分享幾道關(guān)于MySQL索引的重點(diǎn)面試題
索引是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中一或多個(gè)列值的排序,幫助數(shù)據(jù)庫(kù)高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
假如我們用類比的方法,數(shù)據(jù)庫(kù)中的索引就相當(dāng)于書籍中的目錄一樣,當(dāng)我們想找到書中的摸個(gè)知識(shí)點(diǎn),我們可以直接去目錄中找而不是在書中每頁的找,但是這也拋出了索引的一個(gè)缺點(diǎn),在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)修改的時(shí)候要修改索引到導(dǎo)致時(shí)間變多。
但MySQL 索引你真的懂嗎?這幾道題帶你了解索引的幾個(gè)重要知識(shí)點(diǎn)
1. 什么是最左前綴原則?
以下回答全部是基于MySQL的InnoDB引擎
例如對(duì)于下面這一張表
如果我們按照 name 字段來建立索引的話,采用B+樹的結(jié)構(gòu),大概的索引結(jié)構(gòu)如下
如果我們要進(jìn)行模糊查找,查找name 以“張"開頭的所有人的ID,即 sql 語句為
select ID from table where name like '張%'
由于在B+樹結(jié)構(gòu)的索引中,索引項(xiàng)是按照索引定義里面出現(xiàn)的字段順序排序的,索引在查找的時(shí)候,可以快速定位到 ID 為 100的張一,然后直接向右遍歷所有張開頭的人,直到條件不滿足為止。
也就是說,我們找到第一個(gè)滿足條件的人之后,直接向右遍歷就可以了,由于索引是有序的,所有滿足條件的人都會(huì)聚集在一起。
而這種定位到最左邊,然后向右遍歷尋找,就是我們所說的最左前綴原則。
2. 為什么用 B+ 樹做索引而不用哈希表做索引?
1、哈希表是把索引字段映射成對(duì)應(yīng)的哈希碼然后再存放在對(duì)應(yīng)的位置,這樣的話,如果我們要進(jìn)行模糊查找的話,顯然哈希表這種結(jié)構(gòu)是不支持的,只能遍歷這個(gè)表。而B+樹則可以通過最左前綴原則快速找到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。
2、如果我們要進(jìn)行范圍查找,例如查找ID為100 ~ 400的人,哈希表同樣不支持,只能遍歷全表。
3、索引字段通過哈希映射成哈希碼,如果很多字段都剛好映射到相同值的哈希碼的話,那么形成的索引結(jié)構(gòu)將會(huì)是一條很長(zhǎng)的鏈表,這樣的話,查找的時(shí)間就會(huì)大大增加。
3. 主鍵索引和非主鍵索引有什么區(qū)別?
例如對(duì)于下面這個(gè)表(其實(shí)就是上面的表中增加了一個(gè)k字段),且ID是主鍵。
主鍵索引和非主鍵索引的示意圖如下:
其中R代表一整行的值。
從圖中不難看出,主鍵索引和非主鍵索引的區(qū)別是:非主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)存放的是主鍵的值,而主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)存放的是整行數(shù)據(jù),其中非主鍵索引也被稱為二級(jí)索引,而主鍵索引也被稱為聚簇索引。
根據(jù)這兩種結(jié)構(gòu)我們來進(jìn)行下查詢,看看他們?cè)诓樵兩嫌惺裁磪^(qū)別。
1、如果查詢語句是 select * from table where ID = 100
,即主鍵查詢的方式,則只需要搜索 ID 這棵 B+樹。
2、如果查詢語句是 select * from table where k = 1
,即非主鍵的查詢方式,則先搜索k索引樹,得到ID=100,再到ID索引樹搜索一次,這個(gè)過程也被稱為回表。
現(xiàn)在,知道他們的區(qū)別了吧?
4. 為什么建議使用主鍵自增的索引?
對(duì)于這顆主鍵索引的樹
如果我們插入 ID = 650 的一行數(shù)據(jù),那么直接在最右邊插入就可以了
但是如果插入的是 ID = 350 的一行數(shù)據(jù),由于 B+ 樹是有序的,那么需要將下面的葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng),騰出位置來插入 ID = 350 的數(shù)據(jù),這樣就會(huì)比較消耗時(shí)間,如果剛好 R4 所在的數(shù)據(jù)頁已經(jīng)滿了,需要進(jìn)行頁分裂操作,這樣會(huì)更加糟糕。
但是,如果我們的主鍵是自增的,每次插入的 ID 都會(huì)比前面的大,那么我們每次只需要在后面插入就行, 不需要移動(dòng)位置、分裂等操作,這樣可以提高性能。也就是為什么建議使用主鍵自增的索引。
總結(jié)
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