mysql索引查询和非索引查询的区别，mysql组合索引和单独索引性能对比

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mysql数据库索引失效场景和参数配置

【Mysql 索引上总结 笔记】

一、什么是索引

索引就是一个独立的数据结构，便于快速查找创建的一个独立于表的数据结构。一般索引结构是b+tree结构。也是需要占用存储空间的。

二、索引的分类

1、主键索引

2、非主键索引

InnoDB引擎：

聚集索引（聚簇索引）：主键索引。

非聚集索引（非聚簇索引）：辅助索引，非主键索引。

组合索引

前缀索引

唯一索引

全文索引：辅助索引，mysql中很少使用，java领域中一般都是使用Lucene及其对应产品，例如solr、elasticsearch

三、索引的应用场景

查询时使用。

1、场景1

select * from t where id = 1;

使用hash性能最好。

2、场景2

select * from t where id > 10;

使用的数据类型：

hash：等值查询，范围查询没有任何优势。

wwW.PeixunJia.com

索引应该满足等值查询和范围查询时的查询效率问题。

四、索引的数据类型

1、hash

仅适合等值查询

2、二叉查找树（二叉排序树）

特点：

1）二叉树

2）每个节点的左子树的值都小于根节点的值右子树的值都大于根节点。

3）理想状态查找的时间复杂度 O(log2n)

问题：

1）根节点随机选取，并不一定是所有数据中中间的值。

2）如果数据不平衡有可能会退化成一个链表。

3、平衡二叉查找树

特点：

1）平衡二叉查找树会保持数的平衡状态，左右子树的高度差不会大于1

2）可以保证查找的时间复杂度 O(log2n)

问题：

1）左旋右旋的过程中会耗时

2）数据量大时，树的高度会很高，产生磁盘IO的次数就会变多。

解决方案：树变矮

1）采用多叉树

2）每个节点上保存的记录变多

4、btree（b-tree）

特点：

1）是一棵多叉树。

2）每个节点上可以保存多条记录。

缺点：

1）每个节点都保存表中的数据，如果每行的数据量比较大，导致每个磁盘块保存的记录变少，也就意味着度变小。

2）做范围查询效率不高

5、b+tree

特点：

1）所有的数据都保存在叶子节点中。

2）出现在中间节点的数据也会出现在叶子节点中。

3）叶子节点中数据是有序的，并且叶子节点之间可有双向链表。

大多数场合下都是b+tree形式的索引。既满足等值查询，也满足范围查询。

五、MyIsam引擎中索引的存储（了解）

1、索引数据保存在MYI文件中

2、数据保存在MYD文档中。

3、索引的叶子节点保存的是MYD文件中记录所在的位置（地址信息）。

六、InnoDB引擎（重点）

1、主键索引

1）所有的数据都保存在ibd文件中。

2）在InnoDB引擎中主键和数据是聚集在一起的，主键索引就是聚集索引。

在InnoDB中每个表必须有主键，如果不设置主键，InnoDB会自动创建一个隐藏字段叫做rowid作为主键。

使用InnoDB引擎的主键查询时效率很高。

2、辅助索引

1）b+tree结构存储数据

2）叶子节点中保存的是记录对应的主键信息。

3）查询辅助索引只能找到对应记录的id，如果想取出对应的数据还需要根据id查询主键索引找到对应的数据。

这个过程就是【回表】

4）辅助索引叫做非聚集索引

你信不信一个MYSQL索引最左匹配原则问题可以难倒一大片程序员？你是不是也在其中。[看]

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开发人员运用mysql过程中遇到的70-80%的问题会跟SQL性能相关，这些问题里面又差不多一半可以通过索引优化来解决，其他的一半需要通过调整实现方案或者业务逻辑来解决。对mysql的索引数据结构和算法原理有了解以后，对开发人员优化SQL很有帮助。《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》是作者张洋上整理的系列文章，可以直接访问作者的博客CodingLabs - keep coding, keep foolish或者百度关键字：“MySQL索引背后的数据结构及算法原理 看云文档小组 ”

这里讲述 MySQL 哈希索引的实现方式以及使用场景。

哈希表在 MySQL 里有如下应用：

各种存储引擎的哈希索引存储。MySQL 的 Memory，NDB 都有哈希索引的具体实现；

MySQL 内部生成的哈希表。比如：

数据在 innodb buffer pool 里的快速查找；

子查询的物化自动加哈希索引；

JOIN KEY 无 INDEX 下的 HASH JOIN 等。

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近日广州，我帮公司面试三年的女性JAVA程序员,期望薪资不少于30k，看我问了什么问题？

1. 使用mysql索引都有哪些原则？索引什么数据结构？B+tree 和 B tree 什么区别？

2. Mysql有哪些存储引擎？请详细列举其区别？

3. 设计高并发系统数据库层面该如何设计？ 数据库锁有哪些类型？如何实现？

4. 数据库事务有哪些？

5. Oracle常用函数有哪些？

6. Sql中哪些情况可能不会走索引？

7. 讲讲分布式唯一ID？

8. NIO和IO的区别？

这程序员回答的如教科书式的标准答案，我很满意，现场35K给签下来！以上问题，大家会几个呢？#广州头条##职场众生相##程序员#

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面试岗位:Java全栈工程师

问:数据库索引有什么优点？

答:

可以大大加快数据的检索效率，这也是创建索引的最主要的原因

在使用分组和排序子句进行数据检索时，也可以提高查询中分组和排序的效率

今天面试，面试官出了这么道题，mysql建了两个联合索引分别是(a,b)和(b,a)，问在查询语句select a,b from table where a＝x and b＝x时，走的是哪一条索引？为什么？

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实际线上业务就不应该有这种设计，面试也不应该问这种傻的问题，但是面试要考察的技术点我们要清楚：

走哪个索引得MySQL的成本分析器来决定，基本上就是看a和b的区分度，可以用explain format=json去看详细的查询成本统计结果。底层都是依赖优化器的分析，Cost Based Optimizer。

还有一点这个sql语句如果命中了其中一个索引，因为查询的字段就是a和b，所以也就不需要回表了，这是覆盖索引的概念。

这里主要介绍 MySQL 的前缀索引。从名字上来看，前缀索引就是指索引的前缀，当然这个索引的存储结构不能是 HASH，HASH 不支持前缀索引。头条号

【读书-MySQL】我们偶尔会遇到MySQL用错索引导致查询效率并不是很理想，这是为什么呢？

1.统计数据可能是错误的。服务器依赖于存储引擎提供的统计，它可能非常准确，也可能非常不准确，比如 InnoDB 存储引擎因为MVCC架构的缘故不会维护表行数的精确统计。

2.开销指标和运行查询的实际开销并不精确地相等。所以即使统计数据是准确的，查询的开销也可能和

MySQL 的估计不一致。一个读取更多页面的查询在某些情况下开销可能更小，比如:读取磁盘上的顺序数据时I/O效率更高，或者数据已经被缓存在内存中。

3.MySQL的优化并不总是和我们想的一样。我们有时候需要更快的执行时间，但是MySQL并不真正地理解“快”的含义，它只考虑开销。就像看到的那样，它对开销的预计也不是完全精确的。

4.MySQL 不会考虑正在并发运行的其他查询，而并发查询会影响查询运行的速度。

5.MySQL并不总是根据开销来进行优化。有时候它仅仅遵从一些原则,比如:“如果这儿有一个全文MATCH的子句，并且存在FULLTEXT索引，那么就使用它”。即使使用不同的索引，或者使用带WHERE子句的非

FULLTEXT查询更快的情况下也是如此。

6.优化器不会考虑不受它控制的操作的开销，比如执行存储函数和用户定义的函数。

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MySQL为什么选择B+树作为索引的数据结构？

我们知道数据结构中树有很多种类：普通二叉树、平衡二叉树（如AVL树，红黑树）、B-树、B+树等。MySQL之所以选择B+树作为其索引的数据结构，主要有下面几点理由：

1，二叉树用作索引会导致树的层数较高，增加硬盘I/O。平衡二叉树通过旋转来保持平衡，旋转操作的对象是整棵树，这就要求整棵树加载到内存，对内存空间是个挑战。

2，B-树非叶子节点存储数据，而B+树非叶子节点仅存储关键字，这就使得B+树的每次I/O可以读出比B-树多得多的索引数据，在更少磁盘I/O次数下，更快定位到目标数据。

3，B-树每个节点中关键字和数据在一起，无法进行区间查找，相比较B+树存储数据的叶子节点通过链表两两相连，可方便进行范围查找。

4，也是因为B+树存储数据的叶子节点通过双向链表互相连接（链表上相邻节点在磁盘上也是相邻存放的），可以充分利用磁盘预读。

【每日一练】高频面试题，面试必考

1.什么是覆盖索引？

2.高并发场景中，如何防止商品超卖？

3.简单说一下 MySQL 锁原理？

4.在高并发场景中，系统发生雪崩该怎么处理？

5.一个 HTTP 请求从前端处理到接收到后端数据，整个流程是什么？

程序员面试大厂，都问了什么？

问问项目，kafka并发咋处理。

tcp三次握手

MySQL索引，要是问我八股文我就能背出来了，但是给了我例子，a，b，c三个索引b没有，a和c都有按照啥顺序查，a，b，c一个大于，一个小于，一个等于 按啥顺序查。这个我吓蒙了。

MySQL隔离级别，我就答出ru，rr，rc，序列化四种，其他的都不知道了，mvcc机制，问得都很浅

微服务容灾，降级，限流概念都是啥？我还真不懂概念

出了个算法题，找最近公共父节点，一紧张没做出来

明明感觉很简单的面试却掉链子。

网友支招：

索引那个，abc最佳左前缀法则，abc肯定是联合索引，联合索引的数据结构，就是先根据a排序，排完a在根据b排序，排完b，在根据c排序。

这样不就知道什么咋查询啦，还有什么时候能用上索引，如果查询条件是b和c没有a，肯定用不上，因为是先根据a排序的嘛。

单独看b，那就是乱序。其他情况也类似。可以自己分析。

但有一点，有个查询条件优化的环节，比如条件是b等于多少然后a等于多少，通过优化，等于a等于多少，b等于多少，同样遵循左前缀法则。

另外要考虑到聚簇索引，涉及到数据的查找过程，也可以看看。隔离级别，还有mvcc，降级，限流，都是八股文啦，背背就行了，我在家视频面试几天，我媳妇是人事，每次面试她都能听到，她现在都知道mvcc机制，偏向锁，轻量级锁，重量级锁，happens-before，线程池的实现原理，还有各个消息中间件的原理和区别了

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数据库优化有什么问题？

在 MySQL 中，有一些会话变量可用于加速病理查询（许多连接，许多索引）的解析。

8.8.5.1 控制查询计划评估

查询优化器的任务是找到执行 SQL 查询的最佳计划。因为“好”和“坏”计划之间的性能差异可能是数量级的（即，几秒对几小时甚至几天），大多数查询优化器，包括 MySQL 的，执行或多或少的详尽搜索以获得最佳在所有可能的查询评估计划中进行计划。对于连接查询，MySQL 优化器调查的可能计划的数量随着查询中引用的表的数量呈指数增长。对于少量表（通常少于 7 到 10），这不是问题。但是，当提交较大的查询时，查询优化所花费的时间很容易成为服务器性能的主要瓶颈。

一种更灵活的查询优化方法使用户能够控制优化器在搜索最佳查询评估计划时的详尽程度。一般的想法是优化器调查的计划越少，编译查询所花费的时间就越少。另一方面，由于优化器跳过了一些计划，它可能会错过找到最佳计划。

优化器相对于它评估的计划数量的行为可以使用两个系统变量来控制：

optimizer_prune_level 变量告诉优化器根据对每个表访问的行数的估计跳过某些计划。我们的经验表明，这种“有根据的猜测”很少会错过最佳计划，并且可能会大大减少查询编译时间。这就是默认情况下启用此选项 (optimizer_prune_level=1) 的原因。但是，如果您认为优化器错过了更好的查询计划，则可以关闭此选项 (optimizer_prune_level=0)，但存在查询编译可能需要更长时间的风险。请注意，即使使用这种启发式方法，优化器仍会探索大致呈指数级数量的计划。

optimizer_search_depth 变量告诉优化器应该查看每个不完整计划的“未来”有多远，以评估是否应该进一步扩展。 optimizer_search_depth 的较小值可能会导致查询编译时间减少几个数量级。例如，如果 optimizer_search_depth 接近查询中的表数，则具有 12、13 或更多表的查询可能很容易需要数小时甚至数天的时间来编译。同时，如果使用optimizer_search_depth 等于3 或4 进行编译，对于相同的查询，优化器可能会在不到一分钟的时间内编译。如果您不确定 optimizer_search_depth 的合理值是多少，可以将此变量设置为 0 以告诉优化器自动确定该值。

之前遇到过类似的问题现象，是由于 MySQL 开启了 AHI（自适应哈希索引）后如果 DROP或 TRUNCATE 一张大表，MySQL 会同时删除 buffer pool 中对应表上的 AHI，这个过程需会持有一把数据字典锁（非常重的锁），导致其他用户线程因为无法获数据字典锁而处于 Opening tables 状态。头条号

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