数据库优化|高效检索 数据库索引面试指南，面试数据库索引核心知识解析

数据库索引核心知识解析

1. 索引类型

   • B-Tree索引：平衡树结构，适合范围查询（如MySQL的InnoDB）。
   • 哈希索引：精确匹配快（如Memcached），不支持排序。
   • 全文索引：文本搜索（如ES的倒排索引）。
   • 复合索引：多列组合，遵循最左前缀原则。

2. 索引优化原则

   

   • 选择性高的列：区分度高的字段（如ID）更适合建索引。
   • 避免冗余索引：联合索引覆盖单列索引。
   • 索引失效场景：
     • 使用LIKE '%xx'、函数操作（如YEAR(date)）。
     • 类型隐式转换（如字符串列用数字查询）。

3. 高效检索策略

   • 覆盖索引：查询列全部在索引中，避免回表。
   • 索引下推：MySQL 5.6+特性，在存储引擎层过滤数据。
   • 分页优化：用WHERE id > offset替代LIMIT offset, size。

4. 面试高频问题

   

   • 聚簇索引 vs 非聚簇索引：
     • 聚簇索引（如InnoDB主键）数据与索引存储在一起。
     • 非聚簇索引（如MyISAM）数据与索引分离。
   • Explain关键字段：
     • type（访问类型，ref优于all）、Extra（Using index表示覆盖索引）。

5. 数据库设计优化

   • 冷热数据分离：频繁访问数据单独存储。
   • 分区表：按时间/范围拆分大表（如日志表）。

基于2025年主流数据库技术（MySQL 8.0+、PostgreSQL 14+等）的常见实践。