一、SQL语句

1、SQL语句的分类

1. DQL：数据查询语言—select
2. DML：数据操作语言—insert/update/delete
3. DDL：数据定义语言—create/drop/alter
4. DCL：数据控制语言—start transaction/commit/rollback

2、Sql语句的执行顺序

1. SQL 语句的执行顺序与编写顺序并不相同
2. FROM、ON、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、SELECT、DISTINCT、ORDER BY、LIMIT
3. 最终返回结果

3、Truncate与delete的区别

1. Truncate不能加where条件，而delete可以
2. Truncate更高效，不记录任何日志，整个表数据立即删除；delete则会为每行记录一条日志
3. Truncate后，再插入数据，主键从1开始；Delete则从上次的断点开始
4. Truncate不能回滚，delete可以

4、count(1)、count(*)和count(col)的区别

1. count(1)和count(*)返回记录的行数，包括NULL的统计
2. count(col)是不包括NULL的统计

5、char与varchar的区别

1. 长度：char类型的长度是固定的，而varchar类型的长度是可变的。char类型的长度一旦定义，无论存储的数据有多少，都会占用固定长度的空间。当存储的数据长度小于定义长度时，char类型会在数据后面用空格填充至定义长度。而varchar类型则不同，它仅存储实际的数据长度，不会额外使用空间。
2. 存储方式：char和varchar的存储方式也有所不同。在存储英文字符时，char类型占用1个字节，而varchar类型占用2个字节。对于汉字的存储，两种类型都是占用2个字节。
3. 效率：char类型的存取速度要比varchar类型快得多。因为char类型的长度固定，程序在存储和查找时可以更加高效。然而，这种效率的提升是以空间为代价的，因为char类型会产生额外的隐藏空格。varchar类型虽然存取速度相对较慢，但可以节省空间，尤其是当存储的数据长度小于定义长度时。
4. 场景：char适合用于存储长度固定且数据量不大的字符字段，例如身份证号、手机号等；而varchar则更适合用于存储长度可变、数据量较大的字符字段，例如文章内容、用户备注等。在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的字符类型。

5、varchar(10)和varchar(20)的区别

1. 存储hello所占空间一样
2. 后者在排序时会消耗更多内存

6、什么是多表查询

1. 内连接：驱动表中的记录在被驱动表中找不到匹配的记录，该记录不会加入到最后的结果集
2. 外连接：驱动表中的记录即使在被驱动表中没有匹配的记录，也仍然需要加入到结果集
   1. 左连接：选取左侧的表为驱动表
   2. 右连接：选取右侧的表为驱动表
3. 子查询

7、什么是SQL注入

1. Sql字符串拼接存在漏洞
2. 解决

8、为什么SQL 语句不要过多的join？

1. 性能问题：每个join 操作都需要对两个或多个表进行连接操作，这个操作需要消耗大量的计算资源和时间，如果join 操作过多，会导致SQL 的执行效率降低，从而影响整个系统的性能。
2. 可读性和维护性问题：join 操作会使SQL 语句变得复杂，难以理解和维护，特别是当join 操作涉及到多个表的时候，SQL 语句的复杂度会呈现指数级增长，给代码的可读性和可维护性带来挑战。

二、索引

1、索引的分类

1. 主键索引：数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键
2. 唯一索引：数据列不允许重复，允许为NULL 值，一个表允许多个列创建唯一索引
3. 普通索引：基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为NULL 值。
4. 覆盖索引：查询列要被所建的索引覆盖，不必读取数据行
5. 联合索引：多列组成一个索引，用于组合搜索，效率大于索引合并

2、索引的类型

3、与B树、红黑树相比，B+树索引的优点

1. 数据库文件很大，需要存储到磁盘，索引的结构要尽量减少查找过程
2. 高度原因：B+树每个节点包含许多关键字，降低树的深度。任何关键字查找，都要从根节点到叶子节点，查询路径相同，每一个数据查询的效率相当。
3. B树适合随机检索，而B+树适用于顺序检索和随机检索
4. B