导语：MySQL常见面试题：内连接和外连接

说⼀下内连接和外连接

MySQL常见面试题

内连接也叫⾃然连接，只有两个表相匹配的⾏才能在结果集中出现。返回的结果集选取两个表中所匹配的数据，舍弃不匹配的数据 。

select fifieldlist from table1 [inner] join

table2 on table1.column = table2.column

内连接保证两个表中的所有⾏都满⾜条件，⽽外连接则不然，外连接不仅仅包含符合连接条件的⾏，⽽且还包括左表（左外连接），右表（右外连接），或者两个边表（全外连接）中的所有数据⾏

select fifieldlist from table1 left/ right outer

join table2 on table1.column =

table2.column

⽬前（8.0）MySQL不⽀持全外连接MySQL索引索引是⼀种数据结构，⽤于帮助我们在⼤量数据中快速定位到我们想要查找的数据。可以加快查的速度，但是会增加容量，降低增，删，改的速度。

1. MySQL有哪⼏种索引类型

各⾃特点常⻅的MySQL索引结构有B-树索引，B+树索引，Hash索引和全⽂索引。

B-Tree索引

因为存储引擎不⽤进⾏全表扫描来获取数据，直接从索引的根节点开始搜索，从⽽能加快访问数据的速度。

B-Tree对索引是顺序组织存储的，很适合查找范围数据。

适⽤于全键值、键值范围或者键前缀查找（根据最左前缀查找）

限制：对于联合索引来说，如果不是从最左列开始查找，则⽆法使⽤索引；不能跳过索引中的列

B+Tree索引

是B-Tree索引的变种，现在主流的存储引擎都不⽤单纯的B-Tree，⽽是其变种B+Tree或者T-Tree等等

和B-Tree最主要的区别就是B+Tree的内节点不存储data，只存储key，叶⼦节点不存储指针。

Hash索引

基于Hash表实现，只有Memory存储引擎显式⽀持哈希索引。

适合等值查询，如 = 、 in() 、 <=> ，不⽀持范围查询。

因为不是按照索引值顺序存储的，就不能像B+Tree索引⼀样利⽤索引完成排序。

Hash索引在查询等值时⾮常快。

因为Hash索引始终索引的所有列的全部内容，所以不⽀持部分索引列的匹配查找。

如果有⼤量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。

程序员可以在B+Tree索引的基础上创建⾃适应Hash索引。

全⽂索引

MyISAM和InnoDB都⽀持全⽂索引

有三种模式：⾃然语⾔模式，布尔模式和查询扩展模式

R-Tree索引

MyISAM⽀持R-Tree索引，这个和全⽂索引基本不问。

2. B+树索引和hash索引的区别

B+树索引适合返回查找，⽽hash索引适合等值查询。

hash索引⽆法利⽤索引完成排序，但是B+树索引可以。

hash索引不⽀持多了联合索引的最左匹配规则，但是B+树索引⽀持。

如果有⼤量重复键值的情况下，因为存在hash碰撞，hash索引的效率会很低。

3. B树和B+树的区别

这个题其实偏向于数据结果了，这⾥不多讲，只说⼀下针对数据库来说，⾯试该怎么回答。派⽣问题：⼆叉树，⼆叉搜索树，B树，B+树。遇到坑爹的⾯试官可能让你写⼀个B+树...

⼆叉树

任何节点的左⼦节点的键值都⼩于当前节点的键值，右⼦节点的键值都⼤于当前节点的键值平衡⼆叉树/AVL树 当⼆叉树⾮常极端，变成⼀个链表后，它就没有了⼆叉树的相关优秀性质了。所以我们在insert节点的时候，需要不断的旋转，来使⼆叉树平衡，最终使得其查询效率最⾼。调整⼀共分为四种情况：LL，RR，LR，RL。

B-树

因为数据库中⼤部分数据都存在于磁盘，但是IO⼀次磁盘的代价相对来说⽐较⼤，我们需要尽可能的减少AVL树的深度，即增加每个节点的数据量，这便是B-树的由来。

每⼀个节点称为⻚，也就是⼀个磁盘块。 B树相对于平衡⼆叉树，每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)，并且每个节点拥有更多的⼦节点

B+树

是B-树的变形，相对于B-树来说，B+树最主要的不同之处就是其⾮叶⼦节点上是不存储数据的，数据全在叶⼦节点存储。这就意味着B+树⽐B-树更胖。

因为B+树索引的所有数据均存储在叶⼦节点，⽽且数据是按照顺序排列的。那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。⽽B树因为数据分散在各个节点，要实现这⼀点是很不容易的。

4. InnoDB为什么要使⽤B+树作为索引

这时说出B+树索引的优点即可，同时也可能会引出Hash索引和全⽂索引，InnoDB中索引即数据，数据即索引。

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