干货 MySQL常见的面试题 + 索引原理分析
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
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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）
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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）
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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）
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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：
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手动建立主键索引
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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。
