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  • Mysql索引面试题

    2020-08-26 23:38:45
    Mysql索引面试题 转载:https://mp.weixin.qq.com/s/_bk2JVOm2SkXfdcvki6-0w 本文来自一位不愿意透露姓名的粉丝投稿,由Hollis整理并"还原"了面试现场。 相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助...

    Mysql索引面试题

    转载:https://mp.weixin.qq.com/s/_bk2JVOm2SkXfdcvki6-0w

    本文来自一位不愿意透露姓名的粉丝投稿,由Hollis整理并"还原"了面试现场。

    相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。

    因为索引是MySQL中比较重点的知识,相信很多人都有一定的了解,尤其是在面试中出现的频率特别高。楼主自认为自己对MySQL的索引相关知识有很多了解,而且因为最近在找工作面试,所以单独复习了很多关于索引的知识。

    但是,我还是图样图森破,直到我被阿里的面试官虐过之后我才知道,自己在索引方面的知识,只是个小学生水平。

    以下,是我总结的一次阿里面试中关于索引有关的问题以及知识点。

    1

    索引概念、索引模型

    我们是怎么聊到索引的呢,是因为我提到我们的业务量比较大,每天大概有几百万的新数据生成,于是有了以下对话:

    Q:你们每天这么大的数据量,都是保存在关系型数据库中吗?

    A:是的,我们线上使用的是MySQL数据库 

    Q:每天几百万数据,一个月就是几千万了,那你们有没有对于查询做一些优化呢?

    A:我们在数据库中创建了一些索引(我现在非常后悔我当时说了这句话)

     

    这里可以看到,阿里的面试官并不会像有一些公司一样拿着题库一道一道的问,而是会根据面试者做过的事情以及面试过程中的一些内容进行展开。

     

    Q:那你能说说什么是索引吗?

    A:(这道题肯定难不住我啊)索引其实是一种数据结构,能够帮助我们快速的检索数据库中的数据

    Q:那么索引具体采用的哪种数据结构呢? 

    A:(这道题我也背过)常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树

     

    这里我耍了一个小心机,特意说了一下索引和存储引擎有关。希望面试官可以问我一些关于存储引擎的问题。然而面试官并没有被我带跑...

     

    Q:既然你提到InnoDB使用的B+ 树的索引模型,那么你知道为什么采用B+ 树吗?这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗?

    A:(突然觉得这道题有点难,但是我还是凭借着自己的知识储备简单的回答上一些)因为Hash索引底层是哈希表,哈希表是一种以key-value存储数据的结构,所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的,所以,对于区间查询是无法直接通过索引查询的,就需要全表扫描。所以,哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ 树是一种多路平衡查询树,所以他的节点是天然有序的(左子节点小于父节点、父节点小于右子节点),所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描

    Q:除了上面这个范围查询的,你还能说出其他的一些区别吗? 

    A:(这个题我回答的不好,事后百度了一下)

     

    B+ Tree索引和Hash索引区别?

    哈希索引适合等值查询,但是无法进行范围查询 

    哈希索引没办法利用索引完成排序 

    哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则 

    如果有大量重复键值的情况下,哈希索引的效率会很低,因为存在哈希碰撞问题

     

    2

    聚簇索引、覆盖索引

     

    Q:刚刚我们聊到B+ Tree ,那你知道B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗?

    A:InnoDB的B+ Tree可能存储的是整行数据,也有可能是主键的值

    Q:那这两者有什么区别吗? 

    A:(当他问我叶子节点的时候,其实我就猜到他可能要问我聚簇索引和非聚簇索引了)在 InnoDB 里,索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引,也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引,也被称之为非聚簇索引

    Q:那么,聚簇索引和非聚簇索引,在查询数据的时候有区别吗?

    A:聚簇索引查询会更快?

    Q:为什么呢? 

    A:因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值,查到主键的值以后,还需要再通过主键的值再进行一次查询

    Q:刚刚你提到主键索引查询只会查一次,而非主键索引需要回表查询多次。(后来我才知道,原来这个过程叫做回表)是所有情况都是这样的吗?非主键索引一定会查询多次吗?

    A:(额、这个问题我回答的不好,后来我自己查资料才知道,通过覆盖索引也可以只查询一次)

     

    覆盖索引?

    覆盖索引(covering index)指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。

    当一条查询语句符合覆盖索引条件时,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后再返回表操作,减少I/O提高效率。

    如,表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。

    当我们通过SQL语句:select key2 from covering_index_sample where key1 = 'keytest';的时候,就可以通过覆盖索引查询,无需回表。

     

    3

    联合索引、最左前缀匹配

     

    Q:不知道的话没关系,想问一下,你们在创建索引的时候都会考虑哪些因素呢?

    A:我们一般对于查询概率比较高,经常作为where条件的字段设置索引

    Q: 那你们有用过联合索引吗? 

    A:用过呀,我们有对一些表中创建过联合索引

    Q:那你们在创建联合索引的时候,需要做联合索引多个字段之间顺序你们是如何选择的呢? 

    A:我们把识别度最高的字段放到最前面

    Q:为什么这么做呢?

    A:(这个问题有点把我问蒙了,稍微有些慌乱)这样的话可能命中率会高一点吧。。。

    Q: 那你知道最左前缀匹配吗?

    A:(我突然想起来原来面试官是想问这个,怪自己刚刚为什么就没想到这个呢。)哦哦哦。您刚刚问的是这个意思啊,在创建多列索引时,我们根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边,因为MySQL索引查询会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。所以当我们创建一个联合索引的时候,如(key1,key2,key3),相当于创建了(key1)、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三个索引,这就是最左匹配原则

     

    虽然我一开始有点懵,没有联想到最左前缀匹配,但是面试官还是引导了我。很友善。

     

    4

    索引下推、查询优化

     

    Q:你们线上用的MySQL是哪个版本啊呢? 

    A:我们MySQL是5.7 

    Q:那你知道在MySQL 5.6中,对索引做了哪些优化吗? 

    A:不好意思,这个我没有去了解过。(事后我查了一下,有一个比较重要的 :Index Condition Pushdown Optimization)

     

    Index Condition Pushdown(索引下推)

    MySQL 5.6引入了索引下推优化,默认开启,使用SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';可以将其关闭。官方文档中给的例子和解释如下:

    people表中(zipcode,lastname,firstname)构成一个索引

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

    如果没有使用索引下推技术,则MySQL会通过zipcode='95054'从存储引擎中查询对应的数据,返回到MySQL服务端,然后MySQL服务端基于lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断数据是否符合条件。

    如果使用了索引下推技术,则MYSQL首先会返回符合zipcode='95054'的索引,然后根据lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断索引是否符合条件。如果符合条件,则根据该索引来定位对应的数据,如果不符合,则直接reject掉。有了索引下推优化,可以在有like条件查询的情况下,减少回表次数。

    Q:你们创建的那么多索引,到底有没有生效,或者说你们的SQL语句有没有使用索引查询你们有统计过吗?

    A:这个还没有统计过,除非遇到慢SQL的时候我们才会去排查 

    Q:那排查的时候,有什么手段可以知道有没有走索引查询呢?

    A:可以通过explain查看sql语句的执行计划,通过执行计划来分析索引使用情况

    Q:那什么情况下会发生明明创建了索引,但是执行的时候并没有通过索引呢? 

    A:(大概记得和优化器有关,但是这个问题并没有回答好)

     

    查询优化器?

    一条SQL语句的查询,可以有不同的执行方案,至于最终选择哪种方案,需要通过优化器进行选择,选择执行成本最低的方案。

    在一条单表查询语句真正执行之前,MySQL的查询优化器会找出执行该语句所有可能使用的方案,对比之后找出成本最低的方案。

    这个成本最低的方案就是所谓的执行计划。优化过程大致如下:

    1、根据搜索条件,找出所有可能使用的索引 

    2、计算全表扫描的代价 

    3、计算使用不同索引执行查询的代价 

    4、对比各种执行方案的代价,找出成本最低的那一个

    Q:哦,索引有关的知识我们暂时就问这么多吧。你们线上数据的事务隔离级别是什么呀? 

    A:(后面关于事务隔离级别的问题了,就不展开了)

     

    感觉是因为我回答的不够好,如果这几个索引问题我都会的话,他还会追问更多,恐怕会被虐的更惨

     

    5

    总结&感悟

    以上,就是一次面试中关于索引部分知识的问题以及我整理的答案。感觉这次面试过程中关于索引的知识,自己大概能够回答的内容占70%左右,但是自信完全答对的内容只占50%左右,看来自己索引有关的知识了解的还是不够多。

    通过这次面试,发现像阿里这种大厂对于底层知识还是比较看重的,我以前以为关于索引最多也就问一下Hash和B+有什么区别,没想到最后都能问到查询优化器上面。

    最后,不管本次面试能不能通过,都非常感谢有这样一次机会,可以让自己看到自己的不足。通过这次面试,我也收获了很多东西。加油!

    参考资料:

    极客时间 -《MySQL实战45讲》 

    掘金小册 -《MySQL 是怎样运行的:从根儿上理解 MySQL》 

    博文视点 -《高性能MySQL》

    展开全文
  • MySQL索引面试题

    2019-10-22 19:54:14
    本文转自一位不愿意透露姓名的小哥,由Hollis整理并"还原"了面试现场。...楼主自认为自己对MySQL索引相关知识有很多了解,而且因为最近在找工作面试,所以单独复习了很多关于索引的知识。 但是,我还是图...

    本文转自一位不愿意透露姓名的小哥,由Hollis整理并"还原"了面试现场。

    相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。

    因为索引是MySQL中比较重点的知识,相信很多人都有一定的了解,尤其是在面试中出现的频率特别高。楼主自认为自己对MySQL的索引相关知识有很多了解,而且因为最近在找工作面试,所以单独复习了很多关于索引的知识。

    但是,我还是图样图森破,直到我被阿里的面试官虐过之后我才知道,自己在索引方面的知识,只是个小学生水平。

    以下,是我总结的一次阿里面试中关于索引有关的问题以及知识点。

    1
    索引概念、索引模型

    我们是怎么聊到索引的呢,是因为我提到我们的业务量比较大,每天大概有几百万的新数据生成,于是有了以下对话:

    Q:你们每天这么大的数据量,都是保存在关系型数据库中吗?

    A:是的,我们线上使用的是MySQL数据库

    Q:每天几百万数据,一个月就是几千万了,那你们有没有对于查询做一些优化呢?

    A:我们在数据库中创建了一些索引(我现在非常后悔我当时说了这句话)

    这里可以看到,阿里的面试官并不会像有一些公司一样拿着题库一道一道的问,而是会根据面试者做过的事情以及面试过程中的一些内容进行展开。

    Q:那你能说说什么是索引吗?

    A:(这道题肯定难不住我啊)索引其实是一种数据结构,能够帮助我们快速的检索数据库中的数据

    Q:那么索引具体采用的哪种数据结构呢?

    A:(这道题我也背过)常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树

    这里我耍了一个小心机,特意说了一下索引和存储引擎有关。希望面试官可以问我一些关于存储引擎的问题。然而面试官并没有被我带跑…

    Q:既然你提到InnoDB使用的B+ 树的索引模型,那么你知道为什么采用B+ 树吗?这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗?

    A:(突然觉得这道题有点难,但是我还是凭借着自己的知识储备简单的回答上一些)因为Hash索引底层是哈希表,哈希表是一种以key-value存储数据的结构,所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的,所以,对于区间查询是无法直接通过索引查询的,就需要全表扫描。所以,哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ 树是一种多路平衡查询树,所以他的节点是天然有序的(左子节点小于父节点、父节点小于右子节点),所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描

    Q:除了上面这个范围查询的,你还能说出其他的一些区别吗?

    A:(这个题我回答的不好,事后百度了一下)

    B+ Tree索引和Hash索引区别?

    哈希索引适合等值查询,但是无法进行范围查询

    哈希索引没办法利用索引完成排序

    哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则

    如果有大量重复键值的情况下,哈希索引的效率会很低,因为存在哈希碰撞问题

    2
    聚簇索引、覆盖索引

    Q:刚刚我们聊到B+ Tree ,那你知道B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗?

    A:InnoDB的B+ Tree可能存储的是整行数据,也有可能是主键的值

    Q:那这两者有什么区别吗?

    A:(当他问我叶子节点的时候,其实我就猜到他可能要问我聚簇索引和非聚簇索引了)在 InnoDB 里,索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引,也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引,也被称之为非聚簇索引

    Q:那么,聚簇索引和非聚簇索引,在查询数据的时候有区别吗?

    A:聚簇索引查询会更快?

    Q:为什么呢?

    A:因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值,查到主键的值以后,还需要再通过主键的值再进行一次查询

    Q:刚刚你提到主键索引查询只会查一次,而非主键索引需要回表查询多次。(后来我才知道,原来这个过程叫做回表)是所有情况都是这样的吗?非主键索引一定会查询多次吗?

    A:(额、这个问题我回答的不好,后来我自己查资料才知道,通过覆盖索引也可以只查询一次)

    覆盖索引?

    覆盖索引(covering index)指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。

    当一条查询语句符合覆盖索引条件时,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后再返回表操作,减少I/O提高效率。

    如,表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。

    当我们通过SQL语句:select key2 from covering_index_sample where key1 = ‘keytest’;的时候,就可以通过覆盖索引查询,无需回表。

    3
    联合索引、最左前缀匹配

    Q:不知道的话没关系,想问一下,你们在创建索引的时候都会考虑哪些因素呢?

    A:我们一般对于查询概率比较高,经常作为where条件的字段设置索引

    Q: 那你们有用过联合索引吗?

    A:用过呀,我们有对一些表中创建过联合索引

    Q:那你们在创建联合索引的时候,需要做联合索引多个字段之间顺序你们是如何选择的呢?

    A:我们把识别度最高的字段放到最前面

    Q:为什么这么做呢?

    A:(这个问题有点把我问蒙了,稍微有些慌乱)这样的话可能命中率会高一点吧。。。

    Q: 那你知道最左前缀匹配吗?

    A:(我突然想起来原来面试官是想问这个,怪自己刚刚为什么就没想到这个呢。)哦哦哦。您刚刚问的是这个意思啊,在创建多列索引时,我们根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边,因为MySQL索引查询会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。所以当我们创建一个联合索引的时候,如(key1,key2,key3),相当于创建了(key1)、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三个索引,这就是最左匹配原则

    虽然我一开始有点懵,没有联想到最左前缀匹配,但是面试官还是引导了我。很友善。

    4
    索引下推、查询优化

    Q:你们线上用的MySQL是哪个版本啊呢?

    A:我们MySQL是5.7

    Q:那你知道在MySQL 5.6中,对索引做了哪些优化吗?

    A:不好意思,这个我没有去了解过。(事后我查了一下,有一个比较重要的 :Index Condition Pushdown Optimization)

    Index Condition Pushdown(索引下推)

    MySQL 5.6引入了索引下推优化,默认开启,使用SET optimizer_switch = ‘index_condition_pushdown=off’;可以将其关闭。官方文档中给的例子和解释如下:

    people表中(zipcode,lastname,firstname)构成一个索引

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

    如果没有使用索引下推技术,则MySQL会通过zipcode='95054’从存储引擎中查询对应的数据,返回到MySQL服务端,然后MySQL服务端基于lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断数据是否符合条件。

    如果使用了索引下推技术,则MYSQL首先会返回符合zipcode='95054’的索引,然后根据lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断索引是否符合条件。如果符合条件,则根据该索引来定位对应的数据,如果不符合,则直接reject掉。有了索引下推优化,可以在有like条件查询的情况下,减少回表次数。

    Q:你们创建的那么多索引,到底有没有生效,或者说你们的SQL语句有没有使用索引查询你们有统计过吗?

    A:这个还没有统计过,除非遇到慢SQL的时候我们才会去排查

    Q:那排查的时候,有什么手段可以知道有没有走索引查询呢?

    A:可以通过explain查看sql语句的执行计划,通过执行计划来分析索引使用情况

    Q:那什么情况下会发生明明创建了索引,但是执行的时候并没有通过索引呢?

    A:(大概记得和优化器有关,但是这个问题并没有回答好)

    查询优化器?

    一条SQL语句的查询,可以有不同的执行方案,至于最终选择哪种方案,需要通过优化器进行选择,选择执行成本最低的方案。

    在一条单表查询语句真正执行之前,MySQL的查询优化器会找出执行该语句所有可能使用的方案,对比之后找出成本最低的方案。

    这个成本最低的方案就是所谓的执行计划。优化过程大致如下:

    1、根据搜索条件,找出所有可能使用的索引

    2、计算全表扫描的代价

    3、计算使用不同索引执行查询的代价

    4、对比各种执行方案的代价,找出成本最低的那一个

    什么情况下有索引,但用不上?还有如下总结:
    1、如果条件中有or,即使其中有部分条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因),注意:要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引;
    2、对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引;
    3、like查询是以%开头;
    4、存在索引列的数据类型隐形转换,则用不上索引,比如列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引;
    5、where 子句里对索引列上有数学运算,用不上索引;
    6、where 子句里对有索引列使用函数,用不上索引;
    7、如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引;

    Q:哦,索引有关的知识我们暂时就问这么多吧。你们线上数据的事务隔离级别是什么呀?

    A:(后面关于事务隔离级别的问题了,就不展开了)

    感觉是因为我回答的不够好,如果这几个索引问题我都会的话,他还会追问更多,恐怕会被虐的更惨

    5
    总结&感悟

    以上,就是一次面试中关于索引部分知识的问题以及我整理的答案。感觉这次面试过程中关于索引的知识,自己大概能够回答的内容占70%左右,但是自信完全答对的内容只占50%左右,看来自己索引有关的知识了解的还是不够多。

    通过这次面试,发现像阿里这种大厂对于底层知识还是比较看重的,我以前以为关于索引最多也就问一下Hash和B+有什么区别,没想到最后都能问到查询优化器上面。

    最后,不管本次面试能不能通过,都非常感谢有这样一次机会,可以让自己看到自己的不足。通过这次面试,我也收获了很多东西。加油!

    参考资料:

    极客时间 -《MySQL实战45讲》

    掘金小册 -《MySQL 是怎样运行的:从根儿上理解 MySQL》

    博文视点 -《高性能MySQL》

    展开全文
  • mysql索引面试题

    2020-10-12 14:33:22
    1 索引概念、索引模型 Q:你们每天这么大的数据量,都是保存在关系型数据库中吗? A:是的,我们线上使用的是...A:常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树 ..

    1

    索引概念、索引模型

    Q:你们每天这么大的数据量,都是保存在关系型数据库中吗?

    A:是的,我们线上使用的是MySQL数据库 

    Q:每天几百万数据,一个月就是几千万了,那你们有没有对于查询做一些优化呢?

    A:我们在数据库中创建了一些索引

    Q:那你能说说什么是索引吗?

    A:索引其实是一种数据结构,能够帮助我们快速的检索数据库中的数据

    Q:那么索引具体采用的哪种数据结构呢? 

    A:常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树

    Q:既然你提到InnoDB使用的B+ 树的索引模型,那么你知道为什么采用B+ 树吗?这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗?

    A:(突然觉得这道题有点难,但是我还是凭借着自己的知识储备简单的回答上一些)因为Hash索引底层是哈希表,哈希表是一种以key-value存储数据的结构,所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的,所以,对于区间查询是无法直接通过索引查询的,就需要全表扫描。所以,哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ 树是一种多路平衡查询树,所以他的节点是天然有序的(左子节点小于父节点、父节点小于右子节点),所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描

    Q:除了上面这个范围查询的,你还能说出其他的一些区别吗? 

    B+ Tree索引和Hash索引区别?

    哈希索引适合等值查询,但是无法进行范围查询 

    哈希索引没办法利用索引完成排序 

    哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则 

    如果有大量重复键值的情况下,哈希索引的效率会很低,因为存在哈希碰撞问题

     

    2

    聚簇索引、覆盖索引

    Q:刚刚我们聊到B+ Tree ,那你知道B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗?

    A:InnoDB的B+ Tree可能存储的是整行数据,也有可能是主键的值

    Q:那这两者有什么区别吗? 

    A:(当他问我叶子节点的时候,其实我就猜到他可能要问我聚簇索引和非聚簇索引了)在 InnoDB 里,索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引,也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引,也被称之为非聚簇索引

    Q:那么,聚簇索引和非聚簇索引,在查询数据的时候有区别吗?

    A:聚簇索引查询会更快?

    Q:为什么呢? 

    A:因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值,查到主键的值以后,还需要再通过主键的值再进行一次查询

    Q:刚刚你提到主键索引查询只会查一次,而非主键索引需要回表查询多次。(后来我才知道,原来这个过程叫做回表)是所有情况都是这样的吗?非主键索引一定会查询多次吗?

    A:(额、这个问题我回答的不好,后来我自己查资料才知道,通过覆盖索引也可以只查询一次)

    覆盖索引?

    覆盖索引(covering index)指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。

    当一条查询语句符合覆盖索引条件时,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后再返回表操作,减少I/O提高效率。

    如,表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。

    当我们通过SQL语句:select key2 from covering_index_sample where key1 = 'keytest';的时候,就可以通过覆盖索引查询,无需回表。

     

    3

    联合索引、最左前缀匹配

     

    Q:不知道的话没关系,想问一下,你们在创建索引的时候都会考虑哪些因素呢?

    A:我们一般对于查询概率比较高,经常作为where条件的字段设置索引

    Q: 那你们有用过联合索引吗? 

    A:用过呀,我们有对一些表中创建过联合索引

    Q:那你们在创建联合索引的时候,需要做联合索引多个字段之间顺序你们是如何选择的呢? 

    A:我们把识别度最高的字段放到最前面

    Q:为什么这么做呢?

    A:(这个问题有点把我问蒙了,稍微有些慌乱)这样的话可能命中率会高一点吧。。。

    Q: 那你知道最左前缀匹配吗?

    A:(我突然想起来原来面试官是想问这个,怪自己刚刚为什么就没想到这个呢。)哦哦哦。您刚刚问的是这个意思啊,在创建多列索引时,我们根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边,因为MySQL索引查询会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。所以当我们创建一个联合索引的时候,如(key1,key2,key3),相当于创建了(key1)、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三个索引,这就是最左匹配原则

     

    虽然我一开始有点懵,没有联想到最左前缀匹配,但是面试官还是引导了我。很友善。

     

    4

    索引下推、查询优化

     

    Q:你们线上用的MySQL是哪个版本啊呢? 

    A:我们MySQL是5.7 

    Q:那你知道在MySQL 5.6中,对索引做了哪些优化吗? 

    A:不好意思,这个我没有去了解过。(事后我查了一下,有一个比较重要的 :Index Condition Pushdown Optimization)

     

    Index Condition Pushdown(索引下推)

    MySQL 5.6引入了索引下推优化,默认开启,使用SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';可以将其关闭。官方文档中给的例子和解释如下:

    people表中(zipcode,lastname,firstname)构成一个索引

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

    如果没有使用索引下推技术,则MySQL会通过zipcode='95054'从存储引擎中查询对应的数据,返回到MySQL服务端,然后MySQL服务端基于lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断数据是否符合条件。

    如果使用了索引下推技术,则MYSQL首先会返回符合zipcode='95054'的索引,然后根据lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断索引是否符合条件。如果符合条件,则根据该索引来定位对应的数据,如果不符合,则直接reject掉。有了索引下推优化,可以在有like条件查询的情况下,减少回表次数。

    Q:你们创建的那么多索引,到底有没有生效,或者说你们的SQL语句有没有使用索引查询你们有统计过吗?

    A:这个还没有统计过,除非遇到慢SQL的时候我们才会去排查 

    Q:那排查的时候,有什么手段可以知道有没有走索引查询呢?

    A:可以通过explain查看sql语句的执行计划,通过执行计划来分析索引使用情况

    Q:那什么情况下会发生明明创建了索引,但是执行的时候并没有通过索引呢? 

    A:(大概记得和优化器有关,但是这个问题并没有回答好)

     

    查询优化器?

    一条SQL语句的查询,可以有不同的执行方案,至于最终选择哪种方案,需要通过优化器进行选择,选择执行成本最低的方案。

    在一条单表查询语句真正执行之前,MySQL的查询优化器会找出执行该语句所有可能使用的方案,对比之后找出成本最低的方案。

    这个成本最低的方案就是所谓的执行计划。优化过程大致如下:

    1、根据搜索条件,找出所有可能使用的索引 

    2、计算全表扫描的代价 

    3、计算使用不同索引执行查询的代价 

    4、对比各种执行方案的代价,找出成本最低的那一个

     

     

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  • MySQL索引面试题分析

    2020-02-17 10:06:49
    MySQL索引面试题分析 话不多说,先建立一个表testTable,其中id为自增主键 在c1,c2,c3,c4上建立符合索引索引 CREATE INDEX idx_testTable_c1234 ON testTable(c1,c2,c3,c4); 现在的题目是:根据以下SQL分析索引...

    MySQL索引面试题分析

    话不多说,先建立一个表testTable,其中id为自增主键
    在这里插入图片描述
    在c1,c2,c3,c4上建立符合索引索引

    CREATE INDEX idx_testTable_c1234 ON testTable(c1,c2,c3,c4);
    

    现在的题目是:根据以下SQL分析索引使用的情况

    1.SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2' AND c3='a3' AND c4='a4';
    2.SELECT * FROM testTable WHERE c4='a4' AND c3='a3' AND c2='a2' AND c1='a1';
    

    首先我们用explain语句来分析一下1,2条SQL语句

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2' AND c3='a3' AND c4='a4';
    

    在这里插入图片描述

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c4='a4' AND c3='a3' AND c2='a2' AND c1='a1';
    

    在这里插入图片描述
    在这里我们看到它们的结果都是一样的,这是为什么呢?
    其实,在MySQL逻辑架构中,在MySQL执行SQL语句之前,会经过一个查询优化器,会把where语句后条件的顺序调整为最佳顺序来进行查询。

    下面看看一下SQL语句

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2' AND c3>'a3' AND c4='a4';
    

    在这里插入图片描述
    c3及以后的索引全失效,因此只用到了两个索引,c3、c4要进行排序查找

    再看下面的SQL语句

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2' AND c4>'a4' AND c3='a3';
    

    在这里插入图片描述
    从key_len=124可知,用到了四个索引。

    再看下面的SQL语句

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2' AND c4='a4' ORDER BY c3;
    

    在这里插入图片描述
    c3用于排序。

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2'  ORDER BY c3;
    

    在这里插入图片描述
    结果与上面的SQL一样,但是c3作用是排序而不是查找。
    再看看下面的SQL语句

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2'  ORDER BY c4;
    

    在这里插入图片描述
    用到了c1,c2索引,但是c4是用于排序,中间的c3索引断了,MySQL会使用文件内排序给出查询结果,这样子就导致了性能下降。

    再来看看:

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c5='a5'  ORDER BY c2,c3;
    

    在这里插入图片描述
    只用到了c1索引,c2、c3用于排序

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c5='a5'  ORDER BY c3,c2;
    

    c2,c3排序的顺序倒过来了,MySQL需要用文件内排序才能查询出结果
    在这里插入图片描述
    导致了性能的下降。
    再看看:

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2'  ORDER BY c2,c3;
    

    在这里插入图片描述
    还很ok
    再看:

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2' AND c5='a5' ORDER BY c2,c3;
    
    

    在这里插入图片描述
    没有什么问题
    以上两条SQL都是用到了c1,c2索引,但是c2、c3是用于排序,没有出现filesort,性能可以。
    但是,再看,如果将c2、c3的顺序倒置:

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c2='a2' AND c5='a5' ORDER BY c3,c2;
    

    在这里插入图片描述
    竟然没有出现filesort,这是为什么呢?因为c2=‘a2’,order by中的c2字段已经是一个常量了,所以真正排序的字段就只有c3.

    再看看下一个

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c4='a4' GROUP BY c2,c3;
    

    在这里插入图片描述

    EXPLAIN SELECT * FROM testTable WHERE c1='a1' AND c4='a4' GROUP BY c3,c2;
    

    在这里插入图片描述
    用到了文件内排序。记住一句话,group by表面上是分组,但实际上分组的前提必须排序,且会有临时表排序。

    那么分析了这么多索引失效的题目,我们应该如何建立好索引,写出性能较好的SQL语句呢?
    在这里插入图片描述
    好了,索引的部分暂时告一段落,如果将来有遇到问题我会继续更新~

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