对线面试官之MySQL索引篇

知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个数据库开发实战，手把手教大家学习《对线面试官之MySQL索引篇》，在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点，温故而知新，回头看看说不定又有不一样的感悟！

面试官：我看你简历上写了MySQL，对MySQL InnoDB引擎的索引了解吗？

候选者：嗯啊，使用索引可以加快查询速度，其实上就是将无序的数据变成有序（有序就能加快检索速度）

候选者：在InnoDB引擎中，索引的底层数据结构是B+树

面试官：那为什么不使用红黑树或者B树呢？

候选者：MySQL的数据是存储在硬盘的，在查询时一般是不能「一次性」把全部数据加载到内存中

候选者：红黑树是「二叉查找树」的变种，一个Node节点只能存储一个Key和一个Value

候选者：B和B+树跟红黑树不一样，它们算是「多路搜索树」，相较于「二叉搜索树」而言，一个Node节点可以存储的信息会更多，「多路搜索树」的高度会比「二叉搜索树」更低。

候选者：了解了区别之后，其实就很容易发现，在数据不能一次加载至内存的场景下，数据需要被检索出来，选择B或B+树的理由就很充分了（一个Node节点存储信息更多（相较于二叉搜索树），树的高度更低，树的高度影响检索的速度）

候选者：B+树相对于B树而言，它又有两种特性。

候选者：一、B+树非叶子节点不存储数据，在相同的数据量下，B+树更加矮壮。（这个应该不用多解释了，数据都存储在叶子节点上，非叶子节点的存储能存储更多的索引，所以整棵树就更加矮壮）

候选者：二、B+树叶子节点之间组成一个链表，方便于遍历查询（遍历操作在MySQL中比较常见）

候选者：我稍微解释一下吧，你可以脑补下画面

候选者：我们在MySQL InnoDB引擎下，每创建一个索引，相当于生成了一颗B+树。

候选者：如果该索引是「聚集(聚簇)索引」，那当前B+树的叶子节点存储着「主键和当前行的数据」

候选者：如果该索引是「非聚簇索引」，那当前B+树的叶子节点存储着「主键和当前索引列值」

候选者：比如写了一句sql：select * from user where id >=10，那只要定位到id为10的记录，然后在叶子节点之间通过遍历链表(叶子节点组成的链表)，即可找到往后的记录了。

候选者：由于B树是会在非叶子节点也存储数据，要遍历的时候可能就得跨层检索，相对麻烦些。

候选者：基于树的层级以及业务使用场景的特性，所以MySQL选择了B+树作为索引的底层数据结构。

候选者：对于哈希结构，其实InnoDB引擎是「自适应」哈希索引的（hash索引的创建由InnoDB存储引擎引擎自动优化创建，我们是干预不了）

面试官：嗯...那我了解了，顺便想问下，你知道什么叫做回表吗？

候选者：所谓的回表其实就是，当我们使用索引查询数据时，检索出来的数据可能包含其他列，但走的索引树叶子节点只能查到当前列值以及主键ID，所以需要根据主键ID再去查一遍数据，得到SQL 所需的列

候选者：举个例子，我这边建了给订单号ID建了个索引，但我的SQL 是：select orderId,orderName from orderdetail where orderId = 123

候选者：SQL都订单ID索引，但在订单ID的索引树的叶子节点只有orderId和Id，而我们还想检索出orderName，所以MySQL 会拿到ID再去查出orderName给我们返回，这种操作就叫回表

候选者：想要避免回表，也可以使用覆盖索引（能使用就使用，因为避免了回表操作）。

候选者：所谓的覆盖索引，实际上就是你想要查出的列刚好在叶子节点上都存在，比如我建了orderId和orderName联合索引，刚好我需要查询也是orderId和orderName，这些数据都存在索引树的叶子节点上，就不需要回表操作了。

面试官：既然你也提到了联合索引，我想问下你了解最左匹配原则吗？

候选者：嗯，说明这个概念，还是举例子比较容易说明

候选者：如有索引 (a,b,c,d)，查询条件 a=1 and b=2 and c>3 and d=4，则会在每个节点依次命中a、b、c，无法命中d

候选者：先匹配最左边的，索引只能用于查找key是否存在（相等），遇到范围查询 (>、

候选者：这就是最左匹配原则

面试官：嗯嗯，我还想问下你们主键是怎么生成的？

候选者：主键就自增的

面试官：那假设我不用MySQL自增的主键，你觉得会有什么问题呢？

候选者：首先主键得保证它的唯一性和空间尽可能短吧，这两块是需要考虑的。

候选者：另外，由于索引的特性（有序），如果生成像uuid类似的主键，那插入的的性能是比自增的要差的

候选者：因为生成的uuid，在插入时有可能需要移动磁盘块（比如，块内的空间在当前时刻已经存储满了，但新生成的uuid需要插入已满的块内，就需要移动块的数据）

面试官：OK...

本文总结：

• 为什么B+树？数据无法一次load到内存，B+树是多路搜索树，只有叶子节点才存储数据，叶子节点之间链表进行关联。（树矮，易遍历）
• 什么是回表？非聚簇索引在叶子节点只存储列值以及主键ID，有条件下尽可能用覆盖索引避免回表操作，提高查询速度
• 什么是最左匹配原则？从最左边为起点开始连续匹配，遇到范围查询终止
• 主键非自增会有什么问题？插入效率下降，存在移动块的数据问题

到这里，我们也就讲完了《对线面试官之MySQL索引篇》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于mysql的知识点！