腾讯一面：说一说 MySQL 中索引的底层原理

╰半夏微凉° 2024-04-06 09:40 46阅读 0赞

### 一、前言 ###

最近有很多读者要我出一些面试题的文章，一般我会给他一个老周整理的电子书，但有些读者反馈回来的面试题我觉得还是蛮经典的，而老周又在写系列的文章，本着对读者负责的态度，我会穿插写几篇我认为比较经典的面试题，让大家对这种经典问题不再是背八股文，而是深入底层原理以及数据结构。后续再碰到这类问题，不管哪个公司问的，你都会得心应手、从容不迫的回答。

今天这一篇腾讯的一道面试题：说一说 MySQL 中索引的底层原理，先不管哪个公司，如果老周是面试官，MySQL 这块我很可能也会用这道来考察，因为这可以考察出你对 MySQL 本质是否理解，而且现在很多人动不动就索引优化，索引底层是个啥我相信还有蛮多人不是特别了解。

没关系，跟着老周走，这一篇我们彻底拿下 MySQL 的索引。

### 二、索引是什么？ ###

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可提高数据库中特定数据的查询速度。

索引的目的在于提高查询效率，就像书的目录一样。一本 1000 页的书，如果你想快速找到其中的某一个知识点，在不借助目录的情况下，这个事情是不是很难完成？同样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”。

### 三、索引的分类 ###

常见的索引类型有：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引

#### 3.1 主键索引 ####

即主索引，根据主键 pk\_clolum（length）建立索引，不允许重复，不允许空值。

ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY pk_index('col')；
    复制代码

#### 3.2 唯一索引 ####

用来建立索引的列的值必须是唯一的，允许空值。

ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE index_name('col')；
    复制代码

#### 3.3 普通索引 ####

MySQL 中的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col')；
    复制代码

#### 3.4 全文索引 ####

全文索引类型为 FULLTEXT，用大文本对象的列构建的索引，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引的列中插入重复值和空值。全文索引可以在 CHAR、VARCHAR 或 TEXT 类型的列上创建。MySQL 中只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引。

ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXT INDEX ft_index('col')；
    复制代码

#### 3.5 组合索引 ####

在表的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀原则，并且组合索引这多个列中的值不允许有空值。

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col1','col2','col3')；
    复制代码

注意了，遵循最左前缀原则很重要！！！把最常用作为检索或排序的列放在最左，依次递减，组合索引相当于建立了 col1、col1col2、col1col2col3 三个索引，而 col2 或者 col3 是不能使用索引的。

### 四、索引的常见模型 ###

索引的出现是为了提高查询效率，但是实现索引的方式却有很多种，所以这里也就引入了索引模型的概念。可以用于提高读写效率的数据结构很多，这里我先给你介绍几种常见的数据结构，它们分别是哈希表、有序数组和搜索树。搜索树又可以分为二叉搜索树、平衡二叉树、B 树、B+ 树。

MySQL 中实现索引的方式主要有两种：BTREE 和 HASH，具体和表的存储引擎有关；MyISAM 和 InnoDB 存储引擎只支持 BTREE 索引，而 MEMROY/HEAP 存储引擎可以支持 HASH 和 BTREE 索引。

这里老周说的索引模型不仅仅针对 MySQL 的哈，常见的几种都会说一下，让大家对实现索引的方式有个更加全局的了解。

#### 4.1 哈希表 ####

哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。

多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。有没有发现，其实 HashMap 就是这样的数据结构。

假设，你现在维护着一个用户 id 和姓名的表，需要根据用户 id 查找对应的名字，这时对应的哈希索引的示意图如下所示：

![de0178146b7e4b029bd694392114d0f3.png][]

从上图不难发现，user\_id2 和 user\_id3 经过哈希函数计算出来的值都是 4，这就是哈希冲突，但没有

[de0178146b7e4b029bd694392114d0f3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/7e859815c8014128be8aa682a3eaf699.png

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