秋招后端开发面试题 - MySQL索引

甜柚_2024-05-10 23:48

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MySQL索引

前言

已经找到工作了，分享秋招时的笔记。祝大家都能顺利找到自己心仪的工作。

面试题

MySQL 索引篇

什么是索引？

索引是一种帮助 MySQL 提高查询效率的数据结构

索引分别有哪些优点和缺点？

索引的优点：

  • 提高查询效率

索引的缺点：

  • 虽然提高了查询速度，但却降低了更新表的速度
  • 因为更新数据时，MySQL 不仅要更新数据，还要更新索引文件
  • 建立索引的索引文件会占用磁盘

MySQL 索引的注意事项

  • 联合索引遵循前缀原则
  • like 模糊查询，% 百分号不能在前
  • 如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢，会放弃使用索引
  • 如果 or 前面的条件的列有索引，后面没有，会放弃使用索引
  • 列类型是字符串，查询时一定要给值加引号，否则索引失效

为什么 MySQL 官方建议使用自增主键作为表的主键？

  • 页分裂问题：如果使用非自增主键作为表的主键的话，当新插入的数据会将数据页写满，mysql 就需要申请新的数据页，并且把上个数据页中的部分数据移动到新的数据页上，以确保索引有序。也就是说**会造成页分裂，大量移动数据的过程严重影响插入效率
  • 存储空间问题：自增主键存储空间小，同一个结点内能存放更多的主键，降低树的高度，减少 IO 次数

索引有几种类型？分别如何创建？

MySQL 的索引有两种分类方式：逻辑分类和物理分类

按照逻辑分类，索引可分为：

  • 主键索引：一张表只能有一个主键索引，不允许重复、不允许为 NULL
  • 唯一索引：数据列不允许重复，允许为 NULL 值，一张表可有多个唯一索引
  • 普通索引：一张表可以创建多个普通索引，可以重复，允许 NULL 值插入

按照物理分类，索引可分为：

  • 聚簇索引：InnoDB 的主键索引存储采用聚簇索引，主键和数据存放在一起
  • 非聚簇索引：MyISAM 的主键索引存储采用非聚簇索引，主键和指向数据的指针存放在一起，数据另开空间存储

什么叫回表查询？

普通索引查询到主键索引后，回到主键索引树搜索的过程，称为回表查询

在 InnDB 中主键索引为什么比普通索引的查询性能高？

因为普通索引的查询会多执行一次回表查询操作

MySQL 复合索引应该注意什么？

MySQL 中的复合索引遵循最左匹配原则

复合索引的作用是什么？

  • 多字段查询 ：减少建立额外索引的开销
  • 覆盖索引 ：直接通过遍历索引取得数据，不需要回表查询 ，减少随机的 IO 操作

什么是最左匹配原则？它的生效原则有哪些？

  • 最左匹配原则也叫最左前缀原则，在联合索引中，索引的左侧列将优先参与索引的匹配和筛选，而后续列只有在左侧列匹配的情况下才会被考虑
  • 当遇到范围查询停止匹配

以下语句会走索引么？

SQL 复制代码 
select * from t where year(date)>2018;

不会，因为在索引列上涉及到了运算

什么是前缀索引？

前缀索引也叫局部索引，比如给身份证的前 10 位添加索引。 类似这种给某列部分信息添加索引的方式叫做前缀索引

为什么要用前缀索引？

  • 前缀索引能有效减小索引文件的大小，让每个索引页可以保存更多的索引值，从而提高了索引查询的速度
  • 缺点：不能在 order by 或者 group by 中触发前缀索引，也不能用于覆盖索引

什么情况下适合使用前缀索引？

当字符串本身可能比较长，而且前几个字符就开始不相同，适合使用前缀索引

InnoDB 为什么要使用 B+ 树，而不是 B 树、Hash、红黑树或二叉树？

B 树：

  • B 树的非叶子节点也保存数据，导致扇出 (节点的最大子节点数量) 减少 ，需要更多层级，同时增加内存和磁盘的开销，降低数据访问的效率
  • B+ 树将数据全部保存在叶子节点，减少磁盘IO的开销，提高了查询效率

Hash：

  • Hash 索引适用于等值查询，但不支持范围查询和排序操作

二叉树：

  • 普通二叉树的高度可能不均匀
  • 二叉树无法自动平衡，需要特殊的平衡操作来维护树的性能

红黑树：

  • 红黑树虽然是一种自平衡二叉搜索树，但是在数据量巨大时，高度仍然可能增加，导致性能下降

MySQL 如何指定查询的索引？

在 MySQL 中可以使用 force index 强行选择一个索引

sql 复制代码 
select * from t force index(index_t);

在 MySQL 中指定了查询索引，为什么没有生效？

  • MySQL 会根据优化器自己选择索引
  • 如果 force index 指定的索引出现在候选索引上，MySQL 就不会在判断扫描的行数，直接使用指定的索引，如果没在候选索引中，即使 force index 指定了索引也是不会生效的

如何优化身份证的索引？

前 6 位代表的是地区，所以很多人的前六位都是相同的，如果我们使用前缀索引为 6 位的话，性能提升也并不是很明显，但如果设置的位数过长，那么占用的磁盘空间也越大，数据页能放下的索引值就越少，搜索效率也越低

  • 使用身份证倒序存储，这样设置前六位的意义就很大了
  • 使用 hash 值，新创建一个字段用于存储身份证的 hash 值

索引的使用场景

  • 对于非常小的表，大部分情况下全表扫描效率更高
  • 中到大型表，索引非常有效
  • 特大型的表，建立和使用索引的代价会随之增大，可以使用分区技术来解决

聚簇索引和非聚簇索引

  • 聚簇索引 ：InnoDB 的主键索引存储采用聚簇索引，主键和数据存放在一起
  • 非聚簇索引 ：MyISAM 的主键索引存储采用非聚簇索引，主键和指向数据的指针存放在一起，数据另开空间存储

你写过索引吗？

InnoDB 索引实现

InnoDB使用 B+Tree 作为索引结构

  • 主键索引 ：
    • MyISAM 索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址
    • InnoDB 中，表数据文件本身就是按 B+ 树组织的一个索引结构，这棵树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键，因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引
  • InnoDB 的辅助索引 ：nnoDB 的所有辅助索引都引用主键作为 data 域

MyISAM 索引实现

MyISAM 索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址

  • 主键索引：MyISAM 引擎使用 B+Tree 作为索引结构，叶节点的data 域存放的是数据记录的地址
  • 辅助索引：在 MyISAM 中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求 key 是唯一的，而辅助索引的 key 可以重复

🌟InnoDB 聚簇索引：

  • 主键索引树，根结点存的是主键 id 和对应的数据
  • 辅助索引树，根结点存的是辅助索引和对应的主键索引，因此需要根据主键到主键索引树上在遍历一次得到对应的数据

🌟MyISAM 非聚簇索引：

  • 主键索引树，根结点存的是主键到数据地址的映射
  • 辅助索引树，根结点存的是辅助索引到数据地址的映射，也可以直接得到数据，不需要回表

主键索引是聚集索引还是非聚集索引？

在 InnoDB 下主键索引是聚集索引

在 MyISAM 下主键索引是非聚集索引

MyISAM 索引实现？

MyISAM 存储引擎使用 B+Tree 作为索引结构，叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址

MyISAM 索引与 InnoDB 索引的区别？

  • InnoDB 索引是聚簇索引 ，MyISAM 索引是非聚簇索引
  • InnoDB 的主键索引的叶子节点存储着索引和行数据，因此主键索引非常高效
  • MyISAM 索引的叶子节点存储的是行数据地址，需要根据地址访问对应的地址才能得到数据
  • InnoDB 非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据，因此查询时做到覆盖索引会非常高效

简单说一说 drop、delete 与 truncate 的区别

  • drop 用于删除数据库对象，操作不可逆
  • delete 用于删除满足条件的行，可以带条件，操作可逆
  • truncate 用于从表中删除所有行，但保留表的结构，操作不可逆

delete、truncate 和 drop 分别在什么场景之下使用？

  • 想删除部分数据行时候，用 delete，并且带上 where 子句
  • 保留表而删除所有数据的时候用 truncate
  • 不再需要一张表的时候，用 drop

⭐为什么 B+Tree 比 B-Tree 更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？

  • 范围查询和顺序访问效率高：B+ 树的叶子节点形成有序链表，使得范围查询和顺序访问非常高效
  • 更少的磁盘 I/O 操作：B+ 树的非叶子节点只存储索引信息，而数据都存储在叶子节点中，在进行索引搜索时，更多的数据能够在一个页中找到，从而减少磁盘读取
  • 更稳定的高度：B+ 树的高度相对较低，B 树的高度会随着数据量的增加而增加，可能导致更多的磁盘 I/O 操作

⭐Hash 索引和 B+ 树有什么区别或者说优劣呢?

  • Hash 索引进行等值查询更快，但是无法进行范围查询
  • Hash 索引不支持使用索引进行排序
  • Hash 索引不支持模糊查询
  • Hash 索引需要回表查询数据,而 B+ 树在符合聚簇索引和覆盖索引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，可能发生哈希碰撞，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

非聚簇索引一定会回表查询吗?

如果联合索引就可以实现索引覆盖，就不需要回表查询

创建的索引有没有被使用到?或者说怎么才可以知道这条语句运行很慢的原因?

MySQL 提供了 explain 命令 来查看语句的执行计划

秋招后端开发面试题系列目录

一、Java

1.1 Java基础上

1.2 Java基础下

1.3 Java集合

1.4 JavaIO

1.5 Java多线程上

1.6Java多线程下

二、JVM

2.1 JVM底层原理

2.2 垃圾回收器

2.3 垃圾回收算法

2.4 类加载机制

2.5 运行时数据区

三、MySQL

3.1 MySQL基础

3.2 事务

3.3 索引

3.4 锁机制

3.5 MVCC

四、Redis

4.1 Redis基础

4.2 缓存原理

五、中间件

5.1 RabbitMQ

六、Spring开源框架

6.1 Spring

6.2 Spring MVC

6.3 Spring Boot

6.4 MyBatis

七、操作系统

八、计算机网络

九、设计模式

十、微服务架构

十一、Spring Cloud分布式

11.1 分布式基础

11.2 Spring Cloud

11.3 GateWay

11.4 Nacos

11.5 OpenFeign

11.6 Ribbon

十二、算法

十三、项目

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