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干货！MySQL常见的面试题＋索引原理分析.docx

mysql

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11页

数据库Mysql索引的本质\Mysql索引的底层原理\Mysql索引的实战经验\MyISAM存储引擎在使用索引查询数据时，会先根据索引查找到数据地址，再根据地址查询到具体的数据。并且主键索引和辅助索引没有太多区别。

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今天给大家分享一篇干货，面试必备之 Mysql 索引底层原理分析，文章末尾

有福利哟！！！！

 Mysql 索引的本质

 Mysql 索引的底层原理

 Mysql 索引的实战经验

面试

问：数据库中最常见的慢查询优化方式是什么？同学 A：加索引。

问：为什么加索引能优化慢查询？同学 A：...不知道同学 B：因为索引其实

就是一种优化查询的数据结构，比如 Mysql 中的索引是用 B+树实现的，而

B+树就是一种数据结构，可以优化查询速度，可以利用索引快速查找数据，

所以能优化查询。

问：你知道哪些数据结构可以提高查询速度？（听到这个问题就感觉此处有

坑...）同学 B：哈希表、完全平衡二叉树、B 树、B+树等等。

问：那这些数据结构既然都能优化查询速度，那 Mysql 种为何选择使用 B+

树？同学 B：...不知道

提问

SHOW INDEX FROM employees.titles;

有一个 titles 表，主键由 empno，title，fromdate 三个字段组成。

那么以下几个语句会用到索引吗?

1. select * from employees.titles where emp_no=1;

2. select * from employees.titles where title='1';

3. select * from employees.titles where emp_no='1' and title=1;

4. select * from employees.titles where title='1' and emp_no=1;

为什么哈希表、完全平衡二叉树、B 树、B+树都可以优化查

询，为何 Mysql 独独喜欢 B+树？

哈希表有什么特点？

假如有这么一张表(表名：sanguo)：

现在对 name 字段建立哈希索引：

注意字段值所对应的数组下标是哈希算法随机算出来的，所以可能出现哈希

冲突。那么对于这样一个索引结构，现在来执行下面的 sql 语句：

select * from sanguo where name='周瑜';

可以直接对‘周瑜’按哈希算法算出来一个数组下标，然后可以直接从数据中取

出数据并拿到锁对应那一行数据的地址，进而查询那一行数据。那么如果现

在执行下面的 sql 语句：

select * from sanguo where name>'周瑜';

则无能为力，因为哈希表的特点就是可以快速的精确查询，但是不支持范围

查询。

如果用完全平衡二叉树呢？

还是上面的表数据用完全平衡二叉树表示如下图（为了简单，数据对应的地

址就不画在图中了。）：

剩余10页未读，继续阅读

import os from openpyxl import load_workbook import docx # 读取Excel文件 workbook = load_workbook(filename=r'D:\好记薪\工商资料生成\表格.xlsx') sheet = workbook['需调用文档'] # 判断C列是否为空 if sheet['C2'].value: # 合并A、B文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx'], 'AB.docx') if sheet['C3'].value or sheet['C4'].value or sheet['C5'].value or sheet['C6'].value: # 合并A、B、C文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx'], 'ABC.docx') if sheet['C7'].value: # 合并A、B、C、D文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx', 'D.docx'], 'ABCD.docx') if sheet['C8'].value: # 合并A、B、C、E文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx', 'E.docx'], 'ABCE.docx') # 合并docx文件 def merge_docx(file_list, merged_file_name): # 如果合并后的文件已存在，则直接返回 if os.path.exists(merged_file_name): return # 创建合并后的文档对象 merged_doc = docx.Document() # 合并文件内容 for file_name in file_list: doc = docx.Document(file_name) for para in doc.paragraphs: merged_doc.add_paragraph(para.text) for table in doc.tables: merged_doc.add_table(table.rows, table.columns) # 保存合并后的文档 merged_doc.save(merged_file_name)，报错：NameError: name 'merge_docx' is not defined

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filename = row[0] + '.docx' # 文件名为第一个单元格中的内容加上.docx doc.save(r'G:\工作文件\产业办\2022年\产业帮扶\产业奖补\3.经营主体奖补\县级业务\15.绩效资料\实施方案') # 将文档保存为指定的文件名 os...

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