MySQL经典面试题：谈一谈对于数据库索引的理解~~

什么是索引？

数据库中的索引，就相当于一本书的目录。
什么是书的目录？相信大家都并不陌生，一本书最前面的几页，一般就是目录，如果你想找到某个章节，你就可以通过目录快速定位过去。
同理，在数据库中通过索引，我们就可以快速找到要查询的数据(索引的作用)。

为什么要引入索引？

在数据库中 select 这样的查询操作，默认是按照“遍历”的方式，来完成查询的。

比如，指定where语句，条件查询，遍历每一行，把这一行数据代入到条件中，看是否成立，成立就留下，不成立就pass掉。

遍历的复杂度是O(n)，但是要注意，此处的每一次取一行，都是要读硬盘的！！虽然也是O(n)，但是它和内存操作的O(n)是有本质区别的~~在硬盘上进行操作，比在内存上进行操作，速度要差了好几个数量级呐！！差距还是非常大的。通过一行一行遍历，这样的操作，就会很慢，非常消耗数据库的资源，这也就使数据库能处理的请求量更少了。因此，为了加快查询速度，就需要在数据库中建立索引。
所谓的“索引”就相当于是在数据库中，构建一个特殊的“目录”（一系列特定的数据结构，在硬盘上的），通过这样的数据结构，加快查询的速度，尽可能避免对数据库的遍历操作。

大家应该都用过everything这个软件吧，everything其实就是针对硬盘文件，进行搜索的，那为啥它能查找的这么快？这是因为everything提前把硬盘上的文件数据，构成了特定的数据结构，查询的时候不必遍历了，直接就能进行快速查询。

引入索引的代价

虽然索引这么好，但是也付出了一点的代价。

1. 引入索引，需要消耗额外的存储空间。
   举个例子来方便理解：假设你有一本词典，词典特别厚(上千页)，查词的时候肯定要通过目录来查，这个时候，你仔细观察一下目录的页数，词典的目录 可能就是厚厚的一打。印目录也需要纸张呀~

2. 引入索引之后，确实能提高查询的效率，但是可能会影响到增删改的效率。有时候会变慢，比如在进行增删改的时候，需要同步的更新维护索引，更新过程肯定是有额外的开销的；有时候会变快，比如通过条件判断的方式来删除，而删除操作的背后就有查找操作，而索引可以帮我们快速定位；有的时候没有变化。

由此看来，索引这个东西，有利有弊，但是即使如此，我们在实际开发中，还是比较鼓励使用索引的。

原因：

1. 存储空间(硬盘)往往不是主要矛盾，大不了多加几个。
2. 索引对于增删改也不一定都是负面影响，也可能会触发一些正面效果，另一方面，很多业务场景，查询的频率比增删改要高很多…

操作索引的SQL语句

1. 查看索引

show index from 表名;

MySQL会给主键自动生成索引，不需要我们手动创建。
所谓的“索引”是按照 列 的方式来创建的，可以给某个列创建索引，只有在对这个列进行条件查询的时候，索引才能够生效，才能够提升查询速度~~
一个表允许有多个索引(一本词典可能有多种目录（拼音目录、部首目录、笔画目录…）)
除了主键之外，unique 和 foreign key 也会自带索引~~这也很容易理解，在子表中插入\修改，需要查询父表；在父表中进行修改\删除，也需要查询子表

2. 创建索引

create index 索引名 on  表名(列名);

创建索引也是一个“危险操作”
如果是针对空表，或者表中的数据比较少(几千、几万…)，此时创建索引就谈不上危险不危险。
一旦表的数据量比较大，千万级别…此时创建索引操作，就可能会触发大量的硬盘IO，直接把机器就搞的卡死住了，所以一定要在最初创建表的时候，提前规划好这个表要有哪些索引。

如果就是要创建呢？
可以再申请一台机器，将旧库的数据导入到新库当中，等数据全都导入完毕之后，再切换我们访问数据库的那个程序，让他从访问旧库，变成访问新库。

3. 删除索引

drop index 索引名 on 表名;

它只能删除，我们自己创建的索引，不能删除MySQL自动生成的(主键、外键、unique…)。

删除索引也是危险操作！！
要能够慎重对待~

索引背后的数据结构

所谓的“构建索引”其实就是引入一些数据结构，对数据进行存储，从而提高查找的速度。

二叉搜索树和哈希表，都不适合给数据库做索引

1. 二叉搜索树，最大的问题在于“二叉”要保存的元素多的时候，就会使整个树的高度变的比较高，一旦高度高了，比较次数就会增多~~要知道这是在硬盘上进行的比较，每多比较一次，都是很伤的！！

2. 哈希表，最大的问题在于，只能进行“相等”查询，无法进行 > < 这样的“范围查询”，也无法进行like模糊查询。哈希表是要通过哈希函数，把查询的key映射成数组下标，不是说key1 < key2 => hash(key1) < hash(key2);

B树

B+树，为数据库量身定制的数据结构。
要想了解B+树，首先要对B树有一定的了解，B树，也可以写作B - 树（这里 - 不是减号，而是连接符）

B树其实就是N叉搜索树，每个节点，可以有多个子树了（树的度是N）
这样就可以降低树的高度了~每个节点上就不是存储一个key值了，而是多个了

某个节点上保存了N个key就能延伸出N+1个子树了，此时，进行查询的时候，针对每个节点，都需要比较多次，才能确定下一步走哪个区间~~

有人就要问了此时虽然高度降低了，但是每个节点的比较次数变多了，真的能比二叉树有优势吗？
答：其实优势还是很大的！！每个节点，访问的时候是一次硬盘IO就可以了~~
和某个节点进行比较的时候，是先一次硬盘IO，把所有的这个节点上的内容都读取出来，接下来的比较就都是在内存中进行的了

注意：这里的主要目的，不是为了减少比较的次数，而是要减少硬盘IO的次数

B+ 树

B+树是针对B树做出的进一步改进的数据结构~~

B+树也是N叉搜索树

1. 不同于B树，B树是有N个key，划分成N+1个区间，B+树是有N个key，划分出N的区间~

2. 父节点中的key值，会在下面的子节点中再次出现(以子节点中的最大值的身份)~~ 重复出现的做法，看起来好像是浪费空间，实际上非常有用~~所有叶子结点，就构成了整个树数据的全集！！

3. B+树把叶子节点，像链表一样首尾相连了~~此时，进行“范围查询”就会非常方便！！

B+ 树的优势：

1. N叉搜索树，高度比较低，此时硬盘IO次数就比较少
2. 叶子结点是全集，并且用链表结构连接，非常便于进行范围查询~~
3. B+树，所有的查询都是要落到叶子结点上完成的~~并且任何一次查询，经历的IO次数和比较次数都是差不多的，查询的开销是稳定的~~(稳定其实是一个很大的优势！！稳定意味着，成本是容易被预估出来的~)
4. 由于B+树，叶子结点是全集，非叶子结点上不必存储“数据行”(数据库中的“表”只是一个逻辑上的结构，在物理上并非是一个真正意义的表~物理上就是通过B+树这样的结构来组织的~)，只需要存储索引列的key即可。这使得非叶子结点，消耗的空间较少，甚至这样的数据可以直接全部都加载到内存中~~这样又能进一步减少硬盘IO的次数~~

回顾思考

1. 索引是啥，它是解决啥问题的？
2. 索引付出了什么代价？
3. 如何使用 sql 操作索引，是否又注意事项？
4. 索引背后的数据结构？ => B+树的特点和优势?

解答：

1. 索引是啥，它是解决啥问题的？
   索引相当于书的目录，能够提高查询的速度

2. 索引付出了什么代价？

   1. 需要更多的存储空间
   2. 可能会影响增删改的效率(不一定会影响)
      整体来说，索引利大于弊，日常开放中还是会经常使用的

3. 如何使用 sql 操作索引，是否又注意事项？

   1. show index from 表名;
      查看索引(主键、外键、unique会自动生成索引)
   2. create index 索引名 on 表名(列名);
      给指定列创建索引
   3. drop index 索引名 on 表名;
      删除索引
   4. 索引是针对列来创建的，后续查询的时候，查询条件使用的列和索引列匹配，索引才能生效，才能提高效率。
   5. 针对一个比较大的表，创建\删除索引，是非常危险的，可能会除法大量的硬盘IO，把机器高挂了

4. 索引背后的数据结构？ => B+树的特点和优势?

   1. 特点：
      1. N叉搜索树，每个节点上包含N个 key，划分出N个区间
      2. 每个父节点中的元素，都会下沉到子节点中，作为该子节点中最大值的角色来存在
      3. 叶子结点这一层就构成了数据集合的全集
      4. 使用类似于链表这样的结构，把叶子节点串起来
   2. 优势
      1. N叉搜索树，高度比较低，降低了硬盘IO次数
      2. 范围查询非常方便和高效
      3. 所有的查询都落到叶子节点上，开销非常稳定，容易预估成本
      4. 叶子节点存储数据行，非叶子节点只存储索引列的key值，非叶子节点占据空间小，可以加载到内存中，进一步减少查询时IO的访问次数。

☁️结语

请给自己些耐心，不要急于求成。
山外青山楼外楼，莫把百尺当尽头。
保持空杯心态加油努力吧！

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