“为什么加索引能提升查询效率”!
我们都认为“加索引”提升查询效率是理所应当的
竟然还有理由？ 该怎么回答呢？
大家好，我是Mic，一个工作了14年的Java程序员
下面分析一下这个问题的考察点
这是一道原理性的问题，考察求职者对于Mysql中索引的实现原理的理解程度。
一般情况下，考察3年经验以上人会多一点。
毕竟Mysql是应用开发的基础存储组件。
因此，对于这个问题的回答，建议是把索引的实现以及它的工作原理说清楚，这样会更容易得到面试官的认可。
想必大家都知道，Mysql的采用了B+树作为索引的存储结构来提升数据检索的效率。
其实如果大家要真正去理解并且搞懂索引，我建议大家从三个纬度来看。
第一个， 为什么需要索引
第二个， 索引是如何提升效率的
第三个， 为什么采用B+树
第一个问题，为什么需要索引？
很简单，如果一本中华字典，没有前面的字典目录，你需要花多久才能找到某个汉字？
同样的道理，如果没有索引，当我们查询数据的时候，需要从磁盘里面随机查找，机械磁盘随机读取数据需要频繁寻找磁道以及从磁盘读取数据，这个过程非常耗时。
第二个问题，索引是如何提升效率的？
有了索引以后，相当于把索引列以及所属的磁盘块地址缓存到内存里面，在数据查询的时候，直接找到目标数据列所属的磁盘地址，去读取对应磁盘块的数据就行了，相当于减少了磁盘IO的次数。
第三个问题，为什么要采用B+树
原因有很多，如果单纯在在性能角度来考虑，磁盘IO次数越少越好。
那用什么样的数据结构来存储索引列能够达到这个目的呢？
很显然，多路平衡查找树就是一个很好的选择，也就是B树或者B+树。
至于为什么采用B+树，我在前面的视频里面有专门说过，大家可以去找找看。
准确来说，只有命中了索引列的查询，才能提升效率。
并且，即便是命中了索引，查询效率也不一定高，比如在性别字段上加索引。
因为数据的散列度不高，导致可能会遍历整颗B+树。
我认为，加索引能够提升查询效率的根本原因是：
InnoDB采用了B+树这种多路平衡查找树来存储索引，使得在千万级数量的情况下，树的高度可以控制在3层以内。
而层高代表磁盘IO的次数，因此基于索引查询减少了磁盘IO次数。
好的，你学废了吗？
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