面试题之数据库索引原理
面试题
某年某月某日，在求职面试的过程中被多家公司问及数据库的索引问题，问题如下：
1.你有了解索引吗？
2.你知道索引的具体实现原理吗？
3.你知道索引的数据结构是什么吗？
俗话说，初生牛犊不怕虎，不知者无畏，我第一次回曰：
索引就是把索引那个字段的内容复制到磁盘中做一个目录啊，但那时会消耗系统资源的。
第二次回曰：
索引的数据结构…好像是字典，json格式，好像…
然后面试官直接就问我有没有学过数据库的啊！然后我回来百度了一波，原来正确的答案跟自己的回答真的是风马牛不相及啊，血一般的教训啊，特以此文纪念我这些年装逼装过头的岁月…
数据库索引原理的本质
其实索引的数据结构就是索引的原理，面试官一直变着问题来希望我答出正确的答案，但我天真的把它们当成了不相干的问题。
索引的本质依赖于平衡树这一种数据结构。所谓的数据库的索引就像书的目录，这个目录的实现靠的就是这个平衡树。
平衡树：
平衡树是树结构的一种，大家都知道，树结构在查找和分类回归问题中有广泛的应用，它的原理就是把巨大的数据做分段分类，方便查询，就像图书馆中的树一样，先以学科分室，再以专业分区，再以课程分书架…平衡树就是借鉴了这个管理书籍的原理，比如，你在经典的学生表中的学生姓名字段上创建了索引，而这个学生表包含了全国所有的小学生，大概有好几亿的数据量，如果你一条一条的查，查一条用时1毫秒就是几亿毫秒…而建立了索引以后，数据库首先把这几亿的学生按照某种规则分成10类（这个10类是我随便指定的，这实际中数据库是根据什么定的这个数量是有一定的算法的），那么没类就是几千万，然后对于每类下再分十类，如此下去，就分成了亿，千万，百万，十万，万，千，百，十，个九级，查询任意人名的时候计算机只需遍历这九级，遍历几十遍即可。所以索引的奇妙作用是摆在这的，他能成千上亿倍的提升查询的速度！当然，构建这个索引或者说构建这个平衡树的算法是个浩大的工程，是很耗时间的，就像图书馆刚刚建立的时候，要将数以百万计的书籍分门别类是很吃力的，因为数据库他要一个一个的遍历学生姓名的第一个字的编码值，根据这个字的编码值的取值范围来分成十段，再在每一段里做更加精细的分类，这个算法是复杂而庞大的，因为对于字符串的分类规则，不仅要考虑中文英文如何分，还有考虑数字等其他所有可能的其他字符的排序问题，在此我们就不关心数据库的底层算法了。说完平衡树，下面说说所有都有那种类型或实现方式：
索引的分类
索引主要有几种：
- 聚集索引
- 非聚集索引
- 覆盖索引
上面举例的学生姓名字段他是一个字符串，但以它为索引最终找到的只是符合条件的姓名，并不能找到该姓名的学生的其他信息。比如，查找所有姓王的学生，那么你只能找到一推姓王的名字，因为你建立索引的时候只是把姓名这一个字段拿出来构建平衡树的，并没有拿出除姓名以外的字段，比如成绩，姓名。事实上我这样说并不准确，应为数据库其实在你创建索引的时候会默认把主键值也拿出来，也就是说你查到的不仅有姓名，还有该姓名对应的id。
其实创建主键的时候，数据库已经帮你以主键为字段创建了一个特殊的索引，而且这个索引的子叶就是数据的一条完整的记录，也就是说整个数据表就是一张大的索引表，那么为什么要这样做呢，其实也好理解，因为当你加了主键，主键就一定是有序的，是从1开始的递增序列，也就是说主键它不像其他的字段一样要有庞大复杂的算法整理才能有序，才能构建平衡树。由于主键这种天生的优势，构建平衡树根本就不用干什么事情，那么我们为什么不用主键把整张表构成平衡树呢，这样我们就可以根据主键查询几十次就能从几亿的数据中检索出我们想要的数据。主键的索引其实他有一个专门的名称，叫做聚集索引。
由以上分析我们也可以轻易理解，一张表只能有一个主键和一个聚合索引的原因。
回到上面只能查姓名的问题，查到姓名，然后得到姓名的id,我们就可以根据这些id做聚集索引就能查到真正的记录了。所以，任何索引都是以聚集索引为基础的。
还有一种特殊的索引，上面说到了，在做索引的时候，数据库自动的帮我们加入了id这个字段绑定到我们构造的索引字段上，其实我们也可以指定其他字段加入到我们创建的索引字段上。比如把成绩这个字段加入到姓名字段上，一起做索引，那么其实索引表上就有姓名，成绩，id三个字段了，此时你查到对应的姓名就能直接得到对应姓名的成绩了，而不必再通过聚集索引去查询原始的记录了。这个叫做覆盖索引。
正常情况下，如果我们在两个以上的字段上创建索引其实这几个索引是独立创建的，并不相关。而我们创建的覆盖索引，可能两个字段显示都有索引，但它们的索引名是一样的，因为本质上覆盖索引其实只是创建了一个索引。
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