对面坐着仁爱的面试官

笑眯眯的问：小伙子索引是啥子

索引是什么

帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构，也可以称为快速查找排序的一种数据结构。Mysql 索引主要有两种结构：B+Tree 索引和 Hash 索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指 B 树结构组织的索引 (B+Tree 索引)。

Mysql 索引为什么选择 B + 树

1. mysql 主要是由 server 层和存储层两部分构成的。server 层主要包括连接器、查询缓存，分析器、优化器、执行器。存储层主要是用来存储和查询数据的，常用的存储引擎有 InnoDB、MyISAM，MySQL 5.5.5 版本后使用 InnoDB 作为默认存储引擎。
2. 几种常见的数据类型哈希表适合等值查询，由于是无序的，区间查询会很慢有序数组适合等值和区间查询，但是数组具有连续性，插入和删除操作都可能需要移动其他元素。二叉搜索树由于树的高度，区间查询需要中序遍历，都会导致查询效率很慢。 B+ 树就是通过二叉搜索树推演改进的。
3. B+ 树就是一种多叉树，是由二叉搜索树不断演变过来的，为了满足区间快速查询，B+ 树的叶子节点通过双向链表串联起来。
4. 这里使用双向链表是为了支持顺序和倒序查询，虽然双向链表相对于单向链表虽然会浪费一倍的指针空间，但是在硬盘中这点空间几乎微乎其微，用这点空间换时间是一件很值得的事情。
5. B+ 树的子节点数不超过 m 个，同时也不能少于 m/2 个，一旦超过就需要分裂，一旦少于就需要合并。
6. 而 InnoDB 在底层是采用 B+ 树这种数据结构来存储数据的。

Mysql 为什么加索引就快

不加索引，会比较整个数据库，因为他不知道数据是不是规律的。添加了索引，相当于加了一个目录，给索引字段排序，比较的时候只用几次就可以查找到你需要的数据。数据越多，索引越有用。也可以说拿空间换时间。

索引对性能的影响：

1. 大大减少服务器需要扫描的数据量。
2. 帮助服务器避免排序和临时表。将随机 I/O 变顺序 I/O。
3. 大大提高查询速度，降低写的速度、占用磁盘。

索引的使用场景：

1. 对非常小的表，大部分情况下全表扫描效率更高。
2. 对中大型表，索引非常有效
3. 特大型的表，建立和使用索引的代价随着增长，可以使用分区技术来解决。

索引的类型：

1. 索引都是实现在存储引擎层的。
2. 普通索引：最基本的索引，没有任何约束
3. 唯一索引：与普通索引类似，但具有唯一性约束
4. 主键索引：特殊的唯一索引，不允许有空值
5. 组合索引：将多个列组合在一起创建索引，可以覆盖多个列
6. 外键索引：只有 InnoDB 类型的表才可以使用外键索引，保证数据的一致性、完整性和实现级联操作
7. 全文索引：MySQL 自带的全文索引只能用于 MyISAM，并且只能对英文进行全文检索，一般使用全文索引引擎

主键索引和唯一索引的区别

1. 一个表只能有一个主键索引，可以有多个唯一索引
2. 主键索引一定是唯一索引，唯一索引不是主键索引
3. 主键和外键构成参照完整性约束，防止数据不一致

MySQL 索引的创建原则

1. 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在 WHERE 和 ORDER BY 命令上涉及的列建立索引，可根据 EXPLAIN 来查看是否用了索引还是全表扫描
2. 应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行 NULL 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
3. 使用多列索引必须满足最左匹配，注意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引
4. OR 关键字的两个字段必须都是用了索引，该查询才会使用索引.
5. LIKE 关键字匹配 ‘%’ 开头的字符串，不会使用索引.
6. 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如 “性别” 这种只有两三个值的字段
7. 字符字段只建前缀索引，最好不要做主键
8. 不用外键，由程序保证约束
9. 尽量不用 UNIQUE，由程序保证约束；

选择合适的索引列

1. 查询频繁的列，在 where，group by，order by，on 从句中出现的列
2. where 条件中 <，<=，=，>，>=，between，in，以及 like 字符串 + 通配符（%）出现的列
3. 长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好
4. 离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count 越大，离散程度越高