一、面试官考点之索引是什么?

image.png

  • 索引是一种能提高数据库查询效率的数据结构。它可以比作一本字典的目录,可以帮你快速找到对应的记录。
  • 索引一般存储在磁盘的文件中,它是占用物理空间的。
  • 正所谓水能载舟,也能覆舟。适当的索引能提高查询效率,过多的索引会影响数据库表的插入和更新功能。

二、索引有哪些类型类型

image

数据结构维度

  • B+树索引:所有数据存储在叶子节点,复杂度为O(logn),适合范围查询。
  • 哈希索引: 适合等值查询,检索效率高,一次到位。
  • 全文索引:MyISAM和InnoDB中都支持使用全文索引,一般在文本类型char,text,varchar类型上创建。
  • R-Tree索引: 用来对GIS数据类型创建SPATIAL索引

物理存储维度

  • 聚集索引:聚集索引就是以主键创建的索引,在叶子节点存储的是表中的数据。
  • 非聚集索引:非聚集索引就是以非主键创建的索引,在叶子节点存储的是主键和索引列。

逻辑维度

  • 主键索引:一种特殊的唯一索引,不允许有空值。
  • 普通索引:MySQL中基本索引类型,允许空值和重复值。
  • 联合索引:多个字段创建的索引,使用时遵循最左前缀原则。
  • 唯一索引:索引列中的值必须是唯一的,但是允许为空值。
  • 空间索引:MySQL5.7之后支持空间索引,在空间索引这方面遵循OpenGIS几何数据模型规则。

三、面试官考点之为什么选择B+树作为索引结构

可以从这几个维度去看这个问题,查询是否够快,效率是否稳定,存储数据多少,以及查找磁盘次数等等。为什么不是哈希结构?为什么不是二叉树,为什么不是平衡二叉树,为什么不是B树,而偏偏是B+树呢?

我们写业务SQL查询时,大多数情况下,都是范围查询的,如下SQL

select * from employee where age between 18 and 28;

为什么不使用哈希结构?

我们知道哈希结构,类似k-v结构,也就是,key和value是一对一关系。它用于等值查询还可以,但是范围查询它是无能为力的哦。

为什么不使用二叉树呢?

先回忆下二叉树相关知识啦~ 所谓二叉树,特点如下:

  • 每个结点最多两个子树,分别称为左子树和右子树。
  • 左子节点的值小于当前节点的值,当前节点值小于右子节点值
  • 顶端的节点称为根节点,没有子节点的节点值称为叶子节点。

我们脑海中,很容易就浮现出这种二叉树结构图:

image

但是呢,有些特殊二叉树,它可能这样的哦:

image.png

如果二叉树特殊化为一个链表,相当于全表扫描。那么还要索引干嘛呀?因此,一般二叉树不适合作为索引结构。

为什么不使用平衡二叉树呢?

平衡二叉树特点:它也是一颗二叉查找树,任何节点的两个子树高度最大差为1。所以就不会出现特殊化一个链表的情况啦。

image

但是呢:

  • 平衡二叉树插入或者更新是,需要左旋右旋维持平衡,维护代价大
  • 如果数量多的话,树的高度会很高。因为数据是存在磁盘的,以它作为索引结构,每次从磁盘读取一个节点,操作IO的次数就多啦。

为什么不使用B树呢?

数据量大的话,平衡二叉树的高度会很高,会增加IO嘛。那为什么不选择同样数据量,高度更矮的B树呢?

image.png

B树相对于平衡二叉树,就可以存储更多的数据,高度更低。但是最后为甚选择B+树呢?因为B+树是B树的升级版:

  • B+树非叶子节点上是不存储数据的,仅存储键值,而B树节点中不仅存储键值,也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB,如果不存储数据,那么就会存储更多的键值,相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大,树就会更矮更胖,如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少,数据查询的效率也会更快。
  • B+树索引的所有数据均存储在叶子节点,而且数据是按照顺序排列的,链表连着的。那么B+树使得范围查找,排序查找,分组查找以及去重查找变得异常简单。

结尾

查漏补缺:Java岗 千+道面试题Java基础+全家桶+容器+反射+异常等

这不止是一份面试清单,更是一种”被期望的责任“,因为有无数个待面试者,希望从这篇文章中,找出通往期望公司的”钥匙“,所以上面每道选题都是结合我自身的经验于千万个面试题中经过艰辛的两周,一个题一个题筛选出来再次对好答案和格式做出来的,面试的答案也是再三斟酌,深怕误人子弟是小,影响他人仕途才是大过,也希望您能把这篇文章分享给更多的朋友,让他帮助更多的人,帮助他人,快乐自己,最后,感谢您的阅读。

CodeChina开源项目:【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频】

由于细节内容实在太多啦,在这里我花了两周的时间把这些答案整理成一份文档了,在这里只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!