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一、有一個查詢需求，MySQL中有兩個表，一個表1000W數據，另一個表只有幾千數據，要做一個關聯查詢，如何優化？

如果 orders 表是大表（比如 1000 萬條記錄），而 users 表是相對較小的表（比如幾千條記錄）。

1、為關聯字段建立索引

確保兩個表中用于 JOIN 操作的字段都有索引。這是最基本的優化策略，避免數據庫進行全表掃描，可以大幅度減少查找匹配行的時間。

2、小表驅動大表

在執行 JOIN 操作時，先過濾小表中的數據，這樣可以減少后續與大表進行 JOIN 時需要處理的數據量，從而提高查詢效率。

二、b樹和b+樹的區別

B+ 樹相比較 B 樹，有這些優勢：

1、更高的查詢效率

B+樹的所有值（數據記錄或指向數據記錄的指針）都存在于葉子節點，并且葉子節點之間通過指針連接，形成一個有序鏈表。

這種結構使得 B+樹非常適合進行范圍查詢，一旦到達了范圍的開始位置，接下來的元素可以通過遍歷葉子節點的鏈表順序訪問，而不需要回到樹的上層。如 SQL 中的 ORDER BY 和 BETWEEN 查詢。

而 B 樹的數據分布在整個樹中，進行范圍查詢時可能需要遍歷樹的多個層級。

2、更高的空間利用率

在 B+樹中，非葉子節點不存儲數據，只存儲鍵值，這意味著非葉子節點可以擁有更多的鍵，從而有更多的分叉。
這導致樹的高度更低，進一步降低了查詢時磁盤 I/O 的次數，因為每一次從一個節點到另一個節點的跳轉都可能涉及到磁盤 I/O 操作。

3、查詢效率更穩定

B+樹中所有葉子節點深度相同，所有數據查詢路徑長度相等，保證了每次搜索的性能穩定性。而在 B 樹中，數據可以存儲在內部節點，不同的查詢可能需要不同深度的搜索。

三、innodb使用數據頁存儲數據？默認數據頁大小16K，我現在有一張表，有2kw數據，我這個b+樹的高度有幾層？

在 MySQL 中，InnoDB 存儲引擎的最小存儲單元是頁，默認大小是16k
如果有 2KW 條數據，那么這顆 B+樹的高度為 3 層。

四、redis為什么快？

1、基于內存的數據存儲

Redis 將數據存儲在內存當中，使得數據的讀寫操作避開了磁盤 I/O。而內存的訪問速度遠超硬盤，這是 Redis 讀寫速度快的根本原因。

2、單線程模型

Redis 使用單線程模型來處理客戶端的請求，這意味著在任何時刻只有一個命令在執行。這樣就避免了線程切換和鎖競爭帶來的消耗。

3、IO多路復用

Redis 單個線程處理多個 IO 讀寫的請求。

4、高效的數據結構

Redis 提供了多種高效的數據結構，如字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，這些數據結構經過了高度優化，能夠支持快速的數據操作。

五、建立聯合索引(a,b,c)，where c = 5是否會用到索引？為什么？

在這個查詢中，只有索引的第三列 c 被用作查詢條件，而前兩列 a 和 b 沒有被使用。這不符合最左前綴原則，因此 MySQL 不會使用聯合索引 (a,b,c)。

1、對empname,deptid,jobs3列建立索引語句：

create index idx_t1_bcd on employees(empname,deptid,jobs)

2、EXPLAIN select * from employees where jobs=“測試經理” ，沒有使用索引

3、EXPLAIN select * from employees where deptid=“1003” ，沒有使用索引

4、EXPLAIN select * from employees where empname=“張飛” 使用了索引

5、EXPLAIN select * from employees where jobs=“測試” and deptid=“1002”
沒有使用索引

6、EXPLAIN select * from employees where jobs=“測試” or deptid=“1002”
沒有使用索引

7、EXPLAIN select * from employees where deptid=“1002” and jobs=“測試” and empname=“張飛” 使用了索引

8、EXPLAIN select * from employees where deptid=“1002” or jobs=“測試” or empname=“張飛” 不使用索引

9、EXPLAIN select * from employees where deptid=“1002” and jobs=“測試” and empname LIKE “%飛”；不使用索引

10、EXPLAIN select * from employees where deptid LIKE “%002” and jobs=“測試” and empname = “張飛”；使用了索引