mysql函数和索引冲突问题_Mysql索引常见问题汇总
Q1：数据库有哪些索引？优缺点是什么？
1.B树索引：⼤多数数据库采⽤的索引(innoDB采⽤的是b+树)。能够加快访问数据的速度，尤其是范围数据的查⾮常快。缺点是只能从索引的最左列开始查，也不能跳过索引中的列，如果查询中有某个列⽤到了范围查询，则右边所有列都⽆法使⽤索引优化查。
2.哈希索引：基于哈希表实现。在MySQL中，只有Memory引擎显式的⽀持哈希搜索。哈希查的速度⾮常快，但哈希索引只包含哈希值和⾏指针，不存储字段值，所以不能⽤索引中的值来避免读取⾏，也不能进⾏排序。由于哈希索引使⽤的是索引列的全部内容来计算哈希值的，所以不⽀持部分所有列匹配查。哈希只⽀持等值⽐较，不⽀持任何范围查询。⼀旦哈希冲突很多的话，维护成本⾮常⾼。innoDB⽀持“⾃适应哈希索引”(adaptive hash index)。
writeprocessmemory被禁止
mysql面试题汇总3.全⽂索引：全⽂索引是⼀种特殊类型的索引，它查的是⽂本中的关键字，⽽不是⽐较索引的值。最初只能在MyISAM上使⽤，5.6.24以后innoDB也⽀持了全⽂索引。全⽂索引的查询要使⽤against，在相同的列上同时创建全⽂搜索和基于值的B-Tree索引不会有冲突。
二叉树遍历主要函数4.空间数据索引(R-tree索引)，MyISAM⽀持R树索引，好处是⽆需前缀查询，会从所有纬度来索引数据，
可以⽤作地理数据的存储；缺点是必须使⽤MySQL的GIS相关函数如MBRCONTAINS( )等来维护数据，但由于MySQL中的GIS并不完善，因此⼤多数⼈不会使⽤这个特性。
Q2：为什么不实⽤⼆叉查树或者红⿊树作为数据库索引。
⼆叉树在处理海量数据时，树的⾼度太⾼，虽然索引效率很⾼，达到logN，但会进⾏⼤量磁盘io，得不偿失。⽽且删除或者插⼊数据可能导致数据结构改变变成链表，需要增进平衡算法。⽽红⿊树，插⼊删除元素的时候会进⾏频繁的变⾊和旋转(左旋，右旋)，很浪费时间。但是当数据量很⼩的时候，完全可以放⼊红⿊树中，此时红⿊树的时间复杂性⽐b树低。因此，综上考虑，数据库最后选择了b树作为索引。
Q3:B tree和B+ tree应⽤场景：
打印机显示句柄无效1.B树常⽤于⽂件系统，和少部分数据库索引，⽐如mongoDB。手机json文件解析器
2.B+树主要⽤于mysql数据库索引。
Q4:B+ tree对⽐B tree的优点
B树的每个节点除了存储指向 ⼦节点的索引外，还要存储data域，因此单⼀节点指向⼦节点的索引并
不是很多，树的⾼度较⾼，磁盘io次数较多。B+树的⾼度更低，且所有data都存储在叶⼦节点，叶⼦节点都处于同⼀层，因此查询性能稳定，便于范围查。
Q5：多列排序时使⽤索引的坑
一个模板
A key_part specification can end with ASC or DESC. These keywords are permitted for future extensions for specifying ascending or descending index value storage. Currently, they are parsed but ignored; index values are always stored in ascending order.
根据Mysql⽂档的说明，创建索引的时候，可以加上asc或者desc，例如：add index idx(a asc,b desc).但是实际Mysql是会忽略的(好坑。。。)好像8.0版本之后⽀持desc了。
这会有什么影响呢？
假如有列test1和test2，都是int类型。
我们创建索引``idx1(test1,test2)，
假如我们要按test1和test2排序，例如SQL
explain select * from table order by test1 ,test2 limit 1;
可以使⽤索引的排序：
order by test1
order by test1 desc
order by test1,test2
order by test1 desc,test2 desc
不可以使⽤索引的排序：
order by test1,test2,desc
order by test1 desc,test2
因为索引不⽀持desc，所以多列的索引是按全部列的升序存储的。所以只排序⼀列，全部列升序，全部列降序，都能⽤索引。但是第⼀列⽤升序，第⼆列⽤降序，或者第⼀列降序，第⼆列⽤升级，都不能使⽤索引。
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