内容并不详细，但均为高频考察点，每个不熟悉的地方都应该自行寻找拓展资料。

考点：

• 索引的原理、类型、结构
• 创建索引的注意事项，使用原则
• 如何排查和消除慢查询

1 索引的原理、类型、结构

什么是索引：

• 索引是数据表中一个或多个列进行排序的数据结构
• 索引可以大幅提升检索速度
• 创建、更新索引本身也会消耗空间和时间

查找发展史：

• 顺序查找
• 折半查找（插入慢）
• Hash（占空间，不适用于大数据，底层是冗余数组）
• BST（不适用于大数据，复杂度易退化）
• AVL树（是二叉树，结点多时，仍非常高）
• 多路查找树
• 多路平衡查找树——B树与B+树

B树：

• m阶多路平衡查找树
• 叶节点有相同深度
• 节点数据的关键字递增
• 无法有效实现范围查找

B+树（B树的变形）：

• MySQL实际使用的作为索引的数据结构
• 只在叶子结点带有指向记录的指针，目的是将存储空间让给叶子结点，增加树的度
• 叶子结点通过指针（双向）相连，实现范围查找

多路平衡查找树的阶并不是越大越好：

• 阶越大，树的高度越低，这是好事
• 但硬盘分块、内存分页，阶应该是根据硬盘块的大小确定的，这与OS管理硬件的方式有关
• 为了让OS更好的加载、缓存数据，一般将4KB作为结点大小

MySQL索引类型：

• 普通索引（CREATE INDEX）
• 唯一索引（CREATE UNIQUE INDEX）
• 多列索引
• 主键索引（PRIMARY KEY），一个表只能有一个
• 全文索引（FULLTEXT INDEX），InnoDB不支持，是搜索引擎的搜索原理，通过倒排索引实现

创建索引的注意事项，使用原则

何时创建索引：

• 经常作查询条件的字段（WHERE）
• 经常用作表连接的字段
• 经常出现在order by，group by之后的字段

注意事项：

• 索引字段应非空，即NOT NULL，MySQL难以对空值作查询优化，因为空值在B+树中无法比较，所以很多都有默认值
• 索引字段应区分度高、离散度大，不应该有大量相同值，例如一个枚举值，就没必要
• 索引字段长度不应太长，否则比较较为耗时，例如主键索引为INT，快，而字符串比较就很慢

如何排查和消除慢查询

索引失效（慢查询）的情况：

扫描二维码关注公众号，回复： 8765366 查看本文章

• 模糊匹配，以%开头的LIKE语句，这是因为B+树无法对此进行直接比较
• 类型隐转，这是因为B+树无法对两个类型不同的量进行直接比较
• 不满足最左前缀原则

总的来说，都是B+树的key无法进行有效的比较

如何排查慢索引：

• 通常是由于缺少索引、索引不合理或业务代码导致
• 可通过slow_query_log_file开启并查询慢查询日志
• 可以通过explain排查索引问题
• 防止数据类型不匹配导致的全表扫描
• 防止一次获取太多访问