深入理解数据库面试的关键，掌握以下24个核心知识点，助你顺利通关！
1. 自增主键的魔力: 在InnoDB中，无显式主键时，它会选择第一个唯一索引或隐含的ROWID，确保数据有序存储。自增列的插入效率极高，新记录按序添加，直到满页才扩展空间，避免了频繁移动和数据碎片。
2. 索引效率的秘密: 数据索引的有序性意味着等值查询如虎添翼。尤其是B+树，其平衡且有序的特性，使得逐级查找效率稳定。
3. B+树与哈希的较量: B+树结构平衡，适合范围查询和排序，而哈希索引则凭借快速等值查找的特性，但在处理重复键值时会显得力不从心。
4. 哈希索引的适用场景: 对于低重复度的等值查询，哈希索引是高效之选，但在范围查询和排序需求下，B+树更为适用。
5. 自适应策略的选择: InnoDB在高并发场景下可能启用自适应哈希索引，但需密切关注其潜在开销。
6. B树与B+树的差异: B树节点包含数据，而B+树的叶子节点只存储关键字，这样在磁盘读写上更具优势。
7. 实战选择：B+树的实用性: B+树的内部节点较小，降低磁盘IO，使其在实际应用中更加常见。
8. 索引的智慧: 避免在记录少、频繁操作或数据分布均匀时创建索引。同时，利用表分区，将逻辑上的大表分解为多个物理部分，以优化查询并简化维护。
9. 分区限制与支持: MySQL分区的最大数量、分区表达式的限制以及主键或唯一索引的要求，可通过查询变量来判断系统是否支持。
10. 分区类型详解: RANGE按连续范围划分，LIST则基于预定义值。选择分区类型时，考虑数据的分布特性。
11. 隔离级别与并发控制: 了解Serializable、Repeatable read、Read committed和Read uncommitted四种隔离级别，以及InnoDB的MVCC多版本并发控制技术。
12. MVCC的细节: MVCC让InnoDB在无锁读操作中表现出色，区分快照读与当前读，提升并发性能。
13. 行级锁定的利弊: 行级锁定减少锁定冲突，但可能增加内存消耗和降低速度，对GROUP BY和全表扫描有负面影响。
14. 优化策略: 提倡启用查询缓存、分析查询、合理使用索引、准备语句，以及在必要时进行垂直分表和选择合适的存储引擎。
15. Key与Index的区别: Key强调约束和物理结构，而Index则是查询性能的关键支持。
16. MyISAM vs InnoDB: InnoDB支持事务和外键，可能影响性能，而MyISAM不支持事务，但查询速度较快。
17. 事务与索引: InnoDB的聚集索引（包括主键）影响其他索引，MyISAM的非聚集索引独立于主键。
18. 行数统计差异: InnoDB全表扫描时效率较低，而MyISAM通过存储行数可快速进行统计。
19. 全文索引的抉择: InnoDB不支持，MyISAM则提供了高效全文索引，根据需求选择。
20. 选择存储引擎的依据: 事务需求、读写频率、恢复难易度等都会影响引擎的选择，InnoDB是默认首选。
21. 关键注意事项: 重视字段命名规则，处理系统字段，合理设计表结构，善用索引和存储最佳实践。
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