一、MySQL中的回表是什么？

我的回答：

MySQL回表指的是在查询使用非聚簇索引也就是二级索引时，叶子节点只存储了索引列的值和主键Id，若要查询其他字段，就要根据主键去聚簇索引查询完整的数据。这个过程就是回表。比如用name的二级索引查age，要先通过name找到主键id，再用这个主键id查询age。回表会增加 IO ，所以可以建立覆盖索引来包含所需要的字段，避免回表。我练过用联合索引包含其他字段，减少了回表，查询快了不少~

回答重点（官方答案）：

“回表” 是指在使用二级索引（非聚簇索引）作为条件进行查询时，由于二级索引中只存储了索引字段的值和对应的主键值，无法得到其它数据。如果要查询数据行中的其它数据，需要根据主键去聚簇索引查找实际的数据行，这个过程被称为回表。

二、MySQL中使用索引一定有效吗？如何排查索引效果？

我的回答：

MySQL中使用索引不一定有效，比如索引字段上有函数运算、使用了like '%xxx'这类前缀模糊匹配查询、类型不匹配，或者统计信息不准确等， 都可能导致索引失效。

排查索引效果，我们可以使用explain分析SQL执行计划，重点看type字段，（如all表示全表扫描）、key字段（是否为null），以及rows估算值

再通过show status like ‘Handler%’; 查看索引使用次数，对比查询前后的Handler_read_key和Handler_read_rnd_next等指标。之前我在练习时，发现一条SQL有索引，但是执行慢，用explain发现是因为对索引字段做了函数操作，调整后索引生效，查询效率显著提升，所以现在写SQL后都会习惯性用这些方法检验索引效果，避免出校“有索引但不生效”的情况。

回答重点（官方答案）：

索引不一定有效。
例如查询条件中不包含索引列、低基数列索引效果不佳，或查询条件复杂且不匹配索引的顺序。
对于一些小表，MySQL 可能选择全表扫描而非使用索引，因为全表扫描的开销可能更小。
最终是否用上索引是根据 MySQL 成本计算决定的，评估 CPU 和 I/O 成本最终选择用辅助索引还是全表扫描。有时候确实是全表扫描成本低所以没用上索引。但有时候由于一些统计数据的不准确，导致成本计算误判，而没用上索引。

排查索引效果的方法：使用 EXPLAIN 命令，通过在查询前加上 EXPLAIN ，可以查看 MySQL 选择的执行计划，了解是否使用了索引、使用了哪个索引、估算的行数等信息。
主要观察 EXPLAIN 结果以下几点：

• type（访问类型）：这个属性显示了查询使用的访问方法，例如 ALL 、index 、range 等。当查询使用索引时，这个属性通常会显示为 index 或 range ，表示查询使用了索引访问。如果这个值是 ALL ，则表示查询执行了全表扫描，没有使用索引。
• key（使用的索引）：这个属性显示了查询使用的索引，如果查询使用了索引，则会显示索引的名称。如果这个值是 NULL ，则表示查询没有使用索引。
• rows（扫描的行数）：这个属性显示了查询扫描的行数，需要评估下扫描量。

扩展知识

确定索引真的生效了吗？
索引失效的场景有很多，也是面试官经常喜欢问的，可以根据具体场景进行排查，典型场景可以分为以下几点（实际索引的选择会根据 mysql 优化器的成本评定，答案最后会提到）：

1. 使用了联合索引却不符合最左前缀
   举个例子：小鱼对 user 表建立了一个联合索引为 name_age_id 的联合索引。
   他使用以下 SQL 查询 select * from user where age = 10 and id = 1;
   这样的写法恰恰不满足最左前缀原则，索引就失效啦。

2. 索引中使用了运算
   例如这个 SQL select * from user where id + 3 = 8 。这样会导致全表扫描计算 id 的值再进行比较，使得索引失效。

3. 索引上使用了函数也会失效
   例如：select * from user where LOWER (name) like 'cong%'; 。
   这样也会导致索引失效，索引参与了函数处理，会导致去全表扫描。

4. like 的随意使用
   例如：select * from user where name like '% cong%'; 因为索引是从左到右来进行排序查找的，占位符直接放在了最左边开头，可能会导致直接全表扫描，这种情况就会导致索引失效。

5. or 的随意使用
   user 当前只有一个索引 name 。此时执行以下 SQL：
   select * from user where name = 'cong' or age = 18; 这可能也会导致索引失效，因为 age 没有索引。

6. 随意的字段类型使用
   不小心将 varchar 类型的 name 条件匹配了 int 类型字段。SQL 是这样的 select * from user where name = 1; ，在代码中涉及隐式转换！等于 select * from user where CAST (name AS signed int) = 1; ，这就变成了第三条索引上使用了函数，导致索引失效。
   除此之外还有隐式字符编码转换的问题，即联表查询的时候，如果不同表之间的关联字段字符编码不一致，也会导致隐式转换编码，等于变相用上了函数，使得索引失效。

7. 不同的参数也会导致索引失效
   这个就是我在回答重点里面说的 “是否用上索引是根据 MySQL 成本计算决定的”。不同的参数 MySQL 评估成本不一致，有时候会选择使用索引，有时候会选择全表扫描，特别是在复杂查询（联表、子查询、需要回表等）的情况下。

比如根据商品从订单表查询，收集商品对应的所有买家的订单信息。如果传入的商品 id 是个热点商品，占据这家店铺 80% 的销量，那么本次查询对订单表很可能是全表查询，如果是冷门商品，则很可能是走索引查询。
8) 表中两个不同字段进行比较
例如这样的 SQL : select * from user where id > age; ，将 id 跟 age 字段做了比较，索引失效。
9) 使用了 order by
当 order by 后面跟的不是主键或者不是覆盖索引会导致不走索引。
为什么索引生效了反而查询变慢了呢？
确认是否选对了索引！MySQL 根据优化器会评估成本选择对应的索引，但有时候 MySQL 因为估计值不准确，导致选错了索引，因此查询速度反而更慢。

三、在MySQL中建立索引时需要注意哪些事项？

我的回答：

我会注意：

1.按需创建索引：根据实际查询需求，在where，join，order by等子句的字段上建索引，避免冗余。

2.会优先给唯一性高的，如id、手机号建立索引，像性别低选择性字段建立索引意义不大。

3.若是联合索引，遵循最左前缀原则，把选择性高的字段放在前面，比如（a，b，c）的索引能支持a、a+b、a+b+c的查询

4.避免失效场景，不在字段上使用函数，避免使用like %xxx、保证类型匹配，防止索引失效

5.权衡性能：索引会加快查询，但是会降低增删改的速度，还会占用磁盘空间，因此写入频繁的表要控制索引数量。

我练习的时候，给订单表的user_id 和 create_time建立联合索引，发现遵循最左原则的查询能命中索引，但是加了低选择性的status字段后反而失效，删除后性能恢复了，这让我明白索引设计要结合实际场景，不能盲目添加。

类型匹配解释：

加了低选择性的status字段，索引失效解释：

重点回答（官方答案）

1. 不能盲目建立索引，索引并不是越多越好，索引会占用空间，且每次修改的时候可能都需要维护索引的数据，消耗资源。

2. 对于字段的值有大量重复的不要建立索引。比如说：性别字段，在这种重复比例很大的数据行中，建立索引也不能提高检索速度。但是也不绝对，例如定时任务的场景，大部分任务都是成功，少部分任务状态是失败的，这时候通过失败状态去查询任务，实际上能过滤大部分成功的任务，效率还是可以的。

3. 对于一些长字段不应该建立索引。比如 text、longtext 这种类型字段不应该建立索引。因为占据的内存大，扫描的时候大量加载至内存中还耗时，使得提升的性能可能不明显，甚至可能还会降低整体的性能，因为别的缓存数据可能因为它被踢出内存，下次查询还需要从磁盘中获取。

4. 当数据表的修改频率远大于查询频率时，应该好好考虑是否需要建立索引。因为建立索引会减慢修改的效率，如果很少的查询较多的修改，则得不偿失。

5. 对于需要频繁作为条件查询的字段应该建立索引。在 where 关键词后经常查询的字段，建立索引能提高查询的效率，如果有多个条件经常一起查询，则可以考虑联合索引，减少索引数量。

6. 对经常在 order by、group by、distinct 后面的字段建立索引。这些操作通常需要对结果进行排序、分组或者去重，而索引可以帮助加快这些操作的速度。

扩展知识

MySQL 索引的最左前缀匹配原则是什么？

回答重点

MySQL 索引的最左前缀匹配原则指的是在使用联合索引时，

查询条件必须从索引的最左侧开始匹配。如果一个联合索引包含多个列，查询条件必须包含第一个列的条件，然后是第二个列，以此类推。
底层原理：因为联合索引在 B+ 树中的排列方式遵循 “从左到右” 的顺序，例如联合索引 (first_name, last_name, age) 会按照 (first_name, last_name, age) 的顺序在 B+ 树中进行排序。
MySQL 在查找时会优先使用 first_name 作为匹配依据，然后依次使用 last_name 和 age 。因此，组合索引能够从左到右依次高效匹配，跳过最左侧字段会导致无法利用该索引。
按照 (first_name, last_name, age) 的顺序在 B+ 树中的排列方式 (大致的示意图) 如下