系列文章目录

1. 2024年java面试（一）–spring篇
2. 2024年java面试（二）–spring篇
3. 2024年java面试（三）–spring篇
4. 2024年java面试（四）–spring篇
5. 2024年java面试–集合篇
6. 2024年java面试–redis(1)
7. 2024年java面试–redis(2)

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索引

索引的含义

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询，更新数据库中表的数据。索引的实现通常使用B树和变种的B+树（MySQL常用的索引就是B+树）。除了数据之外，数据库系统还维护为满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种数据结构就是索引。简言之，索引就类似于书本，字典的目录。

• 主键索引：一张表只能有一个主键索引，主键索引列不能有空值和重复值
• 唯一索引：唯一索引不能有相同值，但允许为空
• 普通索引：允许出现重复值
• 组合索引：对多个字段建立一个联合索引，减少索引开销，遵循最左匹配原则
• 全文索引：myisam引擎支持，通过建立倒排索引提升检索效率，广泛用于搜索引擎

创建索引

CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT]  INDEX  索引名 ON  表名(字段名) [USING 索引方法]；
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说明：
UNIQUE:可选。表示索引为唯一性索引。
FULLTEXT:可选。表示索引为全文索引。
INDEX和KEY:用于指定字段为索引，两者选择其中之一就可以了，作用是一样的。
索引名:可选。给创建的索引取一个新名称。
字段名1:指定索引对应的字段的名称，该字段必须是前面定义好的字段。
注：索引方法默认使用B+TREE。

索引的作用与缺点

作用

通过创建索引，可以再查询的过程中，提高系统的性能

通过创建唯一性索引，可以保持数据库表中每一行数据的唯一性

在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以减少查询中分组和排序的时间

缺点

创建索引和维护索引要耗费时间，而且时间随着数据量的增加而增大

索引需要占用物理空间，如果要建立聚簇索引，所需要的空间会更大

在对表中的数据进行增删改时需要耗费较多的时间，因为索引也要动态地维护

索引的使用场景

应创建索引的场景

1.经常需要搜索的列上

2.作为主键的列上

3.经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度

4.经常需要根据范围进行搜索的列上

5.经常需要查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）的列上

6.如果是字符串类型，字符串长度比较长，可以针对字段的特点，建立前缀索引

索引的底层原理

抛开其他的数据库索引实现，主讲MySQL的索引底层实现，其底层是通过B+树来实现的数据结构存储。 数据结构存储，决定了数据查找和操作时的效率，包括时间复杂度和空间复杂度，而在取舍的时候，也无非就是时间换空间，空间换时间的权衡罢了，所以，这就很好的解释了，为什么MySQL在索引的底层设计上，选用了B+树，而没有选用B-树，或是红黑树，AVL树等等其他数据结构。总之，就是使用B+树作为索引的结构存储，能在I/O性能上得到一个较大的优势。

B-Tree

B-树是一种多路自平衡的搜索树，它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。B-Tree相对于AVLTree缩减了节点个数，使每次磁盘I/O取到内存的数据都发挥了作用，从而提高了查询效率。 注：B-Tree就是我们常说的B树 那么m阶B-Tree是满足下列条件的数据结构： 所有键值分布在整棵树中 搜索有可能在非叶子节点结束，在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找 每个节点最多拥有m个子树 根节点至少有2个子树 分支节点至少拥有m/2颗子树（除根节点和叶子节点外都是分支节点） 所有叶子节点都在同一层，每个节点最多可以有m-1个key，并且以升序排列 但同时B-Tree也存在问题： 每个节点中有key，也有data，而每一个页的存储空间是有限的，如果data数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的key的数量很小。 当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大，增大查询时的磁盘I/O次数，进而影响查询效率

B+Tree

B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。它带来的变化点： B+树每个节点可以包含更多的节点，这样做有两个原因，一个是降低树的高度。另外一个是将数据范围变为多个区间，区间越多，数据检索越快 非叶子节点存储key，叶子节点存储key和数据 叶子节点两两指针相互链接（符合磁盘的预读特性），顺序查询性能更高

B+树的磁盘读写代价低，更少的查询次数，查询效率更加稳定，有利于对数据库的扫描

B+树是B树的升级版，B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引。索引节点可以全部加入内存，增加查询效率，叶子节点可以做双向链表，从而提高范围查找的效率，增加索引的范围

在大规模数据存储的时候，红黑树往往出现由于树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁，进而导致效率低下的情况。所以，只要我们通过某种较好的树结构减少树的结构尽量减少树的高度，B树与B+树可以有多个子女，从几十到上千，可以降低树的高度。

注：MySQL的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存，因此力求达到树的深度不超过3，也就是说I/O不需要超过3次。 通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构，因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找的分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。

B-树和B+树的区别

B+树内节点不存储数据，所有数据存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为log n

B-树查询时间复杂度不固定，与Key在树中的位置有关，最好为O(1)

B+树叶节点两两相连可大大增加区间访问性，可使用在范围查询等

B+树更适合外部存储（存储磁盘数据）。由于内节点无data域，每个节点能索引的范围更大更精确。

四种树

二叉树：索引字段有序，极端情况会变成链表形式

AVL数：树的高度不可控

B数：控制了树的高度，但是索引值和data都分布在每个具体的节点当中，若要进行范围查询，要进行多次回溯，IO开销大

B+树：非叶子节点只存储索引值，叶子节点再存储索引+具体数据，从小到大用链表连接在一起，范围查询可直接遍历不需要回溯7

B+树的优势

（1）IO代价更低。B+树由于非叶子节点中不存放data，因此可以存放更多的索引值（单个大节点的容量固定，每个小单位size变小了），从而使得树的高度更低，磁盘IO次数更少。

（2）查询效率稳定。B+树由于所有data都放在叶子节点中，因此每次查询都要走完整的根节点到叶子节点的路径，所有查询的路径长度相同，查询效率更加稳定。

（3）更利于范围查询。B+树叶子节点之间有指针，注意是双向的指针，更利于范围查询。

Innodb和Myisam引擎

Myisam： 支持表锁，适合读密集的场景，不支持外键，不支持事务，索引与数据在不同的文件

Innodb： 支持行、表锁，默认为行锁，适合并发场景，支持外键，支持事务，索引与数据同一文件

• InnoDB使用的都是聚簇索引
• Myisam使用的都是非聚簇索引
  

存储引擎的选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

1. InnoDB:是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。
2. MyISAM:如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。（日志相关数据、电商中足迹、评论相关数据）
3. MEMORY:将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。（通常用来做缓存）

InnoDB和MyISAM区别

1. InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；

2. InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；

3. InnoDB是聚集索引，使用B+Tree作为索引结构，数据文件是和（主键）索引绑在一起的（表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构），必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。MyISAM是非聚集索引，也是使用B+Tree作为索引结构，索引和数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
   也就是说：InnoDB的B+树主键索引的叶子节点就是数据文件，辅助索引的叶子节点是主键的值；而MyISAM的B+树主键索引和辅助索引的叶子节点都是数据文件的地址指针。

4. InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快（注意不能加有任何WHERE条件）；

5. Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，在涉及全文索引领域的查询效率上MyISAM速度更快高；PS：5.7以后的InnoDB支持全文索引了

6. MyISAM表格可以被压缩后进行查询操作

7. InnoDB支持表、行(默认)级锁，而MyISAM支持表级锁
   InnoDB的行锁是实现在索引上的，而不是锁在物理行记录上。潜台词是，如果访问没有命中索引，也无法使用行锁，将要退化为表锁。

8. InnoDB表必须有唯一索引（如主键）（用户没有指定的话会自己找/生产一个隐藏列Row_id来充当默认主键），而Myisam可以没有

9. Innodb存储文件有frm、ibd，而Myisam是frm、MYD、MYI

InnoDB事务

一致性、持久性：（redo log）

重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，是用来实现事务的持久性。

该日志文件由两部分组成:重做日志缓冲（redo log buffer)以及重做日志文件（(redo log file) ,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中,用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时,进行数据恢复使用。

原子性： （undo log）

回滚日志，用于记录数据被修改前的信息，作用包含两个:提供回滚和MVCC(多版本并发控制)。

undo log和redo log记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。

Undo log销毁: undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC。

Undo log存储: undo log采用段的方式进行管理和记录，存放在前面介绍的 rollback segment回滚段中，内部包含1024个undo log segment。