获取，这个过程就是回表。

8. 什么是覆盖索引？

如果我们查询SQL的select * 修改为 select id, age的话，其实是不需要回表的。因为id和age的值，都在idx_age索引树的叶子节点上，这就涉及到覆盖索引的只是点了。

覆盖索引是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必回表，换句话说，查询列要被所建的索引覆盖。

9. 聊聊索引的最左前缀原则

索引的最左前缀原则，可以是联合索引的最左N个字段。比如你建立一个组合索引（a,b,c），其实可以相当于建了（a），（a,b）,(a,b,c)三个索引，大大提高了索引复用能力。

当然，最左前缀也可以是字符串索引的最左M个字符。。 比如，你的普通索引树是酱紫：

这个SQL: select * from employee where name like '小%' order by age desc; 也是命中索引的。

10. 索引下推了解过吗？什么事索引下推

给你这个SQL：

select*from employee where name like'小%'and age=28and sex='0';

其中，name和age为联合索引（idx_name_age）。

如果是Mysql5.6之前，在idx_name_age索引树，找出所有名字第一个字是“小”的人，拿到它们的主键id，然后回表找出数据行，再去对比年龄和性别等其他字段。如图：

有些朋友可能觉得奇怪，idx_name_age（name,age)不是联合索引嘛？为什么选出包含“小”字后，不再顺便看下年龄age再回表呢，不是更高效嘛？所以呀，MySQL 5.6就引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

因此，MySQL5.6版本之后，选出包含“小”字后，顺表过滤age=28

11. 大表如何添加索引

如果一张表数据量级是千万级别以上的，那么，如何给这张表添加索引？

我们需要知道一点，给表添加索引的时候，是会对表加锁的。如果不谨慎操作，有可能出现生产事故的。可以参考以下方法：

1. 先创建一张跟原表A数据结构相同的新表B。

2. 在新表B添加需要加上的新索引。

3. 把原表A数据导到新表B

4. rename新表B为原表的表名A，原表A换别的表名；

12. 如何知道语句是否走索引查询？

explain查看SQL的执行计划，这样就知道是否命中索引了。

当explain与SQL一起使用时，MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。

一般来说，我们需要重点关注type、rows、filtered、extra、key。

1.2.1 type

type表示连接类型，查看索引执行情况的一个重要指标。以下性能从好到坏依次：system > const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

• system：这种类型要求数据库表中只有一条数据，是const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的。

• const：通过一次索引就能找到数据，一般用于主键或唯一索引作为条件，这类扫描效率极高，，速度非常快。

• eq_ref：常用于主键或唯一索引扫描，一般指使用主键的关联查询

• ref : 常用于非主键和唯一索引扫描。

• ref_or_null：这种连接类型类似于ref，区别在于MySQL会额外搜索包含NULL值的行

• index_merge：使用了索引合并优化方法，查询使用了两个以上的索引。

• unique_subquery：类似于eq_ref，条件用了in子查询

• index_subquery：区别于unique_subquery，用于非唯一索引，可以返回重复值。

• range：常用于范围查询，比如：between ... and 或 In 等操作

• index：全索引扫描

• ALL：全表扫描

1.2.2 rows

该列表示MySQL估算要找到我们所需的记录，需要读取的行数。对于InnoDB表，此数字是估计值，并非一定是个准确值。

1.2.3 filtered

该列是一个百分比的值，表里符合条件的记录数的百分比。简单点说，这个字段表示存储引擎返回的数据在经过过滤后，剩下满足条件的记录数量的比例。

1.2.4 extra

该字段包含有关MySQL如何解析查询的其他信息，它一般会出现这几个值：

• Using filesort：表示按文件排序，一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现。一般见于order by语句

• Using index ：表示是否用了覆盖索引。

• Using temporary: 表示是否使用了临时表,性能特别差，需要重点优化。一般多见于group by语句，或者union语句。

• Using where : 表示使用了where条件过滤.

• Using index condition：MySQL5.6之后新增的索引下推。在存储引擎层进行数据过滤，而不是在服务层过滤，利用索引现有的数据减少回表的数据。

1.2.5 key

该列表示实际用到的索引。一般配合possible_keys列一起看。

13.Hash 索引和 B+树区别是什么？你在设计索引是怎么抉择的？

• B+树可以进行范围查询，Hash 索引不能。

• B+树支持联合索引的最左侧原则，Hash 索引不支持。

• B+树支持 order by 排序，Hash 索引不支持。

• Hash 索引在等值查询上比 B+树效率更高。（但是索引列的重复值很多的话，Hash冲突，效率降低）。

• B+树使用 like 进行模糊查询的时候，like 后面（比如%开头）的话可以起到优化的作用，Hash 索引根本无法进行模糊查询。

14. 索引有哪些优缺点？

优点：

• 索引可以加快数据查询速度，减少查询时间

• 唯一索引可以保证数据库表中每一行的数据的唯一性

缺点：

• 创建索引和维护索引要耗费时间

• 索引需要占物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占用一定的物理空间

• 以表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护。

15. 聚簇索引与非聚簇索引的区别

聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。它表示索引结构和数据一起存放的索引。非聚集索引是索引结构和数据分开存放的索引。

接下来，我们分不同存存储引擎去聊哈~

在MySQL的InnoDB存储引擎中， 聚簇索引与非聚簇索引最大的区别，在于叶节点是否存放一整行记录。聚簇索引叶子节点存储了一整行记录，而非聚簇索引叶子节点存储的是主键信息，因此，一般非聚簇索引还需要回表查询。

• 一个表中只能拥有一个聚集索引（因为一般聚簇索引就是主键索引），而非聚集索引一个表则可以存在多个。

• 一般来说，相对于非聚簇索引，聚簇索引查询效率更高，因为不用回表。

而在MyISM存储引擎中，它的主键索引，普通索引都是非聚簇索引，因为数据和索引是分开的，叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据。

Mysql五连问的常见面试题

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学最好的别人，做最好的我们 

最近面试相关的又开始了

我想了解组合索引树是如何建立的

联合索引和普通索引一样都是基于B+树结构，只不过多几个索引字段值而已。

B+树索引，就不得不提二叉查找树，平衡二叉树和B树这三种数据结构。B+树就是从他们仨演化来的。

二叉查找树索引规则

eg: 首先看一张图

从图中可以看到，我们为user表（用户信息表）建立了一个二叉查找树的索引。图中的圆为二叉查找树的节点，节点中存储了键(key)和数据(data)。

键对应user表中的id，数据对应user表中的行数据。二叉查找树的特点就是任何节点的左子节点的键值都小于当前节点的键值，右子节点的键值都大于当前节点的键值。顶端的节点我们称为根节点，没有子节点的节点我们称之为叶节点。

如果我们需要查找id=12的用户信息，利用我们创建的二叉查找树索引，查找流程如下：

1. 将根节点作为当前节点，把12与当前节点的键值10比较，12大于10，接下来我们把当前节点>的右子节点作为当前节点。

2. 继续把12和当前节点的键值13比较，发现12小于13，把当前节点的左子节点作为当前节点。

3. 把12和当前节点的键值12对比，12等于12，满足条件，我们从当前节点中取出data，即id=12,name=xm。

利用二叉查找树我们只需要3次即可找到匹配的数据。如果在表中一条条的查找的话，我们需要6次才能找到。

平衡二叉树

这个时候可以看到我们的二叉查找树变成了一个链表。

如果我们需要查找id=17的用户信息，我们需要查找7次，也就相当于全表扫描了。

导致这个现象的原因其实是二叉查找树变得不平衡了，也就是高度太高了，从而导致查找效率的不稳定。

为了解决这个问题，我们需要保证二叉查找树一直保持平衡，就需要用到平衡二叉树了。

平衡二叉树又称AVL树，在满足二叉查找树特性的基础上，要求每个节点的左右子树的高度差不能超过1。

B树

图中的p节点为指向子节点的指针，二叉查找树和平衡二叉树其实也有，因为图的美观性，被省略了。- 图中的每个节点称为页，页就是我们上面说的磁盘块，在mysql中数据读取的基本单位都是页，所以我们这里叫做页更符合mysql中索引的底层数据结构。

从上图可以看出，B树相对于平衡二叉树，每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)，并且每个节点拥有更多的子节点，子节点的个数一般称为阶，上述图中的B树为3阶B树，高度也会很低。
基于这个特性，B树查找数据读取磁盘的次数将会很少，数据的查找效率也会比平衡二叉树高很多。

假如我们要查找id=28的用户信息，那么我们在上图B树中查找的流程如下：

1. 先找到根节点也就是页1，判断28在键值17和35之间，我们那么我们根据页1中的指针p2找到页3。

2. 将28和页3中的键值相比较，28在26和30之间，我们根据页3中的指针p2找到页8。

3. 将28和页8中的键值相比较，发现有匹配的键值28，键值28对应的用户信息为(28,bv)。

B+树

1. B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而B树节点中不仅存储键值，也会存储数据。之所以这么做是因为在数据库中页的大小是固定的，innodb中页的默认大小是16KB。如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快。另外，B+树的阶数是等于键值的数量的，如果我们的B+树一个节点可以存储1000个键值，那么3层B+树可以存储1000×1000×1000=10亿个数据。一般根节点是常驻内存的，所以一般我们查找10亿数据，只需要2次磁盘IO。

2. 因为B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的。那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。而B树因为数据分散在各个节点，要实现这一点是很不容易的。

B+树中各个页之间是通过双向链表连接的，叶子节点中的数据是通过单向链表连接的。

B+树索引就是innodb中B+树索引真正的实现方式，准确的说应该是聚集索引

我们通过数据页之间通过双向链表连接以及叶子节点中数据之间通过单向链表连接的方式可以找到表中所有的数据。

需要注意的是：

MyISAM中的B+树索引实现与innodb中的略有不同。在MyISAM中，B+树索引的叶子节点并不存储数据，而是存储数据的文件地址。

如果聚簇索引树是字符串是如何排序的

组合索引建立树时是如何排序的

聚簇索引树和组合索引都是B+树的数据结构，

排序规则按order by为准，没有order by 按联合索引的字段依次排序。

还有一个组合索引为什么是最左原则

mysql创建复合索引的规则是首先会对复合索引的最左边，也就是索引中的第一个字段进行排序，在第一个字段排序的基础上，在对索引上第二个字段进行排序，其实就像是实现类似order by 字段1，字段2这样的排序规则，那么第一个字段是绝对有序的，而第二个字段就是无序的了，因此一般情况下直接只用第二个字段判断是用不到索引的，这就是为什么mysql要强调联合索引最左匹配原则的原因。

还有page=16k是有什么说法吗?或者为什么是16K

参考：

https://blog.csdn.net/star_xing123/article/details/107380438

这个其实并没有什么特别之处

MySQL在使用innodb引擎的时候页大小默认是16K

innodb的页块中，但如果表中一行的数据长度超过了16k，这时候就会出现行溢出，溢出的行是存放在另外的地方，存放该溢出数据的页叫uncompresse blob page。

还需注意的是，innodb采用聚簇索引的方式把数据存放起来，即B+TREE结构，因此每个页块中至少有两行数据，否则就失去了B+TREE的意义（每一个页中只有一条数据，整个树就退化成为了一条双向链表），这样就得出了一行数据的最大长度就限制为了8k。

当插入的一行数据不能在一个数据页块中存放时，为了保证该页至少能存放两行数据，innodb将会自动部分数据溢出到另外页中，一部分数据将存放在数据页块中，其大小为该列的前768字节，同时接着还有偏移指向溢出页。

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