什么是回表查询
MySQL中InnoDB存储引擎的索引分为聚簇索引和二级索引。聚簇索引将数据与索引一起存储，叶子节点包含整行数据，默认主键为聚簇索引；二级索引则分开存储，叶子节点保存主键值，用于回表查询。回表查询需两次索引扫描，影响性能。
知道什么是聚簇索引，什么是二级索引吗？
本文介绍了数据库中的聚簇索引与二级索引概念。聚簇索引将数据与索引存储在一起，每张表仅有一个，通常为主键索引。若无主键，则会选择非空唯一索引或自动生成rowID作为聚簇索引。二级索引则存储主键值，支持多条索引，用于加速查询过程。
索引创建的原则
本文介绍了创建数据库索引的六大原则，帮助提升查询效率。内容包括：为大数据量表建索引、常用查询字段建索引、高区分度列优先、varchar字段使用前缀索引、合理使用联合索引，以及控制索引数量以平衡查询与维护成本。
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。