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B+树的优点和缺点？为什么不用hash存储？
优点：
1、请求设计的磁盘IO访问速度快（高度低、非叶子节点不带数据）。
2、查询效率稳定，都是O(logn)
3、叶子结点带指针，且排序，查询批量数据只需要知道收尾地址即可得到所有数据。

缺点：
1、平衡树增删效率不高，
2、存储比较大，要构造节点，存储一些结点与结点之间额外的信息。
(1、2都是树的通病)

为什么不用hash？
b+树的查找效率O(logn),而hash是O(1)
1、B+树更适合文件存储结构，不像哈希表，需要一次把数据都加入内存，b+树可以分层加载数据，减少内存使用。
2、B+树存储的数据都在叶子结点，并且叶子结点有指针相连，往往sql查询不只只有一个条件，多条件查询结果可以在叶子结点通过指针相连，效率比哈希表更快。
3、hash表不能范围查找。

count(*) 和count(1)和count(列名) 区别？

count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL
count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL
count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

执行效率上：
列名为主键，count(列名)会比count(1)快
列名不为主键，count(1)会比count(列名)快
如果表多个列并且没有主键，则 count（1） 的执行效率优于 count(*)
如果有主键，则 select count（主键）的执行效率是最优的
如果表只有一个字段，则 count(*)最优。

inner join 和where的区别？

多表查询时，where语句实际上是创造两张表的笛卡尔积的数据，例如有1000顾客和1000条销售记录，这个查询会先产生1000000个结果，然后通过正确的 ID过滤出1000条记录。inner join (等同于 join ，一样的)这样数据库就只产生等于ID 的1000条目标结果。增加了查询效率。

有些数据库系统会识别出 WHERE连接并自动转换为 INNER JOIN。

为什么不推荐使用select * ？

用“SELECT * ”数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在 SQL语句复杂，硬解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担

增大网络开销；有时会误带上如log、IconMD5之类的无用且大文本字段，数据传输size会几何增涨。如果DB和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显

即使 mysql 服务器和客户端是在同一台机器上，使用的协议还是 tcp，通信也是需要额外的时间。

使用select * ，不走索引，查询效率很慢。推荐使用带索引的查询。

MySQL表删除数据，索引文件会不会变小？

MySQL表删除数据，索引文件会不会变小？https://mp.weixin.qq.com/s/HiTL87MkbM2BVmfQE0Vm2A面试题：mysql 一棵 B+ 树能存多少条数据？
面试题：mysql 一棵 B+ 树能存多少条数据？https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NzYyNjQzNg==&mid=2247485030&idx=1&sn=fae128c2991e69101e6e4732001bcb76&scene=21#wechat_redirect