作为一个java程序员，mysql数据库面试应该是比较多的了；而关于数据库的面试，最多的就是性能问题，而以性能为起点，延伸出很多具体的问题。

我们使用第一性原理的方法来分析，为什么面试中一定会问数据库的索引问题。

数据的管理主要涉及到几个问题，数据的存储，使用以及安全等问题；那么为什么要使用数据库呢，文本文件通用可以实现数据等管理功能。

原因就是使用数据库管理数据，更加高效，简单，方便。

而随着现在互联网时代的发展，每天都会产生大量的数据，各大企业内部都存储了大量的用户，产品等相关的数据；

而怎么处理这些数据，怎么快速处理这些数据就成为了一个问题；所以，数据库技术就是其中比较重要的一个方面，而数据库的优化等问题，也理所当然的成为一个重要的问题。

数据库等性能优化主要涉及到以下几个方面：

1. sql语句的优化，主要是sql语句能命中索引，也就是索引的优化

2. 数据表结构的设计

3. 读写分离

3. 分库分表

从成本与效率来说，sql语句的优化 > 数据表结构的优化 > 读写分离 > 分库分表

从市场的实际情况来说，市面上大部分公司都是小型企业，并没有大型企业那种几十亿，甚至几百亿，千亿级别的数据量；所以对这些公司来说，主要使用的还是前两种方式，也就是数据表的设计，以及sql语句方面的优化；

1. sql语句优化

        sql语句的问题，本质上是索引的问题。

那索引到底是什么，为什么会有索引，索引解决了什么问题？

首先，索引的本质是一种数据结构，以常用的mysql为例，现在的mysql索引使用的是b+树,其本质是一种平衡二叉树，关于b+树的问题可以找一些数据结构的文章看一下。

至于为什么会有索引，以及索引解决了什么问题；

mysql数据库是一种关系型数据库，其数据库是由一张张数据表构成的；而数据表中会有一个一个的字段，也就是数据列；而每一行数据就是一条数据记录。

我们设想一下，如果没有索引会出现什么情况？

如下表所示，这就是一个典型的关系型数据库结构，里面存储了用户信息，包括编号，姓名和年龄。

编号	姓名	年龄
001	张三	30

而我们使用数据最常用的一个操作就是查询，比如查询张三的信息；而我们常规的查询方式是遍历，也就是查询这张表中所有的数据，然后进行匹配，匹配姓名叫张三的人。

而如果这个数据表中的数据很多怎么办，假如有几百万，几千万，甚至上亿的数据量；那么匹配起来要多长时间，而这在实际应用中是不被允许的；

所以，就有了索引的出现；所谓的索引就类似于字典和书籍的目录，我们可以根据目录更加快速的找到我们需要的内容。

而为什么说索引是一种数据结构呢？

就类似于书籍的目录，目录中有书本章节的标题，然后每个章节中还有小的节点，然后还有这些节点所在的页码。

同样，索引同样需要有数据的信息，以及数据所在的位置；比如，主键索引就会保存数据记录的主键id，以及当前数据所在的数据页。而保存这些索引的结构，就是b+树。

就像书本一样，内容是写在一页一页的纸上面；而数据库的数据保存在计算机的磁盘上面，而且也是通过页的方式进行保存的，这就是数据页。

而磁盘上的数据，需要加载到内存中才能使用；所以，如果没有索引的情况下，数据库查询数据时，就要每次加载一页数据到内存中进行匹配，如果没匹配到就继续从磁盘加载一页数据到内存，往复循环。

而我们知道，磁盘的io性能是很慢的， 而数据库性能瓶颈主要也在io上；所以，我们就要尽量减少数据库查询时io的次数。

而索引就解决了这个问题；就像我们看书一样，我们翻看书籍的目录，这样就可以直接找到内容所在的页数，直接翻到那一页，这样就不用频繁的io，提升了数据的查询效率。

为什么选择b+树作为索引的结构，那是因为b+树比较矮，比较胖，也就是说其节点层级比较少，这样最多三到四次的io就可以查到结果。具体的内容可以看一下为什么使用b+树作为索引的存储结构的文章。

而根据不同的索引类型，查询效率又不尽相同；比如，根据主键索引就可以快速定位的数据所在的位置；而普通索引，也叫二级索引可能会导致出现 回表 查询；

什么是 回表 查询？

回表查询就是，比如你使用姓名作为二级索引，这时b+树的非叶子结点上就保存的是用户的id和姓名；并不能直接查询到用户的信息。其具体流程是，根据姓名张三查找索引，在索引中查找到了一个或多个名字叫张三的人的信息，然后从这个信息中获取到了张三这个人的id，然后需要根据这个id 再次查询才能获取到用户的全部信息，比如性别，年龄，家庭住址等；

这个需要根据id再次查询用户信息的方式，就叫做回表，也就是要查询两次，第一次查询索引，第二次查询表数据。

也就是说二级索引并不能直接查询全部信息，需要通过id这个中间人，才能获取到用户的真实信息。而如果根据姓名查询到名叫张三的人有多个，这个可能需要多次回表查询才能得到真实的结果。

正常情况下，数据库会把我们写入的数据安装主键id进行排序，如果没有主键，那么就会把具有唯一索引的字段作为排序字段，如果这个字段也没有，那么mysql会自动给增加一个主键。

所以，如果使用主键排序的情况下，数据库会默认把我们写入的数据安装顺序排列在磁盘上，而且是连续的；这样根据局部数据原理，就能更快到找到所需要的数据；而如果我们使用uuid等随机数据作为主键，那么数据的存储就会东一个，西一个，导致数据读取的时候，出现随机读取，而在磁盘上，磁头就需要不断的“摇头”，也就是不断的去找磁盘上数据所在的位置。导致效率低下。

在mysql的索引实现中，数据库会把数据进行组队，比如1到5是一队，6到10是一队，这样在索引中就可以把每队最大值和最小值保存下来，这样查询的时候就可以使用二分法，判断当前数据是在那一队，这样更加快速的查询数据。而这些每队的节点就叫做——槽。

根据不同的实现方式，索引又分为主键索引，普通索引，联合索引，聚集索引，非聚集索引等。

而怎么分析sql语句是否命中索引，explain计划关键字，就可以查看当前sql语句的执行过程，以及是否命中索引，命中了那个索引。