面试数据库八股文十问十答第六期

作者：程序员小白条，个人博客

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1）来说说一条 SQL 语句的执行过程？

词法分析（Lexical Analysis）：将 SQL 语句分解为一个个 Token，例如关键字、标识符、操作符等。
语法分析（Syntax Analysis）：验证 SQL 语句的语法是否正确，并生成语法树。
语义分析（Semantic Analysis）：验证 SQL 语句的语义是否正确，例如表、字段是否存在，权限是否足够等。
查询优化（Query Optimization）：根据语义树生成多个查询执行计划，并选择最优的执行计划。
执行计划生成（Execution Plan Generation）：将最优执行计划转换为实际的执行操作序列。
执行（Execution）：执行生成的操作序列，从存储引擎中读取数据、进行计算、返回结果等。

2）MySQL 的存储引擎有哪些？有什么区别？

MySQL 的常见存储引擎包括：

InnoDB：默认的存储引擎，支持事务、行级锁、外键等特性，适合于高并发、大数据量的应用。
MyISAM：不支持事务和行级锁，但具有较高的读取性能和全文索引的支持，适用于读密集型的应用。
MEMORY：将表存储在内存中，读写速度快，但数据不持久化，适用于临时表和缓存等场景。
Archive：压缩存储引擎，适合于大量历史数据的存储和查询，但不支持索引和事务。

这些存储引擎在功能特性、性能表现和适用场景上有所区别，选择合适的存储引擎可以提升数据库的性能和可靠性。

3）MySQL 的索引有哪几类？

MySQL 的索引主要分为以下几类：

B-Tree 索引：最常见的索引类型，适用于等值查询、范围查询和排序查询。
哈希索引：适用于等值查询，不支持范围查询和排序查询，查询性能稳定但局限性较大。
全文索引：用于全文搜索，适用于文本字段的模糊查询。
空间索引：用于地理空间数据的索引，支持空间数据的查询和分析。

每种索引类型都有自己的适用场景和限制，合理选择和使用索引可以提升数据库的查询性能和效率。

4）聚簇索引和非聚簇索引有什么区别？

聚簇索引（Clustered Index）：数据行的物理顺序与索引的逻辑顺序一致。在聚簇索引下，表的数据按照索引的顺序存储，因此一个表只能有一个聚簇索引。InnoDB 存储引擎的主键索引就是一个典型的聚簇索引。
非聚簇索引（Non-clustered Index）：索引中保存的是指向数据行的指针，而不是数据行本身。在非聚簇索引下，数据行的物理存储顺序与索引的逻辑顺序不一定一致。一个表可以有多个非聚簇索引，常见的非聚簇索引有普通索引和唯一索引。

5）什么是回表？

回表指的是当通过索引查询获取到了行的主键或聚簇索引，但是需要进一步到数据页中查找其他的列数据时的操作。如果一个查询不能完全通过索引满足，需要通过主键或聚簇索引再去数据页中查询数据，这个过程就称为回表。回表会增加额外的IO操作，影响查询性能，因此在设计索引时需要考虑覆盖索引等优化手段来避免回表操作。

6）什么是最左匹配原则？

最左匹配原则是指，在多列索引中，如果查询条件涉及到了多个列，并且使用了联合索引，那么查询时只能使用索引中的最左边连续的列。也就是说，如果查询条件中使用了索引的前缀列，索引可以被用到；如果查询条件中的列顺序与索引定义的顺序不一致，那么索引就无法被利用到。这个原则是基于 B-Tree 索引的特性而来，对于最左前缀匹配的查询可以快速定位到索引的起始位置，而对于不符合最左匹配原则的查询则需要进行全表扫描或回表操作，影响查询性能。

7）什么叫覆盖索引？

覆盖索引是指一个查询可以完全通过索引的数据就能满足，不需要回表到数据页中去查找其他列的值。当查询所需的列都包含在索引中时，数据库可以直接从索引中获取数据，而不需要额外的回表操作，这样的索引就称为覆盖索引。覆盖索引可以提高查询性能，减少IO操作，特别是对于涉及大量数据的查询。

8）什么叫索引下推？

索引下推（Index Condition Pushdown，简称ICP）是 MySQL 5.6 版本引入的优化特性之一，指的是在使用索引进行查询时，MySQL 可以在索引中对部分不满足查询条件的记录进行过滤，减少回表的次数。具体来说，当查询条件中包含索引的列和非索引的列时，MySQL 可以先利用索引定位到满足索引条件的记录，然后再对非索引列进行过滤，而不是将所有满足索引条件的记录都取出再进行过滤。

9）建索引需要注意什么？

在建立索引时，需要注意以下几点：

选择合适的列：选择经常用于查询条件、连接条件和排序的列建立索引，避免对不常使用的列建立索引，以减少索引的维护开销和存储空间。
避免过多索引：过多的索引不仅增加了存储空间，还会增加查询优化器的选择成本，并且在数据更新时会增加额外的维护开销，因此需要权衡索引的数量和性能提升之间的关系。
使用覆盖索引：尽量建立覆盖索引，避免回表操作，提高查询性能。
注意索引顺序：根据查询的频率和特点选择合适的索引顺序，利用最左匹配原则。
定期维护索引：定期分析索引的使用情况，删除不再使用的索引，优化查询性能。