1、MySQL的索引有了解吗？

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息，就像一本书的目录一样，可以加快查询速度。InnoDB 存储引擎的索引模型底层实现数据结构为B+树，所有数据都是存储在 B+ 树中的。

2、为什么底层数据结构使用B+树，而不是B树？

  • B+树是B树的变种，B+树的非叶子节点只用来保存索引，不存储数据，所有的数据都保存在叶子节点；而B树的非叶子节点也会保存数据。这样就使得B+树的查询效率更加稳定，均为从根节点到叶子节点的路径。
  • B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部结点相对B 树更小，同样空间可以读入更多的节点，所以B+树的磁盘读写代价更低。

3、聚簇索引和非聚簇索引有了解吗？

聚簇索引也称为主键索引，其索引树的叶子节点中存的是整行数据，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。因为索引（目录）只能按照一种方法进行排序。

非聚簇索引（普通索引）的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。

4、哪些列上适合创建索引？创建索引有哪些开销？

经常需要作为条件查询的列上适合创建索引，并且该列上也必须有一定的区分度。创建索引需要维护，在插入数据的时候会重新维护各个索引树（数据页的分裂与合并），对性能造成影响。

自增主键：

为了在插入数据的时候不需要调整主键索引树的结构，强烈建议在建立表的时候使用自增主键。主键的顺序按照数据记录的插入顺序排列，自动有序。

5、MySQL中where、group by、having关键字？

  • where子句用来筛选from子句中指定的操作所产生的的行
  • group by 子句用来分组where子句的输出
  • having子句用来从分组的结果中筛选行

6、having和where的区别

  • 语法类似，where搜索条件在进行分组操作之前应用；having搜索条件在进行分组操作之后应用
  • having可以包含聚合函数sum、avg、max等
  • having子句限制的是组，而不是行

7、当同时含有where子句、group by 子句 、having子句及聚集函数时的执行顺序

  • 执行where子句查找符合条件的数据
  • 使用group by 子句对数据进行分组
  • 对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值
  • 最后用having 子句去掉不符合条件的组

8、从浏览器中输入一个网址，比如：https://www.nowcoder.com/ 之后都发生了啥？请尽可能详细的阐述。

在浏览器中输入一个网址，首先要做的就是域名的解析，也就是域名->ip的解析，依次查看了浏览器缓存，系统缓存，hosts文件，路由器缓存，递归搜索根域名服务器，直到找到最终的ip地址。

然后就是TCP协议的三次握手建立连接，过程我们已经阐述了。由浏览器发送一个HTTP请求；经过路由器的转发，通过服务器的防火墙，该HTTP请求到达了服务器；服务器处理该HTTP请求，返回一个HTML文件；浏览器解析该HTML文件，并且渲染显示在浏览器端。

这里，我们可以来具体阐述下HTTP协议和TCP协议的关系与区别。

HTTP协议和TCP协议的关系与区别：

HTTP协议是一种基于TCP/IP的应用层协议，进行HTTP数据请求必须先建立TCP/IP连接。HTTP协议提供了封装或者显示数据的具体形式；TCP协议提供了网络通信的能力。两个计算机之间的交流其实就是是两个端口之间的数据通信,具体的数据会以什么样的形式展现是以不同的应用层协议来定义的。