前言

有位朋友去阿里面試，他說面試官給了幾條查詢SQL，問:需要執(zhí)行幾次樹搜索操作？我朋友當時是有點懵的，后來冷靜思考，才發(fā)現(xiàn)就是考索引的幾個基礎(chǔ)知識點~~ 本文我們分九個索引知識點，一起來探討一下

一、面試官考點之索引是什么？

索引是一種能提高數(shù)據(jù)庫查詢效率的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它可以比作一本字典的目錄，可以幫你快速找到對應(yīng)的記錄。

索引一般存儲在磁盤的文件中，它是占用物理空間的。

正所謂水能載舟，也能覆舟。適當?shù)乃饕芴岣卟樵冃?，過多的索引會影響數(shù)據(jù)庫表的插入和更新功能。

二、索引有哪些類型類型

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)維度

B+樹索引：所有數(shù)據(jù)存儲在葉子節(jié)點，復(fù)雜度為O(logn)，適合范圍查詢。

哈希索引: 適合等值查詢，檢索效率高，一次到位。

全文索引：MyISAM和InnoDB中都支持使用全文索引，一般在文本類型char,text,varchar類型上創(chuàng)建。

R-Tree索引: 用來對GIS數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建SPATIAL索引

物理存儲維度

聚集索引：聚集索引就是以主鍵創(chuàng)建的索引，在葉子節(jié)點存儲的是表中的數(shù)據(jù)。

非聚集索引：非聚集索引就是以非主鍵創(chuàng)建的索引，在葉子節(jié)點存儲的是主鍵和索引列。

邏輯維度

主鍵索引：一種特殊的唯一索引，不允許有空值。

普通索引：MySQL中基本索引類型，允許空值和重復(fù)值。

聯(lián)合索引：多個字段創(chuàng)建的索引，使用時遵循最左前綴原則。

唯一索引：索引列中的值必須是唯一的，但是允許為空值。

空間索引：MySQL5.7之后支持空間索引，在空間索引這方面遵循OpenGIS幾何數(shù)據(jù)模型規(guī)則。

三、面試官考點之為什么選擇B+樹作為索引結(jié)構(gòu)

可以從幾個維度去看這個問題，查詢是否夠快，效率是否穩(wěn)定，存儲數(shù)據(jù)多少，以及查找磁盤次數(shù)等等。為什么不是哈希結(jié)構(gòu)？為什么不是二叉樹，為什么不是平衡二叉樹，為什么不是B樹，而偏偏是B+樹呢？

我們寫業(yè)務(wù)SQL查詢時，大多數(shù)情況下，都是范圍查詢的，如一下SQL

select*fromemployeewhereagebetween18and28;

為什么不使用哈希結(jié)構(gòu)？

我們知道哈希結(jié)構(gòu)，類似k-v結(jié)構(gòu)，也就是，key和value是一對一關(guān)系。它用于等值查詢還可以，但是范圍查詢它是無能為力的哦。

為什么不使用二叉樹呢？

先回憶下二叉樹相關(guān)知識啦~ 所謂二叉樹，特點如下：

每個結(jié)點最多兩個子樹，分別稱為左子樹和右子樹。

左子節(jié)點的值小于當前節(jié)點的值，當前節(jié)點值小于右子節(jié)點值

頂端的節(jié)點稱為跟節(jié)點，沒有子節(jié)點的節(jié)點值稱為葉子節(jié)點。

我們腦海中，很容易就浮現(xiàn)出這種二叉樹結(jié)構(gòu)圖：

但是呢，有些特殊二叉樹，它可能這樣的哦：

如果二叉樹特殊化為一個鏈表，相當于全表掃描。那么還要索引干嘛呀？因此，一般二叉樹不適合作為索引結(jié)構(gòu)。

為什么不使用平衡二叉樹呢？

平衡二叉樹特點：它也是一顆二叉查找樹，任何節(jié)點的兩個子樹高度最大差為1。所以就不會出現(xiàn)特殊化一個鏈表的情況啦。

但是呢：

平衡二叉樹插入或者更新是，需要左旋右旋維持平衡，維護代價大

如果數(shù)量多的話，樹的高度會很高。因為數(shù)據(jù)是存在磁盤的，以它作為索引結(jié)構(gòu)，每次從磁盤讀取一個節(jié)點，操作IO的次數(shù)就多啦。

為什么不使用B樹呢？

數(shù)據(jù)量大的話，平衡二叉樹的高度會很高，會增加IO嘛。那為什么不選擇同樣數(shù)據(jù)量，高度更矮的B樹呢？

B樹相對于平衡二叉樹，就可以存儲更多的數(shù)據(jù)，高度更低。但是最后為甚選擇B+樹呢？因為B+樹是B樹的升級版：

B+樹非葉子節(jié)點上是不存儲數(shù)據(jù)的，僅存儲鍵值，而B樹節(jié)點中不僅存儲鍵值，也會存儲數(shù)據(jù)。innodb中頁的默認大小是16KB，如果不存儲數(shù)據(jù)，那么就會存儲更多的鍵值，相應(yīng)的樹的階數(shù)（節(jié)點的子節(jié)點樹）就會更大，樹就會更矮更胖，如此一來我們查找數(shù)據(jù)進行磁盤的IO次數(shù)有會再次減少，數(shù)據(jù)查詢的效率也會更快。

B+樹索引的所有數(shù)據(jù)均存儲在葉子節(jié)點，而且數(shù)據(jù)是按照順序排列的，鏈表連著的。那么B+樹使得范圍查找，排序查找，分組查找以及去重查找變得異常簡單。

四、面試官考點之一次B+樹索引搜索過程

面試官：假設(shè)有以下表結(jié)構(gòu)，并且有這幾條數(shù)據(jù)

CREATETABLE`employee`( `id`int(11)NOTNULL, `name`varchar(255)DEFAULTNULL, `age`int(11)DEFAULTNULL, `date`datetimeDEFAULTNULL, `sex`int(1)DEFAULTNULL, PRIMARYKEY(`id`), KEY`idx_age`(`age`)USINGBTREE )ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8; insertintoemployeevalues(100,'小倫',43,'2021-01-20','0'); insertintoemployeevalues(200,'俊杰',48,'2021-01-21','0'); insertintoemployeevalues(300,'紫琪',36,'2020-01-21','1'); insertintoemployeevalues(400,'立紅',32,'2020-01-21','0'); insertintoemployeevalues(500,'易迅',37,'2020-01-21','1'); insertintoemployeevalues(600,'小軍',49,'2021-01-21','0'); insertintoemployeevalues(700,'小燕',28,'2021-01-21','1');

面試官：如果執(zhí)行以下的查詢SQL，需要執(zhí)行幾次的樹搜索操作？可以畫下對應(yīng)的索引結(jié)構(gòu)圖~

select*fromTemployeewhereage=32;

解析：其實這個，面試官就是考察候選人是否熟悉B+樹索引結(jié)構(gòu)圖。可以像醬紫回答~

先畫出idx_age索引的索引結(jié)構(gòu)圖，大概如下：

再畫出id主鍵索引，我們先畫出聚族索引結(jié)構(gòu)圖，如下：

因此，這條 SQL 查詢語句執(zhí)行大概流程就是醬紫：

搜索idx_age索引樹，將磁盤塊1加載到內(nèi)存，由于32<37,搜索左路分支，到磁盤尋址磁盤塊2。

將磁盤塊2加載到內(nèi)存中，在內(nèi)存繼續(xù)遍歷，找到age=32的記錄，取得id = 400.

拿到id=400后，回到id主鍵索引樹。

搜索id主鍵索引樹，將磁盤塊1加載內(nèi)存，在內(nèi)存遍歷，找到了400，但是B+樹索引非葉子節(jié)點是不保存數(shù)據(jù)的。索引會繼續(xù)搜索400的右分支，到磁盤尋址磁盤塊3.

將磁盤塊3加載內(nèi)存，在內(nèi)存遍歷，找到id=400的記錄，拿到R4這一行的數(shù)據(jù)，好的，大功告成。

因此，這個SQL查詢，執(zhí)行了幾次樹的搜索操作，是不是一步了然了呀。特別的，在idx_age二級索引樹找到主鍵id后，回到id主鍵索引搜索的過程,就稱為回表。

什么是回表？拿到主鍵再回到主鍵索引查詢的過程，就叫做回表

五、面試官考點之覆蓋索引

面試官：如果不用select *, 而是使用select id,age，以上的題目執(zhí)行了幾次樹搜索操作呢？

解析：這個問題，主要考察候選人的覆蓋索引知識點。回到idx_age索引樹，你可以發(fā)現(xiàn)查詢選項id和age都在葉子節(jié)點上了。因此，可以直接提供查詢結(jié)果啦，根本就不需要再回表了~

覆蓋索引：在查詢的數(shù)據(jù)列里面，不需要回表去查，直接從索引列就能取到想要的結(jié)果。換句話說，你SQL用到的索引列數(shù)據(jù)，覆蓋了查詢結(jié)果的列，就算上覆蓋索引了。

所以，相對于上個問題，就是省去了回表的樹搜索操作。

六、面試官考點之索引失效

面試官：如果我現(xiàn)在給name字段加上普通索引，然后用個like模糊搜索，那會執(zhí)行多少次查詢呢？SQL如下：

select*fromemployeewherenamelike'%杰倫%';

解析：這里考察的知識點就是，like是否會導(dǎo)致不走索引，看先該SQL的explain執(zhí)行計劃吧。其實like 模糊搜索，會導(dǎo)致不走索引的，如下：

因此，這條SQL最后就全表掃描啦~日常開發(fā)中，這幾種騷操作都可能會導(dǎo)致索引失效，如下：

查詢條件包含or，可能導(dǎo)致索引失效

如何字段類型是字符串，where時一定用引號括起來，否則索引失效

like通配符可能導(dǎo)致索引失效。

聯(lián)合索引，查詢時的條件列不是聯(lián)合索引中的第一個列，索引失效。

在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)，索引失效。

對索引列運算（如，+、-、*、/），索引失效。

索引字段上使用（！= 或者 < >，not in）時，可能會導(dǎo)致索引失效。

索引字段上使用is null， is not null，可能導(dǎo)致索引失效。

左連接查詢或者右連接查詢查詢關(guān)聯(lián)的字段編碼格式不一樣，可能導(dǎo)致索引失效。

mysql估計使用全表掃描要比使用索引快,則不使用索引。

七、面試官考點聯(lián)合索引之最左前綴原則

面試官：如果我現(xiàn)在給name,age字段加上聯(lián)合索引索引，以下SQL執(zhí)行多少次樹搜索呢？先畫下索引樹？

select*fromemployeewherenamelike'小%'orderbyagedesc;

解析：這里考察聯(lián)合索引的最左前綴原則以及l(fā)ike是否中索引的知識點。組合索引樹示意圖大概如下：

聯(lián)合索引項是先按姓名name從小到大排序，如果名字name相同，則按年齡age從小到大排序。面試官要求查所有名字第一個字是“小”的人，SQL的like '小%'是可以用上idx_name_age聯(lián)合索引的。

該查詢會沿著idx_name_age索引樹，找到第一個字是小的索引值，因此依次找到小軍、小倫、小燕、，分別拿到Id=600、100、700，然后回三次表，去找對應(yīng)的記錄。這里面的最左前綴小，就是字符串索引的最左M個字符。實際上，

這個最左前綴可以是聯(lián)合索引的最左N個字段。比如組合索引（a,b,c）可以相當于建了（a），（a,b）,(a,b,c)三個索引，大大提高了索引復(fù)用能力。

最左前綴也可以是字符串索引的最左M個字符。

八、面試官考點之索引下推

面試官：我們還是居于組合索引 idx_name_age，以下這個SQL執(zhí)行幾次樹搜索呢？

select*fromemployeewherenamelike'小%'andage=28andsex='0';

解析：這里考察索引下推的知識點，如果是Mysql5.6之前，在idx_name_age索引樹，找出所有名字第一個字是“小”的人，拿到它們的主鍵id，然后回表找出數(shù)據(jù)行，再去對比年齡和性別等其他字段。如圖：

有些朋友可能覺得奇怪，（name,age)不是聯(lián)合索引嘛？為什么選出包含“小”字后，不再順便看下年齡age再回表呢，不是更高效嘛？所以呀，MySQL 5.6 就引入了索引下推優(yōu)化，可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，直接過濾掉不滿足條件的記錄，減少回表次數(shù)。

因此，MySQL5.6版本之后，選出包含“小”字后，順表過濾age=28，,所以就只需一次回表。

九、 面試官考點之大表添加索引

面試官：如果一張表數(shù)據(jù)量級是千萬級別以上的，那么，給這張表添加索引，你需要怎么做呢？

解析：我們需要知道一點，給表添加索引的時候，是會對表加鎖的。如果不謹慎操作，有可能出現(xiàn)生產(chǎn)事故的。可以參考以下方法：

1.先創(chuàng)建一張跟原表A數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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數(shù)據(jù)導(dǎo)到新表B

4.rename新表B為原表的表名A，原表A換別的表名；

總結(jié)與練習

本文主要講解了索引的9大關(guān)鍵知識點，希望對大家有幫助。接下來呢，給大家出一道，有關(guān)于我最近業(yè)務(wù)開發(fā)遇到的加索引SQL，看下大家是怎么回答的，題目如下：

select*fromAwheretype='1'andstatus='s'orderbycreate_timedesc;

假設(shè)type有9種類型，區(qū)分度性還算可以，status的區(qū)分度不高（有3種類型），那么你是如何加索引呢？

是給type加單索引

還是（type，status，create_time）聯(lián)合索引

還是（type，create_time）聯(lián)合索引呢？

責任編輯：lq