一、数据库有哪几种分类？特点是？

通常把数据库分为两类，即关系型数据库和非关系型数据库。

1.关系型数据库

关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
目前主流的关系型数据库有：MySQL、SQL Server、Oracle、Postgresql
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。

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。

2.非关系型数据库

非关系型数据库也称为NOSQL（Not Only SQL），作为关系型数据库的一个补充，能在特定场景和特点问题下发挥高效率和高性能。
常见的非关系型数据库类型有键值（Key-Value）存储数据库和面向文档数据库（Document-oriented）。
键值存储数据库类似hash，通过key做添加、删除、查询，性能高，优势在于简单、易部署、高并发。
目前主流的非关系型数据库有：Redis、Memcaced、MongoDB
【其中MongoDB适用于网站后台数据库（更新快、实时复制）、小文件系统（json，二进制）、日志分析系统（数据量大的文件）。】

二、数据库常用引擎和区别和比较

面试官经常问的基础问题，就是基于MySQL数据库的这几种引擎。

  • MyISAM：默认的MySQL插件式存储引擎，它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。注意，通过更改STORAGE_ENGINE配置变量，能够方便地更改MySQL服务器的默认存储引擎。
  • InnoDB：用于事务处理应用程序，具有众多特性，包括ACID事务支持。(提供行级锁)
  • BDB：可替代InnoDB的事务引擎，支持COMMIT、ROLLBACK和其他事务特性。
  • Memory：将所有数据保存在RAM中，在需要快速查找引用和其他类似数据的环境下，可提供极快的访问。
  • Merge：允许MySQL DBA或开发人员将一系列等同的MyISAM表以逻辑方式组合在一起，并作为1个对象引用它们。对于诸如数据仓储等VLDB环境十分适合。
  • Archive：为大量很少引用的历史、归档、或安全审计信息的存储和检索提供了完美的解决方案。
  • Federated：能够将多个分离的MySQL服务器链接起来，从多个物理服务器创建一个逻辑数据库。十分适合于分布式环境或数据集市环境。
  • Cluster/NDB：MySQL的簇式数据库引擎，尤其适合于具有高性能查找要求的应用程序，这类查找需求还要求具有最高的正常工作时间和可用性。
  • Other：其他存储引擎包括CSV（引用由逗号隔开的用作数据库表的文件），Blackhole（用于临时禁止对数据库的应用程序输入），以及Example引擎（可为快速创建定制的插件式存储引擎提供帮助）。

一般来说不使用事务的话，请使用MyISAM引擎，使用事务的话，一般使用InnoDB

比较常用的是 MYISAM,InnoDB，Memory
InnoDB：支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。

MYISAM：插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比较低，也可以使用。

Memory：所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。如果需要很快的读写速度，对数据的安全性要求较低，可以选择MEMOEY。它对表的大小有要求，不能建立太大的表。所以，这类数据库只使用在相对较小的数据库表。

三、B树和B+树

B树的原理

动态查找树主要包括：二叉搜索树，平衡二叉树，红黑树，B树，B-树时间复杂度O(log2N)，通过对树高度的降低可以提升查找效率；
尤其是在大量数据进行存储的时候会存储到外部 磁盘，通过对外部磁盘的读取时需要快速的查找到对应的位置，所以需要一种高效的外村数据结构。
B树：就是为了存储设备或者磁盘设计的一种平衡查找树

B树与红黑树的区别

B树的节点可以有很多孩子节点，红黑树是一种近似平衡的二叉搜索树即每个节点只有两个孩子
一颗含有N个节点的B树和红黑树的高度是一样的O（lgn）。

B树的定义

对于一颗M阶的B树
1）树中的每个节点最多有m个孩子
2）除了根节点和叶子节点外，其他节点最少含有m/2（取上限）个孩子
3）若根节点不是叶子节点，则根节点最少含有两个孩子
4）所以叶子节点都在同一层，叶子节点不包含任何关键字信息

B+树的原理

B+树特点
1）B+树是B树的一种变形，它把数据都存储在叶子节点，内部只存关键字（其中叶子节点的最小值作为索引）和孩子指针，简化了内部节点。
2）B+树的遍历高效，将所以叶子节点串联成链表即可从头到尾遍历。

B+树的定义
1）有n棵子树的结点含有n个关键字，每个关键字都不保存数据，只用来索引，并且所有的数据都存储在叶子节点；
2）所有叶子结点包含所有关键字信息和指向关键字记录的指针，其中关键字从小到大顺序链接。

为什么B+树比B树更适合做系统的数据库索引和文件索引

1）B+树的磁盘读写代价更低
因为B+树内部结点没有指向关键字具体信息的指针，内部结点相对B树小
2）B+树的查询更加稳定
因为非终端结点并不是指向文件内容的结点，仅仅是作为叶子结点的关键字索引，因此所有的关键字查询都会走一条从根节点到叶子结点的路径。即s所有关键字查询的长度是一样的，查询效率稳定。