回表了解吗？
回表了解吗？在 InnoDB 存储引擎中，当使用辅助索引进行查询时，首先通过辅助索引找到主键索引的键值，然后再通过这些主键值在主键索引中查找相应的数据。这个过程被称为回表。回表操作需要额外扫描一棵索引树，相比于基于主键索引的查询，它多了一次索引查找的过程。
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聚簇索引与非聚簇索引的区别？
聚簇索引与非聚簇索引的区别？首先理解聚簇索引不是一种新的索引，而是而是一种数据存储方式。聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。我们熟悉的两种存储引擎——MyISAM 采用的是非聚簇索引，InnoDB 采用的是聚簇索引。
Hash 索引和 B+ 树索引区别是什么？
Hash 索引和 B+ 树索引区别是什么？B+树可以进行范围查询，而Hash索引不能。范围查询是指可以根据某个范围条件（如大于、小于等）来检索数据，而Hash索引只能进行等值查询。
为什么用 B+ 树而不用 B 树呢？
为什么用 B+ 树而不用 B 树呢？B+树相较于B树具有以下优势：B+树是B树的变种，能够解决B树能够解决的问题。B树通过每个节点存储更多的关键字和具有更多的子节点的方式提高了扫描和查找的效率，而B+树也能够通过类似的方式达到相同的目的。
为什么要用 B+ 树，而不用普通二叉树？
为什么要用 B+ 树，而不用普通二叉树？对于这个问题，可以从几个角度来考虑：查询速度、效率稳定性、数据存储量和磁盘访问次数。为什么不使用普通二叉树？
那一棵 B+树能存储多少条数据呢？
那一棵 B+树能存储多少条数据呢？假设索引字段是bigint类型，长度为8字节。在InnoDB中，指针大小通常设置为6字节，这样总共需要14字节来存储每个单元（包括键值和指针）。在一个非叶子节点（一页）中，可以存储16384/14≈1170个这样的单元。
MySQL 索引用的什么数据结构了解吗？
MySQL 索引用的什么数据结构了解吗？MySQL的默认存储引擎是InnoDB，它使用B+树结构的索引。B+树的特点如下：B+树的索引结构中，只有叶子节点存储实际的数据记录，而非叶子节点只存储键值信息。
索引是不是建的越多越好呢？
索引是不是建的越多越好呢？当然不是。索引会占据磁盘空间：每个索引都需要存储相应的数据结构和索引值，因此会占用一定的磁盘空间。随着索引数量和大小的增加，数据库的整体存储空间也会增加。
索引不适合哪些场景呢？
索引不适合哪些场景呢？有一些情况下，索引可能不适合使用，包括：数据量较少的表：对于数据量较少的表，索引的维护成本可能会超过索引本身带来的查询性能提升。在这种情况下，添加索引可能不划算。
索引哪些情况下会失效呢？
索引哪些情况下会失效呢？使用OR条件可能导致索引失效。当查询条件中包含OR操作符时，MySQL可能无法有效使用索引来加速查询，特别是如果OR操作符连接的条件列没有建立合适的索引。
