前一段时间好兄弟找工作，面试 Java 资深研发工程师岗位，接到了不少大厂的面试邀请，有顺利接到 offer 的，也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ，与 offer 失之交臂。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
答案来自这个链接： 每日一面 - mysql 的自增 id 的实现逻辑是什么样子的？
在整个计算机运行系统里，Cpu，内存，和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中，Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中，这篇博客中详细讲解了二叉树结构，以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理，文章底部留下来几个常用的问题。
左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
左边子节点的数据小于父节点数据，右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引，查找索引为89的行元素，那么只需要查找两次，就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
MySQL InnoDB 引擎默认主键索引是 B+ 树索引，也是聚集索引，为何叫聚集索引呢？
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
时间类型：MySQL字段的时间类型该如何选择？千万数据下性能提升10%~30%🚀
2.表是一种结构化的文件，可用来存储某种特定类型的数据。表可以保存顾客清单、产品目录，或者其他信息清单;
每个表有且⼀定会有⼀个聚集索引，整个表的数据存储在聚集索引中，mysql索引是采⽤B+树结构保存在⽂件中，叶⼦节点存储主键的值以及对应记录的数据，⾮叶⼦节点不存
" 又要开始新项目了，一顿操作猛如虎，梳理流程加画图。这不，开始对流程及表结构了。
MySQL一直是面试中的热点问题，也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难，只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时，如果创建普通索引，在进行like模糊查询时效率比较低，这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍，这点我在总结的数据库文章里面也提过了，然后我发现我对索引的介绍不全，所以整理了一下自己的笔记，决定来个索引完整版，老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳，但是干货一定也能让你有所收获。
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引，不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询，而不单单是WHERE条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式，但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据，这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么还有什么必要再回到表中查询呢？如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。
查询目前哪些表有主键，可以通过information_schema.key_column_usage表来确定哪些列使用了主键约束，这个表中包含如下列，每个列的含义如下： CONSTRAINT_CATALOG ：约束所属目录的名称。 该值始终为def。 CONSTRAINT_SCHEMA ：约束所属schema（database）名称 CONSTRAINT_NAME ：约束名称 TABLE_CATALOG ：表所属目录的名称。 该值始终为def。 TABLE_SCHEMA ：表所属schema（database）名称 TABLE_NAME ：具有约束的表的名称 COLUMN_NAME ：具有约束的列的名称。 如果约束是外键，则这是外键的列，而不是外键引用的列。 ORDINAL_POSITION ：列在约束内的位置，而不是列在表中的位置。列位置从1开始编号。 POSITION_IN_UNIQUE_CONSTRAINT：NULL对于唯一和主键约束。对于外键约束，此列是正在引用的表的键中的序号位置。 REFERENCED_TABLE_SCHEMA ：约束引用的schema（数据库）的名称。 REFERENCED_TABLE_NAME ：约束引用的表的名称。 REFERENCED_COLUMN_NAME ：约束引用的列的名称。 我们来看看这个表中的记录吧：
SQL NOT NULL 约束用于强制确保列不接受 NULL 值。这意味着该字段始终包含一个值，而不允许插入新记录或更新记录时不提供此字段的值。
索引是为了提高数据查询效率的数据结构，类似于书的目录一样，可以根据目录而快速找到相关内容。
上篇文章MySQL的优化利器：索引条件下推，千万数据下性能提升273%🚀，我们说到MySQL中server层与存储引擎层的交互、索引、回表、ICP等知识（有不理解的概念可以看上篇文章哈~）
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index )，除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说，每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键，那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键，那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。 只扫描索引而无需回表的优点： 1.索引条目通常远小于数据行大小，只需要读取索引，则mysql会极大地减少数据访问量。 2.因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多。 3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，因此要访问数据需要一次系统调用 4.innodb的聚簇索引，覆盖索引对innodb表特别有用。(innodb的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值，所以如果二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询)
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
左边的数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值，和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据，从而快速检索出符合条件的记录。
表的约束，实质上就是用数据类型去约束字段，但是数据类型的约束手法很单一，比如，我们在设置身份证号这个字段，数据类型唯一起的约束是它属于char类型或者varchar类型，不能是浮点型也不能是日期时间类型，但是这样还不够，身份证号需要有唯一性，是每个合法公民的唯一标识。因此需要额外增加一些手段去进行约束，以便更好的保证数据的合法性。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
在MySQL 5.6之前，当查询使用到复合索引时，MySQL会先根据索引的最左前缀原则，在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针，然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后，MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来，但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
稍不注意，可能你写的查询语句是会导致索引失效，从而走了全表扫描，虽然查询的结果没问题，但是查询的性能大大降低。
索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构，SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构，聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。
在现代数据库系统中，MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法，为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
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定义：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。
学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。
我们在面试中都知道，对于MySQL索引是必问的。大家也应该都知道MySQL的数据结构，什么是索引。其中在面试中，面试官也经常问，你做过哪些优化？本文主要是介绍MySQL索引的一些常见术语，比如索引下推、索引覆盖、最左匹配等，这些其实也是MySQL优化的一部分，能够熟练运用也是可以提升MySQL性能。
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录，我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储，那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
在探索数据库优化的广阔领域中，我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
盘面号：扇区所在的磁头（或盘面） 柱面号：磁道，确定磁头的径向方向。扇区号：在磁道上的位置。也叫块号。确定了数据在盘片圆圈上的位置。
在今年上半年的数据库使用状况调查中，笔者收集了众多国内外知名互联网公司的数据库使用情况，其中，国外GitHub、Airbnb、Yelp、Coursera均在使用MySQL数据库，国内阿里巴巴、去哪儿网、腾讯、魅族、京东的部分关键业务同样使用了MySQL数据库。同时，MySQL也是众多数据库排行榜单的第一名，这个开发者和一线互联网企业都在用的开源数据库，你了解多少？这份MySQL自测卷，你会多少呢？
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
问题1：char、varchar的区别是什么？ varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
为了保证数据的完整性，SQL 规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制。从以下四个方面考虑：
含有子查询的时候，表明各语句执行的先后顺序，如果数字相同，则按照先后顺序执行，如果为 null，则代表是结果集，不需要查询。
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