面試數據庫八股文十問十答第六期
作者：程序員小白條，個人博客
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1）來說說一條 SQL 語句的執行過程？
- 詞法分析（Lexical Analysis）：將 SQL 語句分解為一個個 Token，例如關鍵字、標識符、操作符等。
- 語法分析（Syntax Analysis）：驗證 SQL 語句的語法是否正確，并生成語法樹。
- 語義分析（Semantic Analysis）：驗證 SQL 語句的語義是否正確，例如表、字段是否存在，權限是否足夠等。
- 查詢優化（Query Optimization）：根據語義樹生成多個查詢執行計劃，并選擇最優的執行計劃。
- 執行計劃生成（Execution Plan Generation）：將最優執行計劃轉換為實際的執行操作序列。
- 執行（Execution）：執行生成的操作序列，從存儲引擎中讀取數據、進行計算、返回結果等。
2）MySQL 的存儲引擎有哪些？有什么區別？
MySQL 的常見存儲引擎包括：
- InnoDB：默認的存儲引擎，支持事務、行級鎖、外鍵等特性，適合于高并發、大數據量的應用。
- MyISAM：不支持事務和行級鎖，但具有較高的讀取性能和全文索引的支持，適用于讀密集型的應用。
- MEMORY：將表存儲在內存中，讀寫速度快，但數據不持久化，適用于臨時表和緩存等場景。
- Archive：壓縮存儲引擎，適合于大量歷史數據的存儲和查詢，但不支持索引和事務。
這些存儲引擎在功能特性、性能表現和適用場景上有所區別，選擇合適的存儲引擎可以提升數據庫的性能和可靠性。
3）MySQL 的索引有哪幾類？
MySQL 的索引主要分為以下幾類：
- B-Tree 索引：最常見的索引類型，適用于等值查詢、范圍查詢和排序查詢。
- 哈希索引：適用于等值查詢，不支持范圍查詢和排序查詢，查詢性能穩定但局限性較大。
- 全文索引：用于全文搜索，適用于文本字段的模糊查詢。
- 空間索引：用于地理空間數據的索引，支持空間數據的查詢和分析。
每種索引類型都有自己的適用場景和限制，合理選擇和使用索引可以提升數據庫的查詢性能和效率。
4）聚簇索引和非聚簇索引有什么區別？
- 聚簇索引（Clustered Index）：數據行的物理順序與索引的邏輯順序一致。在聚簇索引下，表的數據按照索引的順序存儲，因此一個表只能有一個聚簇索引。InnoDB 存儲引擎的主鍵索引就是一個典型的聚簇索引。
- 非聚簇索引（Non-clustered Index）：索引中保存的是指向數據行的指針，而不是數據行本身。在非聚簇索引下，數據行的物理存儲順序與索引的邏輯順序不一定一致。一個表可以有多個非聚簇索引，常見的非聚簇索引有普通索引和唯一索引。
5）什么是回表？
回表指的是當通過索引查詢獲取到了行的主鍵或聚簇索引，但是需要進一步到數據頁中查找其他的列數據時的操作。如果一個查詢不能完全通過索引滿足，需要通過主鍵或聚簇索引再去數據頁中查詢數據，這個過程就稱為回表。回表會增加額外的IO操作，影響查詢性能，因此在設計索引時需要考慮覆蓋索引等優化手段來避免回表操作。
6）什么是最左匹配原則？
最左匹配原則是指，在多列索引中，如果查詢條件涉及到了多個列，并且使用了聯合索引，那么查詢時只能使用索引中的最左邊連續的列。也就是說，如果查詢條件中使用了索引的前綴列，索引可以被用到；如果查詢條件中的列順序與索引定義的順序不一致，那么索引就無法被利用到。這個原則是基于 B-Tree 索引的特性而來，對于最左前綴匹配的查詢可以快速定位到索引的起始位置，而對于不符合最左匹配原則的查詢則需要進行全表掃描或回表操作，影響查詢性能。
7）什么叫覆蓋索引？
覆蓋索引是指一個查詢可以完全通過索引的數據就能滿足，不需要回表到數據頁中去查找其他列的值。當查詢所需的列都包含在索引中時，數據庫可以直接從索引中獲取數據，而不需要額外的回表操作，這樣的索引就稱為覆蓋索引。覆蓋索引可以提高查詢性能，減少IO操作，特別是對于涉及大量數據的查詢。
8）什么叫索引下推？
索引下推（Index Condition Pushdown，簡稱ICP）是 MySQL 5.6 版本引入的優化特性之一，指的是在使用索引進行查詢時，MySQL 可以在索引中對部分不滿足查詢條件的記錄進行過濾，減少回表的次數。具體來說，當查詢條件中包含索引的列和非索引的列時，MySQL 可以先利用索引定位到滿足索引條件的記錄，然后再對非索引列進行過濾，而不是將所有滿足索引條件的記錄都取出再進行過濾。
9）建索引需要注意什么？
在建立索引時，需要注意以下幾點：
- 選擇合適的列：選擇經常用于查詢條件、連接條件和排序的列建立索引，避免對不常使用的列建立索引，以減少索引的維護開銷和存儲空間。
- 避免過多索引：過多的索引不僅增加了存儲空間，還會增加查詢優化器的選擇成本，并且在數據更新時會增加額外的維護開銷，因此需要權衡索引的數量和性能提升之間的關系。
- 使用覆蓋索引：盡量建立覆蓋索引，避免回表操作，提高查詢性能。
- 注意索引順序：根據查詢的頻率和特點選擇合適的索引順序，利用最左匹配原則。
- 定期維護索引：定期分析索引的使用情況，刪除不再使用的索引，優化查詢性能。
10）用了索引一定就有用嗎？如何排查？
并不是所有情況下使用了索引就一定能提高查詢性能，有時候索引可能會導致性能下降，主要有以下幾種情況：
- 數據分布不均勻：如果索引列的數據分布不均勻，可能會導致某些查詢只能利用到少量的索引，而大部分數據仍需要進行全表掃描，此時索引的效果不明顯。
- 索引失效：當查詢條件中使用了函數、類型轉換或者對列進行了計算時，索引可能會失效，導致無法使用索引優化查詢。
- 索引選擇不當：選擇了不合適的索引，或者建立了過多的索引，都可能導致性能下降。
為了排查索引是否起作用，可以通過以下幾種方式進行：
- 執行計劃分析：通過 explain 命令查看查詢的執行計劃，判斷是否使用了索引。
- 性能測試：對比使用索引和不使用索引的查詢性能，觀察是否有明顯的性能提升。
- 使用慢查詢日志：分析慢查詢日志，查找執行時間較長的查詢，判斷是否存在索引不當的情況。
- 監控系統資源：通過監控系統資源的使用情況，如CPU、內存、磁盤IO等，判斷索引是否對系統資源造成了明顯的影響。
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