1.简述关系型与非关系型数据库的区别？
关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库，所谓关系模型就是“一对一”、“一对多”、“对多对”等。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。非关系型数据库主要基于“非关系型模型”，其中非关系型模型有：列模型、键值对模型、文档类模型。比如redis属于键值对模型。 MongoDB属于文档模型
关系型数据库的优点：
- 易于维护：都是使用表结构，格式一致。
- 使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询。
- 复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。
关系型数据库的缺点：
- 读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写。
- 固定的表结构，灵活度稍欠。
- 高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
非关系型数据库的优点：
- 格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型
- 速度快：nosql可使用硬盘或者随机存储器作为载体，关系型数据库只能使用硬盘。
- 成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。
非关系型数据库的缺点：
- 不提供sql支持，学习和使用成本较高
- 不支持事物
- 数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠
2.简述为什么需要使用索引？
优点
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。可以加快数据的检索速度，是创建索引的主要原因。减少磁盘IO，可以直接定位。通过使用索引，可以在查询过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能
缺点：
创建索引和维护索引需要耗费时间，时间随着数据量的增加而增加。 索引需要占用物理空间，特别是聚簇索引，需要较大的空间。 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
3.简述数据库索引采用B+树不采用B树的原因？
- B+树更便于遍历：由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可，但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫，所以B+树更加适合在区间查询的情况，所以通常B+树用于数据库索引。
- B+树的磁盘读写代价更低：B+树在内部节点上不包含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子节点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。
- B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。
- B+树更适合基于范围的查询 ：B树在提高了IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题，正是为了解决这个问题，B+树应用而生。B+树只需要去遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作或者说效率太低。
