• 网站首页
  • 微服务
  • 设计模式
  • 并发编程
  • 源码分析
  • 中间件
  • 数据库
  • 文献
  • 工具
  • 其他
  • 2020年BATJ面试必问MySQL索引实现原理

    发布时间: 2019-12-23 15:50首页:架构技术精选 > 数据库 > 阅读()

    BATJ面试题剖析

    1、为什么需要使用索引?

    2、数据结构Hash、平衡二叉树、B树、B+区别?

    3、机械硬盘、固态硬盘区别?

    4、Myisam与Innodb B+树的区别?

    5、MySQL中的索引什么数据结构?

    6、MySQL数据库优化方案?

    1.为什么需要使用索引?

    MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构。

    也就是说:索引就像书的目录一样可以非常快速的定位到书的页码。

    如果向mysql发出一条sql语句请求,查询的字段没有创建索引的话,可能会导致全表扫描,这样查询效率非常低

    2.1数据结构Hash算法

    哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表

    优点:通过字段的值计算的hash值,定位数据非常快,查找可以直接根据key访问。

    缺点因为底层数据结构是散列的,无法进行比较大小,不能进行范围查找

    index=Hash(key)

    2.2数据结构平衡二叉树算法

    平衡二叉查找树,又称 AVL树。 它除了具备二叉查找树的基本特征之外,还具有一个非常重要的特点:它 的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值(平衡因子 ) 不超过1。 也就是说AVL树每个节点的平衡因子只可能是-1、0和1(左子树高度减去右子树高度)。

    数据结构模拟工具

    官网首页:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
    
    Avl数据结构https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/AVLtree.html

    平衡二叉树 查询原理

    假设查询10 (需要经历4次IO操作)

    1 从硬盘中读取4 (内存),判断下10>4,取右指针
    2 从硬盘中读取8 (内存),判断下10>8,取右指针
    3 从硬盘中读取9 (内存),判断下10>,取右指针
    4 从硬盘中读取10 (内存),判断下10=10,定位到数据

    优点:平衡二叉树算法基本与二叉树查询相同,效率比较高

    缺点:插入操作需要旋转,支持范围查询,虽然支持范围查询,但是回旋查询效率低

    规律:如果树的高度越高,那么查询IO次数会越多。

    2.3数据结构B

    维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。普遍运用在数据库文件系统

    因为B树节点元素比平衡二叉树要多,所以B树数据结构相比平衡二叉树数据结构实现减少磁盘IO的操作

    如何去减少查询IO次数?

    B树在平衡二叉树中,减少树的高度

    结论:B树比平衡二叉树减少了一次IO操作

    B树查询效率比平衡二叉树效率要高,因为B树的节点中可以有多个元素,从而减少树的高度,减少IO操作,从而提高查询效率,缺点:范围查询效率还是比较低。

    2.4数据结构B+

    B+树相比B树,新增叶子节点与非叶子节点关系,叶子节点中包含了keyvalue,非叶子节点中只是包含了key,不包含value。

    所有相邻的叶子节点包含非叶子节点,使用链表进行结合,有一定顺序排序,从而范围查询效率非常高

    B+树 解决范围查询问题、减少IO查询的操作。

    B+树算法: 通过继承了B树的特征,通过非叶子节点查询叶子节点获取对应的value,所有相邻的叶子节点包含非叶子节点,使用链表进行结合,有一定顺序排序,从而范围查询效率非常高

    缺点:因为有冗余节点数据,会比较占内存

    3、机械硬盘、固态硬盘区别?

    固态硬盘对比机械硬盘优势图表

    4、Myisam与Innodb B+树的区别?

    索引文件如何查看

    默认数据与索引文件位置: /var/lib/mysql

    MyISAM引擎的文件:

    .myd 即 my data,表数据文件

    .myi my index,索引文件

    .log 日志文件

    InnoDB引擎的文件

    采用表空间(tablespace)来管理数据,存储表数据和索引,

    InnoDB数据库文件(即InnoDB文件集,ib-file set):

    ibdata1ibdata2等:系统表空间文件,存储InnoDB系统信息和用户数据库表数据和索引,所有表共用。

    .ibd文件:单表表空间文件,每个表使用一个表空间文件(file per table),存放用户数据库表数据和索引。

    MyISAMInnoDBB-Tree索引不同的实现方式

    主键索引: MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM主键索引的,这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,图myisam1是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意。可以看出

    InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同.

     MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

    5、MySQL中的索引什么数据结构?

    使用B+Tree作为索引结构,使用InnoDB引擎,叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

    6、MySQL数据库优化方案?

    Mysql的优化,大体可以分为三部分:索引的优化,sql慢查询优化,表的优化

    开启慢查询日志,可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,通过定位分析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统的性能。

                                  先捕获低效SQL→慢查询优化方案→慢查询优化原则

    讯云MySQL数据库监控

    版权@须臾之余https://my.oschina.net/u/3995125

    1.腾讯云数据库地址:https://console.cloud.tencent.com/cdb
    
    2. 实例监控https://console.cloud.tencent.com/cdb?ins=4-cdb-0g6a8qct
    特别声明:文章内容仅供参考,不造成任何投资建议。投资者据此操作,风险自担。

    网站首页 - 微服务 - 设计模式 - 并发编程 - 源码分析 - 中间件 - 数据库 - 文献 - 工具 - 其他

    本站不良内容举报联系客服QQ:483966038 官方微信:MYKT-xiaowei 服务热线:

    未经本站书面特别授权,请勿转载或建立镜像

    Copyright © 2016-2020 架构技术精选 版权所有 XMl地图