為什么用自增列作為主鍵

　　1、如果我們定義了主鍵(PRIMARYKEY)，那么InnoDB會選擇主鍵作為聚集索引。

　　如果沒有顯式定義主鍵，則InnoDB會選擇第一個不包含有NULL值的唯一索引作為主鍵索引。

　　如果也沒有這樣的唯一索引，則InnoDB會選擇內置6字節長的ROWID作為隱含的聚集索引(ROWID隨著行記錄的寫入而主鍵遞增，這個ROWID不像ORACLE的ROWID那樣可引用，是隱含的)。

　　2、數據記錄本身被存于主索引（一顆B+Tree）的葉子節點上，這就要求同一個葉子節點內（大小為一個內存頁或磁盤頁）的各條數據記錄按主鍵順序存放

　　因此每當有一條新的記錄插入時，MySQL會根據其主鍵將其插入適當的節點和位置，如果頁面達到裝載因子（InnoDB默認為15/16），則開辟一個新的頁（節點）

　　3、如果表使用自增主鍵，那么每次插入新的記錄，記錄就會順序添加到當前索引節點的后續位置，當一頁寫滿，就會自動開辟一個新的頁

　　4、如果使用非自增主鍵（如果身份證號或學號等），由于每次插入主鍵的值近似于隨機，因此每次新紀錄都要被插到現有索引頁得中間某個位置

　　此時MySQL不得不為了將新記錄插到合適位置而移動數據，甚至目標頁面可能已經被回寫到磁盤上而從緩存中清掉，此時又要從磁盤上讀回來，這增加了很多開銷

　　同時頻繁的移動、分頁操作造成了大量的碎片，得到了不夠緊湊的索引結構，后續不得不通過OPTIMIZETABLE來重建表并優化填充頁面。

　　為什么使用數據索引能提高效率

　　數據索引的存儲是有序的

　　在有序的情況下，通過索引查詢一個數據是無需遍歷索引記錄的

　　極端情況下，數據索引的查詢效率為二分法查詢效率，趨近于log2(N)

　　B+樹索引和哈希索引的區別

　　B+樹是一個平衡的多叉樹，從根節點到每個葉子節點的高度差值不超過1，而且同層級的節點間有指針相互鏈接，是有序的，如下圖：

　　哈希索引就是采用一定的哈希算法，把鍵值換算成新的哈希值，檢索時不需要類似B+樹那樣從根節點到葉子節點逐級查找，只需一次哈希算法即可,是無序的。

　　哈希索引的優勢：

　　等值查詢，哈希索引具有絕對優勢（前提是：沒有大量重復鍵值，如果大量重復鍵值時，哈希索引的效率很低，因為存在所謂的哈希碰撞問題。）

　　為什么說B+比B樹更適合實際應用中操作系統的文件索引和數據庫索引？

　　1、B+的磁盤讀寫代價更低。

　　B+的內部結點并沒有指向關鍵字具體信息的指針，因此其內部結點相對B樹更小。

　　如果把所有同一內部結點的關鍵字存放在同一盤塊中，那么盤塊所能容納的關鍵字數量也越多。一次性讀入內存中的需要查找的關鍵字也就越多。相對來說IO讀寫次數也就降低了。

　　2、B+-tree的查詢效率更加穩定。

　　由于非終結點并不是最終指向文件內容的結點，而只是葉子結點中關鍵字的索引。所以任何關鍵字的查找必須走一條從根結點到葉子結點的路。所有關鍵字查詢的路徑長度相同，導致每一個數據的查詢效率相當。

　　MySQL聯合索引

　　1、聯合索引是兩個或更多個列上的索引。

　　對于聯合索引:Mysql從左到右的使用索引中的字段，一個查詢可以只使用索引中的一部份，但只能是最左側部分。

　　例如索引是keyindex(a,b,c).可以支持a、a,b、a,b,c3種組合進行查找，但不支持b,c進行查找.當最左側字段是常量引用時，索引就十分有效。

　　2、利用索引中的附加列，您可以縮小搜索的范圍，但使用一個具有兩列的索引不同于使用兩個單獨的索引。

　　復合索引的結構與電話簿類似，人名由姓和名構成，電話簿首先按姓氏對進行排序，然后按名字對有相同姓氏的人進行排序。

　　如果您知道姓，電話簿將非常有用；如果您知道姓和名，電話簿則更為有用，但如果您只知道名不知道姓，電話簿將沒有用處。

      以上就是動力節點Java培訓機構小編介紹的“程序員必須掌握的Java數據庫面試題及答案”的內容，希望對大家有幫助，如有疑問，請在線咨詢，有專業老師隨時為你服務。

相關推薦

最新最全java面試題及答案（初級到高級）

史上最全的中高級JAVA工程師面試題及答案匯總

Java高級開發工程師面試題

2019史上最全java面試題題庫大全800題

哪有資深java工程師面試題