索引常见面试题

索引的分类

按数据结构分

创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+Tree 索引。

B+Tree 存储千万级的数据只需要 3-4 层高度就可以满足，这意味着从千万级的表查询目标数据最多需要 3-4 次磁盘 I/O，所以B+Tree 相比于 B 树和二叉树来说，最大的优势在于查询效率很高，因为即使在数据量很大的情况，查询一个数据的磁盘 I/O 依然维持在 3-4次。

二级索引检索时，先检二级索引中的 B+Tree 的索引值（商品编码，product_no），找到对应的叶子节点，然后获取主键值，然后再通过主键索引中的 B+Tree 树查询到对应的叶子节点，然后获取整行数据。这个过程叫「回表」，也就是说要查两个 B+Tree 才能查到数据。

当查询的数据是能在二级索引的 B+Tree 的叶子节点里查询到，这时就不用再查主键索引查，比如下面这条查询语句：

select id from product where product_no = '0002';

这种在二级索引的 B+Tree 就能查询到结果的过程就叫作「覆盖索引」，也就是只需要查一个 B+Tree 就能找到数据。

按物理存储分类

从物理存储的角度来看，索引分为聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。

这两个区别在前面也提到了：

• 主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
• 二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。

按字段特性分类

从字段特性的角度来看，索引分为主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。

主键索引

主键索引就是建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值。

唯一索引

唯一索引建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值。

在创建表时，创建唯一索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  UNIQUE KEY(index_column_1,index_column_2,...) 
);

普通索引

普通索引就是建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE。

在创建表时，创建普通索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  INDEX(index_column_1,index_column_2,...) 
);

前缀索引

前缀索引是指对字符类型字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立的索引，前缀索引可以建立在字段类型为 char、 varchar、binary、varbinary 的列上。

使用前缀索引的目的是为了减少索引占用的存储空间，提升查询效率。

在创建表时，创建前缀索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name(
    column_list,
    INDEX(column_name(length))
); 

按字段个数分类

• 建立在单列上的索引称为单列索引，比如主键索引；
• 建立在多列上的索引称为联合索引；

使用联合索引时，存在最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配。在使用联合索引进行查询的时候，如果不遵循「最左匹配原则」，联合索引会失效，这样就无法利用到索引快速查询的特性了。

比如，如果创建了一个 (a, b, c) 联合索引，如果查询条件是以下这几种，就可以匹配上联合索引：

• where a=1；
• where a=1 and b=2 and c=3；
• where a=1 and b=2；

需要注意的是，因为有查询优化器，所以 a 字段在 where 子句的顺序并不重要。

但是，如果查询条件是以下这几种，因为不符合最左匹配原则，所以就无法匹配上联合索引，联合索引就会失效:

• where b=2；
• where c=3；
• where b=2 and c=3；

上面这些查询条件之所以会失效，是因为(a, b, c) 联合索引，是先按 a 排序，在 a 相同的情况再按 b 排序，在 b 相同的情况再按 c 排序。所以，b 和 c 是全局无序，局部相对有序的，这样在没有遵循最左匹配原则的情况下，是无法利用到索引的。

联合索引范围查询

联合索引有一些特殊情况，并不是查询过程使用了联合索引查询，就代表联合索引中的所有字段都用到了联合索引进行索引查询，也就是可能存在部分字段用到联合索引的 B+Tree，部分字段没有用到联合索引的 B+Tree 的情况。

这种特殊情况就发生在范围查询。联合索引的最左匹配原则会一直向右匹配直到遇到「范围查询」就会停止匹配。也就是范围查询的字段可以用到联合索引，但是在范围查询字段的后面的字段无法用到联合索引。

Q1: select * from t_table where a > 1 and b = 2，联合索引（a, b）哪一个字段用到了联合索引的 B+Tree？

由于联合索引（二级索引）是先按照 a 字段的值排序的，所以符合 a > 1 条件的二级索引记录肯定是相邻，于是在进行索引扫描的时候，可以定位到符合 a > 1 条件的第一条记录，然后沿着记录所在的链表向后扫描，直到某条记录不符合 a > 1 条件位置。所以 a 字段可以在联合索引的 B+Tree 中进行索引查询。

但是在符合 a > 1 条件的二级索引记录的范围里，b 字段的值是无序的。比如前面图的联合索引的 B+ Tree 里，下面这三条记录的 a 字段的值都符合 a > 1 查询条件，而 b 字段的值是无序的：

因此，我们不能根据查询条件 b = 2 来进一步减少需要扫描的记录数量（b 字段无法利用联合索引进行索引查询的意思）。

所以在执行 Q1 这条查询语句的时候，对应的扫描区间是 (2, + ∞)，形成该扫描区间的边界条件是 a > 1，与 b = 2 无关。

索引下推

现在我们知道，对于联合索引（a, b），在执行 select * from table where a > 1 and b = 2 语句的时候，只有 a 字段能用到索引，那在联合索引的 B+Tree 找到第一个满足条件的主键值（ID 为 2）后，还需要判断其他条件是否满足（看 b 是否等于 2），那是在联合索引里判断？还是回主键索引去判断呢？

• 在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID2 （主键值）开始一个个回表，到「主键索引」上找出数据行，再对比 b 字段值。
• 而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown)， 可以在联合索引遍历过程中，对联合索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

索引区分度

建立联合索引时，要把区分度大的字段排在前面，这样区分度大的字段越有可能被更多的 SQL 使用到。

区分度就是某个字段 column 不同值的个数「除以」表的总行数，计算公式如下：

MySQL 还有一个查询优化器，查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比（惯用的百分比界线是"30%"）很高的时候，它一般会忽略索引，进行全表扫描

联合索引进行排序

针对针对下面这条 SQL，你怎么通过索引来提高查询效率呢？

select * from order where status = 1 order by create_time asc

有的同学会认为，单独给 status 建立一个索引就可以了。

但是更好的方式给 status 和 create_time 列建立一个联合索引，因为这样可以避免 MySQL 数据库发生文件排序。

什么时候需要/不需要索引

索引也是有缺点的，比如：

• 需要占用物理空间，数量越大，占用空间越大；
• 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增大；
• 会降低表的增删改的效率，因为每次增删改索引，B+ 树为了维护索引有序性，都需要进行动态维护。

什么时候适用索引？

• 字段有唯一性限制的，比如商品编码；
• 经常用于 WHERE 查询条件的字段，这样能够提高整个表的查询速度，如果查询条件不是一个字段，可以建立联合索引。
• 经常用于 GROUP BY 和 ORDER BY 的字段，这样在查询的时候就不需要再去做一次排序了，因为我们都已经知道了建立索引之后在 B+Tree 中的记录都是排序好的

什么时候不需要创建索引？

• WHERE 条件，GROUP BY，ORDER BY 里用不到的字段，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的，因为索引是会占用物理空间的。
• 字段中存在大量重复数据，不需要创建索引，比如性别字段，只有男女，如果数据库表中，男女的记录分布均匀，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据。在这些情况下，还不如不要索引，因为 MySQL 还有一个查询优化器，查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比很高的时候，它一般会忽略索引，进行全表扫描。
• 表数据太少的时候，不需要创建索引；
• 经常更新的字段不用创建索引，比如不要对电商项目的用户余额建立索引，因为索引字段频繁修改，由于要维护 B+Tree的有序性，那么就需要频繁的重建索引，这个过程是会影响数据库性能的。

有什么优化索引的方法？

• 前缀索引优化；
• 覆盖索引优化；
• 主键索引最好是自增的；
• 防止索引失效；

前缀索引优化

使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。

不过，前缀索引有一定的局限性，例如：

• order by 就无法使用前缀索引；
• 无法把前缀索引用作覆盖索引；

覆盖索引优化

覆盖索引是指 SQL 中 query 的所有字段，在索引 B+Tree 的叶子节点上都能找得到的那些索引，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。

假设我们只需要查询商品的名称、价格，有什么方式可以避免回表呢？

我们可以建立一个联合索引，即「商品ID、名称、价格」作为一个联合索引。如果索引中存在这些数据，查询将不会再次检索主键索引，从而避免回表。

主键索引最好是自增的

如果我们使用自增主键，那么每次插入的新数据就会按顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据，当页面写满，就会自动开辟一个新页面。因为每次插入一条新记录，都是追加操作，不需要重新移动数据，因此这种插入数据的方法效率非常高。

如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面，我们通常将这种情况称为页分裂。页分裂还有可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。

另外，主键字段的长度不要太大，因为主键字段长度越小，意味着二级索引的叶子节点越小（二级索引的叶子节点存放的数据是主键值），这样二级索引占用的空间也就越小。

索引最好设置为 NOT NULL

为了更好的利用索引，索引列要设置为 NOT NULL 约束。有两个原因：

• 第一原因：索引列存在 NULL 就会导致优化器在做索引选择的时候更加复杂，更加难以优化，因为可为 NULL 的列会使索引、索引统计和值比较都更复杂，比如进行索引统计时，count 会省略值为NULL 的行。
• 第二个原因：NULL 值是一个没意义的值，但是它会占用物理空间，所以会带来的存储空间的问题，因为 InnoDB 存储记录的时候，如果表中存在允许为 NULL 的字段，那么行格式 (opens new window) 中至少会用 1 字节空间存储 NULL 值列表

防止索引失效

• 当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；
• 当我们在查询条件中对索引列做了计算、函数、类型转换操作，这些情况下都会造成索引失效；
• 联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。
• 在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。

对于执行计划，参数有：

• possible_keys 字段表示可能用到的索引；
• key 字段表示实际用的索引，如果这一项为 NULL，说明没有使用索引；
• key_len 表示索引的长度；
• rows 表示扫描的数据行数。
• type 表示数据扫描类型，我们需要重点看这个。

type 字段就是描述了找到所需数据时使用的扫描方式是什么，常见扫描类型的执行效率从低到高的顺序为：

• All（全表扫描）；
• index（全索引扫描）；
• range（索引范围扫描）；
• ref（非唯一索引扫描）；
• eq_ref（唯一索引扫描）；
• const（结果只有一条的主键或唯一索引扫描）。

在这些情况里，all 是最坏的情况，因为采用了全表扫描的方式。index 和 all 差不多，只不过 index 对索引表进行全扫描，这样做的好处是不再需要对数据进行排序，但是开销依然很大。所以，要尽量避免全表扫描和全索引扫描。

range 表示采用了索引范围扫描，一般在 where 子句中使用 < 、>、in、between 等关键词，只检索给定范围的行，属于范围查找。从这一级别开始，索引的作用会越来越明显，因此我们需要尽量让 SQL 查询可以使用到 range 这一级别及以上的 type 访问方式。

ref 类型表示采用了非唯一索引，或者是唯一索引的非唯一性前缀，返回数据返回可能是多条。因为虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，有重复。这样即使使用索引快速查找到了第一条数据，仍然不能停止，要进行目标值附近的小范围扫描。但它的好处是它并不需要扫全表，因为索引是有序的，即便有重复值，也是在一个非常小的范围内扫描。

eq_ref 类型是使用主键或唯一索引时产生的访问方式，通常使用在多表联查中。比如，对两张表进行联查，关联条件是两张表的 user_id 相等，且 user_id 是唯一索引，那么使用 EXPLAIN 进行执行计划查看的时候，type 就会显示 eq_ref。

const 类型表示使用了主键或者唯一索引与常量值进行比较，比如 select name from product where id=1。

需要说明的是 const 类型和 eq_ref 都使用了主键或唯一索引，不过这两个类型有所区别，const 是与常量进行比较，查询效率会更快，而 eq_ref 通常用于多表联查中。

除了关注 type，我们也要关注 extra 显示的结果。

这里说几个重要的参考指标：

• Using filesort ：当查询语句中包含 group by 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候， 这时不得不选择相应的排序算法进行，甚至可能会通过文件排序，效率是很低的，所以要避免这种问题的出现。
• Using temporary：使了用临时表保存中间结果，MySQL 在对查询结果排序时使用临时表，常见于排序 order by 和分组查询 group by。效率低，要避免这种问题的出现。
• Using index：所需数据只需在索引即可全部获得，不须要再到表中取数据，也就是使用了覆盖索引，避免了回表操作，效率不错。

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