索引常见面试题
什么是索引？
索引是数据的目录，用来加快数据的搜索，类似书本的目录
可以分为几个类型
- 数据结构
- b+树索引，通过b+树存储索引，但是非叶子节点保存数据，叶子节点保存数据
- hash索引：通过hash计算得出索引位置
- fulltext索引：也叫全文索引（我不会介绍）
- 物理存储
- 聚簇索引：索引和数据存储在一起
- 二级索引：只存储索引和主键
- 字段类型
- 主键索引：要求字段非空唯一，作为一个表的主键，mysql根据主键索引进行构建b+树，一张表只有一个主键索引
- 唯一索引：要求字段有唯一性，但是允许空值
- 普通索引：不要求唯一，不要要求字段是主键的索引
- 前缀索引：只记录前n个字符的索引，节省空间
- 字段个数
- 单列索引：只有一个字段组成的索引
- 联合索引：多个字段组成的索引
为什么 MySQL InnoDB 选择 B+tree 作为索引的数据结构？
因为b+树是多叉树，并且数据保存在叶子节点，查询的时候io次数不会过多，并且对范围查询友好。
hash索引不支持范围查询。
b树的非叶子节点需要存储数据，所以非叶子节点保存的数据量比b+树少，造成查询io次数多。
二叉树由于一个节点只能有两个叶子节点，导致树很高，查询的io次数多
什么时候需要 / 不需要创建索引？
使用索引的好处是提交查询速度
但是缺点是：需要维护索引，占用磁盘，降低增删改的速度
适合索引的场景：
- 最好有唯一性限制
- where经常用到的字段
- 经常用于group by 或者order by的字段
不需要索引的场景：
- 在where、groupby、orderby很少出现的字段
- 重复度很高的字段，例如性别字段，因为优化器发现某个值经常出现的收，会忽略索引，使用全表更新
- 数据少的时候
- 经常更新的字段，例如余额字段，因为会频繁重建索引，影响性能
索引优化的方法
前缀索引优化
减少索引大小
覆盖索引优化
将where和orderby和groupby的字段组成联合索引,避免回表
主键索引最好自增，长度不要太大
因为如果主键无序会导致页分裂的发生，也就是如果有序的话直接在第二页插入就行。
但是如果无序，可能就要在别的页插入，也可能会移动其他页的数据，也可能造成大量内存碎片，导致索引结构不紧凑
长度太大导致每个页存储的数据量变少，会增加树的高度
索引最好是null
null影响优化器的判断，难以优化。
null是一个无意义的值但是仍然最少占用1kB的大小
防止索引失效
导致索引失效的情况：下一个问题
有什么情况导致索引失效
发生索引失效的情况：
- 使用左模糊或者左右模糊匹配
- 查询条件中对索引字段进行做了函数，类型转换，计算操作之后
- 联合索引没有遵循最左匹配原则
- where后面的or前后有一个不是索引字段