大家好，我是鱼皮。

(相关资料图)

金三银四很快就要来啦，准备了索引的15连问，相信大家看完肯定会有帮助的。

1. 索引是什么？

2. MySQL索引有哪些类型

数据结构维度

物理存储维度

逻辑维度

3. 索引什么时候会失效？

4. 哪些场景不适合建立索引？

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？

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)DEFAULTNULL,`age`int(11)DEFAULTNULL,`date`datetimeDEFAULTNULL,`sex`int(1)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`),KEY`idx_age`(`age`)USINGBTREE)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;insertintoemployeevalues(100,"小伦",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,"立红",32,"2020-01-21","0");insertintoemployeevalues(500,"易迅",37,"2020-01-21","1");insertintoemployeevalues(600,"小军",49,"2021-01-21","0");insertintoemployeevalues(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*fromTemployeewhereage=32;

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：

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*fromTemployeewhereage=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知识点了。

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？什么是索引下推

给你这个SQL：

select*fromemployeewherenamelike"小%"andage=28andsex="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：

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

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：

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？

14. 索引有哪些优缺点？

优点：

缺点：

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。

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。

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