【大厂面试官】一条SQL，我怎么知道它有没使用到索引？

• 面试官：知道索引有什么类型吗？
• 面试官：B树索引说一下？
• 面试官：你刚刚说值都存储在叶子节点，那有什么好处？
• 面试官：知道为什么主流数据库引擎不采用哈希索引吗？
• 面试官：聚簇索引和二级索引有什么关联？
• 面试官：那我一条SQL，我怎么知道它有没使用到索引？
• 面试官：有没索引失效的情况呢？

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文章目录

1. 索引类型
   1. B-Tree索引
   2. B-Tree值的存储
   3. 哈希索引
2. 聚簇索引
3. 索引效率
   1. 索引失效情况

1. 索引类型

面试官：知道索引有什么类型吗？

知道的，我了解的主要有B树索引、哈希索引。

面试官思考中…

1.1 B-Tree索引

面试官：B树索引说一下？

好的面试官。

1. 在结构方面，B-Tree不同于二叉搜索树，它是多子树的
2. 在值的存储方面，所有的值都存储在叶子节点，且叶子节点可以存储多个值
3. 另外叶子节点之间用指针链接形成双向链表。如果是二级索引建立的B-Tree，每个叶子节点的值有保存对应行数据的主键

面试官思考中…

1.2 B-Tree值的存储

面试官：你刚刚说值都存储在叶子节点，那有什么好处？

嗯有两方面。

值都存储在叶子节点，使得非叶子节点层数更少，整棵B-Tree的高度变得矮胖，可以提高搜索的效率。

另外业务上一般都是范围查询，值都存储叶子节点同时形成双向链表，很适合范围查询。

面试官思考中…

1.3 哈希索引

面试官：知道为什么主流数据库引擎不采用哈希索引吗？

hhh就像我刚刚说的，业务上一般都是范围查询，而哈希索引不支持任何范围查询。

哈希索引会为所有的索引列计算一个哈希码，在哈希表中保存哈希码和指向每个数据行的指针，这种结构对精确匹配查询效率才高。

面试官思考中…

2. 聚簇索引

面试官：聚簇索引和二级索引有什么关联？

好的面试官。

是这样的，二级索引指的是非主键索引，它的叶子节点保存的只是行的主键值，所以需要通过主键来找到行数据。

而聚簇索引是通过主键来建树，叶子节点包含了行的全部数据，主键索引就是聚簇索引。

所以通过二级索引查找行，需要先在二级索引建立的B-Tree上找到主键值，再从聚簇索引建立的B-Tree找到行数据。

面试官思考中…

3. 索引效率

面试官：那我一条SQL，我怎么知道它有没使用到索引？

可以使用Explain关键字来分析，它会模拟执行sql语句，查询出sql语句执行的相关信息，如哪些索引可以被命中、哪些索引实际被命中。

我说下Explain查询结果的几个关键字段。

• type

  • cost：通过索引一次查询
  • ref：使用到索引
  • range: 使用到索引
  • all：全表扫描

• Extra

  • using filesort：使用外部文件排序，发生在无法使用索引的情况下

  • using index：where查询的列被索引覆盖，直接通过索引就可以查询到数据

  • using where：where查询的列，没有全部被索引覆盖

  • using join buffer：使用了连接缓存

• possible_key

  表示可以使用的索引

• key

  表示实际使用的索引

3.1 索引失效情况

面试官：有没索引失效的情况呢？

有的，索引失效一般是这个SQL查询破坏了使用B-Tree查询的条件。

• 对索引列进行数学函数处理的话，索引会失效

• 索引是字符串类型，查询值没有添加单引号''那索引会失效。因为值类型与索引列类型不一致，MySQL不会使用索引，而是把索引列数据进行类型转换后进行查询

• 对索引列进行模糊查询，%要放在最右侧，否则索引失效

  SELECT * FROM user WHERE name LIKE n%
  

• 组合索引，前一个索引使用范围查询，后面的索引也会失效

大概是这些情况。

面试官抓抓脑袋，继续看你的简历......

得想想考点你不懂的😰

未完待续。。。

好了，今天的分享就先到这，我们下期《MySQL系列》继续。

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