干货 MySQL常见的面试题 + 索引原理分析

时间:2019-03-14
本文章向大家介绍干货 MySQL常见的面试题 + 索引原理分析,主要包括干货 MySQL常见的面试题 + 索引原理分析使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

常见的面试必备之MySQL索引底层原理分析:

  • MySQL索引的本质
  • MySQL索引的底层原理
  • MySQL索引的实战经验

面试

1)问题:数据库中最常见的慢查询优化方式是什么?

  回答:加索引

2)问题:为什么加索引能优化慢查询?

  回答:因为索引是一种优化查询的数据结构,比如MySQL中的索引是B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询!

3)你知道哪些数据结构可以提高查询速度?

  回答:哈希表、完全平衡二叉搜索树、B树、B+树等等;

4)那这些数据结构既然都能优化查询速度,那MySQL为何选择使用B+树?

  (1)哈希表的特点

  假设有这么一张表,表名为:users

       

  现在对name字段建立hash索引

  

  注意字段值所对应的数组下标是哈希算法随机计算出来的,所以可能会出现哈希冲突。那么对于这样的一个索引结构,现在来执行下面的SQL语句:

    select * from users where name = '周瑜';

  可以直接对 '周瑜' 按哈希算法算出一个数组下标,然后可以直接从数据中取出数据并拿到锁对应的那一行数据的地址,进而在数据表文件中查询那一行数据。

  那么如果现在执行下面的SQL语句:

    select * from users where name > '周瑜';   

  此时则无能为力,因为哈希表的特点就是可以快速的精确查询,但是不支持范围查询!

  (2)完全平衡二叉搜索树

  还是上面的表数据用完全平衡二叉树表示如下图(为了简单,数据对应的地址就不画在图中)

  

  图中的每一个节点实际上应该有四部分:

    1. 左指针,指向左子树

    2. 键值(key)

        3. 键值所对应数据的存储地址(data域中的值)

    4. 右指针,指向右子树

  需注意:完全平衡二叉搜索树是有序的,简单的说就是 "左边的小于右边的",假如我们现在来查找 '周瑜' ,需要查找2次(第一次操作,第二次周瑜),比哈希表要多一次。而且由于完全平衡二叉搜索树是有序的,所以支持范围查找。

  (3)B树

  还是上面的表示数据用B树表示如下图(为了简单,数据对应的地址就不画在图中了)

  

  可以发现同样的元素,B树表示的要比完全平衡二叉搜索树要 "矮",原因在于B树中的一个节点可以存储多个元素!

  (4)B+树

  还是上面的表示数据用B+树表示如下图(为了简单,数据对应的地址就不画在图中了)

  

  我们可以发现同样的元素,B+树的表示要比B树要 "胖",原因在于B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中,并且叶子节点之间用指针相连!

  B+树作为索引的优势

  这里我们用“反证法”,假如我们现在就用完全平衡二叉搜索树作为索引的数据结构,我们来看一下有什么不妥的地方。实际上,索引也是很“大”的,因为索引也是存储元素的,我们的一个表的数据行数越多,那么对应的索引文件其实也是会很大的,实际上也是需要存储在磁盘中的,而不能全部都放在内存中,所以我们在考虑选用哪种数据结构时,我们可以换一个角度思考,哪个数据结构更适合从磁盘中读取数据,或者哪个数据结构能够提高磁盘的IO效率。回头看一下完全平衡二叉搜索树,当我们需要查询“张飞”时,需要以下步骤

  1. 从磁盘中取出“曹操”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”<“曹操”,取左子树(产生了一次磁盘IO)

  2. 从磁盘中取出“周瑜”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”>“周瑜”,取右子树(产生了一次磁盘IO)

  3. 从磁盘中取出“孙权”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”>“孙权”,取右子树(产生了一次磁盘IO)

  4. 从磁盘中取出“黄忠”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”=“张飞”,找到结果(产生了一次磁盘IO)

  同理,回头看一下B树,我们发现只发送三次磁盘IO就可以找到“张飞”了,这就是B树的优点:一个节点可以存储多个元素,相对于完全平衡二叉树所以整棵树的高度就降低了,磁盘IO效率提高了。而B+树是B树的升级版,只是把非叶子节点冗余一下,这么做的好处是 为了提高范围查找的效率

到这里可以总结出来,Mysql选用B+树这种数据结构作为索引,可以提高查询索引时的磁盘IO效率,并且可以提高范围查询的效率,并且B+树里的元素也是有序的。

 

5)问题:一个B+树的节点中到底存储多少个元素合适呢?

  回答:B+树中一个节点为一页或页的倍数最为合适。因为如果一个节点的大小小于1页,那么读取这个节点的时候其实也会读出1页,会造成资源的浪费;如果一个节点的大小大于1页,比如1.2页,那么读取这个节点的时候会读出2页,也会造成资源的浪费;所以为了不造成资源的浪费,最后把一个节点的大小控制在1页、2页、3页、4页等倍数页大小最为合适!

6)MySQL中B+树的一个节点大小为多大?

  回答:一页,这里说的 "页" 是MySQL自定义的单位(其实和操作系统类似),MySQL的Innodb引擎中一页的默认大小是16K(如果操作系统中一页大小是4K,那么MySQL中1页 = 操作系统中的4页),这样存取数据的时候都是一页一页的获取索引文件中节点数据的!

7)为什么B+树中一个节点为1页(16K)就够了?

  回答:先来看一下MySQL中利用B+树来实现索引的数据结构具体实现:

  MySQL中MyISM和Innodb使用B+树

  

  通常我们认为B+树的非叶子节点不存储数据,只有叶子节点才存储数据;而B树的非叶子节点和叶子节点都会存储数据,会导致非叶子节点存储的索引值会更少,树的高度相对会比B+树高,平均的I/O效率会比较低,所以使用B+树作为索引的数据结构,再加上B+树的叶子节点之间使用了指针相连,也方便进行范围内查找,上图的data区域两个存储引擎会有区别!

  MyISM中的B+树

  MyISQM中叶子节点的数据区域存储的是数据记录的地址

  主键索引

  

  辅助索引

  

  MyISAM存储引擎在使用索引查询数据时,会先根据索引查找到数据地址,再根据地址查询到具体的数据。并且主键索引和辅助索引没有太多区别。

  Innodb中的B+树

  Innodb中主键索引的叶子节点的数据区域存储的是数据记录,辅助索引存储的是主键值

     

  辅助索引

  

  Innodb中的主键索引和实际数据时绑定在一起的,也就是说Innodb的一个表一定要有主键索引,如果一个表没有手动建立主键索引,Innodb会查看有没有唯一索引,如果有则选用唯一索引作为主键索引,如果连唯一索引也没有,则会默认建立一个隐藏的主键索引(用户不可见)。另外,Innodb的主键索引要比MyISAM的主键索引查询效率要高(少一次磁盘IO),并且比辅助索引也要高很多。所以,我们在使用Innodb作为存储引擎时,我们最好:

  1. 手动建立主键索引

  2. 尽量利用主键索引查询

  回到我们的问题:为什么一个节点为1页(16K)就够了?

  对着上面Mysql中Innodb中对B+树的实际应用(主要看主键索引),可以发现B+树中的一个节点存储的内容是:

    1. 非叶子节点:主键 + 指针

    2. 叶子节点:数据

  那么,假设我们一行数据大小为1K,那么一页就能存16条数据,也就是一个叶子节点能存16条数据;再看非叶子节点,假设主键ID为bigint类型,那么长度为8B,指针大小在Innodb源码中为6B,一共就是14B,那么一页里就可以存储16K/14=1170个(主键+指针),那么一颗高度为2的B+树能存储的数据为:1170 * 16=18720条,一颗高度为3的B+树能存储的数据为:1170 * 1170 * 16=21902400(千万级条)。所以在InnoDB中B+树高度一般为1-3层,它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次IO,所以通过主键索引查询通常只需要1-3次IO操作即可查找到数据。所以也就回答了我们的问题,1页=16k这么设置是比较合适的,是适用大多数的企业的,当然这个值是可以修改的,所以也能根据业务的时间情况进行调整。

  

 

 

 

  

  

 

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原文地址:http://www.manongjc.com/article/72431.html