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本文來自一位不愿意透露姓名的粉絲投稿高诺，由Hollis整理并"還原"了面試現(xiàn)場。
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?yàn)樗饕荕ySQL中比較重點(diǎn)的知識比驻，相信很多人都有一定的了解厂画，尤其是在面試中出現(xiàn)的頻率特別高。樓主自認(rèn)為自己對MySQL的索引相關(guān)知識有很多了解很钓，而且因?yàn)樽罱谡夜ぷ髅嬖嚕詥为?dú)復(fù)習(xí)了很多關(guān)于索引的知識董栽。
但是码倦，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锭碳，自己在索引方面的知識叹洲，只是個(gè)小學(xué)生水平。
以下工禾，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(diǎn)运提。
1
索引概念、索引模型
我們是怎么聊到索引的呢闻葵，是因?yàn)槲姨岬轿覀兊臉I(yè)務(wù)量比較大民泵，每天大概有幾百萬的新數(shù)據(jù)生成，于是有了以下對話：
Q：你們每天這么大的數(shù)據(jù)量槽畔，都是保存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中嗎栈妆？
A：是的，我們線上使用的是MySQL數(shù)據(jù)庫
Q：每天幾百萬數(shù)據(jù)厢钧，一個(gè)月就是幾千萬了鳞尔，那你們有沒有對于查詢做一些優(yōu)化呢？
A：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(dāng)時(shí)說了這句話）
這里可以看到早直，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寥假，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(jìn)行展開。
?
Q：那你能說說什么是索引嗎霞扬？
A：（這道題肯定難不住我案馊汀）索引其實(shí)是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)枫振，能夠幫助我們快速的檢索數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)
Q：那么索引具體采用的哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呢？?
A：（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索引萤彩，我們使用的是InnoDB引擎粪滤，默認(rèn)的是B+樹
這里我耍了一個(gè)小心機(jī)，特意說了一下索引和存儲引擎有關(guān)雀扶。希望面試官可以問我一些關(guān)于存儲引擎的問題杖小。然而面試官并沒有被我?guī)?..
Q：既然你提到InnoDB使用的B+ 樹的索引模型，那么你知道為什么采用B+ 樹嗎愚墓？這和Hash索引比較起來有什么優(yōu)缺點(diǎn)嗎予权？
A：（突然覺得這道題有點(diǎn)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?yàn)镠ash索引底層是哈希表转绷，哈希表是一種以key-value存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)伟件，所以多個(gè)數(shù)據(jù)在存儲關(guān)系上是完全沒有任何順序關(guān)系的硼啤，所以议经，對于區(qū)間查詢是無法直接通過索引查詢的，就需要全表掃描谴返。所以煞肾，哈希索引只適用于等值查詢的場景。而B+ 樹是一種多路平衡查詢樹嗓袱，所以他的節(jié)點(diǎn)是天然有序的（左子節(jié)點(diǎn)小于父節(jié)點(diǎn)籍救、父節(jié)點(diǎn)小于右子節(jié)點(diǎn)），所以對于范圍查詢的時(shí)候不需要做全表掃描
Q：除了上面這個(gè)范圍查詢的渠抹，你還能說出其他的一些區(qū)別嗎蝙昙？?
A：（這個(gè)題我回答的不好，事后百度了一下）
B+?Tree索引和Hash索引區(qū)別梧却？
哈希索引適合等值查詢奇颠，但是無法進(jìn)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)鍵值的情況下，哈希索引的效率會很低放航，因?yàn)榇嬖诠Ｅ鲎矄栴}
2
聚簇索引烈拒、覆蓋索引
Q：剛剛我們聊到B+ Tree ，那你知道B+ Tree的葉子節(jié)點(diǎn)都可以存哪些東西嗎广鳍？
A：InnoDB的B+ Tree可能存儲的是整行數(shù)據(jù)荆几，也有可能是主鍵的值
Q：那這兩者有什么區(qū)別嗎？?
A：（當(dāng)他問我葉子節(jié)點(diǎn)的時(shí)候赊时，其實(shí)我就猜到他可能要問我聚簇索引和非聚簇索引了）在 InnoDB 里吨铸，索引B+ Tree的葉子節(jié)點(diǎn)存儲了整行數(shù)據(jù)的是主鍵索引，也被稱之為聚簇索引祖秒。而索引B+ Tree的葉子節(jié)點(diǎn)存儲了主鍵的值的是非主鍵索引焊傅，也被稱之為非聚簇索引
Q：那么剂陡，聚簇索引和非聚簇索引，在查詢數(shù)據(jù)的時(shí)候有區(qū)別嗎狐胎？
A：聚簇索引查詢會更快鸭栖？
Q：為什么呢？?
A：因?yàn)橹麈I索引樹的葉子節(jié)點(diǎn)直接就是我們要查詢的整行數(shù)據(jù)了握巢。而非主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)是主鍵的值晕鹊，查到主鍵的值以后，還需要再通過主鍵的值再進(jìn)行一次查詢
Q：剛剛你提到主鍵索引查詢只會查一次暴浦，而非主鍵索引需要回表查詢多次溅话。（后來我才知道，原來這個(gè)過程叫做回表）是所有情況都是這樣的嗎歌焦？非主鍵索引一定會查詢多次嗎飞几？
A：（額、這個(gè)問題我回答的不好独撇，后來我自己查資料才知道屑墨，通過覆蓋索引也可以只查詢一次）
覆蓋索引？
覆蓋索引（covering index）指一個(gè)查詢語句的執(zhí)行只用從索引中就能夠取得纷铣，不必從數(shù)據(jù)表中讀取卵史。也可以稱之為實(shí)現(xiàn)了索引覆蓋。
當(dāng)一條查詢語句符合覆蓋索引條件時(shí)搜立，MySQL只需要通過索引就可以返回查詢所需要的數(shù)據(jù)以躯，這樣避免了查到索引后再返回表操作，減少I/O提高效率啄踊。
如忧设，表covering_index_sample中有一個(gè)普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。
當(dāng)我們通過SQL語句：select key2 from covering_index_sample where key1 = 'keytest';的時(shí)候颠通，就可以通過覆蓋索引查詢址晕，無需回表。
3
聯(lián)合索引蒜哀、最左前綴匹配
Q：不知道的話沒關(guān)系斩箫，想問一下，你們在創(chuàng)建索引的時(shí)候都會考慮哪些因素呢撵儿？
A：我們一般對于查詢概率比較高乘客，經(jīng)常作為where條件的字段設(shè)置索引
Q：?那你們有用過聯(lián)合索引嗎？?
A：用過呀淀歇，我們有對一些表中創(chuàng)建過聯(lián)合索引
Q：那你們在創(chuàng)建聯(lián)合索引的時(shí)候易核，需要做聯(lián)合索引多個(gè)字段之間順序你們是如何選擇的呢？?
A：我們把識別度最高的字段放到最前面
Q：為什么這么做呢浪默？
A：（這個(gè)問題有點(diǎn)把我問蒙了牡直，稍微有些慌亂）這樣的話可能命中率會高一點(diǎn)吧缀匕。。碰逸。
Q：?那你知道最左前綴匹配嗎乡小？
A：（我突然想起來原來面試官是想問這個(gè)，怪自己剛剛為什么就沒想到這個(gè)呢饵史。）哦哦哦满钟。您剛剛問的是這個(gè)意思啊，在創(chuàng)建多列索引時(shí)胳喷，我們根據(jù)業(yè)務(wù)需求湃番，where子句中使用最頻繁的一列放在最左邊，因?yàn)镸ySQL索引查詢會遵循最左前綴匹配的原則吭露，即最左優(yōu)先吠撮，在檢索數(shù)據(jù)時(shí)從聯(lián)合索引的最左邊開始匹配。所以當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)聯(lián)合索引的時(shí)候讲竿，如(key1,key2,key3)泥兰，相當(dāng)于創(chuàng)建了（key1）、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三個(gè)索引戴卜，這就是最左匹配原則
雖然我一開始有點(diǎn)懵逾条，沒有聯(lián)想到最左前綴匹配琢岩，但是面試官還是引導(dǎo)了我投剥。很友善。
4
索引下推担孔、查詢優(yōu)化
Q：你們線上用的MySQL是哪個(gè)版本啊呢江锨？?
A：我們MySQL是5.7
Q：那你知道在MySQL 5.6中，對索引做了哪些優(yōu)化嗎糕篇？?
A：不好意思啄育，這個(gè)我沒有去了解過。（事后我查了一下拌消，有一個(gè)比較重要的 ：Index Condition Pushdown Optimization）
Index Condition Pushdown（索引下推）
MySQL 5.6引入了索引下推優(yōu)化挑豌，默認(rèn)開啟，使用SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';可以將其關(guān)閉墩崩。官方文檔中給的例子和解釋如下：
people表中（zipcode氓英，lastname，firstname）構(gòu)成一個(gè)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)鹦筹，則MySQL會通過zipcode='95054'從存儲引擎中查詢對應(yīng)的數(shù)據(jù)铝阐，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)是否符合條件铐拐。
如果使用了索引下推技術(shù)徘键，則MYSQL首先會返回符合zipcode='95054'的索引练对，然后根據(jù)lastname LIKE
'%etrunia%'和address LIKE '%Main
Street%'來判斷索引是否符合條件。如果符合條件吹害，則根據(jù)該索引來定位對應(yīng)的數(shù)據(jù)螟凭，如果不符合，則直接reject掉它呀。有了索引下推優(yōu)化赂摆，可以在有l(wèi)ike條件查詢的情況下，減少回表次數(shù)钟些。
Q：你們創(chuàng)建的那么多索引烟号，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(jì)過嗎政恍？
A：這個(gè)還沒有統(tǒng)計(jì)過汪拥，除非遇到慢SQL的時(shí)候我們才會去排查
Q：那排查的時(shí)候，有什么手段可以知道有沒有走索引查詢呢篙耗？
A：可以通過explain查看sql語句的執(zhí)行計(jì)劃迫筑，通過執(zhí)行計(jì)劃來分析索引使用情況
Q：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(shí)候并沒有通過索引呢宗弯？?
A：（大概記得和優(yōu)化器有關(guān)脯燃，但是這個(gè)問題并沒有回答好）
查詢優(yōu)化器？
一條SQL語句的查詢蒙保，可以有不同的執(zhí)行方案辕棚，至于最終選擇哪種方案，需要通過優(yōu)化器進(jìn)行選擇邓厕，選擇執(zhí)行成本最低的方案逝嚎。
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详恼，對比之后找出成本最低的方案补君。
這個(gè)成本最低的方案就是所謂的執(zhí)行計(jì)劃。優(yōu)化過程大致如下：
1昧互、根據(jù)搜索條件挽铁，找出所有可能使用的索引?
2、計(jì)算全表掃描的代價(jià)?
3敞掘、計(jì)算使用不同索引執(zhí)行查詢的代價(jià)?
4叽掘、對比各種執(zhí)行方案的代價(jià)，找出成本最低的那一個(gè)
Q：哦渐逃，索引有關(guān)的知識我們暫時(shí)就問這么多吧够掠。你們線上數(shù)據(jù)的事務(wù)隔離級別是什么呀？?
A：(后面關(guān)于事務(wù)隔離級別的問題了茄菊，就不展開了)
感覺是因?yàn)槲一卮鸬牟粔蚝梅杼叮绻@幾個(gè)索引問題我都會的話赊堪，他還會追問更多，恐怕會被虐的更慘
5
總結(jié)&感悟
以上竖哩，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哭廉。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%左右相叁，但是自信完全答對的內(nèi)容只占50%左右遵绰，看來自己索引有關(guān)的知識了解的還是不夠多。
通過這次面試增淹，發(fā)現(xiàn)像阿里這種大廠對于底層知識還是比較看重的椿访，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)化器上面虑润。
最后成玫，不管本次面試能不能通過，都非常感謝有這樣一次機(jī)會拳喻，可以讓自己看到自己的不足哭当。通過這次面試，我也收獲了很多東西冗澈。加油钦勘！
參考資料：
極客時(shí)間 -《MySQL實(shí)戰(zhàn)45講》?
掘金小冊 -《MySQL 是怎樣運(yùn)行的：從根兒上理解 MySQL》?
博文視點(diǎn) -《高性能MySQL》
