『傻大方摘要_[MySQL]阿里面试官，直接重置了我对索引的了解』面试官：数据库有几切切的数据，萌芽又很慢我们怎么办？面试者：加索引。面试官：那索引有哪些数据类型？索引是怎么样的一种构造？哪些字段又合适索引呢？B+的长处？聚合索引和非聚合索引的差别？为什么说索引会降低插入、删除、修改等保护义务的速度？…….....
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前言写数据库 ， 我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等 。
不知道大家是不是跟我想得一样 ， 我最想写的是索引 ， 为啥呢？
以下这个面试场景 ， 不知道大家熟悉不熟悉：
面试官：数据库有几千万的数据 ， 查询又很慢我们怎么办？
面试者：加索引 。
面试官：那索引有哪些数据类型？索引是怎么样的一种结构？哪些字段又适合索引呢？B+的优点？聚合索引和非聚合索引的区别？为什么说索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度？……..
面试者：面试官怎么出我们公司门来着\uD83D\uDE02 。
是的大家可能都知道慢了加索引 ， 那为啥加 ， 在什么字段上加 ， 以及索引的数据结构特点 ， 优点啥的都比较模糊或者甚至不知道 。
那我们也不多BB了 ， 直接开始这次的面试吧 。
正文
我看你简历上写到了熟悉MySQL数据库以及索引的相关知识 ， 我们就从索引开始 ， 索引有哪些数据结构？Hash、B+
大家去设计索引的时候 ， 会发现索引类型是可以选择的 。
为什么哈希表、完全平衡二叉树、B树、B+树都可以优化查询 ， 为何Mysql独独喜欢B+树？我
大家可以先看一下下面的动图
注意字段值所对应的数组下标是哈希算法随机算出来的 ， 所以可能出现哈希冲突 。
那么对于这样一个索引结构 ， 现在来执行下面的sql语句：
select * from sanguo where name='鸡蛋'
可以直接对‘鸡蛋’按哈希算法算出来一个数组下标 ， 然后可以直接从数据中取出数据并拿到所对应那一行数据的地址 ， 进而查询那一行数据 ，那么如果现在执行下面的sql语句：
select * from sanguo where name>'鸡蛋'
则无能为力 ， 因为哈希表的特点就是可以快速的精确查询 ， 但是不支持范围查询 。
如果做成了索引 ， 那速度也是很慢的 ， 要全部扫描 。
问个题外话 ， 那Hash表在哪些场景比较适合？等值查询的场景 ， 就只有KV（Key ， Value）的情况 ， 例如Redis、Memcached等这些NoSQL的中间件 。
你说的是无序的Hash表 ， 那有没有有序的数据结构？有序数组 ， 它就比较优秀了呀 ， 它在等值查询的和范围查询的时候都很Nice 。
那它完全没有缺点么？不是的 ， 有序的适合静态数据 ， 因为如果我们新增、删除、修改数据的时候就会改变他的结构 。
比如你新增一个 ， 那在你新增的位置后面所有的节点都会后移 ， 成本很高 。
那照你这么说他根本就不优秀啊 ， 特点也没地方放 。此言差矣 ， 可以用来做静态存储引擎啊 ， 用来保存静态数据 ， 例如你2019年的支付宝账单 ， 2019年的淘宝购物记录等等都是很合适的 ， 都是不会变动的历史数据 。
【[MySQL]阿里面试官，直接重置了我对索引的了解】有点东西啊小伙子 ， 那二叉树呢？二叉树的新增和结构如图：
二叉树的结构我就不在这里多BB了 ， 不了解的朋友可以去看看数据结构章节 。
二叉树是有序的 ， 所以是支持范围查询的 。
但是他的时间复杂度是O(log(N)) ， 为了维持这个时间复杂度 ， 更新的时间复杂度也得是O(log(N)) ， 那就得保持这棵树是完全平衡二叉树了 。
怎么听你一说 ， 平衡二叉树用来做索引还不错呢？此言差矣 ， 索引也不只是在内存里面存储的 ， 还是要落盘持久化的 ， 可以看到图中才这么一点数据 ， 如果数据多了 ， 树高会很高 ， 查询的成本就会随着树高的增加而增加 。
为了节约成本很多公司的磁盘还是采用的机械硬盘 ， 这样一次千万级别的查询差不多就要10秒了 ， 这谁顶得住啊？
如果用B树呢？同理来看看B树的结构：
可以发现同样的元素 ， B树的表示要比完全平衡二叉树要“矮” ， 原因在于B树中的一个节点可以存储多个元素 。
B树其实就已经是一个不错的数据结构 ， 用来做索引效果还是不错的 。
那为啥没用B树 ， 而用了B+树？
来源：(程序猿的秃头)
【傻大方】网址：http://www.shadafang.com/c/gs03112946122020.html
标题：[MySQL]阿里面试官，直接重置了我对索引的了解
