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- 索引的概念
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- 用于提高查找速度的一种数据结构
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- 为什么要用B+树，B-树和B+树区别，为什么不用红黑树
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- Hash表结构存储数据
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- 通过key的hash计算得到存储下表
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- Hash只能进行等值查询，切换速度非常快，但是无法用于范围查询
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- 二叉查找树
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- 左边小，右边大，自身带排序
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- 二分查找
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- 极端情况
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- 根节点的选取，如果选取不好就会不平衡
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- 出现某一个方向子树过长
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- 平衡二叉树
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- 改善二叉树极端情况
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- 降低IO次数，每走一个节点进行一次IO
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- 数的高度过高，IO性能下降
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- B树
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- 存放指针及数据，保存了排序功能
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- 指定阶数M，一个节点包含的子节点最大数量M越大，高度越低
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- 范围查询大的时候需要返回根节点再次便利
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- 存储了data信息，记录增多的时候树的高度会变高
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- B+树
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- 数据全部存在子节点中，非子节点只存储键值和指针
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- 子节点之间添加链表结构，解决范围查询时需要返回根节点
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- 范围查询效率提高很多，单个查询比B+树提高不大
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- 那些情况适合建立索引，那些不适合建立索引
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- 频繁使用where
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- 分组字段，分组的前提为排序
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- 统计字段
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- 加了索引不需要产生中间表去重
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- 频繁更新字段
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- 数据单一固定
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- 数据量大(数据类型text)
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- where条件不怎么用的
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- 索引分类，最左前缀，聚簇索引
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- 主键索引
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- 唯一索引(一级索引)
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- 普通索引(二级索引)
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- 联合索引(需要符合最左前缀原则)
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- 最左前缀
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- 第一个值为从小到大排序，第二个不是
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- 第一个值确定的情况下，第二个值是有序的
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- 从最左边开始连续的索引都可以匹配上，直到遇到范围查询，> < between
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- 已经排序好的字段是会生效的，
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- a=1 and b>1 ab都会生效
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- a>1 and b=1 b索引会失效，a>1 时b为无序的
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- MyISAM和InnoDB数据结构
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- MYD数据 MYI索引
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- ibd数据和索引，读一个文件速度更快
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- 聚簇索引
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- 根据主键索引可以直接拿到数据，索引和数据放在一起
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- InnoDB
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- 定义主键为聚簇索引
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- 未定义索引，选择第一个部位null唯一索引
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- 以上都没用，使用一个6字节长整型的隐式字段ROWID字段构建聚簇索引，该RPWID字段会在插入新行时自动递增
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- 非聚簇索引(辅助索引)
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- 除聚簇索引外
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- 只存储主键ID
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- 查询可能需要回表，通过辅助索引查询得到ID去主键索引中查找
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- MyISAM中通过主键查询得到数据在硬盘中的地址，再根据该地址去磁盘中寻找
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- 主键索引唯一，辅助索引可能等值也会查询出多个数据
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- 索引覆盖
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- 通过辅助索引可以获得全部数据，不需要回表
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- 索引失效
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- select *
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- %左边
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- 未最左匹配
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- 数据库认为不要
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- 计算
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- or
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- ！= > <
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- 优化
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- 辅助索引覆盖
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- 自增主键ID
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- 避免select *
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- 少用子查询，能使用外连接就外连接，避免笛卡尔积
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- 使用短索引，非叶子节点存储更多索引降低树的高度
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- 为什么推荐使用自增主键作为索引
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- 页分裂
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- 降低复杂度
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- List集合
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- 结合源码，回答核心流程，夹带关键字
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- ArrayList
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- 如何扩容，大小如何自动增加
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- 1. 初始化，未给定长度，默认调用午餐构造器
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- elementdata 常量数组为空
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- new之后数组长度为0
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- 2. 添加第一个元素
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- 计算容量，比较长度后返回初始化长度为10
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- 3. 数组扩容
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- grow方法增加长度
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- 新容量为老容量加上老容量右移以为，即1.5倍
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- 掉用复制数组的方法
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- 复制某个ArrayList到另一个里面去
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- clong，addAll，copy，stream流
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- 重写Clone方法
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- 浅复制
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- 返回一个一样的ArrayList，其中一个改变了元素，另一个也会改变
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- 两个集合中存储同一份元素引用
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- 深复制
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- 重写clone方法，使用迭代器便利，重新创建引用对象，逐个添加
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- 索引中ArrayList增加或删除某个元素的运行过程，效率很低吗
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- 效率很低，添加或删除某个元素都需要对数组中的元素进行移位，需要不断进行ArrayCopy很浪费时间
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- 添加，后面元素都后移一位，再添加
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- 删除，后面元素都前移一位覆盖
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- 很大的数组需要拷贝，如何快速拷贝
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- 创建时就指定数组的大小
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- 获得线程安全的ArrayList
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- synchorizoned关键字
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- LinkedList和ArrayList如何选择
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- ArrayList底层为数组，查询效率高，增删效率低
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- LinkedList底层为链表，查询效率低，增删效率高
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- Vector
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- 扩容为2倍，线程安全
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- Set
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- HashSet
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- 无序，去重，非线程安全
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- new新建HashMap
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- 底层通过HashMap的key值实现的，值为常量PRESENT(一个空的Object对象)
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- put调用setValue方法
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- 添加时为什么要给个value为PRESENT常量
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- PRESENT决定返回oldValue还是null判断是否已经存在
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- HashSet remove方法比较PRESENT
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- HashMap的删除方法成功会返回value，失败返回null，通过返回判断是否删除
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- 去重原理
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- hashcode和equals方法
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- 先判断hash值，再通过==和wquals判断，返回true则为重复元素
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- HashSet和TreeSet
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- 无序HashSet，有序TreeSet
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- 如何得到一个线程安全的Set集合
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- Collections.synchorizeonedSet()
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- HashMap的底层结构
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- jdk1.7 数组+单向链表
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- jdk1.8 数组+链表(单向/双向)+红黑树
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- 内部定义静态Node类
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- Node<K, V>
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- TreeNode有TreeNode left，TreeNode right继承LinkedHashMap.Entry继承HashMap.Node
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- 如何解决Hash碰撞
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- 存放元素需要通过Hash计算来得到Hash值，Hash值为元素要存放的位置，当两个不同元素经过Hash计算得到的Hash值相同，两个元素要存放在同一个位置，产生冲突
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- HashMap的put方法
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- 初始化table数组长度为16，第一次添加table为null，通过resize()方法,给新容量16，阈值16*0.75
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- threadhold，扩容因子0.75
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- 何时从单链表转化为红黑树
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- 常量TREEIFY_THREADHOLD = 8 通过treeify()方法重组为红黑二叉树
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- 扩容方法
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- 通过resize方法扩容，判断是否达到阈值，达到就扩容为原来的两倍
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- 数组长度小于临界值MIN_TREEIFY_64或等于null时
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- 何时扩容
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- 转红黑树时要判断，转换时需要搬运元素，第一个元素要扩容
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- 添加一个元素后
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- HashMap设置长度为11，那么数组容量为多少
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- tbaleSizeFor()方法重组
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- hash计算更加平均，与数组长度值有关
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- 设置为大于我们自定义的值的第一个2的幂次方的值，设置为11长度为16
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- HashMap何时从红黑树转化为单链表模式
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- 扩容时需要搬运数据，如果红黑二叉树不需要转化条件就会转化为链表
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- resize()方法转移红黑二叉树时会调用splite()方法
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- lohead，hihead，分割时会产生高位树和低位树，小于等于6时调用untreeify方法退回链表结构
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- 多线程并发使用时，容易造成死循环/死锁
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- 非线程安全
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- jdk1.7头插法，jdk1.8尾插法
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- ConcurrentHashMap
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- 线程安全的集合
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- ConcurrentHashMap在jdk1.7和1.8的区别
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- jdk1.7 Segment段数组+Entry数组+单链表
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- Segment继承ReenTrantLock类，每一个segment相当于一个锁，这就是分段锁
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- 当其它线程进行put操作时，发现锁资源被占用时回去进行节点创建避免线程空闲，这种思想也叫**预创建**
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- segment长度固定为16，HashEntry可以扩容
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- jdk1.8 和HashMap结构一样
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- CAS + setCtl
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- 如何保证线程安全
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- key和value不支持null的原因
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- 二义性 |