2024年java面试准备--mysql(1)

此篇是本人在准备java开发岗位时准备的一些关于mysql的索引和一些面试需要特别注意的地方，还有诸多面试知识点在主页，欢迎大家查看，互相交流学习~~ 目前只是第一部分后续还会更新mysql的事务、优化、集群、锁和其他高频面试问题

索引

索引的含义

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询，更新数据库中表的数据。索引的实现通常使用B树和变种的B+树（MySQL常用的索引就是B+树）。除了数据之外，数据库系统还维护为满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种数据结构就是索引。简言之，索引就类似于书本，字典的目录。

• 主键索引：一张表只能有一个主键索引，主键索引列不能有空值和重复值
• 唯一索引：唯一索引不能有相同值，但允许为空
• 普通索引：允许出现重复值
• 组合索引：对多个字段建立一个联合索引，减少索引开销，遵循最左匹配原则
• 全文索引：myisam引擎支持，通过建立倒排索引提升检索效率，广泛用于搜索引擎

创建索引

CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT]  INDEX  索引名 ON  表名(字段名) [USING 索引方法]；
​
说明：
UNIQUE:可选。表示索引为唯一性索引。
FULLTEXT:可选。表示索引为全文索引。
INDEX和KEY:用于指定字段为索引，两者选择其中之一就可以了，作用是一样的。
索引名:可选。给创建的索引取一个新名称。
字段名1:指定索引对应的字段的名称，该字段必须是前面定义好的字段。
注：索引方法默认使用B+TREE。

索引的作用与缺点

作用

通过创建索引，可以再查询的过程中，提高系统的性能

通过创建唯一性索引，可以保持数据库表中每一行数据的唯一性

在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以减少查询中分组和排序的时间

缺点

创建索引和维护索引要耗费时间，而且时间随着数据量的增加而增大

索引需要占用物理空间，如果要建立聚簇索引，所需要的空间会更大

在对表中的数据进行增删改时需要耗费较多的时间，因为索引也要动态地维护

索引的使用场景

应创建索引的场景

1. 经常需要搜索的列上
2. 作为主键的列上
3. 经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度
4. 经常需要根据范围进行搜索的列上
5. 经常需要查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）的列上
6. 如果是字符串类型，字符串长度比较长，可以针对字段的特点，建立前缀索引

索引的底层原理

抛开其他的数据库索引实现，主讲MySQL的索引底层实现，其底层是通过B+树来实现的数据结构存储。 数据结构存储，决定了数据查找和操作时的效率，包括时间复杂度和空间复杂度，而在取舍的时候，也无非就是时间换空间，空间换时间的权衡罢了，所以，这就很好的解释了，为什么MySQL在索引的底层设计上，选用了B+树，而没有选用B-树，或是红黑树，AVL树等等其他数据结构。总之，就是使用B+树作为索引的结构存储，能在I/O性能上得到一个较大的优势。

B-Tree

B-树是一种多路自平衡的搜索树，它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。B-Tree相对于AVLTree缩减了节点个数，使每次磁盘I/O取到内存的数据都发挥了作用，从而提高了查询效率。 注：B-Tree就是我们常说的B树 那么m阶B-Tree是满足下列条件的数据结构： 所有键值分布在整棵树中 搜索有可能在非叶子节点结束，在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找 每个节点最多拥有m个子树 根节点至少有2个子树 分支节点至少拥有m/2颗子树（除根节点和叶子节点外都是分支节点） 所有叶子节点都在同一层，每个节点最多可以有m-1个key，并且以升序排列 但同时B-Tree也存在问题： 每个节点中有key，也有data，而每一个页的存储空间是有限的，如果data数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的key的数量很小。 当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大，增大查询时的磁盘I/O次数，进而影响查询效率

B+Tree

B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。它带来的变化点： B+树每个节点可以包含更多的节点，这样做有两个原因，一个是降低树的高度。另外一个是将数据范围变为多个区间，区间越多，数据检索越快 非叶子节点存储key，叶子节点存储key和数据 叶子节点两两指针相互链接（符合磁盘的预读特性），顺序查询性能更高

B+树的磁盘读写代价低，更少的查询次数，查询效率更加稳定，有利于对数据库的扫描

B+树是B树的升级版，B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引。索引节点可以全部加入内存，增加查询效率，叶子节点可以做双向链表，从而提高范围查找的效率，增加索引的范围

在大规模数据存储的时候，红黑树往往出现由于树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁，进而导致效率低下的情况。所以，只要我们通过某种较好的树结构减少树的结构尽量减少树的高度，B树与B+树可以有多个子女，从几十到上千，可以降低树的高度。

注：MySQL的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存，因此力求达到树的深度不超过3，也就是说I/O不需要超过3次。 通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构，因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找的分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。

B-树和B+树的区别

B+树内节点不存储数据，所有数据存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为log n

B-树查询时间复杂度不固定，与Key在树中的位置有关，最好为O(1)

B+树叶节点两两相连可大大增加区间访问性，可使用在范围查询等

B+树更适合外部存储（存储磁盘数据）。由于内节点无data域，每个节点能索引的范围更大更精确。

四种树

二叉树：索引字段有序，极端情况会变成链表形式

AVL数：树的高度不可控

B数：控制了树的高度，但是索引值和data都分布在每个具体的节点当中，若要进行范围查询，要进行多次回溯，IO开销大

B+树：非叶子节点只存储索引值，叶子节点再存储索引+具体数据，从小到大用链表连接在一起，范围查询可直接遍历不需要回溯7

B+树的优势

（1）IO代价更低。B+树由于非叶子节点中不存放data，因此可以存放更多的索引值（单个大节点的容量固定，每个小单位size变小了），从而使得树的高度更低，磁盘IO次数更少。 （2）查询效率稳定。B+树由于所有data都放在叶子节点中，因此每次查询都要走完整的根节点到叶子节点的路径，所有查询的路径长度相同，查询效率更加稳定。 （3）更利于范围查询。B+树叶子节点之间有指针，注意是双向的指针，更利于范围查询。

Innodb和Myisam引擎

Myisam： 支持表锁，适合读密集的场景，不支持外键，不支持事务，索引与数据在不同的文件

Innodb： 支持行、表锁，默认为行锁，适合并发场景，支持外键，支持事务，索引与数据同一文件

• InnoDB使用的都是聚簇索引
• Myisam使用的都是非聚簇索引

存储引擎的选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

1. InnoDB:是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。
2. MyISAM:如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。（日志相关数据、电商中足迹、评论相关数据）
3. MEMORY:将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。（通常用来做缓存）

InnoDB和MyISAM区别

1. InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；
2. InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；
3. InnoDB是聚集索引，使用B+Tree作为索引结构，数据文件是和（主键）索引绑在一起的（表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构），必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。MyISAM是非聚集索引，也是使用B+Tree作为索引结构，索引和数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。 也就是说：InnoDB的B+树主键索引的叶子节点就是数据文件，辅助索引的叶子节点是主键的值；而MyISAM的B+树主键索引和辅助索引的叶子节点都是数据文件的地址指针。
4. InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快（注意不能加有任何WHERE条件）；
5. Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，在涉及全文索引领域的查询效率上MyISAM速度更快高；PS：5.7以后的InnoDB支持全文索引了
6. MyISAM表格可以被压缩后进行查询操作
7. InnoDB支持表、行(默认)级锁，而MyISAM支持表级锁 InnoDB的行锁是实现在索引上的，而不是锁在物理行记录上。潜台词是，如果访问没有命中索引，也无法使用行锁，将要退化为表锁。
8. InnoDB表必须有唯一索引（如主键）（用户没有指定的话会自己找/生产一个隐藏列Row_id来充当默认主键），而Myisam可以没有
9. Innodb存储文件有frm、ibd，而Myisam是frm、MYD、MYI

InnoDB事务

一致性、持久性：（redo log）

重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，是用来实现事务的持久性。

该日志文件由两部分组成:重做日志缓冲（redo log buffer)以及重做日志文件（(redo log file) ,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中,用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时,进行数据恢复使用。

原子性： （undo log）

回滚日志，用于记录数据被修改前的信息，作用包含两个:提供回滚和MVCC(多版本并发控制)。

undo log和redo log记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。

Undo log销毁: undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC。

Undo log存储: undo log采用段的方式进行管理和记录，存放在前面介绍的 rollback segment回滚段中，内部包含1024个undo log segment。

MVCC

当前读

读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。对于我们日常的操作，如: select ...lock in share mode(共享锁)，select ... for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。 快照读 简单的select (不加锁）就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读。

Read Committed:每次select，都生成一个快照读。

Repeatable Read:开启事务后第一个select语句才是快照读的地方。

Serializable（串行化） :快照读会退化为当前读。

MVCC

全称Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。

三个隐式字段：

undo log日志：

回滚日志，在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志。

当insert的时候，产生的undo log日志只在回滚时需要，在事务提交后，可被立即删除。

而update、delete的时候，产生的undo log日志不仅在回滚时需要，在快照读时也需要，不会立即被删除。

readView：

不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同:

READ COMMITTED:在事务中每一次执行快照读时生成Readview。

REPEATABLE READ:仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView

聚簇索引和非聚簇索引 （聚集索引和二级索引）

聚簇索引： 将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据（主键索引）

非聚簇索引： 将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点指向了数据对应的位置（辅助索引）

聚簇索引的叶子节点就是数据节点，而非聚簇索引的叶子节点仍然是索引节点，只不过有指向对应数据块的指针。

聚集索引选取规则：

1. 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
2. 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
3. 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

哈希索引

哈希索引用索引列的值计算该值的hashCode，然后在hashCode相应的位置存执该值所在行数据的物理位置，因为使用散列算法，因此访问速度非常快，但是一个值只能对应一个hashCode，而且是散列的分布方式，因此哈希索引不支持范围查找和排序的功能

为什么用B+树索引而不用哈希索引？

哈希索引，建立的是索引值的哈希值和物理磁盘地址之间的映射 （1）哈希冲突多的时候，性能也不一定就比B+树好 （2）哈希索引不支持范围查询，只能点对点查询，哈希运算前的索引值和哈希运算后的哈希值顺序并不一定一样 （3）哈希索引不能利用部分索引键查询，哈希索引在计算哈希值的时候是组合索引键合并后再一起计算哈希值，而不是单独计算哈希值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，哈希索引也无法被利用

为什么InnoDB推荐用整型自增主键，而不是uuid？

（1）uuid占用空间更多。uuid是随机字符串，占用空间更多，整型更少。 （2）uuid排序不如整型容易。uuid是字符串，而节点中的索引值需要排序，显然整型排序更容易。 （3）整型自增插入时可避免节点频繁分裂。插入数据时，自增主键对B+树结构影响很小，由于是递增，往后加就行，而uuid是随机的，可能插到中间，如果前面节点已经满了，会导致节点分裂（页分裂）、树结构调整等大量耗费性能的操作。

索引失效场景有哪些

（1）当联合索引不满足最左匹配原则，相当于创建多列索引，没有最左优先，那么联合查询也就失效（如果使用了<或者>右边的索引将会失效改成>=或者<=就正常）

（2）在查询时，使用错误的模糊查询（如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。）

（3）当列使用运算操作和函数时，索引就失效了

（4）列使用了类型转换，也会导致索引失效（例如字符串类型不加引号进行查询）

（5）使用了is not null，那么索引就会失效（不固定取决于当前数据库表中的数据分布如果表中都有数据或者极少数没有数据使用is null走索引 使用is not null不走索引因为根据表中数据的量来决定如果量多就走全局扫描）

（6）or连接：如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。