原创|我以为我对Mysql索引很了解,直到我遇到了阿里的面试官

相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
因为索引是MySQL中比较重点的知识,相信很多人都有一定的了解,尤其是在面试中出现的频率特别高。楼主自认为自己对MySQL的索引相关知识有很多了解,而且因为最近在找工作面试,所以单独复习了很多关于索引的知识。
但是,我还是图样图森破,直到我被阿里的面试官虐过之后我才知道,自己在索引方面的知识,只是个小学生水平。
以下,是我总结的一次阿里面试中关于索引有关的问题以及知识点。
1
索引概念、索引模型
我们是怎么聊到索引的呢,是因为我提到我们的业务量比较大,每天大概有几百万的新数据生成,于是有了以下对话:
Q:你们每天这么大的数据量,都是保存在关系型数据库中吗?
A:是的,我们线上使用的是MySQL数据库 
Q:每天几百万数据,一个月就是几千万了,那你们有没有对于查询做一些优化呢?
A:我们在数据库中创建了一些索引(我现在非常后悔我当时说了这句话)

这里可以看到,阿里的面试官并不会像有一些公司一样拿着题库一道一道的问,而是会根据面试者做过的事情以及面试过程中的一些内容进行展开。

Q:那你能说说什么是索引吗?
A:(这道题肯定难不住我啊)索引其实是一种数据结构,能够帮助我们快速的检索数据库中的数据
Q:那么索引具体采用的哪种数据结构呢? 
A:(这道题我也背过)常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树

这里我耍了一个小心机,特意说了一下索引和存储引擎有关。希望面试官可以问我一些关于存储引擎的问题。然而面试官并没有被我带跑…

Q:既然你提到InnoDB使用的B+ 树的索引模型,那么你知道为什么采用B+ 树吗?这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗?
A:(突然觉得这道题有点难,但是我还是凭借着自己的知识储备简单的回答上一些)因为Hash索引底层是哈希表,哈希表是一种以key-value存储数据的结构,所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的,所以,对于区间查询是无法直接通过索引查询的,就需要全表扫描。所以,哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ 树是一种多路平衡查询树,所以他的节点是天然有序的(左子节点小于父节点、父节点小于右子节点),所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描
Q:除了上面这个范围查询的,你还能说出其他的一些区别吗? 
A:(这个题我回答的不好,事后百度了一下)

B+ Tree索引和Hash索引区别?
哈希索引适合等值查询,但是无法进行范围查询 
哈希索引没办法利用索引完成排序 
哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则 
如果有大量重复键值的情况下,哈希索引的效率会很低,因为存在哈希碰撞问题

2
聚簇索引、覆盖索引

Q:刚刚我们聊到B+ Tree ,那你知道B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗?
A:InnoDB的B+ Tree可能存储的是整行数据,也有可能是主键的值
Q:那这两者有什么区别吗? 
A:(当他问我叶子节点的时候,其实我就猜到他可能要问我聚簇索引和非聚簇索引了)在 InnoDB 里,索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引,也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引,也被称之为非聚簇索引
Q:那么,聚簇索引和非聚簇索引,在查询数据的时候有区别吗?
A:聚簇索引查询会更快?
Q:为什么呢? 
A:因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值,查到主键的值以后,还需要再通过主键的值再进行一次查询
Q:刚刚你提到主键索引查询只会查一次,而非主键索引需要回表查询多次。(后来我才知道,原来这个过程叫做回表)是所有情况都是这样的吗?非主键索引一定会查询多次吗?
A:(额、这个问题我回答的不好,后来我自己查资料才知道,通过覆盖索引也可以只查询一次)

覆盖索引
覆盖索引(covering index)指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。
当一条查询语句符合覆盖索引条件时,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后再返回表操作,减少I/O提高效率。
如,表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。
当我们通过SQL语句:select key2 from covering_index_sample where key1 = ‘keytest’;的时候,就可以通过覆盖索引查询,无需回表。

3
联合索引、最左前缀匹配

Q:不知道的话没关系,想问一下,你们在创建索引的时候都会考虑哪些因素呢?
A:我们一般对于查询概率比较高,经常作为where条件的字段设置索引
Q: 那你们有用过联合索引吗? 
A:用过呀,我们有对一些表中创建过联合索引
Q:那你们在创建联合索引的时候,需要做联合索引多个字段之间顺序你们是如何选择的呢? 
A:我们把识别度最高的字段放到最前面
Q:为什么这么做呢?
A:(这个问题有点把我问蒙了,稍微有些慌乱)这样的话可能命中率会高一点吧。。。
Q: 那你知道最左前缀匹配吗?
A:(我突然想起来原来面试官是想问这个,怪自己刚刚为什么就没想到这个呢。)哦哦哦。您刚刚问的是这个意思啊,在创建多列索引时,我们根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边,因为MySQL索引查询会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。所以当我们创建一个联合索引的时候,如(key1,key2,key3),相当于创建了(key1)、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三个索引,这就是最左匹配原则

虽然我一开始有点懵,没有联想到最左前缀匹配,但是面试官还是引导了我。很友善。

4
索引下推、查询优化

Q:你们线上用的MySQL是哪个版本啊呢? 
A:我们MySQL是5.7 
Q:那你知道在MySQL 5.6中,对索引做了哪些优化吗? 
A:不好意思,这个我没有去了解过。(事后我查了一下,有一个比较重要的 :Index Condition Pushdown Optimization)

Index Condition Pushdown(索引下推)
MySQL 5.6引入了索引下推优化,默认开启,使用SET optimizer_switch = ‘index_condition_pushdown=off’;可以将其关闭。官方文档中给的例子和解释如下:
people表中(zipcode,lastname,firstname)构成一个索引
SELECT * FROM people WHERE zipcode=’95054′ AND lastname LIKE ‘%etrunia%’ AND address LIKE ‘%Main Street%’;
如果没有使用索引下推技术,则MySQL会通过zipcode=’95054’从存储引擎中查询对应的数据,返回到MySQL服务端,然后MySQL服务端基于lastname LIKE ‘%etrunia%’和address LIKE ‘%Main Street%’来判断数据是否符合条件。
如果使用了索引下推技术,则MYSQL首先会返回符合zipcode=’95054’的索引,然后根据lastname LIKE ‘%etrunia%’和address LIKE ‘%Main Street%’来判断索引是否符合条件。如果符合条件,则根据该索引来定位对应的数据,如果不符合,则直接reject掉。有了索引下推优化,可以在有like条件查询的情况下,减少回表次数。
Q:你们创建的那么多索引,到底有没有生效,或者说你们的SQL语句有没有使用索引查询你们有统计过吗?
A:这个还没有统计过,除非遇到慢SQL的时候我们才会去排查 
Q:那排查的时候,有什么手段可以知道有没有走索引查询呢?
A:可以通过explain查看sql语句的执行计划,通过执行计划来分析索引使用情况
Q:那什么情况下会发生明明创建了索引,但是执行的时候并没有通过索引呢? 
A:(大概记得和优化器有关,但是这个问题并没有回答好)

查询优化器
一条SQL语句的查询,可以有不同的执行方案,至于最终选择哪种方案,需要通过优化器进行选择,选择执行成本最低的方案。
在一条单表查询语句真正执行之前,MySQL的查询优化器会找出执行该语句所有可能使用的方案,对比之后找出成本最低的方案。
这个成本最低的方案就是所谓的执行计划。优化过程大致如下:
1、根据搜索条件,找出所有可能使用的索引 
2、计算全表扫描的代价 
3、计算使用不同索引执行查询的代价 
4、对比各种执行方案的代价,找出成本最低的那一个
Q:哦,索引有关的知识我们暂时就问这么多吧。你们线上数据的事务隔离级别是什么呀? 
A:(后面关于事务隔离级别的问题了,就不展开了)

感觉是因为我回答的不够好,如果这几个索引问题我都会的话,他还会追问更多,恐怕会被虐的更惨

5
总结&感悟
以上,就是一次面试中关于索引部分知识的问题以及我整理的答案。感觉这次面试过程中关于索引的知识,自己大概能够回答的内容占70%左右,但是自信完全答对的内容只占50%左右,看来自己索引有关的知识了解的还是不够多。
通过这次面试,发现像阿里这种大厂对于底层知识还是比较看重的,我以前以为关于索引最多也就问一下Hash和B+有什么区别,没想到最后都能问到查询优化器上面。
最后,不管本次面试能不能通过,都非常感谢有这样一次机会,可以让自己看到自己的不足。通过这次面试,我也收获了很多东西。加油!
参考资料:
极客时间 -《MySQL实战45讲》 
掘金小册 -《MySQL 是怎样运行的:从根儿上理解 MySQL》 
博文视点 -《高性能MySQL》
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