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MySQL面试必备一之索引

2024-03-31 17:24 由 XHunter 发表于 #数据库

本文首发于公众号：Hunter后端

原文链接：MySQL面试必备一之索引

在面试过程中，会有一些关于 MySQL 索引相关的问题，以下总结了一些：

  1. MySQL 的数据存储使用的是什么索引结构
  2. B+ 树的结构是什么样子
  3. 什么是复合索引、聚簇索引、覆盖索引
  4. 什么是最左匹配原则
  5. 数据 B+ 树中是如何查询的
  6. 回表是什么操作
  7. B+ 树的查询有什么优势
  8. 索引下推是什么意思

对于上面这几个问题，看完这篇笔记你应该就会明白这些问题应该如何作答。

这篇笔记将从以下几个方面开始介绍：

  1. B+树
  2. 查询数据的过程
  3. 覆盖索引
  4. 联合索引
  5. MyISAM 的存储结构
  6. InnoDB 与 MyISAM 的区别
  7. B 树与 B+ 树

1、B+树

MySQL 的存储引擎包括 InnoDB、MyISAM、Memory 等，其中 InnoDB 是默认的表存储引擎，InnoDB 和 MyISAM 的数据都存储在 B+ 树这种结构中。

首先来了解下 B+ 树的结构。

1. B+ 树结构

与二叉树一样，B+ 树也是一种树结构，与之不同的点在于每一层并非只有左右两个子结点，而是可以有多个结点，而在 InnoDB 中，数据都是存储在叶子结点上，现在假设我们有一张 user 表，以 id 为主键，有 name、age 这两个字段，那么数据的存储示意图则如下：

在上图中，只展示了 B+ 树的两层，每一层有四个子结点，所有的数据都存储在叶子结点上。

在 InnoDB 中，B+ 树的高度通常为 2 到 4 层，假设每一层我们有 1000 个结点，那么如果树有 4 层，那么在第四层的叶子结点我们可以存储 1000 的三次方条数据，那么就可以存储 10 亿条数据。

2. 主键索引与聚簇索引

当我们创建一张表，并往里面添加数据，数据存储的格式就是上面这张图的形式，默认以主键作为索引，也就是 B+ 树的非叶子结点，所以又称其为主键索引。

对于这张表，除了 id 字段，还有 age 和 name 字段，这几个表字段是一起存放在叶子结点的，因此这种存储方式也称为聚簇索引。

3. 非聚簇索引与二级索引

在 InnoDB 中，除了主键索引外，我们还可以为表的某个或者某些字段创建索引，对于这些索引，我们称其为非聚簇索引或者二级索引。

二级索引的存储结构也是 B+ 树，不一样的点在于非叶子结点的值是创建了索引的字段值，叶子结点就不再是这条表数据了，而是这个索引字段所在的数据的主键值。

还是以前面的 user 表为例，我们在 name 字段上创建索引，那么 InnoDB 会额外创建一个 B+ 树，B+ 树的结构大致如下：

这里为了更直白的表示字段值的排序，用了英文名字来表示，如上就是一个二级索引的存储形式。

2、查询数据的过程

1. 根据主键查询

比如我们要查询 id = 80 的数据，sql 语句如下：

select id, name, age from user where id = 80;

这里是针对 id 字段进行查询，所以可以直接查询主键索引，根据上面主键索引的示意图，其查询步骤如下：

  1. 根据 id = 18 逐层找到 B+ 树的对应非叶子结点，比如这里就到了图里的最上层结点
  2. 根据 id = 18，判断 1 <18 < 35，所以查询进入的叶子结点将会进入最左侧往下
  3. 在最左侧的叶子结点，找到 id = 18 的叶子结点，然后这个节点对应的 id，name，age 字段获取然后返回

以上就是一次根据主键进行查询的过程

2. 根据二级索引查询

还是 user 表，在 name 字段上建立了一个二级索引，我们想要找到 name = "Hunter" 的 id，name，age 字段：

select id, name, age from user where name = "Hunter";

其查询过程如下：

  1. 根据 name="Hunter" 查询二级索引的 B+ 树，也就是我们的第二张图，根据非叶子结点的值找到最左侧的数据
  2. 根据 "Hunter" 可以找到这条数据的主键 id = 3
  3. 根据 id = 3 去主键索引的 B+ 树里查询对应的字段（这里的查询操作就是根据主键查询数据了）

回表：上面的查询过程中，根据二级索引获取到的主键 id，到主键索引里查询对应的数据，这个过程就称为回表。

3、覆盖索引

对上面二级索引查询的过程，我们有一个回表的操作，即根据二级索引获取到的主键 id 再去主键索引获取相应的字段数据，这部分的查询过程是会影响查询效率的。

那么针对这种回表的情况，我们可以在某些情况下使用覆盖索引来对其进行优化。

所谓覆盖索引，并非某种实际的索引结构，而应该算得上是一种思想或者优化手段。其主要思想为在二级索引中就可以拿到查询所需的全部字段，而不需要进行回表操作。

针对前面我们对 name 加了索引的情况，如果我们的 SQL 语句如下，那么即可使用覆盖索引，而不需要再到主键索引里回表查询：

select id, name from user where name = "Hunter";

在上面这个语句中，我们查询的是 id 和 name 两个字段，这两个字段在 name 字段的二级索引的查询中即可获取所需的字段值，那么则不需要进行回表操作，这个过程就相当于使用了覆盖索引。

而如果我们所需要的字段并不只是这两个字段，比如我们还要查询 age 字段，针对这种情况，如果要用覆盖索引的话，就需要引入下一节的内容，联合索引，或者叫复合索引。

4、联合索引

复合索引，或者叫联合索引，指的是针对多个字段创建的索引，常常适用于多个字段进行查询的场景。

1. 联合索引的结构

联合索引也是二级索引，不过它的非叶子结点的值是多个字段组合的。

还是以 user 表为例，我们在 age 和 name 上创建一个联合索引：

CREATE INDEX age_name_idx ON user (age, name);

那么，在 MySQL 中，这个二级索引的存储结构大致如下：

根据上面的这个结构，我们可以知道，字段的顺序是十分重要的，如果我们 SQL 语句的使用不当可能就会用不上联合索引。

2. 联合索引生效的情况

根据上图可以看到非叶子结点的值由两部分组成，分别是 age 和 name 的值，那么我们在进行查询的时候，也应该遵循这个顺序才可能使得索引生效。

1) 单个字段查询

如果我们要查询单个字段，比如 age，那么下面的条件都可以使得索引生效：

where age = 23;
where age > 25;

但是如果 where 后面的条件是针对 name 字段，那么下面的条件则不会使得这个联合索引生效：

where name = "Hunter";

2) 多个字段查询

如果是多个字段查询，那么则使用的时候一定要注意查询的顺序，下面的条件的是可以生效的：

where age = 23 and name = "Hunter";
where age = 24 and name like "Hun*";

而如果是 age 是一个范围查找，则不管 name 字段是什么条件，这个索引也可以生效，但仅仅是 age 字段会用到索引，name 字段的则不会用到索引，比如：

where age > 34 and name = "Hunter";

上面这个 SQL 语句，索引则只会对 age 字段生效进行范围查找，name 字段不用用到索引的精确匹配。

3) 最左匹配原则

基于联合索引的结构，如上图，最左匹配原则的概念其实就显而易见了，即联合索引只会从建立了索引的最左字段开始匹配，直到遇到范围查询则停止，就比如上面提到的这条：

where age > 34 and name = "Hunter";

它匹配到 age 就停止了，因为 age 是一个范围查询。

再来一种情况，如果我们的联合索引字段有三个，按照顺序为 age, name 和 field_3，下面的语句则会分别匹配到 age、name 和 field_3：

where age > 4 and name = "Hunter" and field_3 = 45;
where age = 34 and name like "Hun*" and field_3 = 45;
where age = 34 and name = "Hunter" and field_3 > 45;

下面这几种针对后面几个字段的查询联合索引都是不生效的：

where name = "Hunter" and field_3 = 45;
where field_3 = 45;

因为他们都没有从联合索引的最左字段字段开始查询。

3. 索引下推

索引下推是 MySQL 5.6 版本及以上引入的一个特性，主要用于减少回表的次数，从而实现提高查询性能的效果。

还是以前面 age 和 name 这个复合索引为例，SQL 如下：

where age > 30 and name like "Hun*";

如果没有索引下推，那么它的查询流程是根据 age > 30 这个条件，查询主键 id，逐个回表去主键索引里查询 name 字段的值是否满足 "Hun*" 这个条件。

而如果有索引下推这个优化，那么在二级索引里，查找出 age > 30 的值后，会直接根据复合索引中 name 的值来判断是否满足 "Hun*" 这个特性，满足的话就去回表查询，不满足则在当前复合索引里直接将这条数据过滤掉。

所谓的索引下推就是通过这个流程来减少回表的次数，以提高查询的性能。

5、MyISAM 的存储结构

MyISAM 的数据存储结构也是 B+ 树，但有一点不同，那就是 InnoDB 的叶子结点存储的是完整的一条数据，而 MyISAM 的叶子结点存储的数据的指针，通过指针指向底层存储的数据，其大概示意图如下：

同理，MyISAM 的二级索引的叶子结点也是直接指向存储的数据。

因此，MyISAM 在底层存储的表文件有三个，一个是 frm，是表的定义文件，一个 MYD，用于存储数据的文件，一个是 MYI，用于存储索引的文件。

相对来说，InnoDB 就只有两个，一个是 frm，一个是 IBD，用于存储索引和数据，因为 InnoDB 的叶子结点即存储了数据。

6、InnoDB 与 MyISAM 的区别

这里总结一下 InnoDB 与 MyISAM 的区别：

  1. InnoDB 是聚簇索引，MyISAM 是非聚簇索引
    1. 即 InnoDB 的主键索引是数据和索引放在一起的，而 MyISAM 是索引和数据分离的
  2. InnoDB 支持外键，MyISAM 不支持外键
  3. InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持事务
  4. InnoDB 默认支持到行级锁，而 MyISAM 支持表级锁

7、B 树与 B+ 树

B 树和 B+ 树是很相似的树结构，都是每个结点都有多个子结点，不一样的在于 B 树的非叶子结点也存有数据，而 B+ 树只有叶子结点才有数据，非叶子结点都是索引数据，且 B+ 树的叶子结点之间也形成有序链表。

针对以上这个不同点，在 MySQL 中使用 B+ 树有如下优点：

  1. B+ 树在非叶子结点不包含数据，因此在内存页可以存放更多 key，从而在查询的时候可以减少 IO 次数
  2. B+ 树的叶子结点之间形成链表，遍历操作会更方便，而 B 树需要从根节点从上往下遍历
  3. B+ 树的数据都存放在叶子结点，而 B 树的非叶子结点也都有数据，所以查询的过程中 B+ 树总是需要访问到叶子结点，所以 B+ 树的查询效率会更稳定

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