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MySQL聚簇索引和非聚簇索引的区别是什么？

• 聚簇索引：
  • 数据行按照索引值的顺序存储，索引叶子节点为数据行。
  • 不需要额外步骤查找数据行。
  • 通常是根据主键构建的，一个表一般只有一个聚簇索引，影响数据的物理存储位置。
  • 避免额外的寻址开销，高效。
• 非聚簇索引：
  • 叶子节点不包含完整的数据行，而是指向数据行的指针或主键值。
  • 查到主键值后需要回表。
  • 可以有多个。
  • 效率较低。

MySQL主键是聚簇索引吗？

什么字段适合当主键

• 唯一性、不为空
• 有序递增
• 不建议使用业务数据作主键
  

查询数据时，到了B+树的叶子节点，之后的查找数据是如何做？

页目录就是由多个槽组成的，槽相当于分组记录的索引。我们通过槽查找记录时，可以使用二分法快速定位要查询的记录在哪个槽（哪个记录分组），定位到槽后，再遍历槽内的所有记录，找到对应的记录。

B+树的特点

• 所有叶子节点都在同一层，双向链表，适合范围查询。
• 非叶子节点存储键值，层高更少。
• 自平衡，良好的搜索性能。

B+ B区别

• 层高少；层高多，非叶子节点也存储数据
• 查询效率不稳定
• 双向链表

B+ Hash

哈希单点查询O（1）但不适合做范围查询

为什么MySql不用跳表

• 磁盘访问模式： 数据库索引通常存储在磁盘上。磁盘的特点是顺序访问远快于随机访问（尤其是传统机械硬盘）。B+树是专为磁盘设计的“矮胖”多叉树：
  • 高扇出度（Fanout）： 每个节点能存储大量键值（比如几百个），显著降低树的高度（通常只有3-4层）。查找任何记录最多只需要3-4次磁盘I/O。
  • 磁盘块对齐： B+树节点的大小通常设计为等于或匹配磁盘块/页的大小（如4KB, 16KB），一次磁盘读取就能加载整个节点（包含很多键值）。
• 跳表的劣势：
  • 指针开销大： 跳表需要存储多级前向指针（next指针数组）。这些指针在磁盘上占用额外空间，降低了单个“块”内实际存储的键值数量。
  • 访问局部性差： 跳表查找路径上的节点在磁盘上的物理位置可能是高度随机分散的。即使逻辑上是连续的，物理上也可能不连续。这意味着查找一个键可能需要多次随机磁盘I/O（最坏情况可能接近O(n)次I/O），在磁盘上这是性能杀手。
  • 无法有效利用预读： 磁盘顺序预读（Read-Ahead）是提升性能的重要机制。B+树的顺序扫描（叶子节点链表）和范围查询能完美利用预读。跳表的随机访问模式无法有效利用预读。

联合索引的实现原理？

最左匹配原则
(a, b, c) a是全局有序的，bc是全局无序局部有序的

创建联合索引时需要注意什么？

建立联合索引时，要把区分度大的字段排在前面，这样区分度大的字段越有可能被更多的 SQL 使用到。

索引失效

• 左模糊匹配
• 联合索引不遵循最左
• 计算
• 函数
• or中有非索引
• 字符串和数字比较会发生隐式数据转换

如果一个列即使单列索引，又是联合索引，单独查它的话先走哪个？

• 查询成本
• 索引覆盖

索引优缺点

• 提高查询速度
• 占用空间大
• 创建索引和维护索引耗费时间，降低表增删改效率

怎么决定建立哪些索引?

• 唯一
• where
• group by order by
• 表中数据多

前缀索引

使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。
在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。

索引优化详细讲讲

• 前缀索引优化：使用前缀索引是为了减小索引字段大小
• 覆盖索引优化：避免回表
• 主键索引自增：插入一条新记录，都是追加操作，不需要重新移动数据，减少页分裂
• 防止索引失效