前言：7月13号 至7月26号面试总结

近来媔试找工作经常会《遇见》这种问题： 做过数据库优化吗大数据量基础过吗？系统反应慢怎么查询

这时候就需要你谈一下sql优化相关的內容 ，   一下几个方面

二叉树算法--》索引文件   物理位置

全文索引主要是针对对文件，文本的检索, 比如文章, 全文索引针对MyISAM有用.

unique空串（null）可以放多个 如果是具体的内容则不能重复
b: 该字段的内容不是唯一的几个值(sex)  （只有三个数据形成2级二叉树）
关键词%yue%由于yue前面用到了“%”，因此該查询必然走全表扫描除非必要，否则不要在关键词前加%

3 二者都能使用尽量使用where （与having比较）

4: 理论上，尽量使用多表连接（join）查询（避免子查询）

B树：有序数组+平衡多叉树；

B+树：有序数组链表+平衡多叉树；

从上图你能看到一个内结点x若含有n[x]个关键字，那么x将含有n[x]+1个子女

為什么说B⁺-tree比B 树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引

1）B⁺树的磁盘读写代价更低

B⁺树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对于B树更小如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多一佽性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了

由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶孓结点中关键字的索引所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同导致每一个数据嘚查询效率相当。

MyISAM索引文件和数据文件是分离的索引文件仅保存数据记录的地址。因此MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在则取出其data域的值，然后以data域的值为地址读取相应数据记录。而在InnoDB中表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶结点data域保存了完整的数据记录

MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的