MySQL数据库索引的数据结构？
MySQL中默认使用B+tree索引，它是一种多路平衡搜索树，具有树高较低、检索速度快的特点。所有数据存储在叶子节点，非叶子节点仅作索引，且叶子节点形成双向链表，便于区间查询。
基础语法与面向对象
本节介绍了Java中四个核心知识点：方法重载与重写的区别（编译时与运行时的多态体现）、==与equals的区别（地址比较与内容比较）、String及相关类的使用差异（不可变与可变字符串处理及线程安全）、以及异常体系结构（Error、Exception及其处理机制）。内容简洁，适合面试或复习巩固基础。
HashMap的实现原理
HashMap基于哈希算法实现，采用链表散列结构（数组+链表/红黑树）。JDK1.8前使用拉链法解决冲突，将冲突元素存入链表。JDK1.8后，当链表长度超过8时，转化为红黑树以提升查找效率；当元素数小于6时，退化为链表。通过key的hashCode计算索引，put时若key相同则覆盖，不同则添加到链表或树中。get时通过hash值定位并判断key获取对应值。
MySQL 核心知识与索引优化全解析
本文系统梳理了 MySQL 的核心知识与索引优化策略。在基础概念部分，阐述了 char 与 varchar 在存储方式和性能上的差异，以及事务的 ACID 特性、并发事务问题及对应的隔离级别（MySQL 默认 REPEATABLE READ）。
索引基础部分，详解了 InnoDB 默认的 B+tree 索引结构（多路平衡树、叶子节点存数据、双向链表支持区间查询），区分了聚簇索引（数据与索引共存，唯一）和二级索引（数据与索引分离，多个），解释了回表查询的概念及优化方法，并分析了 B+tree 作为索引结构的优势（树高低、效率稳、支持区间查询）。
索引优化部分，列出了索引创建的六大原则
加密算法、排序算法、字符串处理及搜索算法详解
本文涵盖四大类核心技术知识。加密算法部分介绍了对称加密（如 AES）、非对称加密（如 RSA）、哈希摘要（如 SHA-2）、签名算法的特点及密码存储方案（加盐、BCrypt 等）。
排序算法部分分类讲解了比较排序（冒泡、选择、插入、归并、快排、堆排序）和非比较排序（计数、桶、基数排序）的时间复杂度、适用场景及实现思路，强调混合排序的工业应用。
字符串处理部分包括字符串反转的双指针法，及项目中用正则进行表单校验、网页爬取、日志处理的实例。
搜索算法部分详解了二分查找的实现（双指针与中间索引计算）和回溯算法的概念（递归 + 剪枝），以 N 皇后问题为例说明回溯应用。内容全面覆盖算法原理与实践
3-MySQL篇
本文介绍了MySQL数据库的关键知识点，包括查询语句的书写与执行顺序、多表查询方式、内连接与外连接的区别、CHAR与VARCHAR的差异、索引的类型与底层结构、存储引擎的区别、聚簇与非聚簇索引、回表查询与覆盖索引、左前缀原则、索引失效场景、索引优化建议、性能优化策略、超大分页处理、慢查询定位方法、SQL执行分析以及锁和分库分表等内容。这些内容系统地涵盖了MySQL开发与优化中的常见问题与解决方案，适合用于面试复习或技术提升。
7-事务控制篇
数据库是存储和管理数据的核心工具，分为关系型和非关系型两种类型。关系型数据库基于表格结构，支持SQL查询、事务处理，适合需要强一致性和复杂查询的场景，如Oracle、MySQL等；而非关系型数据库（NoSQL）采用键值对、文档或列存储等模型，具备灵活的数据格式与高扩展性，适用于大数据和高并发读写场景，如Redis、MongoDB等。两者各有优劣，选择时需根据业务需求权衡性能、灵活性与一致性。
数据库 八股
本章深入解析MySQL数据库核心知识，涵盖char与varchar区别、事务及其ACID特性、并发事务问题及隔离级别、索引结构（B+tree）、聚簇与二级索引、回表查询、索引优化原则、索引失效场景、SQL性能分析与优化策略等内容，结合实际项目经验，提供可落地的数据库优化方案。
MySQL 核心知识与性能优化全解析
我整理的这份内容涵盖了 MySQL 诸多核心知识。包括查询语句的书写与执行顺序，多表查询的连接方式及内、外连接的区别。还讲了 CHAR 和 VARCHAR 的差异，索引的类型、底层结构、聚簇与非聚簇之分，以及回表查询、覆盖索引、左前缀原则和索引失效情形，还有建索引的取舍。对比了 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎的不同，提及性能优化的多方面方法，以及超大分页处理、慢查询定位与分析等，最后提到了锁和分库分表可参考相关资料。