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引言

大家好，我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》，当时写完后，似乎效果还行！

于是呢，决定再来一个mysql的数据库专题，这篇我们就来谈谈关于索引方面的mysql面试题。还是老规矩，讲的是在Innodb存储引擎下的情形，毕竟我还真没用过Mysiam之类的存储引擎。

ps:其实很早就想写了，一直偷懒!

其实这下面每个问题，我都可以讲一篇文章出来！而且这些问题，不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)

所以我回忆了一下，索引常见考点有哪些，总结成了这篇文章！

主要题目有下面这些

(1)你一般怎么建索引的？(2)讲讲索引的分类？你知道哪些？(3)如何避免回表查询?什么是索引覆盖?(4)现在我有一个列，里头的数据都是唯一的，需要建一个索引，选唯一索引还是普通索引？(5)mysql索引是什么结构的？用红黑树可以么？(6)mysql某表建了多个单索引，查询多个条件时如何走索引的？

正文

1、你一般怎么建索引的？

烟哥注:曾记得有一个粉丝来找我的时候，出现如下搞笑一幕

渣渣烟:"你这个简历上写了拥有SQL优化经验，你怎么建索引的？"

只见该粉丝嘿嘿一笑..说道:"就那样建啊…"

渣渣烟:"噢(第二声)，就哪样建啊…"

粉丝:"…就网上说的那些索引规则啊"

渣渣烟:"那你怎么知道那些SQL出问题，需要建索引呢？"

粉丝:"我….."

嗯，这道题其实很基础。但是有没有做过，这题是可以看出来的。

去my.cnf里配置三个配置

打开慢查询日志slow_query_log=1慢查询日志存储路径slow_query_log_file=/var/log/mysql/log-slow-queries.logSQL执行时间大于3秒，则记录日志long_query_time=3

监控到慢SQL后，就马上开始建索引?

NO,NO,NO….这种时候，应该先考虑你的SQL能不能进行SQL优化。

例如，当只要一行数据时使用 limit 1

查询时如果已知会得到一条数据，这种情况下加上 limit 1 会增加性能。因为 mysql 数据库引擎会在找到一条结果停止搜索，而不是继续查询下一条是否符合标准直到所有记录查询完毕。

然而大多数情况下，业务SQL十分复杂，没法优化。所以就要建立索引了。这个时候，参照如下规则建立索引

(1)索引并非越多越好，大量的索引不仅占用磁盘空间，而且还会影响insert,delete,update等语句的性能(2)避免对经常更新的表做更多的索引，并且索引中的列尽可能少；对经常用于查询的字段创建索引，避免添加不必要的索引(3)数据量少的表尽量不要使用索引，由于数据较少，查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短，索引可能不会产生优化效果(4)在条件表达式中经常用到不同值较多的列上创建索引，在不同值很少的列上不要建立索引。比如性别字段只有“男”“女”俩个值，就无需建立索引。如果建立了索引不但不会提升效率，反而严重减低数据的更新速度(5)在频繁进行排序或者分组的列上建立索引，如果排序的列有多个，可以在这些列上建立联合索引。

2、讲讲索引的分类？你知道哪些？

从物理存储角度:

聚簇索引和非聚簇索引

从数据结构角度:

B+树索引、hash索引、FULLTEXT索引、R-Tree索引

从逻辑角度:

主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值普通索引或者单列索引多列索引（复合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀集合唯一索引或者非唯一索引空间索引：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。

3、如何避免回表查询?什么是索引覆盖?

这个问题，如果要看详细版，请参阅文章《Innodb中索引的原理》

这里简单说一下。

当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要回表读取行了。一个索引包含了（或覆盖了）满足查询结果的数据就叫做索引覆盖。

例如此时有一张表table1,有一个联合索引(a,b)

执行如下SQL

select a,b from table1

在索引上就能找到结果，就不用回表去查询！

而你执行的是

select a,b,c from table2

c列在索引上不存在，就需要回表查询。

需要说明的是覆盖索引必须要存储索引列的值，而哈希索引、空间索引和全文索引不存储索引列的值，所以mysql只能用B+ tree索引做覆盖索引。

4、现在我有一个列，里头的数据都是唯一的，需要建一个索引，选唯一索引还是普通索引？

答唯一索引！

首先，在孤尽出的《阿里巴巴JAVA开发规范》中有这么一段话

【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引

说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

那好，下一问出现了！

为什么唯一索引的插入速度比不上普通索引？为什么唯一索引的查找速度比普通索引快？

这个问题就要从Insert Buffer开始讲起了，在进行非聚簇索引的插入时，先判断插入的索引页是否在内存中。如果在，则直接插入；如果不在，则先放入Insert Buffer 中，然后再以一定频率和情况进行Insert Buffer和原数据页合并(merge)操作。

这么做的优点:能将多个插入合并到一个操作中，就大大提高了非聚簇索引的插入性能。

InnoDB 从 1.0.x 版本开始引入了 Change Buffer，可以算是对 Insert Buffer 的升级。从这个版本开始，InnoDB 存储引擎可以对 insert、delete、update 都进行缓存。

唯一速度的插入比普通索引慢的原因就是:

唯一索引无法利用Change Buffer普通索引可以利用Change Buffer

于是乎下一问又来了！

为什么唯一索引的更新不使用 Change Buffer？

因为唯一索引为了保证唯一性，需要将数据页加载进内存才能判断是否违反唯一性约束。但是，既然数据页都加载到内存了，还不如直接更新内存中的数据页，没有必要再使用Change Buffer。

最后回答一下，唯一索引的搜索速度比普通索引快的原因就是:

普通索引在找到满足条件的第一条记录后，还需要判断下一条记录，直到第一个不满足条件的记录出现。唯一索引在找到满足条件的第一条记录后，直接返回，不用判断下一条记录了。

5、mysql索引是什么结构的？用红黑树可以么?

这个妥妥答最常见的B+ Tree。

AVL树和红黑树基本都是存储在内存中才会使用的数据结构。在大规模数据数据存储的时候，显然不能将全部数据全部加载进内存，因此如果采用红黑树，就会造成频繁IO，效率低下。

那为啥不用B Tree,而选择B+ tree呢？

这就需要贴一下经典的两张图。B tree是长下面这样的

注意一下B tree的两个明显特点

树内存储数据叶子节点上无链表

而B+ tree长下面这样的

注意一下B+ tree的两个明显特点

数据只出现在叶子节点所有叶子节点增加了一个链指针

接下来就可以开始编了～～比如数据库索引采用B+ tree的主要原因是B Tree在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。正是为了解决这个问题，B+ tree应运而生。B+ tree只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，如果使用B Tree，则需要做局部的中序遍历，可能要跨层访问，效率太慢。

提示，我下一问就是:

你刚才说了这么多B tree不行，那你知道为啥Mongodb用B Tree当索引，而不用B+ Tree么？

(从关系数据库和非关系数据库的区别角度去答，不拓展了！仔细想想，在Mongodb里表示二者的关系，你会怎么处理!)

6、mysql某表建了多个单索引，查询多个条件时如何走索引的？

其实，我看到这题的时候，内心一抖。这题让后端开发来答，真的很拼功底！

这里希望大家先看看我的另一篇文章《我是一条DQL》。此题在考优化器的知识！此题是在考察优化器如何抉择索引的！优化器会评估出走哪个索引最优，然后执行。

Mysql在优化器中有一个优化器称为Range 优化器，负责进行范围查询的优化！

那么该优化器计算执行成本有两种方式index dive与index statistics。

它们是MySQL优化器对开销代价的估算方法，前者统计速度慢但是能得到精准的值，后者统计速度快但是数据未必精准。

坦白说写到这里，我内心痛哭流涕，要把index dive和index statistics写明白，真不是一件容易的事，这里只能稍微扯扯。

对于index dive:

计算成本的方式为

COST = CPU COST + IO COST

其中CPU COST指的是处理返回记录所花的开销。而IO COST指的是读取页面的开销。

mysql会对每种索引的执行情况，进行上述成本计算，最后以成本小的方式进行执行。

但是呢，在某些情况下mysql执行index dive的成本太大。因此优化器会选择以index statistics方式进行估算成本。

具体如下：

SHOW INDEX FROM tbl_name [FROM db_name] 

此时出来的结果中，有一列名为Cardinality，该值表示索引列中不重复值的个数。

简单来说就是，索引列的唯一值的个数，如果是复合索引就是唯一组合的个数。

这个数值将会作为mysql优化器对语句执行计划进行判定时依据。如果唯一性太小，那么优化器会认为，这个索引对语句没有太大帮助，而不使用索引。

Cardinality值越大，就意味着，使用索引能排除越多的数据，执行也更为高效。