MySQL面试题--索引概念以及底层

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概述

索引的底层数据结构

二叉树

B树

 B+树

B树与B+树对比:

面试回答

大纲

回答

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概述

        索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。

        在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构（B+树），这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

如果要查找年龄为33的人，左图从上到下遍历，遍历到第一个33依然会向下遍历，效率低 

而如果是二叉树，左小右大，就会方便很多，每一次都可以说是二分查询

索引的底层数据结构

MySQL索引使用的是B+树，在这里我们要与二叉树，红黑树，B树做对比

二叉树

二叉搜索树在极端情况下，会退化为链表

红黑树是平衡的，比较稳定，但是因为红黑树也是二叉树，一个节点只有两个儿子，在大数据量的情况下，红黑树会变得特别特别高

B树

B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。

以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key

树的高度肉眼可见比二叉树低得多

 B+树

        B+Tree是在BTree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构

其中，非叶子节点，只存储指针，不存储数据，数据则统一在叶子节点存储

B树与B+树对比:

①：磁盘读写代价B+树更低；

②：查询效率B+树更加稳定；

③：B+树便于扫库和区间查询

面试回答

大纲

了解过索引吗？（什么是索引）？

        索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)

        提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本（不需要全表扫描）

        通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗

索引的底层数据结构了解过嘛 ?

        MySQL的InnoDB引擎采用的B+树的数据结构来存储索引

        阶数更多，路径更短

        磁盘读写代价B+树更低，非叶子节点只存储指针，叶子阶段存储数据

        B+树便于扫库和区间查询，叶子节点是一个双向链表

回答

面试官：了解过索引吗？（什么是索引）

候选人：嗯，索引在项目中还是比较常见的，它是帮助MySQL高效获取数据 的数据结构，主要是用来提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，同时 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，也能降低了CPU的消耗

面试官：索引的底层数据结构了解过嘛 ?

候选人：MySQL的默认的存储引擎InnoDB采用的B+树的数据结构来存储索 引，选择B+树的主要的原因是：第一阶数更多，路径更短，第二个磁盘读写 代价B+树更低，非叶子节点只存储指针，叶子阶段存储数据，第三是B+树便 于扫库和区间查询，叶子节点是一个双向链表

面试官：B树和B+树的区别是什么呢？

候选人：第一：在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据，而B+树的 所有的数据都会出现在叶子节点，在查询的时候，B+树查找效率更加稳定 第二：在进行范围查询的时候，B+树效率更高，因为B+树都在叶子节点存 储，并且叶子节点是一个双向链表