秋招提前批专场面试官：没了解过索引的原则，回去等通知！

Posted 2021-09-05 XiaoLin__Java

    大家好，我是会写Bug又会Rap的XiaoLin。遇事先百度，学习关注我，今天我们为金九银十的秋招来备战——MySQL索引专题面试

🌈往期回顾

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为什么要使用索引

1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
2. 可以大大1加快数据的检索1速度（大大减少了检索的数据量），这也是创建索引最主要的原因。
3. 帮助服务器避免排序和临时表。
4. 将随机IO变为顺序IO。
5. 可以加速表和表之间的连接，特别是实现数据的完整参考性方面特别有意义。

为什么不对表中的每一列都创建一个索引

1. 当对表中的数据进行增加删除修改的时候，索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。
2. 索引需要占用物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果是聚簇索引的话，占的空间就会更大。
3. 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

使用索引的注意事项

1. 要在经常搜索的列上加索引，这样可以加快搜索的速度。

2. 在经常使用使用where字句的列上加索引，加快条件的判断速度。

3. 要在经常排序的列上加索引，因为索引已经是排好序的，这样查询可以利用索引的排序，加快查询的时间。

4. 对于中到大型表索引都是非常有效的，但是对于特大型表的话维护开销很大，不适合建立索引。

5. 索引加在经常用来连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度。

6. 避免wher字句中对字段加函数，这样会造成索引失效，导致无法命中索引。

7. 在使用InnoDB时使用与1业务无关的自增主键作为主键，即使用逻辑主键，而不要使用业务主键。

8. 将打算加索引的列设置为NOT NULL，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

9. 删除长期未使用的索引，不用的索引继续存在的话会造成不必要的性能损耗，mysql5.7可以通过查询sys库的chema_unused_indexes视图来查询哪些索引从未被使用。

MySQL索引主要使用的两种数据结构

哈希索引

对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为1单条记录查询的时候，可以直接选择哈希索引，查询性能最快，其余大部分场景，建议选择BTree索引。

B+Tree索引

MyISAM和InnoDB实现B+Tree索引方式的区别

MyISAM

B+Tree叶子节点data域存放的 是数据记录的地址。在检索索引的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址读取相应的数据记录，这种称为非聚簇索引。

InnoDB

其数据文件本身就是索引文件，对于MyISAM（索引文件和数据文件是分离的），InnoDB的数据文件本身就是按照B+Tree组织的一个索引结构1，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这种称为聚簇索引（聚集索引）。

其余的索引都只是作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址。在根据主索引搜索的时候，直接找到key所在的节点即可取出数据，在根据辅助索引查找的时候，则需要先取出主键的值，再走一遍主索引。因此在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。

覆盖索引

什么是覆盖索引

如果一个索引包含了所有查询的字段的值，我们就称之为覆盖索引。在InnoDB存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值，最终我们在查询的时候还是需要回表查询的，也就是说需要通过主键再查找一次，这样做会比较慢，而覆盖索引就是查出来的列和索引是一一对应的，不需要回表操作。

覆盖索引举例

我们为username、age创建了索引，我们如果执行下面的SQL语句：

select username , age from user where username = 'xiaolin' and age = 18

在查询数据库的时候，要查询的列在叶子节点都有，所以不需要回表查询。

选择索引和利用索引的原则

1. 单行访问时很慢的。如果服务器从存储中1读取一个数据库只是为了获取其中的一行，那么就浪费了1很多的工作，最好读取的块中能包含尽可能多所需要的行。
2. 按顺序访问范围数据是很快的。原因有两个：①顺序IO不需要多次磁盘寻道，所以比随机IO要快很多，尤其是对于机械硬盘来说。②如果服务端能够按顺序读取数据，那么就不再需要额外的排序操作，并且Group by查询也无需再做排序。
3. 索引覆盖查询时很快的，如果一个索引包含了查询所需的所有列，那么存储引擎就不再需要回表查找，避免了大量的单行访问。

最左前缀原则

MySQL中的索引可以以一定的顺序引用多列，这种1索引叫做联合索引，比如user表的name和age合起来作为一个索引就是联合索引，而最左前缀的原则时指，如果查询的1时候查询条件精确匹配索引的1左边连续一列或者几列，则此索引就可以命中。

# 可以命中索引
select * from user where name = xx and age = xx ; 
# 可以命中索引
select * from user where name = xx ; 
# 无法命中索引
select * from user where city = xx ; 

有一个需要注意的点，查询的1时候如果两个条件都用上了，但是顺序不同，比如：

select * from user where city = xx and name = xx ;

这个时候查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，索引还是可以命中的，但是不推荐这样去做，为了保险起见，还是按照索引的顺序去书写。

由于最左前缀原则，在创建联合索引时，索引字段的顺序需要考虑字段值去重后的个数，较多的放前面1，Order by字句也遵循这个规则。

避免冗余索引

冗余索引指的是索引的功能相同，能命中第一个肯定就能够命中第二个索引，比如（name,age）和name这两个索引就是冗余索引，能够命中前者的查询就必定能够命中后者，在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

MySQL 5.7 版本后，可以通过查询 sys 库的schema_redundant_indexes表来查看冗余索引。

索引的缺点

1. 创建索引和维护索引需要耗费许多时间，当对表中的数据进行1增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低SQL的执行效率。
2. 占用物理空间：索引需要使用物理文件存储，也会消耗一定的物理空间。

B树和B+树的区别

1. B树的每个节点都是存储了Key和Data，Key是一条数据记录的键值，是唯一的。Data存储的是除Key以外的数据。而B+树只在叶子节点存储Data数据，这样非叶子节点就能够存储更多的Key，所以B+树相对来说更加的矮胖，因为索引树很大不能一次IO读取进入内存，树的深度浅，查找数据时IO的次数也较少，效率就更快。
2. B+树的每个叶子节点都指向相邻的叶子节点，构成一个有序链表，可以按照关键码排序的次序遍历全部记录。由于数据顺序排序且相连，便于去检查找和搜索。而B树的叶子节点指针为null，则需要进行每一层的递归遍历。相邻的元素可能在内存中不相邻，缓存命中性没有B+树好。

Hash索引和 B+树索引优劣分析

1. Hash索引定位快：Hash索引指的就是Hash表，最大的优点就是能够在短时间内，根据Hash函数定位到数据所在的位置，这个是B+树做不到的。
2. Hash冲突问题：Hash最大的问题就是Hash冲突问题了，但是对于数据库来说他还不是最主要的问题。
3. Hash索引最大的问题是不支持顺序和范围查询。我们有一条SQL：

select * from user where id < 500 ;

​ B+树是有序的。在这种范围查询中优势1十分大，直接遍历比500小的叶子节点就够了，但是Hash索引是根据Hash算法来定位的，无法根据范围1进行查询，难除非他要把1~499的数据都进行一次hash计算定位。

索引的类型

主键索引（Primary Key）

数据库表的主键使用的就是主键索引，通常来说一张表只能有一个主键，并且主键不能为null，且不能重复。

在MySQL的InnoDB的引擎中，当没有显示的指定表的主键的时候，InnoDB会自动检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，如果没有，InnoDB会自动创建一个6字节的自增主键。

二级索引（辅助索引）

二级索引又称为辅助索引，因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键，意味着通过二级索引可以确定主键的位置。

二级索引又分为唯一索引、普通索引、前缀索引等。

1. 唯一索引（Unique Key）：唯一索引也是一种约束，唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是可以允许数据为NULL，一张表允许1创建多个唯一索引。建立唯一索引的目的是为了该属性列数据的唯一性，而不是为了查询效率。
2. 普通索引（Index）：普通索引的唯一作用是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并且允许数据重复和NULL。
3. 前缀索引（PreFix）：前缀索引只适用于字符串类型的数据，前缀索引是对文本的前几个字符创建索引1，相比普通索引建立的数据更小，因为只取前几个字符。
4. 全文索引（Full Text）：全文索引1主要是为了1检索大文本数据中的1关键字信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引

聚簇索引即索引结构和数据放在一起的索引，主键索引属于聚簇索引。

在MySQL中，InnoDB引擎中的.ibd文件就包含了该表的索引和数据，对于InnoDB来说。该表的索引（B+树）的每个非叶子节点存储的索引1，叶子节点存储索引和索引对应的数据。

聚簇索引的优点

聚簇索引查询的速度非常快，因为整个B+树本身就是一颗平衡多叉树，叶子节点也都是有序1的，定位到索引的节点就相当于定位到了数据。

聚簇索引的缺点

1. 依赖于有序的数据：因为B+树是多路平衡树，如果索引的数据结构不是有序的，那么就需要在插入的时候排序，如果数据是整型的话就还好，如果是类似于字符串或者是UUID这种又臭又长的数据的话，插入或查找的速度肯定是比较慢的。
2. 更新代价大：如果索引列的数据被修改时，那么对应的索引也会被修改，而且聚集索引的叶子节点还存放着数据，修改的代价是很大的，所以对于主键索引来说，主键一般都是不可以修改的。

非聚簇索引

非聚簇索引即索引结构和数据分开存放的索引，二级索引属于非聚簇索引，非聚簇索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，因为二级索引的叶子节点存放的是主键，根据主键再回表查询数据。

非聚簇索引的优点

更新的代价比聚簇索引更小，非聚簇索引的更新代价就没有聚簇索引那么大了，非聚簇索引的叶子节点是不存放数据的。

非聚簇索引的缺点

1. 跟聚簇索引一样，非聚簇索引也依赖于有序的数据。
2. 可能会回表查询，整个是非聚簇索引最大的缺点了，当查到索引对应的指针或者是逐渐后，可能还需要根据指针或者主键再到数据库中查询。