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　　一、面试官的考点指数是多少？

　　索引是一种提高数据库查询效率的数据结构。可以比作一本字典的目录，可以很快找到相应的记录。索引通常存储在磁盘上的文件中，占用物理空间。水能载舟，亦能覆舟。使用合适的索引可以提高查询效率，而过多的索引会影响插入和更新数据库表的功能。二、指数的种类有哪些？

　　维度B树索引：所有数据存储在叶节点上，复杂度为o(logn)，适合范围查询。Hdsdqc索引：适合等价查询，检索效率高，可一次到达。全文索引：MyISAM和InnoDB都支持使用全文索引，它通常是通过使用文本类型char、text和varchar创建的。r树索引：用于为GIS数据类型的空间索引物理存储维度创建聚集索引。索引是用主键创建的索引，叶节点包含表中的数据。非聚集索引：非聚集索引是用非主键创建的索引，叶节点包含主键和索引列。逻辑主键索引：特殊的唯一索引，不能为空。通用索引：MySQL的基本索引类型。允许空值和重复值。合并索引：在多个字段中创建的索引，遵循最左前缀原则。唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但允许空值。空间索引：MySQL5.7及更高版本支持空间索引，遵循OpenGIS几何数据模型的规则。3.面试官为什么选择B树作为索引结构？我们可以从这几个维度来看这个问题。查询是否足够快，效率是否稳定，存储多少数据，搜索磁盘多少次等等。为什么不是hdsdqc结构？为什么不是二叉树，为什么不是平衡二叉树，为什么不是B树，而是B树？

　　当我们编写业务SQL查询时，大部分都是范围查询。以下是SQL

　　select * from employee where age between 18 and 28；为什么不用hdsdqc结构？我们知道hdsdqc结构类似于k-v结构。也就是说，键和值是一一对应的关系。那可以用等值查询，但是不能查询范围。

　　为什么不用二叉树呢？请回忆一下关于二叉树的知识。所谓的二叉树，特点如下：

　　每个节点最多有两个子树，分别叫做左子树和右子树。左侧子节点的值小于当前节点的值，其值大于右侧子节点的值的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶节点。在我们的脑海中，很容易看到这个二叉树的结构图。

　　但是，有一些特殊的二叉树，可能是：

　　如果二叉树专用于链表，就相当于全表扫描。那么指数是干什么的呢？所以一般的二叉树不适合作为索引结构。

　　为什么不用平衡二叉树呢？平衡二叉树的特点：它也是二叉树的搜索树，任意节点的两个子树的高度之差最大为1。因此，它不会关注链表。

　　但是，那又怎么样呢？

　　插入或更新平衡二叉树，需要保持左右手平衡，所以维护成本高，树的数量多。由于数据存在于磁盘上，作为索引结构使用，每次从磁盘读取一个节点，IO操作的次数都会增加。为什么不用B树？数据量越大，平衡二叉树的高度越高，IO越高。那么，为什么不选择同样的数据量，高度更矮的B树呢？

　　与平衡二叉树相比，B树可以存储更多的数据并降低其高度。但是最后选择B树呢？因为B树是B树的升级版：

　　B树的非叶节点不存储数据，只存储键值，而B树的节点不仅存储键值，还存储数据。innodb页面的默认大小是16KB。如果不保存数据，会保存更多的键值，对应树(节点的子节点树)的顺序会变大。树又低又胖，所以可以检索数据，访问磁盘。B树索引中的所有数据都存储在叶节点上，数据按顺序排列并链接。然后，Web tree使范围搜索、排序搜索、分组搜索和重新搜索变得非常简单。以上10-59000是我的面试流程。这次面试我收集了很多面试问题。反正我已经面试过了，免费分享一下。

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