1、區域性性原理：
（1）空間區域性性：發現程式和資料的訪問都有聚集成群的傾向，在乙個時間段內，僅使用其中一小部分。
（2）時間區域性性：最近訪問過的程式**和資料，很快又被訪問的可能性很大。
2、磁碟預讀：一般比如要讀取字元a，不僅會讀取字元a，會訪問a在內的一塊資料。（一般預讀的長度為頁的資料）
note：咋許多作業系統中，頁大小為4k.主存和磁碟以頁為單位交換資料。
首先說下索引是什麼：
那麼，底層資料結構為什麼用了b＋樹:
首先說下其他資料結構的缺點：無論是二叉樹還是紅黑樹，都會因為樹的深度過深二造成io次數變多，影響資料讀取的效率。
b+樹：
b+樹是為磁碟或其他直接儲存輔助裝置設計的一種平衡查詢樹。
b+樹中，所有記錄節點都是按照鍵值的大小順序存放在同一層的葉子節點上，由各葉子節點指標進行連線。
普通索引：僅加速查詢
唯一索引：加速查詢+列值唯一（可以由null）
主鍵索引：加速查詢+列值唯一（不可以有null）+表中只有乙個
組合索引：多列值組成乙個索引，專門用於組合索引，其效率大於索引合併
全文索引：對文字的內容進行分詞，進行搜尋
對查詢進行優化，應盡量避免全表掃瞄，首先應考慮在where及order by涉及的列上建立索引。
避免全表掃瞄的優化方案:
1、避免在where子句對欄位進行null值判斷，會導致搜尋引擎放棄索引，全表掃瞄；
2、避免使用 !=或<>操作符；
3、避免用or來連線條件；
4、in 或not in 慎用；
5、避免在where子句中對字段進行表示式操作。
1、可以做表拆分，減少單表字段數量，優化表結構；
2、在保證主鍵有效的情況下，檢查主鍵索引的字段順序，使得查詢語句中條件的字段順序和主鍵索引的字段順序保持一致；
3、建立合理的索引；
4、可以結合redis，memchache等快取服務，把複雜的sql進行拆分，充分利用二級快取，減少資料庫的io操作。
2021秋招備戰 MySQL面試相關知識
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本人小碩畢業，也參加了2021年的秋招工作。當年本科畢業的時候也是在找工作和考研兩個方面糾結了好久，也參加了本科畢業時的秋招和春招，後來稀里糊塗的就考研究生了。不過慶幸的是最後上岸了，好景不長碩士的畢業季也如期而至，經歷了今年新冠疫情的衝擊本來兩年半的學術生涯被壓縮到了1年，最後半年找工作 文 畢業...