数据库索引相关的面试题以及答案_数据库索引面试-优快云博客

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数据库索引高频面试题及解析

1. 索引有哪些常见类型？

B+树索引：平衡多路搜索树结构，时间复杂度 $O(\log n)$ ，支持范围查询
哈希索引：基于哈希表实现，时间复杂度 $O (1)$ ，仅支持等值查询
全文索引：用于文本字段的模糊匹配
空间索引：处理地理空间数据（如MySQL的R-Tree）

# B+树结构示例
class BPlusTreeNode:
    def __init__(self, keys=[], children=[]):
        self.keys = keys    # 索引键值
        self.children = children  # 子节点指针

2. B树与哈希索引的核心区别？

特性	B树索引	哈希索引
查询类型	范围查询	仅等值查询
排序支持	保持数据有序	无序
磁盘I/O	优化顺序访问	随机访问
时间复杂度	$O(\log n)$	$O (1)$

3. 什么是"最左前缀原则"？

当建立组合索引(a,b,c)时：

有效查询：WHERE a=1, WHERE a=1 AND b>2, WHERE a=1 ORDER BY b
无效查询：WHERE b=2, WHERE c=3, WHERE a=1 AND c=3

$索引结构示意图：\\ Root \rightarrow (a) \rightarrow (b) \rightarrow (c)$

4. 哪些情况会导致索引失效？

对字段进行运算：WHERE YEAR(create_time) = 2023
类型转换：WHERE id = '100'（id为整型）
前导通配符：WHERE name LIKE '%张'
OR条件未全覆盖：WHERE a=1 OR b=2（仅a有索引）
数据分布倾斜：当>90%数据满足条件时可能全表扫描

5. 覆盖索引如何提升性能？

当查询所需字段全部包含在索引中时：

避免回表操作
减少磁盘I/O
示例：索引(age,name)可覆盖SELECT name FROM users WHERE age>20

6. 索引的优缺点分析

优点：

查询速度提升 $10^2$ ~ $10^5$ 倍
加速表连接操作
保证数据唯一性（唯一索引）

缺点：

占用额外存储空间（约增加20%-30%）
降低写操作速度（需维护索引结构）
增加优化器选择时间

7. 聚簇索引 vs 非聚簇索引

	聚簇索引	非聚簇索引
数据存储	叶子节点存储完整数据行	叶子节点存储主键值
数量限制	每个表仅1个	可创建多个
插入性能	主键顺序插入更快	随机插入可能产生页分裂
典型实现	MySQL的InnoDB主键索引	MySQL的MyISAM索引