千万不要给女友解释 什么是 “二叉树算法”

千万别给本身女友以任何方式讲技术，问就是不知道，长寿秘诀~

（我拿出了当年面试小米测开的面经）

女友最近忽然爱学习了，各类刷数据库、Linux方面的题，之前都是没日没夜的追剧，忽然有了学习的劲头，着实让我没想到。看似一片欣欣向荣，不过，长期的生存经验告诉我，这并非什么好事，事出反常必有妖~

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她被个人动做逗笑了

但凡是有交友经验的兄弟都知道，和女友讲技术真是一言难尽，不光看你讲解的临场发挥能力，还要分N次考核你对女友的耐心程度。

一个零基础小白不追肥皂剧了，开始研究数据库、Linux，弯转的有点急啊，不过，无论怎么样渴望学习是好事。
和当初去小米面试不同，你要没有扎实的基本功，想忽悠住面试官可太难了。但如今我这点水平忽悠她，那还不跟欺负小学生同样。

那天忽然问我：" 什么是 数据库 的二叉树算法？"，我有点惊讶，问的挺深刻，看来此次是认真学了啊。那得赶忙讲不能打消人家的学习积极性。

因而我清了清嗓子：关于数据库，我认为是软件测试工程师第一个要学的技术也是最重要的基础。不只你作功能测试要用到数据库；接口测试、不少接口的返回值它是动态的，那么你要去数据库拿数据来校验；还有自动化，怎么去作一些数据驱动，都要从数据库里去拿。你作性能测试是否是也和数据库有关。好比慢查询，都和数据库有关。

打开电脑翻出了当初我面试时候总结的面试题：（公众号主页点击领取资料，你也能得到节日礼物）

 

 

因此说，你要去面试软件测试工程师。数据库这一关你得要有底。

她双手托着下巴听得非常仔细。（貌似从她眼中看到了崇拜）

首先若是你要去面试，你得首先保证你掌握了sql的基本查询

增删改查

第一部分：软件测试基础理论、流程还有项目管理

增删改查你们基本都会吧，Select、Delete、Update、还有一个子查询、关联查询、分组查询、分组过滤。

子查询：就是一个嵌套在查询语句中的查询

关联查询：内链接、外链接（左链接、右链接）

我相信每次去面试的时候不少小伙伴都会去百度。搜素什么是什么子查询？什么是关联、分组查询？什么是分组过滤……通过熬夜看完了几篇“深度好文”可能面试官问，你也会成竹在胸。

若是以上的内容都不熟悉，就不要在简历中写：“我熟悉数据库的语句”

你们可能比较陌生的多是分组查询( group by)和分组过滤(having)

分组查询( group by)是一个按照表中一个或者多个字段，将数据进行分组，通常用于数据进行分类汇总。

其实这是个挺简单的概念。

她点了点头，说嗯嗯，这些我都掌握了
“好的，那咱们接着来看下面的面试问题，从面试题反推来学习软件测试的技术”

第二部分：数据库

1.说一下你经常使用的sql优化方式?为何select*效率低?

优化方式好比说你用到了select*，那么我就会问你为何select*效率低?

可能你会说由于*是查询全部的。

面试官：那还有呢？还有什么要补充的吗？

我：（抓抓头发，手儿无处安放）面试官，你干脆把简历还给我吧，我都不想再说下去了。

有不少时候是这样子的 ，当面试官问到你一个问题，若是你只知道一点点，你说出来一点点，面试官问你还有没有其余要补充的……

select*为何效率低?

第一个你须要根据你理解的原理，具体分析。有时候作测试你会去看一些Mysql的书籍，它会告诉你，一概不要用*做为查询的字段的列表。

她放开了托着下巴的手，抬头问我：为何呢？

第一个，不须要的列会增长数据传输时间和网络开销。有些数据库和应用不在一台服务器。

好比个人应用数据库确定是有一个服务器的，那你的后端前端可能不在同一台服务器上，会有不少网络开销。由于有时候咱们在前端的操做都会用到数据库，若是你都用select* 那么就大大增长了网络开销，它会去解析不少的内容。特别一些select语句比较复杂解析比较多的时候，会给数据库形成沉重的负担。

特别有一些大类型的字段，好比有一个叫作text 、 它是很是大的

varchar（字符串类型）好比还有一些加密的、日之类的字段，增长网络消耗是很是明显的。即便这个Mysql服务器和客户端在同一台机器上，使用的协议tcp通讯也须要额外的时间，因此说这个传输时间和网络开销确定会加大。

那么对于这些无用的大字段，可能还会增长一些IO操做。（若是长度超过必定字节，它会把一些超出的速率数据化到另外一个地方，而后再去读取这些记录就会增长一次IO操做）

其实还有一个很是重要的点，Mysql有一个概念：覆盖索引（业界极为推崇的查询优化方式）

若是你用到了select*，你将失去Mysql优化器覆盖索引策略优化的可能性。

奥，原来如此，懂了懂了……懂得还挺多嘛~

（此时，心中暗喜，虽然常常被夸，但对于技术这一块，我拿捏得死死的，夸到终点了）

 

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那咱们接下来看什么是索引?索引为何能增长查询效率？

索引是和性能息息相关的一个东西

若是咱们把数据库当作一本“新华字典”索引就是这个字典的目录。通常会针对where（id等于多少）条件后面的字段

索引既然是一个目录，那么它就能够分为不少级。（目录下面又有一个目录）

 

图中的id是一个int类型，那么图中的“钥匙”表明什么？主键。因此说id多是主键，其余的一些就是字段名称、字段类型、字段的长度

SHON INDEX fromorderl （查询某个表索引语句）

 

SHON INDEX from orderl （查询某个表索引语句）

吧啦吧啦半天，给我本身都讲嗨了，我问人家懂了嘛，她来一句：懂了一丢丢，我待会再好好理解一下？

记住一个概念，主键自己就是一种惟一索引。

好比你要去查询select * from where id=4  id等于多少，它就用到了一种索引。因此说索引就是这个字典的目录，通常会针对where条件后面的字段。

因此说这样去查，若是你不是主键，那么会慢不少，若是你是主键是索引，就会快不少。

此时她明显有点不耐烦了，说了这么多。“那么什么是二叉树算法呢”
“别急别急，立刻就讲”

为何索引能让查询变快？

数据结构

btree:二叉树算法

举个例子：

 

这个数据库表恰好有11行，当我想查询小六，好比说select * from where id=4 的时候，这个时候若是不加索引。执行这行语句作的什么动做？就是一个一个查下去，查到4的时候还会往下查询，查11次。

若是通常的有百万级的数据，它就会去查百万次。

若是咱们用二叉树算法（索引）它会去查询多少次呢？

二叉树的原理：取中间一个数，大于的右移，小于的左移。每次减半。

11个数据，二叉树的一个经典的算法，取中间的一个数，11最中间的一个数是什么？是6对吧。那么它会把小于6的12345放一边，而后这里7891011也会放一边，他就会这样去进行。

咱们来看一看若是它加了索引，它会查询几回。好比它第一次查id等于4，它会取中间一个数等于6，咱们要的不是等于6。根据原理，它就又会去取中间一个值，大于的右移，小于的左移6的中间值是3，12放左边，45放右边。

 

那么它可能查三到四次就能够查到了。这就是索引的效率，是否是会快不少？数据量大的时候提升效率可想而知。

我就让你给我解释什么是二叉树算法，你给我讲这么多，我要好好消化一下。这个月的饭你来作，衣服碗也一块儿洗了奥~

太难了……

 

我有女友吗

以上故事纯属虚构，若有雷同算你牛批

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