面试题答案
一键面试索引结构选择
- B - Tree索引：适用于范围查询、排序等操作。在高并发写入场景下，B - Tree索引的插入操作可能导致页分裂，影响性能。可以考虑适当增大页大小，减少页分裂频率。例如，在MySQL中通过修改
innodb_page_size参数（需重启数据库且影响数据文件格式），来调整B - Tree页的大小。 - 哈希索引：哈希索引在等值查询时性能极高，并且插入操作相对简单，不会像B - Tree那样频繁产生页分裂。但哈希索引不支持范围查询和排序。如果应用场景中主要是基于唯一键的插入操作，哈希索引可能是个不错的选择。在MySQL中，Memory存储引擎默认使用哈希索引，InnoDB引擎也支持自适应哈希索引（AHI），AHI由InnoDB自动管理，当某些索引值被频繁访问时，InnoDB会自动在内存中基于B - Tree索引构建哈希索引以加速查询。
索引创建原则
- 尽量减少索引数量：过多的索引会增加写入时的维护成本。每插入一条数据，数据库都需要更新相关的索引。例如，只在经常用于查询条件、排序和连接的字段上创建索引。对于很少使用的查询条件字段，不要创建索引。
- 覆盖索引：如果查询的字段都包含在索引中，那么查询时直接通过索引就能获取数据，无需回表操作，这能减少I/O次数。例如，
SELECT column1, column2 FROM table WHERE column1 = 'value'，若在(column1, column2)上创建联合索引，就形成了覆盖索引。 - 前缀索引：对于较长的字符串字段，可以使用前缀索引。例如，对于一个很长的
varchar类型的address字段，在该字段上创建索引时可以指定前缀长度，如CREATE INDEX idx_address ON table(address(10))，这样可以减少索引占用的空间，提升写入性能。不过使用前缀索引要注意前缀长度的选择，既要保证足够的区分度，又不能过长导致失去前缀索引的意义。
数据库参数配置
- innodb_flush_log_at_trx_commit：该参数控制InnoDB存储引擎将日志缓冲区中的日志写入磁盘并刷新到磁盘的频率。有三个取值：
0：每秒将日志缓冲区的日志写入日志文件并刷新到磁盘。这种设置性能最高，但如果数据库崩溃，可能会丢失1秒内的事务数据。1（默认值）：每次事务提交时，将日志缓冲区的日志写入日志文件并刷新到磁盘。这种设置保证了数据的一致性，但在高并发写入时，频繁的磁盘I/O可能成为性能瓶颈。2：每次事务提交时，将日志缓冲区的日志写入日志文件，但每秒才刷新到磁盘。这种设置在性能和数据安全性之间做了一个折中，若数据库崩溃，可能会丢失1秒内提交的事务数据，但不会丢失未提交的事务数据。在高并发写入场景下，可以根据应用对数据一致性和性能的要求，适当调整为2。
- innodb_buffer_pool_size：InnoDB缓冲池是InnoDB存储引擎用来缓存数据和索引的内存区域。增大该参数值，可以让更多的数据和索引缓存在内存中，减少磁盘I/O。在高并发写入场景下，足够大的缓冲池可以容纳更多的新写入数据和索引，提升系统性能。例如，对于内存充足的服务器，可以将其设置为物理内存的70% - 80%。但也要注意，设置过大可能导致操作系统内存不足。
- innodb_thread_concurrency：该参数限制了InnoDB存储引擎可以同时进入内核的线程数量。在高并发写入场景下，如果线程数过多，可能会导致CPU资源竞争激烈，性能下降。通过合理设置该参数，可以避免过度的线程竞争。例如，可以根据服务器的CPU核心数来设置，一般设置为CPU核心数的2倍左右。但具体值还需要通过性能测试来确定。