一、有一个查询需求，MySQL中有两个表，一个表1000W数据，另一个表只有几千数据，要做一个关联查询，怎样优化？
如果 orders 表是大表（比如 1000 万条记载），而 users 表是相对较小的表（比如几千条记载）。
1、为关联字段建立索引
确保两个表中用于 JOIN 操纵的字段都有索引。这是最基本的优化计谋，制止数据库举行全表扫描，可以大幅度减少查找匹配行的时间。
2、小表驱动大表
在实行 JOIN 操纵时，先过滤小表中的数据，这样可以减少后续与大表举行 JOIN 时须要处理的数据量，从而提高查询服从。
二、b树和b+树的区别
B+ 树相比较 B 树，有这些优势：
1、更高的查询服从
B+树的所有值（数据记载或指向数据记载的指针）都存在于叶子节点，而且叶子节点之间通过指针连接，形成一个有序链表。
这种结构使得 B+树非常适合举行范围查询，一旦到达了范围的开始位置，接下来的元素可以通过遍历叶子节点的链表次序访问，而不须要回到树的上层。如 SQL 中的 ORDER BY 和 BETWEEN 查询。
而 B 树的数据分布在整个树中，举行范围查询时可能须要遍历树的多个层级。
2、更高的空间利用率
在 B+树中，非叶子节点不存储数据，只存储键值，这意味着非叶子节点可以拥有更多的键，从而有更多的分叉。
这导致树的高度更低，进一步降低了查询时磁盘 I/O 的次数，因为每一次从一个节点到另一个节点的跳转都可能涉及到磁盘 I/O 操纵。
3、查询服从更稳定
B+树中所有叶子节点深度相同，所有数据查询路径长度相称，保证了每次搜索的性能稳定性。而在 B 树中，数据可以存储在内部节点，不同的查询可能须要不同深度的搜索。
三、innodb利用数据页存储数据？默认数据页巨细16K，我现在有一张表，有2kw数据，我这个b+树的高度有几层？
在 MySQL 中，InnoDB 存储引擎的最小存储单位是页，默认巨细是16k
如果有 2KW 条数据，那么这颗 B+树的高度为 3 层。
四、redis为什么快？
1、基于内存的数据存储
Redis 将数据存储在内存当中，使得数据的读写操纵避开了磁盘 I/O。而内存的访问速度远超硬盘，这是 Redis 读写速度快的根本原因。
2、单线程模子
Redis 利用单线程模子来处理客户端的请求，这意味着在任何时刻只有一个下令在实行。这样就制止了线程切换和锁竞争带来的斲丧。
3、IO多路复用
Redis 单个线程处理多个 IO 读写的请求。
4、高效的数据结构
Redis 提供了多种高效的数据结构，如字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，这些数据结构经过了高度优化，能够支持快速的数据操纵。
五、建立联合索引(a,b,c)，where c = 5是否会用到索引？为什么？
在这个查询中，只有索引的第三列 c 被用作查询条件，而前两列 a 和 b 没有被利用。这不符合最左前缀原则，因此 MySQL 不会利用联合索引 (a,b,c)。
1、对empname,deptid,jobs3列建立索引语句：
- create index idx_t1_bcd on employees(empname,deptid,jobs)
3、EXPLAIN select * from employees where deptid=“1003” ，没有利用索引
4、EXPLAIN select * from employees where empname=“张飞” 利用了索引
5、EXPLAIN select * from employees where jobs=“测试” and deptid=“1002”
没有利用索引
6、EXPLAIN select * from employees where jobs=“测试” or deptid=“1002”
没有利用索引
7、EXPLAIN select * from employees where deptid=“1002” and jobs=“测试” and empname=“张飞” 利用了索引
8、EXPLAIN select * from employees where deptid=“1002” or jobs=“测试” or empname=“张飞” 倒霉用索引
9、EXPLAIN select * from employees where deptid=“1002” and jobs=“测试” and empname LIKE “%飞”；倒霉用索引
10、EXPLAIN select * from employees where deptid LIKE “%002” and jobs=“测试” and empname = “张飞”；利用了索引
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