面试题：MySQL索引底层原理及优化策略在高并发场景下的应用

Question

MySQL的InnoDB存储引擎使用B + 树作为索引结构，请深入阐述B + 树索引的底层原理，以及在高并发读写场景下，如何根据B + 树的特性对索引进行优化，以提升系统的整体性能，举例说明优化前后的性能差异。

Answer 1

B + 树索引底层原理

1. 数据结构特点：
   • 节点类型：B + 树由内部节点（非叶子节点）和叶子节点组成。内部节点仅存储索引键值，用于引导数据查询路径；叶子节点存储实际数据记录以及指向相邻叶子节点的指针，形成一个双向链表结构，方便范围查询。
   • 节点分裂：当一个节点存储的键值达到其容量上限时，会进行节点分裂，将一半键值移到新节点，并在父节点中插入一个连接两个节点的键值。
   • 高度平衡：B + 树通过节点分裂和合并等操作，保证树的高度平衡，使得从根节点到叶子节点的最长路径和最短路径长度之差不超过1，从而确保查询效率稳定。
2. 查询过程：
   • 从根节点开始，根据查询条件中的键值与节点中的键值进行比较，决定向下的搜索路径。
   • 持续在内部节点中进行这种比较和路径选择，直到到达叶子节点。
   • 在叶子节点中通过二分查找或顺序查找（如果没有排序）找到符合条件的数据记录。对于范围查询，利用叶子节点的双向链表结构，可以快速遍历获取范围内的数据。

高并发读写场景下基于B + 树特性的索引优化

1. 前缀索引优化：
   • 原理：对于较长的字符串类型字段，使用前缀索引，即仅对字段的前几个字符建立索引。因为B + 树索引存储键值会占用空间，较短的键值可以在一个节点中存储更多的索引项，减少树的高度，提升查询性能。
   • 举例：假设一个表存储用户的邮箱地址，邮箱地址一般较长。如果对整个邮箱地址建立索引，会占用较多空间。可以对邮箱地址的前10个字符建立前缀索引。例如，原SQL查询为SELECT * FROM users WHERE email = '[e-mail]';，优化后创建前缀索引CREATE INDEX idx_email ON users (email(10));
2. 覆盖索引优化：
   • 原理：使查询所需要的数据都能从索引中获取，而不需要回表操作。B + 树叶子节点存储了索引键值和指针，如果查询列都包含在索引中，就可以直接从索引中获取数据，减少磁盘I/O。
   • 举例：假设有表orders，包含字段order_id、customer_id、order_amount。查询SELECT order_id, order_amount FROM orders WHERE customer_id = 123;，可以创建覆盖索引CREATE INDEX idx_customer_amount ON orders (customer_id, order_id, order_amount);，这样查询时直接从索引获取数据，无需再到数据页获取。
3. 索引顺序优化：
   • 原理：根据高并发场景下的查询模式，调整索引列的顺序。在B + 树中，索引的顺序影响查询时的路径选择。如果查询经常以某些列作为条件，将这些列放在索引的前列，能更快定位数据。
   • 举例：对于查询SELECT * FROM products WHERE category = 'electronics' AND brand = 'Apple';，创建索引CREATE INDEX idx_product ON products (category, brand);，先根据category定位，再根据brand进一步筛选，比先按brand后按category的索引顺序更高效。

优化前后性能差异举例

1. 前缀索引：
   • 优化前：假设表user_info有字段user_name（字符串类型，平均长度50），对user_name全字段建立索引。查询SELECT * FROM user_info WHERE user_name = 'long_user_name_example';，由于索引键值较长，节点存储的索引项少，树的高度可能较高，查询需要多次磁盘I/O，假设查询时间为100ms。
   • 优化后：对user_name前10个字符建立前缀索引。同样的查询，由于索引键值变短，节点存储索引项增多，树的高度降低，查询时间可能缩短到30ms。
2. 覆盖索引：
   • 优化前：表employee有字段employee_id、department、salary。查询SELECT employee_id, salary FROM employee WHERE department = 'HR';，没有覆盖索引时，先通过索引找到department = 'HR'的记录指针，再回表获取employee_id和salary，假设回表操作导致查询时间为80ms。
   • 优化后：创建覆盖索引CREATE INDEX idx_department_salary ON employee (department, employee_id, salary);，查询直接从索引获取数据，查询时间可能减少到20ms。
3. 索引顺序优化：
   • 优化前：表book有字段author、category、title。查询SELECT * FROM book WHERE category = 'fiction' AND author = 'John Doe';，创建索引CREATE INDEX idx_author_category ON book (author, category);，查询时先按author筛选，可能需要遍历较多数据才能找到符合category条件的记录，假设查询时间为120ms。
   • 优化后：创建索引CREATE INDEX idx_category_author ON book (category, author);，先按category筛选，能更快定位到符合条件的数据，查询时间可能缩短到40ms。