面試題：

• 索引是什么？
• 索引的優(yōu)點？
• 索引的缺點？
• 在建立索引的時候都有哪些需要考慮的因素呢?
• 為數(shù)據(jù)表建立索引的原則有哪些？
• 什么是索引覆蓋？
• 非聚簇索引一定會回表查詢嗎?

1. 索引是什么？

索引是幫助我們實現(xiàn)快速查詢數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
在很多時候，表中存放的記錄非常的多，需要用到好多的數(shù)據(jù)頁來存放這些記錄，在很多頁中查找記錄可以分為2個步驟：

1、定位到記錄所在的頁

2、從所在頁內(nèi)查找相應(yīng)的記錄

在沒有索引的情況下，無論是根據(jù)主鍵列還是其他列的值進(jìn)行查找，由于我們不能快速的定位到記錄所在的頁，所以只能從第一頁沿著雙向鏈表一直往下找，因為需要遍歷所有的數(shù)據(jù)頁，這種方式超級消耗性能。因此人們期望一種能高效完成搜索的方法，因此就出現(xiàn)了索引，索引就是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2. 索引的優(yōu)點?

索引可以讓服務(wù)器快速的定位到表的指定位置 （索引大大減少了服務(wù)器需要需要掃描的數(shù)據(jù)量）。最常見的B-Tree索引，按照順序存儲數(shù)據(jù)，所以mysql可以來做order by和group by操作（索引可以幫助服務(wù)器避免排序和臨時表）。因為數(shù)據(jù)是有序的，所以B-Tree也就會將相關(guān)的列值都存儲在一起（索引可以將隨機(jī)IO變?yōu)轫樞騃O）。因為索引中存儲了實際的列值，所以某些查詢值使用索引就能完成全部查詢。因此，總結(jié)下來的索引的優(yōu)點為：

1、索引大大減少了服務(wù)器需要需要掃描的數(shù)據(jù)量；

2、索引可以幫助服務(wù)器避免排序和臨時表；

3、索引可以將隨機(jī)IO變?yōu)轫樞騃O;

3. 索引的缺點?

1、空間上的代價：

建立索引需要占用物理空間

InnoDB存儲引擎默認(rèn)使用的B+樹索引，每建立一個索引，都要為它建立一顆B+樹，每一顆B+樹的每一個節(jié)點都是一個數(shù)據(jù)頁，一個數(shù)據(jù)頁默認(rèn)會占用16KB的存儲空間，而一顆很大的B+樹由許多數(shù)據(jù)頁組成，這將占用很大的一片存儲空間。

2、時間上的代價：

因為每次對表記錄進(jìn)行增刪改，需要進(jìn)行動態(tài)維護(hù)索引，導(dǎo)致增刪改時間變長

每當(dāng)對表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查操作時，都需要修改各個B+樹索引，B+樹中的每層節(jié)點都按照索引列的值從小到大的順序組成了雙向鏈表，無論是葉子節(jié)點中的記錄還是非葉子節(jié)點中的記錄都按照索引列的值從小到大的順序排成了單向鏈表。而增刪改查操作可能會對節(jié)點和記錄的排序造成破壞，所以存儲引擎需要額外的時間進(jìn)行頁面分裂、頁面回收等操作，以維護(hù)節(jié)點和記錄的順序。

在執(zhí)行查詢語句前，首先要生成一個執(zhí)行計劃，一般情況下，一條查詢語句在執(zhí)行過程中最多使用一個二級索引，因此，在生成執(zhí)行計劃時需要計算使用不同索引執(zhí)行查詢時所需的成本，最后選取成本最小的那個索引執(zhí)行查詢，如果建立了太多的索引，可能會導(dǎo)致成本分析耗時太多，從而影響查詢語句的執(zhí)行性能。

4. 在建立索引的時候,都有哪些需要考慮的因素呢?

在創(chuàng)建和使用索引是應(yīng)該注意下列事項：

• 只為用于搜索、排序、分組的列創(chuàng)建索引；
• 當(dāng)列中不重復(fù)值的個數(shù)在總記錄條數(shù)中的占比很大時，才為列建立索引；
• 索引列的類型盡量??；
• 可以只為索引列前綴創(chuàng)建索引，以減少蘇嘔心占用的存儲空間；
• 盡量使用覆蓋索引進(jìn)行查詢，以畢淼回表操作帶來的性能損耗；
• 讓索引列以列名的形式單獨出現(xiàn)在搜索條件中；
• 為了盡可能少的讓聚簇索引發(fā)生頁面分裂的情況，建議讓主鍵擁有anto_increment屬性;
• 定位并刪除表中的冗余和重復(fù)索引；

建立一張數(shù)據(jù)庫表：

create table single_table(
	id int not auto_increment, 
	key1 varchar(100),         
	key2 int,
	key3 varchar(100),
	key_part1 varchar(100),
	key_part2 varchar(100),
	key_part3 varchar(100),
    common_field varchar(100),
	primary key(id),          # 聚簇索引
	key idx_key1(key1),       # 二級索引
	unique key uk_key2(key2), # 二級索引，而且該索引是唯一二級索引
	key idx_key3(key3),       # 二級索引
	key idx_key_part(key_part1,key_part2,key_part3) # 二級索引，也是聯(lián)合索引
)Engine=InnoDB CHARSET=utf8;

1、只為用于搜索、排序、分組的列創(chuàng)建索引

我們只為出現(xiàn)在where子句中的列、order by或group by子句中的列、連接子句中的連接列創(chuàng)建索引。僅出現(xiàn)在查詢列表中的列就沒有必要建立索引了。

比如下面的查詢語句：

select common_field,key_part3 from single_table where key1='a';

我們只需要為出現(xiàn)在where子句中的key1建立索引就可以了，而查詢列表中的common_field、key_part3這兩個列就沒有必要建立索引了。

2、索引列的類型盡量小

在定義表結(jié)構(gòu)時，要顯式的指定列的類型。以整數(shù)類型為例，有tingint、mediumint、int、bigint這幾種，他們占用的存儲空間的大小依次遞增，他們能表示的整數(shù)范圍當(dāng)然也是依次遞增。如果想要對某個整數(shù)類型的列建立索引，在表示的整數(shù)范圍允許的情況下，盡量讓索引列使用較小的類型，比如使用int就不要用bigint，因為數(shù)據(jù)類型越小，索引占用的存儲空間就越少，在一個數(shù)據(jù)頁內(nèi)就可以存放更多的記錄，磁盤IO帶來的性能損耗也就越小，讀寫效率也就越高。

這個建議對表的主鍵來說更加適用，因為不僅聚簇索引會存儲主鍵值，所有的二級索引的節(jié)點都會存儲一份記錄的主鍵值，如果主鍵使用更小的數(shù)據(jù)類型，也就意味著能節(jié)省更多的存儲空間。

3、為列前綴建立索引

一個字符串其實是由若干個字符組成的，假如字符串很長，那么存儲這個字符串就會占用很多的存儲空間。在為這個字符串所在的列建立索引時，就需要在對應(yīng)的B+樹中，把列的完整字符串存儲起來，字符串越長，在索引中占用的存儲空間越大。

索引列的字符串前綴其實也是排好序的，所以索引的設(shè)計人員設(shè)計了一個方案，即只將字符串的前幾個字符存放到索引中，也就是說二級索引的記錄中只保留字符串的前幾個字符。

比如可以這樣修改idx_key1索引，讓索引中只保留字符串的前10個字符：

alert table single_table drop index idx_key1;
alert table single_table add index idx_key1(key1(10));

然后再執(zhí)行下面的查詢語句：

select * from single_table where key1='abcdefghijklmn';

由于在idx_key1的二級索引記錄中只保留字符串的前10個字符，所以我們只能定位到前綴為‘abcdefghij'的二級索引記錄，在掃描這些二級索引記錄時再判斷它們是否滿足key1='abcdefghijklmn'條件，當(dāng)列中存儲的字符串包含的字符較多時，這種為列前綴建立索引的方式可以明顯減少索引大小。

不過，在只對前綴建立索引的情況下，下面這個查詢語句就不能使用索引來完成排序需求了：

select * from single_table order by key1 limit 10;

因為二級索引idx_key1中不包含完整的key1列信息，所以在僅使用idx_key1索引執(zhí)行查詢時，無法對key1列前10個字符相同但其余字符不同的記錄進(jìn)行排序，也就是說，只為列前綴建立索引的方式無法支持使用索引進(jìn)行排序的需求。

4、覆蓋索引

為了徹底告別回表操作帶來的性能損耗，建議最好在查詢列表中只包含索引列，比如這個查詢語句：

select key1,id from single_table where key1>'a' and key1<'c';

由于我們只查詢key1列和id列的值，所以在使用idx_key1索引來掃描('a','c')區(qū)間中的二級索引時，可以直接從獲取到的二級索引記錄中讀出key1列和id列的值，而不需要再通過id值到聚簇索引中執(zhí)行回表操作了，這樣就省去了回表操作帶來的性能損耗。

我們把這種索引中已經(jīng)包含了所有需要讀取的列的查詢方式稱為覆蓋索引。如果索引的葉子節(jié)點中已經(jīng)包含要查詢的數(shù)據(jù)，那么還有必要再回表查詢呢？如果一個索引包含所有需要查詢的字段的值，就稱為覆蓋索引。

排序操作也優(yōu)先使用覆蓋索引進(jìn)行查詢，比如下面這個查詢語句：

select key1 from single_table order by key1;

雖然這個查詢語句中沒有l(wèi)imit子句，但是由于可以采用覆蓋索引，所以查詢優(yōu)化器會直接使用idx_key1索引進(jìn)行排序，而不需要執(zhí)行回表操作。

當(dāng)然，如果業(yè)務(wù)需要查詢索引列以外的列，還是要以保證業(yè)務(wù)需求為重，如無必要，最好把業(yè)務(wù)中需要的列放在查詢列表中，而不是以簡單的*替代。

5、讓索引列以列名的形式在搜索條件中單獨出現(xiàn)

在下面這兩個查詢語句中，搜索條件中的語義是一樣的：

select * from single_table where key2*2<4;
select * from single_table where key2<4/2;

在第一個查詢語句的搜索條件中，key2列并不是以單獨列名的形式出現(xiàn)的，而是以key2*2這樣的形式表現(xiàn)的，MySQL并不會嘗試簡化key2*2<4表達(dá)式，而是直接認(rèn)為這個搜索條件不能形成合適的掃描區(qū)間來減少需要掃描的記錄數(shù)量，所以該查詢語句只能以全表掃描的方式來執(zhí)行。

在第二個查詢語句的搜索條件中，key2列并是以單獨列名的形式出現(xiàn)的，MySQL可以分析出key2<2，這樣可以減少需要掃描的記錄數(shù)量。所以MySQL可能使用uk_key2來執(zhí)行查詢。

所以，如果想讓某個查詢使用索引來執(zhí)行，請讓索引列以列名的形式單獨出現(xiàn)在搜索條件中。

6、新插入記錄時主鍵大小對效率的影響

我們知道，對于一個使用InnoDB存儲引擎的表來說，在沒有顯式創(chuàng)建索引時，表中的數(shù)據(jù)實際上存儲在聚簇索引的葉子節(jié)點中，而且B+樹的每一層數(shù)據(jù)頁以及頁面中的記錄都是按照主鍵值從小到大的順序排序的，如果新插入記錄的主鍵值是依次遞增的話，每插滿一個數(shù)據(jù)頁就換到下一個數(shù)據(jù)頁繼續(xù)插入，如果新插入記錄的主鍵值忽大忽小，就比較麻煩了。

假設(shè)某個數(shù)據(jù)頁存儲的聚簇索引記錄已經(jīng)滿了，它存儲的主鍵值在1~100之間，此時如果再插入一提哦啊主鍵值為9的記錄，因為這個數(shù)據(jù)頁已經(jīng)滿了，新紀(jì)錄應(yīng)該插入到哪里呢？

我們需要把當(dāng)前頁面分裂成兩個頁面，把本頁中的一些記錄移動到新創(chuàng)建的一些頁中，頁分裂意味著性能損耗，所以如果想盡量避免這種無謂的性能損耗，最好讓插入記錄的主鍵值依次遞增。即讓主鍵擁有auto_increment屬性，MySQl會自動為新插入的記錄生成遞增的主鍵值。

7、冗余和重復(fù)索引

針對single_table表，可以單獨針對key_part1列建立一個idx_key_part1索引：

alert table single_table and index idx_key_part1(key_part1);

而此時我們已經(jīng)有了一個針對key_part1、key_part2、key_part3列建立的聯(lián)合索引idx_key_par。idx_key_part索引的二級索引記錄本身就是按照key_part1列的值排序的，此時再單獨為key_part1列建立一個索引其實是沒必要的，我們可以把整個新建的idx_key_part1索引看作一個冗余索引，該冗余索引是沒有必要的。

有時，我們可能會對同一個列建立多個索引，比如下面兩個添加索引的語句：

alert table single_table add unique key uk_id(id);
alert table single_table add index idx_id(id);

我們針對id列又建立了一個唯一二級索引uk_id，還建立了一個普通二級索引idx_id，可是id列本身就是single_table表的主鍵，InnoDB自動為該列建立了聚簇索引，此時uk_id和idx_id就是重復(fù)的，這種重復(fù)索引應(yīng)該避免。

總結(jié)

本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!   

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