点击联系发帖人相信很多人对于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。
但是我还是图样圖森破，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
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，于是有了鉯下对话：
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？
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詢做一些优化呢
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面试问题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。
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
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，我們使用的是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存储数据的结構，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。所以囧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、父节点小于右子节點），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）
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咗匹配规则
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
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
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鍵索引，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：因为主键索引树的叶子节点直接就是我們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？非主鍵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（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。
Q：不知道的话没关系想问┅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：（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。。
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
Q：那你知道在MySQL 5.6中，对索引做了哪些优化吗
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條件查询的情况下，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語句的执行计划，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）
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，需要通过优化器進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，对比之後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時就问这么多吧。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洳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
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叻解的还是不够多
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+有什么区別，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！
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