数据库面试常考：索引类型与B+树解析

本文主要汇总了2021年数据库面试中常见的问题，涉及MySQL引擎、分库分表、数据库范式以及查询优化等方面。其中，重点讲解了MySQL的三种索引类型：全文索引、哈希索引和B树索引，并详细阐述了聚簇索引的数据结构——B+树及其优势。 一、MySQL索引类型 1. 全文索引（FULLTEXT） 全文索引主要用于处理包含大量文本数据的查询，如在WHERE语句中使用LIKE“%word%"进行模糊匹配。MyISAM引擎支持全文索引，适用于CHAR、VARCHAR和TEXT类型的列。 2. 哈希索引（HASH） 哈希索引在等值查询（=和IN）时速度非常快，因为它可以直接定位到数据，但不适用于范围查询、排序和联合索引，因为它不支持顺序遍历。 3. B树索引（BTREE） B树索引是最常见的索引类型，包括普通索引、唯一索引、主键索引和组合索引。其中，B+树是B树的一种变体，更适合数据库存储，因为其所有叶子节点都包含指向相邻节点的指针，有利于范围查询和全表扫描。 二、聚簇索引与B+树 聚簇索引是通过B+树数据结构实现的。B+树的特点是所有叶子节点都包含了完整的行数据，且叶子节点之间通过指针链接，这使得范围查询和排序更为高效。相比于B树，B+树的每个节点能存储更多的键值，降低了树的高度，减少了磁盘I/O操作。同时，B+树的所有数据都在叶子节点，确保了数据的物理顺序与逻辑顺序一致，适合InnoDB引擎的事务处理和行级锁定。 三、存储引擎 MySQL的存储引擎包括InnoDB和MyISAM等，其中InnoDB支持事务处理、行级锁定和外键约束，适合处理大量并发写操作；而MyISAM则以读写速度快著称，不支持事务，通常用于读多写少的场景。 四、数据库设计与优化 面试题中提及的分库分表是数据库水平扩展的一种策略，用于解决单表数据量过大导致的性能瓶颈。分库可以分散数据存储，减轻单个数据库的压力；分表则是将一张大表分成多个小表，通常采用哈希或范围分片方式。 三大范式是数据库设计的基本准则，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF），它们旨在减少数据冗余，提高数据一致性。 覆盖/回表查询是指查询过程中，如果索引包含了所有需要的字段，就无需回溯到原始数据表中获取信息，这样可以显著提升查询速度。 数据库锁是用于控制并发访问的机制，MySQL中的锁包括表锁、页锁、行锁等，确保数据的正确性和一致性。 这些面试题涵盖了数据库设计、优化和管理的关键知识点，对于准备数据库相关面试的求职者来说，理解和掌握这些内容至关重要。