Day: 2019年7月15日

 

 

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。

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：

面试官：你们每天这么大的数据量，都是保存在关系型数据库中吗？

我：是的，我们线上使用的是MySQL数据库

面试官：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？

我：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。

面试官：那你能说说什么是索引吗？

我：（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。

面试官：那么索引具体采用的哪种数据结构呢？

我：（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。

面试官：既然你提到InnoDB使用的B+ Tree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？

我：（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+ Tree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。

面试官：除了上面这个范围查询的，你还能说出其他的一些区别吗？

我：（这个题我回答的不好，事后百度了一下）

科普时间：B+ Tree索引和Hash索引区别 哈希索引适合等值查询，但是不无法进行范围查询 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得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题

聚簇索引、覆盖索引

面试官：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？

我：InnoDB的B+ Tree可能存储的是整行数据，也有可能是主键的值。

面试官：那这两者有什么区别吗？