目录

一、索引篇

InnoDB 是如何存储数据的？

B+ 树是如何进行查询的？

数据页很多时怎么办？建立页索引

B+ 树的特点：

聚簇索引和二级索引

总结

为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？

怎样的索引的数据结构是好的？

什么是二分查找树？

什么是自平衡二叉树(AVL树)？

什么是 B 树？

什么是 B+ 树？

1、单点查询

2、插入和删除效率

3、范围查询

MySQL 中的 B+ 树

总结

索引失效有哪些？

索引存储结构长什么样？

对索引使用左或者左右模糊匹配

对索引使用函数

对索引进行表达式计算

对索引隐式类型转换

联合索引非最左匹配

WHERE 子句中的 OR

总结

MySQL 使用 like “%x“，索引一定会失效吗？

题目一

题目二

count(*) 和 count(1) 有什么区别？哪个性能最好？

哪种 count 性能最好？

为什么要通过遍历的方式来计数？

如何优化 count(*)？

学习资料来源：小林coding

仅用于个人学习，侵权删除

一、索引篇

InnoDB 是如何存储数据的？

记录是按照行来存储的，但是数据库的读取并不以「行」为单位，否则一次读取（一次 I/O 操作）只能处理一行数据，效率会非常低。

因此，InnoDB 的数据是按「数据页」为单位来读写的，也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位整体读入内存。

数据库的 I/O 操作的最小单位是页，InnoDB 数据页的默认大小是 16KB，意味着数据库每次读写都是以 16KB 为单位的，一次最少从磁盘中读取 16K 的内容到内存中，一次最少把内存中的 16K 内容刷新到磁盘中。

数据页包括七个部分，结构如下图：

 在 File Header 中有两个指针，分别指向上一个数据页和下一个数据页，连接起来的页相当于一个双向的链表，如下图所示：

数据页中的记录按照「主键」顺序组成单向链表，单向链表的特点就是插入、删除非常方便，但是检索效率不高，最差的情况下需要遍历链表上的所有节点才能完成检索。

因此，每个数据页中有一个页目录，起到记录的索引作用，就像书本一样，针对书中内容的每个章节设立了一个目录，想看某个章节的时候，可以查看目录，快速找到对应的章节的页数，而数据页中的页目录就是为了能快速找到记录。

那 InnoDB 是如何给记录创建页目录的呢？页目录与记录的关系如下图：

页目录创建的过程如下：

1. 将所有的记录分组，这些记录包括最小记录和最大记录，但不包括标记为“已删除”的记录；
2. 每个记录组的最后一条记录就是组内最大的那条记录，并且最后一条记录的头信息中会存储该组一共有多少条记录，作为 n_owned 字段（上图中粉红色字段）
3. 页目录用来存储每组最后一条记录的地址偏移量，这些地址偏移量会按照先后顺序存储起来，每组的地址偏移量也被称之为槽（slot），每个槽相当于指针指向了不同组的最后一个记录。

从图可以看到，页目录就是由多个槽组成的，槽相当于分组记录的索引。然后，因为记录是按照「主键值」从小到大排序的，所以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，无需从最小记录开始遍历整个页中的记录链表。

疑问

• 「槽对应的值都是这个组的主键最大的记录，如何找到组里最小的记录」？
• 解决办法是：首选确定记录所在槽，比如确定在槽3，我们通过槽 3 找到 槽 2 对应的记录，再往下。
• 槽内记录会不会很多，因为记录是单向链表串联，遍历时速度会变慢？
• InnoDB 对每个分组中的记录条数都是有规定的，槽内的记录就只有几条：第一个分组中的记录只能有 1 条记录；最后一个分组中的记录条数范围只能在 1-8 条之间；剩下的分组中记录条数范围只能在 4-8 条之间。