GitHub 4.8k Star 的Java工程師成神之路 ，不來了解一下嗎?

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本文來自一位不愿意透露姓名的粉絲投稿

相信很多人對于MySQL的索引都不陌生，索引(Index)是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

因為索引是MySQL中比較重點的知識，相信很多人都有一定的了解，尤其是在面試中出現(xiàn)的頻率特別高。樓主自認為自己對MySQL的索引相關(guān)知識有很多了解，而且因為最近在找工作面試，所以單獨復(fù)習(xí)了很多關(guān)于索引的知識。

但是，我還是圖樣圖森破，直到我被阿里的面試官虐過之后我才知道，自己在索引方面的知識，只是個小學(xué)生水平。

以下，是我總結(jié)的一次阿里面試中關(guān)于索引有關(guān)的問題以及知識點。

索引概念、索引模型

我們是怎么聊到索引的呢，是因為我提到我們的業(yè)務(wù)量比較大，每天大概有幾百萬的新數(shù)據(jù)生成，于是有了以下對話：

面試官：你們每天這么大的數(shù)據(jù)量，都是保存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中嗎？

我：是的，我們線上使用的是MySQL數(shù)據(jù)庫

面試官：每天幾百萬數(shù)據(jù)，一個月就是幾千萬了，那你們有沒有對于查詢做一些優(yōu)化呢？

我：我們在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建了一些索引（我現(xiàn)在非常后悔我當時說了這句話）。

這里可以看到，阿里的面試官并不會像有一些公司一樣拿著題庫一道一道的問，而是會根據(jù)面試者做過的事情以及面試過程中的一些內(nèi)容進行展開。

面試官：那你能說說什么是索引嗎？

我：（這道題肯定難不住我啊）索引其實是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠幫助我們快速的檢索數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。

面試官：那么索引具體采用的哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呢？

我：（這道題我也背過）常見的MySQL主要有兩種結(jié)構(gòu)：Hash索引和B+ Tree索引，我們使用的是InnoDB引擎，默認的是B+樹。

這里我耍了一個小心機，特意說了一下索引和存儲引擎有關(guān)。希望面試官可以問我一些關(guān)于存儲引擎的問題。

面試官：既然你提到InnoDB使用的B+ Tree的索引模型，那么你知道為什么采用B+ 樹嗎？這和Hash索引比較起來有什么優(yōu)缺點嗎？

我：（突然覺得這道題有點難，但是我還是憑借著自己的知識儲備簡單的回答上一些）因為Hash索引底層是哈希表，哈希表是一種以key-value存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，所以多個數(shù)據(jù)在存儲關(guān)系上是完全沒有任何順序關(guān)系的，所以，對于區(qū)間查詢是無法直接通過索引查詢的，就需要全表掃描。所以，哈希索引只適用于等值查詢的場景。而B+ Tree是一種多路平衡查詢樹，所以他的節(jié)點是天然有序的（左子節(jié)點小于父節(jié)點、父節(jié)點小于右子節(jié)點），所以對于范圍查詢的時候不需要做全表掃描。

面試官：除了上面這個范圍查詢的，你還能說出其他的一些區(qū)別嗎？

我：（這個題我回答的不好，事后百度了一下）

科普時間：B+ Tree索引和Hash索引區(qū)別 哈希索引適合等值查詢，但是不無法進行范圍查詢 哈希索引沒辦法利用索引完成排序 哈希索引不支持多列聯(lián)合索引的最左匹配規(guī)則 如果有大量重復(fù)鍵值得情況下，哈希索引的效率會很低，因為存在哈希碰撞問題

聚簇索引、覆蓋索引

面試官：剛剛我們聊到B+ Tree ，那你知道B+ Tree的葉子節(jié)點都可以存哪些東西嗎？

我：InnoDB的B+ Tree可能存儲的是整行數(shù)據(jù)，也有可能是主鍵的值。

面試官：那這兩者有什么區(qū)別嗎？ 我：（當他問我葉子節(jié)點的時候，其實我就猜到他可能要問我聚簇索引和非聚簇索引了）在 InnoDB 里，索引B+ Tree的葉子節(jié)點存儲了整行數(shù)據(jù)的是主鍵索引，也被稱之為聚簇索引。而索引B+ Tree的葉子節(jié)點存儲了主鍵的值的是非主鍵索引，也被稱之為非聚簇索引。
面試官：那么，聚簇索引和非聚簇索引，在查詢數(shù)據(jù)的時候有區(qū)別嗎？

我：聚簇索引查詢會更快？

面試官：為什么呢？

我：因為主鍵索引樹的葉子節(jié)點直接就是我們要查詢的整行數(shù)據(jù)了。而非主鍵索引的葉子節(jié)點是主鍵的值，查到主鍵的值以后，還需要再通過主鍵的值再進行一次查詢。

面試官：剛剛你提到主鍵索引查詢只會查一次，而非主鍵索引需要回表查詢多次。（后來我才知道，原來這個過程叫做回表）是所有情況都是這樣的嗎？非主鍵索引一定會查詢多次嗎？

我：（額、這個問題我回答的不好，后來我自己查資料才知道，通過覆蓋索引也可以只查詢一次）

科普時間——覆蓋索引 覆蓋索引（covering index）指一個查詢語句的執(zhí)行只用從索引中就能夠取得，不必從數(shù)據(jù)表中讀取。也可以稱之為實現(xiàn)了索引覆蓋。 當一條查詢語句符合覆蓋索引條件時，MySQL只需要通過索引就可以返回查詢所需要的數(shù)據(jù)，這樣避免了查到索引后再返回表操作，減少I/O提高效率。 如，表covering_index_sample中有一個普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。當我們通過SQL語句：select key2 from covering_index_sample where key1 = ‘keytest’;的時候，就可以通過覆蓋索引查詢，無需回表。

聯(lián)合索引、最左前綴匹配

面試官：不知道的話沒關(guān)系，想問一下，你們在創(chuàng)建索引的時候都會考慮哪些因素呢？

我：我們一般對于查詢概率比較高，經(jīng)常作為where條件的字段設(shè)置索引

面試官：那你們有用過聯(lián)合索引嗎？

我：用過呀，我們有對一些表中創(chuàng)建過聯(lián)合索引。

面試官：那你們在創(chuàng)建聯(lián)合索引的時候，需要做聯(lián)合索引多個字段之間順序你們是如何選擇的呢？

我：我們把識別度最高的字段放到最前面。

面試官：為什么這么做呢？

我：（這個問題有點把我問蒙了，稍微有些慌亂）這樣的話可能命中率會高一點吧。。。

面試官：那你知道最左前綴匹配嗎？

我：（我突然想起來原來面試官是想問這個，怪自己剛剛為什么就沒想到這個呢。）哦哦哦。您剛剛問的是這個意思啊，在創(chuàng)建多列索引時，我們根據(jù)業(yè)務(wù)需求，where子句中使用最頻繁的一列放在最左邊，因為MySQL索引查詢會遵循最左前綴匹配的原則，即最左優(yōu)先，在檢索數(shù)據(jù)時從聯(lián)合索引的最左邊開始匹配。所以當我們創(chuàng)建一個聯(lián)合索引的時候，如(key1,key2,key3)，相當于創(chuàng)建了（key1）、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三個索引，這就是最左匹配原則。

雖然我一開始有點懵，沒有聯(lián)想到最左前綴匹配，但是面試官還是引導(dǎo)了我。很友善。

索引下推、查詢優(yōu)化

面試官：你們線上用的MySQL是哪個版本啊呢？

我：我們MySQL是5.7

面試官：那你知道在MySQL 5.6中，對索引做了哪些優(yōu)化嗎？

我：不好意思，這個我沒有去了解過。（事后我查了一下，有一個比較重要的 ：Index Condition Pushdown Optimization）

科普時間—— Index Condition Pushdown（索引下推） MySQL 5.6引入了索引下推優(yōu)化，默認開啟，使用SET optimizer_switch = ‘index_condition_pushdown=off’;可以將其關(guān)閉。官方文檔中給的例子和解釋如下： people表中（zipcode，lastname，firstname）構(gòu)成一個索引

SELECT * FROM people WHERE zipcode=‘95054’ AND lastname LIKE ‘%etrunia%’ AND address LIKE ‘%Main Street%’;

如果沒有使用索引下推技術(shù)，則MySQL會通過zipcode='95054’從存儲引擎中查詢對應(yīng)的數(shù)據(jù)，返回到MySQL服務(wù)端，然后MySQL服務(wù)端基于lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'來判斷數(shù)據(jù)是否符合條件。 如果使用了索引下推技術(shù)，則MYSQL首先會返回符合zipcode='95054’的索引，然后根據(jù)lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'來判斷索引是否符合條件。如果符合條件，則根據(jù)該索引來定位對應(yīng)的數(shù)據(jù)，如果不符合，則直接reject掉。 有了索引下推優(yōu)化，可以在有l(wèi)ike條件查詢的情況下，減少回表次數(shù)。

面試官：你們創(chuàng)建的那么多索引，到底有沒有生效，或者說你們的SQL語句有沒有使用索引查詢你們有統(tǒng)計過嗎？

我：這個還沒有統(tǒng)計過，除非遇到慢SQL的時候我們才會去排查

面試官：那排查的時候，有什么手段可以知道有沒有走索引查詢呢？

我：可以通過explain查看sql語句的執(zhí)行計劃，通過執(zhí)行計劃來分析索引使用情況

面試官：那什么情況下會發(fā)生明明創(chuàng)建了索引，但是執(zhí)行的時候并沒有通過索引呢？

我：（依稀記得和優(yōu)化器有關(guān)，但是這個問題并沒有回答好）

科普時間——查詢優(yōu)化器 一條SQL語句的查詢，可以有不同的執(zhí)行方案，至于最終選擇哪種方案，需要通過優(yōu)化器進行選擇，選擇執(zhí)行成本最低的方案。 在一條單表查詢語句真正執(zhí)行之前，MySQL的查詢優(yōu)化器會找出執(zhí)行該語句所有可能使用的方案，對比之后找出成本最低的方案。這個成本最低的方案就是所謂的執(zhí)行計劃。 優(yōu)化過程大致如下： 1、根據(jù)搜索條件，找出所有可能使用的索引 2、計算全表掃描的代價 3、計算使用不同索引執(zhí)行查詢的代價 4、對比各種執(zhí)行方案的代價，找出成本最低的那一個

面試官：哦，索引有關(guān)的知識我們暫時就問這么多吧。你們線上數(shù)據(jù)的事務(wù)隔離級別是什么呀？

我：(后面關(guān)于事務(wù)隔離級別的問題了，就不展開了)

感覺是因為我回答的不夠好，如果這幾個索引問題我都會的話，他還會追問更多，恐怕會被虐的更慘

總結(jié)&感悟

以上，就是一次面試中關(guān)于索引部分知識的問題以及我整理的答案。感覺這次面試過程中關(guān)于索引的知識，自己大概能夠回答的內(nèi)容占70%左右，但是自信完全答對的內(nèi)容只占50%左右，看來自己索引有關(guān)的知識了解的還是不夠多。

通過這次面試，發(fā)現(xiàn)像阿里這種大廠對于底層知識還是比較看重的，我以前以為關(guān)于索引最多也就問一下Hash和B+有什么區(qū)別，沒想到最后都能問到查詢優(yōu)化器上面。

最后，不管本次面試能不能通過，都非常感謝有這樣一次機會，可以讓自己看到自己的不足。通過這次面試，我也收獲了很多東西。加油！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的我以为我对Mysql索引很了解，直到我遇到了阿里的面试官的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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