文章目录

1. 平衡二叉树、红黑树、Hash结构、B树和B+树的区别是什么？
2. 一个B+树中大概能存放多少条索引记录？
3. 使用B+树存储的索引crud执行效率如何？
4. 什么是自适应哈希索引？
5. 什么是2-3树 2-3-4树？
6. 为什么官方建议使用自增长主键作为索引？
7. 使用int自增主键后最大id是10，删除id 10和9，再添加一条记录，最后添加的id是几？删除后重启mysql然后添加一条记录最后id是几？
8. 索引的优缺点是什么？
9. 使用索引一定能提升效率吗？
10. 如果是大段文本内容，如何创建（优化）索引？
11. 什么是聚簇索引？
12. 一个表中可以有多个（非）聚簇索引吗？
13. CRUD时聚簇索引与非聚簇索引的区别是什么？
14. 非聚簇索引为什么不存数据地址值而存储主键？

1. 平衡二叉树、红黑树、Hash结构、B树和B+树的区别是什么？

普通树的问题

左子树全部为空，从形式上看，更像一个单链表（树的高度太高，不适合做索引），不能发挥BST（二叉搜索树）的优势。
解决方案：平衡二叉树(AVL)

平衡二叉树（AVL）

AVL树全称G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis，这是两个人的人名。
平衡二叉树也叫平衡二叉搜索树（Self-balancing binary search tree）又被称为AVL树，可以保证查询效率较高。

左右平衡，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树
它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，高度差大于1会自旋
每个节点记录一个数据（每个节点记录的数据太少，造成树的高度太高，不适合做索引）

AVL的生成演示：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/AVLtree.html

AVL的问题
众所周知，IO操作的效率很低，在大量数据存储中，查询时我们不能一下子将所有数据加载到内存中，只能逐节点加载（一个节点一次IO）。如果我们利用二叉树作为索引结构，那么磁盘的IO次数和索引树的高度是相关的。平衡二叉树由于树深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁，进而导致效率低下。

为了提高查询效率，就需要减少磁盘IO数。为了减少磁盘IO的次数，就需要尽量降低树的高度 ，需要把原来“瘦高”的树结构变的“矮胖”，树的每层的分叉越多越好。针对同样的数据，如果我们把二叉树改成三叉树：

上面的例子中，我们将二叉树变成了三叉树，降低了树的高度。如果能够在一个节点中存放更多的数据，我们还可以进一步减少节点的数量，从而进一步降低树的高度。这就是多叉树。

红黑树

红黑树是一种自平衡二叉查找树。
它的左右子树高差有可能大于 1，红黑树的长子树只要不超过短子树的两倍即可，所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树（AVL）。

hashmap存储
两次旋转达到平衡
分为红黑节点

当再次插入7的时候，这棵树就会发生旋转

数据多时，树的高度太高，不适合做索引

Hash结构

对索引的key进行一次hash计算就能定位出数据存储的位置
很多时候Hash索引比B+树索引更高效
因为不是按顺序存储的，所以仅能满足 “=”，“IN”的条件查询，不支持范围查询，不适合做索引

B树

叶子节点具有相同的深度，叶子节点的指针为空
所有节点中存放的索引不重复
B树没有双向指针，不容易进行范围查找
由于每个节点都存放了数据，会占用一定内存，所以每层存放的数据变少，造成树的高度增加，查找时影响效率

B+树

B+树中非叶子节点的关键字也会同时存在子节点中，并且是在子节点中所有关键字的最大值（或最小）。
B+树中非叶子节点仅用于索引，不保存数据记录，跟记录有关的信息都放在叶子节点中。而B树中，非叶子节点既保存索引，也保存数据记录。
B+树中所有关键字都在叶子节点出现，叶子节点构成一个有序链表，而且叶子节点本身按照关键字的大小从小到大顺序连接，提高区间访问性能。

所有数据放叶子节点，每个节点的第一个节点作为冗余索引构建B+树，每层的节点中的数据都是从左到右排好序的
上图中空白格存放的是磁盘文件地址，分配的内存空间是6个字节
每个叶子结点还会存放相邻叶子节点的磁盘文件地址，这样就可以通过双向链表的指针查找相邻结点的数据
首先将根节点加载到内存中，再通过折半查找确定索引的范围，根据范围地址去磁盘加载文件到内存再进行比较，也就是非叶子节点加载到内存，找到叶子节点的位置后，再通过I/O读取

2. 一个B+树中大概能存放多少条索引记录？

数据持久化存储到磁盘里，磁盘的最小单元是扇区，一个扇区的大小是 512个字节
文件系统的最小单元是块，一个块的大小是 4K
InnoDB存储引擎，有自己的最小单元，称之为页，一个页的大小是16K

真实环境中一个页存放的记录数量是非常大的（默认16KB）

假设一个页节点存放的指针+键值+其他信息大约10个字节，数据占 1 KB 的空间：
如果B+树只有1层，也就是只有1个用于存放用户记录的节点，最多能存放 16 条记录。
如果B+树有2层，则第一层可以存放大约16KB/10=1600个指针，最多能存放 1600×16=25600 条记录。
如果B+树有3层，最多能存放 1600×1600×16=40960000 条记录。所以存储千万级别的数据，只需要三层就够了
B+树的非叶子节点不存储用户记录，只存储目录记录，相对B树每个节点可以存储更多的记录，树的高度会更矮胖，IO次数也会更少。

3. 使用B+树存储的索引crud执行效率如何？

新增 O(lognN)，N = 高度

4. 什么是自适应哈希索引？

自适应哈希索引是Innodb引擎的一个特殊功能，当它注意到某些索引值被使用的非常频繁时，会在内存中基于B-Tree索引之上再创建一个哈希索引，这就让B-Tree索引也具有哈希索引的一些优点，比如快速哈希查找。这是一个完全自动的内部行为，用户无法控制或配置。

通过命令 SHOW ENGINE INNODB STATUS \G ;可以看到当前自适应哈希索引的使用状况。
查看INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX

5. 什么是2-3树 2-3-4树？

多叉树（multiway tree）允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点。2-3树，2-3-4树就是多叉树，多叉树通过重新组织节点，减少节点数量，增加分叉，减少树的高度，能对二叉树进行优化。

在这里插入图片描述

2-3树具有如下特点：

2-3树的所有叶子节点都在同一层。
有两个子节点的节点叫二节点，二节点要么没有子节点，要么有两个子节点。
有三个子节点的节点叫三节点，三节点要么没有子节点，要么有三个子节点。
2-3树是由二节点和三节点构成的树。
对于三节点的子树的值大小仍然遵守 BST 二叉排序树的规则。

6. 为什么官方建议使用自增长主键作为索引？

自增主键能够维持底层数据顺序写入
读取可以由B+树的二分查找定位
支持范围查找，范围数据自带顺序

字符串无法完成以上操作

7. 使用int自增主键后最大id是10，删除id 10和9，再添加一条记录，最后添加的id是几？删除后重启mysql然后添加一条记录最后id是几？

删除之后

如果重启，会从最大的id开始递增
如果没重启，会延续删除之前最大的id开始递增

8. 索引的优缺点是什么？

优点
聚簇（主键）索引：

顺序读写
范围快速查找
范围查找自带顺序

非聚簇索引：

条件查询避免全表扫描
范围，排序，分组查询返回行id，排序分组后，再回表查询完整数据，有可能利用顺序读写
覆盖索引不需要回表操作

索引的代价
索引是个好东西，可不能乱建，它在空间和时间上都会有消耗：
空间上的代价
每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用 16KB 的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成，那就是很大的一片存储空间。
时间上的代价
每次对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去修改各个B+树索引。而增、删、改操作可能会对节点和记录的排序造成破坏，所以存储引擎需要额外的时间进行一些记录移位、页面分裂、页面回收等操作来维护好节点和记录的排序。如果我们建了许多索引，每个索引对应的B+树都要进行相关的维护操作，会给性能拖后腿。
B 树和 B+ 树都可以作为索引的数据结构，在 MySQL 中采用的是 B+ 树。
但B树和B+树各有自己的应用场景，不能说B+树完全比B树好，反之亦然。