InnoDB引擎与MyISAM引擎的区别 ?
  • InnoDB支持事务,MyISAM不支持事务
  • InnoDB支持行级锁,表级锁,MyISAM只支持表级锁
  • InnoDB支持外键,MyISAM不支支持外键

InnoDB为什么选择B+Tree作为索引结构?

  • 对于二叉树,有可能形成链表结构,数据量大的情况下,B+树层级更少,搜索效率更高
  • 对于B-Tree,B树上非叶子节点也存储数据,就会导致一页中的key减少,指针也减少,一旦在大数据量情况下,树的高度会增加,性能就会下降
  • 对于Hash,B+Tree支持范围匹配和排序操作
以下两条SQL语句,那个执行效率高? 为什么?
A. select * from user where id = 10 ;
B. select * from user where name = 'Arm' ;
备注: id为主键,name字段创建的有索引;

A语句执行效率高,因为id为主键,走聚集索引直接返回数据,B语句先查询name字段的二级索引,然后再查询聚集索引。

InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?
 

假设:
一行数据大小为1k,一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空间,主键即使为bigint,占用字节数为8。
解:
 设有n个主键,则有 n+1 个指针,InnoDB默认一页为16K。则 n * 8B + (n + 1) * 6B = 16 * 1024B 算出来n约为 1170
  • 高度为2:1171 * 16 = 18736 即如果高度为2可以存18000多条数据
  • 高度为3:1171 * 1171 * 16 = 21939856 即如果树的高度为3,则可以存储 2200w 左右的记录。

2.1 说一说你对MySQL索引的理解

  • 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式指向数据
  • 索引是基于存储引擎的,不同的存储引擎选择的索引结构不同
  • 使用索引能大大的加快数据查询的效率
  • 创建和维护索引需要一定的代价

2.2 索引有哪几种?

  1. 普通索引和唯一索引

    普通索引是MySQL中的基本索引类型,允许在定义索引的列中插入重复值和空值。

    唯一索引要求索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。

    主键索引是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。

  2. 单列索引和组合索引

    单列索引即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引。

    组合索引是指在表的多个字段组合上创建的索引,只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时,索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。

  3. 全文索引

    全文索引类型为FULLTEXT,在定义索引的列上支持值的全文查找,允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引可以在CHAR、VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。

  4. 空间索引

    空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引,MySQL中的空间数据类型有4种,分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING和POLYGON。MySQL使用SPATIAL关键字进行扩展,使得能够用创建正规索引类似的语法创建空间索引。创建空间索引的列,必须将其声明为NOT NULL,空间索引只能在存储引擎为MyISAM的表中创建。

2.3 如何创建及保存MySQL的索引?

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name  ON table_name (col_name [length],...) [ASC|DESC]

2.4 MySQL怎么判断要不要加索引?

建议按照如下的原则来创建索引:

  1. 当唯一性是某种数据本身的特征时,指定唯一索引。使用唯一索引需能确保定义的列的数据完整性,以提高查询速度。

  2. 在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引,如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立组合索引。

2.5 只要创建了索引,就一定会走索引吗?

不一定。

比如,在使用组合索引的时候,如果没有遵从“最左前缀”的原则进行搜索,则索引是不起作用的。

举例,假设在id、name、age字段上已经成功建立了一个名为MultiIdx的组合索引。索引行中按id、name、age的顺序存放,索引可以搜索id、(id,name)、(id, name, age)字段组合。如果列不构成索引最左面的前缀,那么MySQL不能使用局部索引,如(age)或者(name,age)组合则不能使用该索引查询。

2.6 如何判断数据库的索引有没有生效?

可以使用EXPLAIN语句查看索引是否正在使用。

举例,假设已经创建了book表,并已经在其year_publication字段上建立了普通索引。执行如下语句:

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE year_publication=1990;

EXPLAIN语句将为我们输出详细的SQL执行信息,其中:

  • possible_keys行给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引。

  • key行是MySQL实际选用的索引。

如果possible_keys行和key行都包含year_publication字段,则说明在查询时使用了该索引。

2.7 如何评估一个索引创建的是否合理?

建议按照如下的原则来设计索引:

  1. 避免对经常更新的表进行过多的索引,并且索引中的列要尽可能少。应该经常用于查询的字段创建索引,但要避免添加不必要的字段。

  2. 数据量小的表最好不要使用索引,由于数据较少,查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短,索引可能不会产生优化效果。

  3. 在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引,在不同值很少的列上不要建立索引。比如在学生表的“性别”字段上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无须建立索引,如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低数据更新速度。

  4. 当唯一性是某种数据本身的特征时,指定唯一索引。使用唯一索引需能确保定义的列的数据完整性,以提高查询速度。

  5. 在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引,如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立组合索引。

2.8 索引是越多越好吗?

索引并非越多越好,一个表中如有大量的索引,不仅占用磁盘空间,还会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能,因为在表中的数据更改时,索引也会进行调整和更新。

2.9 数据库索引失效了怎么办?

参考答案

可以采用以下几种方式,来避免索引失效:

  1. 使用组合索引时,需要遵循“最左前缀”原则;

  2. 不在索引列上做任何操作,例如计算、函数、类型转换,会导致索引失效而转向全表扫描;

  3. 尽量使用覆盖索引(只访问索引列的查询),减少 select * 覆盖索引能减少回表次数;

  4. MySQL在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用索引会导致全表扫描;

  5. LIKE以通配符开头(%abc)MySQL索引会失效变成全表扫描的操作;

  6. 字符串不加单引号会导致索引失效(可能发生了索引列的隐式转换);

  7. 少用or,用它来连接时会索引失效。

2.10 所有的字段都适合创建索引吗?

参考答案

不是。

下列几种情况,是不适合创建索引的:

  1. 频繁更新的字段不适合建立索引;

  2. where条件中用不到的字段不适合建立索引;

  3. 数据比较少的表不需要建索引;

  4. 数据重复且分布比较均匀的的字段不适合建索引,例如性别、真假值;

  5. 参与列计算的列不适合建索引。

2.15 MySQL的Hash索引和B树索引有什么区别?

参考答案

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。B+树底层实现是多路平衡查找树,对于每一次的查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据。它们有以下的不同:

  • hash索引进行等值查询更快(一般情况下),但是却无法进行范围查询。因为在hash索引中经过hash函数建立索引之后,索引的顺序与原顺序无法保持一致,不能支持范围查询。而B+树的的所有节点皆遵循(左节点小于父节点,右节点大于父节点,多叉树也类似),天然支持范围。

  • hash索引不支持使用索引进行排序,原理同上。

  • hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配,原理也是因为hash函数的不可预测。

  • 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。

因此,在大多数情况下,直接选择B+树索引可以获得稳定且较好的查询速度。而不需要使用hash索引。

2.16 聚簇索引和非聚簇索引有什么区别?

参考答案

在InnoDB存储引擎中,可以将B+树索引分为聚簇索引和辅助索引(非聚簇索引)。无论是何种索引,每个页的大小都为16KB,且不能更改。

聚簇索引是根据主键创建的一棵B+树,聚簇索引的叶子节点存放了表中的所有记录。辅助索引是根据索引键创建的一棵B+树,与聚簇索引不同的是,其叶子节点仅存放索引键值,以及该索引键值指向的主键。也就是说,如果通过辅助索引来查找数据,那么当找到辅助索引的叶子节点后,很有可能还需要根据主键值查找聚簇索引来得到数据,这种查找方式又被称为书签查找。因为辅助索引不包含行记录的所有数据,这就意味着每页可以存放更多的键值,因此其高度一般都要小于聚簇索引。

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