MySQL面试必看
1.MySQL中的索引用的是什么数据结构
Innodb使用B+树数据结构
1.Hash表:等值查询效率比较高、但是不支持范围查询。
2.二叉树:时间复杂度log2n 缺点:有可能产生不平衡 类似于链表的结构 时间复杂度为o(n)。
3.平衡二叉树avl/红黑树:使用旋转和变色方式保证平衡 它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。
缺点:如果存放几百条数据的情况下,树高度越高,查询效率会越慢
4.B-Tree树:B树中每个节点都存放着索引和数据,数据遍布整个树结构,搜索可能在非叶子节点结束,最好的情况是O(1)。一般一棵 B 树的高度在 3 层左右,3 层就可满足 百万级别的数据量,也就是B树 叶子与非叶子节点 都会存放data数据
5.B+树
1.非叶子节点不存储data,只存放索引(冗余)
2.叶子节点包含所有索引字段
3.叶子节点用指针连接,提高区间访问的性能
B树与B+树有什么区别:
B+树是B树的一种变种,它与 B树 的 区别 是:
1.B树叶子节点保存了完整的索引和数据,而B+树非叶子节点只保存索引值,因此它的查询时间固定为 log(n).
2.B+树在叶子节点中有指向下一个叶子节点的指针,叶子节点类似于一个单链表
正因为叶子节点保存了完整的数据以及有指针作为连接,B+树可以增加了区间访问性,提高了范围查询,而B树的范围查询相对较差
3.B+树更适合外部存储。因为它的非叶子节点不存储数据,只保存索引。
4.B+树内节点不存储数据,所有 data 存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为 log n。而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)。
2.MySQL中myisam和innodb引擎的区别
1.Innodb 引擎存在事务 Myisam 引擎不存在事务
2.mysql 默认使用存储引擎Innodb
3.mysql聚集索引和非聚集索引的区别
1、聚集索引在叶子节点存储的是表中的数据(数据和索引都是在叶子节点中),而非聚集索引在叶子节点存储的是主键和索引列; 例如 我们额外创建一个普通索引需要回表查询。
2、聚集索引中表记录的排列顺序和索引的排列顺序一致,而非聚集索引的排列顺序不一致;
3、聚集索引每张表只能有一个,而非聚集索引(回表)可以有多个。
4.为什么INNODB引擎表必须有主键,并且推荐使用整型的自增方式?
不建议使用uuid作为数据库主键,因为叶子节点会根据索引key顺序排列 否则会发生乱序从而不支持范围查询。如果使用不采用自增id不断地调整数据的物理地址、分页 效率非常低,如果是自增的,它只需要一 页一页地写,索引结构相对紧凑,磁盘碎片少,效率也高。
5.MySQL 索引为什么使用B+树而不是B树
B树数据结构特征
1. 叶子和非叶子节点键值都对应存放data数据
2. B树不支持范围查询
3. B树 数据结构导致 每次磁盘io读取 键值就比较少。
B+树数据结构
1. 叶子节点存放data数据 非叶子节点是不存放data数据
2. 非叶子节点就存放很多键值key (每次磁盘io读取 读取更多键值)
3. 叶子节点使用链表结构相连接支持范围查询Mysql 存储引擎 B+树数据结构
6.什么是回表查询?
1.因为非主键索引 叶子节点上的data值存放的是主键id,并非整行完整数据。
2. 如果查询返回列的数据是完整数据,就需要回表在根据叶子节点中的data值查询主键索引返回整行数据。这也是为什么在mysql中必须要有主键,就算没有主键也会单独创建主键id,也会有rowid
7.MySQL索引优化
1. 首先定位慢查询;
2. 通过EXPLAIN 慢查询语句
慢查询语句响应慢: 没有使用索引或索引使用失效;
1. 先定位慢查询
2. 执行计划EXPLAIN 分析sql语句---索引失效原因
注意:一般在一些云数据库比如阿里云、百度云都是自带管理系统的形式定位慢查询sql语句。
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;-- ----------------------------
-- Table structure for employees
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `employees`;
CREATE TABLE `employees` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';-- ----------------------------
-- Records of employees
-- ----------------------------
INSERT INTO `employees` VALUES ('4', 'meite', '22', 'ceo', '2020-10-13 19:33:27');
INSERT INTO `employees` VALUES ('5', 'xiaowei', '23', 'kefu', '2020-10-13 19:33:27');
INSERT INTO `employees` VALUES ('6', 'xiaomin', '23', 'kefu', '2020-10-13 19:33:27');
1.全值匹配
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'meite'; 74
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'meite' AND age = 22; 78
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'meite' AND age = 22 AND position ='ceo'; 140
2.遵循最佳左前缀法则
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position ='ceo';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'ceo';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'meite';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'meite' AND position ='ceo';
联合索引查询需要遵循 最左前缀法则
3.不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换),会导致索引失效而转向全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'meite';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'meite';
LEFT()函数是一个字符串函数,它返回具有指定长度的字符串的左边部分
4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列(范围之后全失效,不包括本身)
#若中间索引列用到了范围(>、<、like等),则后面的所以全失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'meite' AND age = 22 AND position ='ceo';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'meite' AND age > 22 AND position ='ceo';
5.尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列包含查询列)),减少select *语句
EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'meite' AND age = 23 AND position ='ceo';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'meite' AND age = 23 AND position ='ceo';
6.mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用索引会导致全表扫
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'meite'
7.is null,is not null 也无法使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null
8.like以通配符开头('$abc...')mysql索引失效会变成全表扫描操作
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%mei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'mei%';
问题:解决like'%字符串%'索引不被使用的方法?
可以使用覆盖索引,查询字段必须是建立覆盖索引字段
EXPLAIN SELECT name FROM employees WHERE name like '%mei';会全表扫描索引树
9.字符串不加单引号索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 644064779;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '644064779';
10.少用or,用它连接时很多情况下索引会失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'meite' or name = 'wangmazi';
8.优化SQL语句 EXPLAIN Type需要达到什么级别
SQL 性能优化的目标:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts
最好。
说明:
1) consts 单表中最多只有一个匹配行(主键或者唯一索引),在优化阶段即可读取到数据。
2) ref 指的是使用普通的索引(normal index)。
3) range 对索引进行范围检索。
反例:explain 表的结果,type=index,索引物理文件全扫描,速度非常慢,这个 index 级别比较 range还低
9.mysql索引如何避免回表查询
1.这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类索引:
1.1聚集索引(clustered index)主键索引叶子节点data值 包含了整行数据
1.2普通索引(secondary index) 叶子节点data值 只包含主键索引的id
2.InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此InnoDB必须要有,且只有一个聚集索引:如果没有创建主键,则InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引;InnoDB普通索引的叶子节点存储主键值。
3.如果根据普通索引查询 普通索引叶子节点的data只存放了主键的id,如果查询返回列需要返回不在联合索引的字段,则会回表根据主键id 查询到内容。
select _rowid from mayikt2;
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