Mysql五连问的常见面试题

Posted 2021-09-04 androidstarjack

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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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