数据库问题：IO问题（减少IO量、减少IO次数）
一、为什么不用hash表？
如果使用hash表进行存储的话，需要较好的hash算法，若算法不好的话会导致hash冲突和hash碰撞，导致数据散列不均匀；当需要进行范围查找的时候需要挨个遍历，效率很低。
其中，innodb 存储引擎支持自适应hash
二、二叉树、二叉搜索树BST、二叉查找树AVL、红黑树
插入更多的数据的时候，导致IO次数加大，影响效率
三、为什么不用B树而用B+树？
1、B树
B树：指针+索引+数据
举例说明： 查找索引为27的数据
首先，比较16和32得知27位于它们之间，因此由p2指针指向下一个磁盘块，再对25和31比较进入到下一个磁盘块，最后得到27的数据。
存储记录数： 假设一个磁盘块只有48kb，数据1kb，那么三层B树记录数最大为(48/3)(48/3)(48/3)较少
缺点：存储的数据量较少；若需要插入更多的数据，导致树的高度变大，增大查询时磁盘的IO次数，进而影响查询性能
2、B+树
B+树：数据只存在叶子节点中，非叶子节点存放指针和索引
存储的数据量大，降低了树的高度，数据检索快
三、聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引： 数据和索引绑定在一起存储
非聚簇索引： 数据和索引没有存储在一起
四、回表、索引覆盖、最左匹配、索引下推
五、MVCC
插入name=zhangsan，age=11，gender=man的数据，隐藏字段事务id=1，主键假设=1，因为没有回滚操作所以指针为null
undolog： 记录回滚日志，每一次数据修改都会在undolog中记录，并把指针移向最新的一次历史记录
下面4个事务分别开启，事务4先做修改操作并提交，然后事务2进行快照读取，可以查看到最新记录
事务0为最早的事务开启插入提交操作，事务1234分别开启事务，事务2先进行快照读，然后事务4进行修改操作并提交，接着事务2再进行快照读
RR隔离级别不能查看到最新的记录，因为RR只有在进行第一次快照读的时候才会生成readview，之后的读操作都会用第一次生成的readview；
RC隔离级别可以查看到最新的修改数据，因为RC每次进行快照读的时候都会生成新的readview;
六、ACID
原子性： 要么都执行要么都不执行，记录会写在undolog中，方便事务执行失败进行数据回滚
隔离性： MVCC多版本并发控制
持久性： redolog二阶段提交，防止宕机数据丢失
一致性： 上面的操作就是为了保证数据的一致性
若数据在写binlog之前发生断电，那么事务处在prepare阶段，判断redo和binlog文件内容是否一致，不一致则表示没有写入成功。若一致，只是没有提交，那么只要commit即可