前言
有位朋友去阿里面试，他说面试官给了几条查询SQL，问:需要执行几次树搜索操作？我朋友当时是有点懵的，后来冷静思考，才发现就是考索引的几个基础知识点~~ 本文我们分九个索引知识点，一起来探讨一下。如果有不正确的话，欢迎指出哈，一起学习~
一、面试官考点之索引是什么？
二、索引有哪些类型类型
数据结构维度物理存储维度逻辑维度三、面试官考点之为什么选择B+树作为索引结构
可以从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，如一下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：
我们脑海中，很容易就浮现出这种二叉树结构图：
但是呢，有些特殊二叉树，它可能这样的哦：
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。
但是呢：
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？
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：
四、面试官考点之一次B+树索引搜索过程
面试官： 假设有以下表结构，并且有这几条数据
CREATE TABLE `employee` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`date` datetime DEFAULT NULL,
`sex` int(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into employee values(100,'小伦',43,'2021-01-20','0');
insert into employee values(200,'俊杰',48,'2021-01-21','0');
insert into employee values(300,'紫琪',36,'2020-01-21','1');
insert into employee values(400,'立红',32,'2020-01-21','0');
insert into employee values(500,'易迅',37,'2020-01-21','1');
insert into employee values(600,'小军',49,'2021-01-21','0');
insert into employee values(700,'小燕',28,'2021-01-21','1');
面试官： 如果执行以下的查询SQL，需要执行几次的树搜索操作？可以画下对应的索引结构图~
select * from Temployee where age=32;解析： 其实这个，面试官就是考察候选人是否熟悉B+树索引结构图。可以像酱紫回答~
因此，这条 SQL 查询语句执行大概流程就是酱紫：
因此，这个SQL查询，执行了几次树的搜索操作，是不是一步了然了呀。特别的，在idx_age二级索引树找到主键id后，回到id主键索引搜索的过程,就称为回表。
什么是回表？拿到主键再回到主键索引查询的过程，就叫做回表
五、面试官考点之覆盖索引
面试官： 如果不用select *, 而是使用select id,age，以上的题目执行了几次树搜索操作呢？
解析： 这个问题，主要考察候选人的覆盖索引知识点。回到idx_age索引树，你可以发现查询选项id和age都在叶子节点上了。因此，可以直接提供查询结果啦，根本就不需要再回表了~
覆盖索引：在查询的数据列里面，不需要回表去查，直接从索引列就能取到想要的结果。换句话说，你SQL用到的索引列数据，覆盖了查询结果的列，就算上覆盖索引了。
所以，相对于上个问题，就是省去了回表的树搜索操作。
六、面试官考点之索引失效
面试官： 如果我现在给name字段加上普通索引，然后用个like模糊搜索，那会执行多少次查询呢？SQL如下：
select * from employee where name like '%杰伦%';解析： 这里考察的知识点就是，like是否会导致不走索引，看先该SQL的explain执行计划吧。其实like 模糊搜索，会导致不走索引的，如下：
因此，这条SQL最后就全表扫描啦~日常开发中，这几种骚操作都可能会导致索引失效，如下：
七、面试官考点联合索引之最左前缀原则
面试官： 如果我现在给name,age字段加上联合索引索引，以下SQL执行多少次树搜索呢？先画下索引树？
select * from employee where name like '小%' order by age desc;解析： 这里考察联合索引的最左前缀原则以及like是否中索引的知识点。组合索引树示意图大概如下：
联合索引项是先按姓名name从小到大排序，如果名字name相同，则按年龄age从小到大排序。面试官要求查所有名字第一个字是“小”的人，SQL的like '小%'是可以用上idx_name_age联合索引的。
该查询会沿着idx_name_age索引树，找到第一个字是小的索引值，因此依次找到小军、小伦、小燕、，分别拿到Id=600、100、700，然后回三次表，去找对应的记录。 这里面的最左前缀小，就是字符串索引的最左M个字符。实际上，
八、面试官考点之索引下推
面试官： 我们还是居于组合索引 idx_name_age，以下这个SQL执行几次树搜索呢？
select * from employee where name like '小%' and age=28 and sex='0';解析： 这里考察索引下推的知识点，如果是Mysql5.6之前，在idx_name_age索引树，找出所有名字第一个字是“小”的人，拿到它们的主键id，然后回表找出数据行，再去对比年龄和性别等其他字段。如图：
有些朋友可能觉得奇怪，（name,age)不是联合索引嘛？为什么选出包含“小”字后，不再顺便看下年龄age再回表呢，不是更高效嘛？所以呀，MySQL 5.6 就引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
因此，MySQL5.6版本之后，选出包含“小”字后，顺表过滤age=28，,所以就只需一次回表。
九、 面试官考点之大表添加索引
面试官： 如果一张表数据量级是千万级别以上的，那么，给这张表添加索引，你需要怎么做呢？
解析： 我们需要知道一点，给表添加索引的时候，是会对表加锁的。如果不谨慎操作，有可能出现生产事故的。可以参考以下方法：
总结与练习
本文主要讲解了索引的9大关键知识点，希望对大家有帮助。接下来呢，给大家出一道，有关于我最近业务开发遇到的加索引SQL，看下大家是怎么回答的，有兴趣可以联系我哈~题目如下：
select * from A where type ='1' and status ='s' order by create_time desc;假设type有9种类型，区分度性还算可以，status的区分度不高（有3种类型），那么你是如何加索引呢？
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