Java岗大厂面试百日冲刺 - 日积月累，每日三题【Day28】—— 数据库5

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• 面试题1：说一下你对聚集索引与非聚集索引的理解，以及他们的区别？
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  • 追问1：为什么聚集索引可以创建在任何一列上，如果此表没有主键约束，即有可能存在重复行数据呢？
  • 追问2：聚集索引一定比非聚集索引性能优么？
• 面试题2：说一说你对 B树 和 B+树 的理解吧
• 面试题3：说一下你对最左前缀原则的理解吧
• 每日小结

  本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。

面试题1：说一下你对聚集索引与非聚集索引的理解，以及他们的区别？

首先解释一下，什么是聚集索引和非聚集索引。这里我想起网上看到的一个典型的例子:

说索引像一个汉语字典，聚集索引是根据拼音查询，而非聚集索引是根据偏旁部首查询，你想想哪个查的快?

  汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“啊”字，拼音是“a”，按照拼音排序是以“a”开头“z”结尾的，那么“啊”字就自然地排在字典的前部。如果翻完了所有以“a”开头的内容仍然找不到这个字，那么就说明字典中就没有这个字。我们知道，其实字典的正文部分本身就是一个目录，不需要再去查其他目录来找到我们需要找的内容。我们把这种正文内容本身就按照一定规则排列（有序）的目录称为“聚集索引”。

  问题来了，遇到不认识的字，不知道它的发音，怎么办？

  这时候，就得用“偏旁部首”查了吧，然后根据这个偏旁后的页码来找字。这种结合“部首目录”和“检字表”查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。

  我们可以通过这种方式来找到我们所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到相应页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式（无序）称为“非聚集索引”。

1、聚集索引

  聚集索引是我们常用的一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序，我们叶子结点直接对应的实际数据，当索引值唯一（unique）时，使用聚集索引查找特定的行效率很高。例如，使用唯一店员 ID 列 emp_id 查找特定雇员的最快速的方法，是在 emp_id 列上创建聚集索引或 PRIMARY KEY 约束。可见，自增主键就是一个标准的聚集索引。

  当某列满足两个条件时，我们可以创建聚集索引：

• 数据存储有序（如自增）
• key值应当唯一

  聚簇索引像字典，字典按字母顺序排列数据，有序。在聚集索引中，索引包含指向数据存储的块而不是数据存储地址的指针，和非聚集索引（Normal）相反。

2、非聚集索引

  非聚集索引就是索引类型为Normal的普通索引啦，我们在《聊聊MySQL索引“B+Tree”的前世今生》这篇文章中提到，B+Tree（这里是索引类型是Normal）所有关键字存储在叶子节点，但不存储真正的data，叶子结点存的是一个指向磁盘data的指针，需要到磁盘数据页中取。

非聚集索引的数据存储在一个位置，索引存储在另一位置。由于数据和非聚集索引是分开存储的，因此在一个表中可以有多个非聚集索引。

聚集索引 和 非聚集索引的区别：

1. 单表中只能有一个聚集索引，而非聚集索引单表可以存在多个。
2. 聚集索引，索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序；非聚集索引，索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。
3. 索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
4. 聚集索引：物理存储按照索引排序；非聚集索引：物理存储不按照索引排序；

追问1：为什么聚集索引可以创建在任何一列上，如果此表没有主键约束，即有可能存在重复行数据呢？

  乍一看，这还真是和聚集索引的约束相背，但实际情况真可以创建聚集索引。

  其原因是：如果未使用 UNIQUE 属性创建聚集索引，数据库引擎将向表自动添加一个四字节 uniqueifier列。必要时，数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值，使每个键唯一。此列和列值供内部使用，用户不能查看或访问。

追问2：聚集索引一定比非聚集索引性能优么？

  如果想查询学分在60-90之间的学生的学分以及姓名，在学分上创建聚集索引是否是最优的呢？

  并不是。既然只输出两列，我们可以在学分以及学生姓名上创建联合非聚集索引，此时的索引就形成了覆盖索引，即索引所存储的内容就是最终输出的数据，这种索引当然比以学分为聚集索引做查询性能好，算是相当于联合聚集索引~~灵活运用即可。

面试题2：说一说你对 B树 和 B+树 的理解吧

1、B树（Balanced Tree）多路平衡查找树 多叉

  B树是一种多路自平衡搜索树，它类似普通的二叉树，但是B书允许每个节点有更多的子节点。B树示意图如下：值得注意的是，B树的非叶子节点和叶子结点的data数据都是分开存储的，那么针对范围查询、排序等常用特性就很不友好了。

B树的特点：

1. 所有键值分布在整个树中
2. 任何关键字出现且只出现在一个节点中
3. 搜索有可能在非叶子节点结束
4. 在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法

  为了提升效率，要尽量减少磁盘I/O的次数。实际过程中，磁盘并不是每次严格按需读取，而是每次都会预读。

  磁盘读取完需要的数据后，会按顺序再多读一部分数据到内存中，这样做的理论依据是计算机科学中注明的局部性原理：

• 由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻址时间，只需很少的旋转时间)，因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率.预读的长度一般为页(page)的整倍数。
• MySQL(默认使用InnoDB引擎)，将记录按照页的方式进行管理，每页大小默认为16K(可以修改)。

B-Tree借助计算机磁盘预读机制:

  每次新建节点的时候，都是申请一个页的空间，所以每查找一个节点只需要一次I/O;因为实际应用当中，节点深度会很少，所以查找效率很高.

2、B+ Tree (B+树是B树的变体，也是一种多路搜索树)

从图中也可以看到，B+树与B树的不同在于：

1. 所有关键字存储在叶子节点，非叶子节点不存储真正的data，从而可以快速定位到叶子结点。
2. 为所有叶子节点增加了一个链指针，意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子页到根的距离相同，很适合查找范围数据。说明支持范围查询和天然排序。

因此，B+Tree可以对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及不以通配符开始的LIKE使用索引。且如果用到了该索引，排序功能的消耗大大减少。

B+树的优点：

比较的次数均衡，减少了I/O次数，提高了查找速度，查找也更稳定。

• B+树的磁盘读写代价更低
• B+树的查询效率更加稳定

  要知道的是，你每次创建表，系统会为你自动创建一个基于ID的聚集索引（上述B+树），存储全部数据；你每次增加索引，数据库就会为你创建一个附加索引（上述B+树），索引选取的字段个数就是每个节点存储数据索引的个数，注意该索引并不存储全部数据。

面试题3：说一下你对最左前缀原则的理解吧

  通常我们在建立联合索引的时候，相信建立过索引的同学们会发现，无论是Oracle还是 MySQL 都会让我们选择索引的顺序，比如我们想在a,b,c三个字段上建立一个联合索引，我们可以选择自己想要的优先级，(a、b、c)，或是 (b、a、c) 或者是(c、a、b) 等顺序。

  为什么数据库会让我们选择字段的顺序呢？不都是三个字段的联合索引么？这里就引出了数据库索引的最重要的原则之一，最左匹配原则。

  在我们开发中经常会遇到这种问题，明明这个字段建了联合索引，但是SQL查询该字段时却不会使用这个索引。难道这索引是假的？白嫖老子资源？！

比如索引abc_index:(a,b,c)是a,b,c三个字段的联合索引，下列sql执行时都无法命中索引abc_index；

select * from table where c = '1';

select * from table where b ='1' and c ='2';

以下三种情况却会走索引:

select * from table where a = '1';

select * from table where a = '1' and b = '2';

select * from table where a = '1' and b = '2'  and c='3';

  从上面两个例子大家有木有看出点眉目呢？

  是的，索引abc_index:(a,b,c)，只会在where条件中带有(a)、(a,b)、(a,b,c)的三种类型的查询中使用。其实这里说的有一点歧义，其实当where条件只有(a,c)时也会走，但是只走a字段索引，不会走c字段。

  那么这都是为什么呢？我们一起来看看其原理吧。

一、最左匹配原则的原理

MySQL 建立多列索引（联合索引）有最左匹配的原则，即最左优先： 如果有一个 2 列的索引 (a, b)，则已经对 (a)、(a, b) 上建立了索引； 如果有一个 3 列索引 (a, b, c)，则已经对 (a)、(a, b)、(a, b, c) 上建立了索引；

假设数据 表 LOL (id,sex,price,name) 的物理位置（表中的无序数据）如下：

（注：下面数据是测试少量数据选用的，只为了方便大家看清楚。实际操作中，应按照使用频率、数据区分度来综合设定索引顺序~）

主键id  sex(a)   price(b)      name(c)    
(1)     1         1350         AAA安妮
(2)     2         6300         MMM盲僧
(3)     1         3150         NNN奈德丽
(4)     2         6300         CCC锤石
(5)     1         6300         LLL龙女
(6)     2         3150         EEE伊泽瑞尔
(7)     2         6300         III艾克
(8)     1         6300         BBB暴走萝莉
(9)     1         4800         FFF发条魔灵
(10)    2         3150         KKK卡牌大师
(11)    1         450          HHH寒冰射手
(12)    2         450          GGG盖伦
(13)    2         3150         OOO小提莫
(14)    2         3150         DDD刀锋之影
(15)    2         6300         JJJ疾风剑豪
(16)    2         450          JJJ剑圣

  当你在LOL表创建一个联合索引 abc_index:(sex,price,name)时，生成的索引文件逻辑上等同于下表内容（分级排序）：

sex(a)   price(b)       name(c)         主键id
1        450            HHH寒冰射手      (11)
1        1350           AAA安妮          (1)
1        3150           NNN奈德丽        (3)
1        4800           FFF发条魔灵       (9)
1        6300           BBB暴走萝莉       (8)
1        6300           LLL龙女          (5)
2        450            GGG盖伦          (12)
2        450            JJJ剑圣          (16)
2        3150           DDD刀锋之影       (14)
2        3150           EEE伊泽瑞尔       (6)
2        3150           KKK卡牌大师       (10)
2        3150           OOO小提莫         (13)
2        6300           CCC锤石          (4)
2        6300           III艾克          (7)
2        6300           JJJ疾风剑豪       (15)
2        6300           MMM盲僧          (2)

  小伙伴儿们有没有发现B+树联合索引的规律？感觉还有点模糊的话，那咱们再来看一张索引存储数据的结构图，或许更明了一些。

  这是一张来自思否上的图片，层次感很清晰，小伙伴可以看到，对于B+树中的联合索引，每级索引都是排好序的。联合索引 bcd_index:(b,c,d) , 在索引树中的样子如图 ， 在比较的过程中 ，先判断 b 再判断 c 然后是 d 。

  由上图可以看出，B+ 树的数据项是复合的数据结构，同样，对于我们这张表的联合索引 (sex,price,name)来说 ，B+ 树也是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当SQL如下时：

select sex,price,name from LOL where sex = 2 and price = 6300 and name = 'JJJ疾风剑豪'; 

  B+ 树会优先比较 sex 来确定下一步的指针所搜方向，如果 sex 相同再依次比较 price 和 name，最后得到检索的数据；

二、违背最左原则导致索引失效的情况

（下面以联合索引 abc_index:(a,b,c) 来进行讲解，便于理解）

1、查询条件中，缺失优先级最高的索引 “a”

  当 where b = 6300 and c = 'JJJ疾风剑豪' 这种没有以 a 为条件来检索时；B+树就不知道第一步该查哪个节点，从而需要去全表扫描了（即不走索引）。因为建立搜索树的时候 a 就是第一个比较因子，必须要先根据 a 来搜索，进而才能往后继续查询b 和 c，这点我们通过上面的存储结构图可以看明白。

2、查询条件中，缺失优先级居中的索引 “b”

  当 where a =1 and c =“JJJ疾风剑豪” 这样的数据来检索时；B+ 树可以用 a 来指定第一步搜索方向，但由于下一个字段 b 的缺失，所以只能把 a = 1 的数据主键ID都找到，通过查到的主键ID回表查询相关行，再去匹配 c = ‘JJJ疾风剑豪’ 的数据了，当然，这至少把 a = 1 的数据筛选出来了，总比直接全表扫描好多了。

  这就是MySQL非常重要的原则，即索引的最左匹配原则。

三、查询优化器偷偷干了哪些事儿

当对索引中所有列通过"=" 或 “IN” 进行精确匹配时，索引都可以被用到。

1、如果建的索引顺序是 (a, b)。而查询的语句是 where b = 1 AND a = ‘陈哈哈’; 为什么还能利用到索引？

  理论上索引对顺序是敏感的，但是由于 MySQL 的查询优化器会自动调整 where 子句的条件顺序以使用适合的索引，所以 MySQL 不存在 where 子句的顺序问题而造成索引失效。当然了，SQL书写的好习惯要保持，这也能让其他同事更好地理解你的SQL。

2、还有一个特殊情况说明下，下面这种类型的SQL， a 与 b 会走索引，c不会走。

select * from LOL where a = 2 and b > 1000  and c='JJJ疾风剑豪';

  对于上面这种类型的sql语句；mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配（包括like '陈%'这种）。在a、b走完索引后，c已经是无序了，所以c就没法走索引，优化器会认为还不如全表扫描c字段来的快。所以只使用了(a,b)两个索引，影响了执行效率。

  其实，这种场景可以通过修改索引顺序为 abc_index:(a,c,b)，就可以使三个索引字段都用到索引，建议小伙伴们不要有问题就想着新增索引哦，浪费资源还增加服务器压力。

  综上，如果通过调整顺序，就可以解决问题或少维护一个索引，那么这个顺序往往就是我们DBA人员需要优先考虑采用的。

每日小结

  今天我们复习了面试中常考的数据库相关的三个问题，你做到心中有数了么？对了，如果你的朋友也在准备面试，请将这个系列扔给他，如果他认真对待，肯定会感谢你的！！好了，今天就到这里，学废了的同学，记得在评论区留言：打卡。，给同学们以激励。