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mysql索引有几种
为什么MySQL字符串不加引号索引会失效？这个答案是我见过最靠谱
MySQL——关于索引的总结
java两年经验面试都会问什么问题
java对mysql中索引怎么使用
java中怎么使用mysql全文索引

mysql索引有几种

Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？

FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间，当然这里不对异步IO作进一步讲解，想了解的童鞋，自行谷哥。全文索引的使用方法并不复杂：

创建：ALTER TABLE table ADD INDEX FULLINDEX USING FULLTEXT(cname1[,cname2…]);
使用：SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE ); 其中，MODE为搜寻方式（IN BOOLEAN MODE，IN NATURAL LANGUAGE MODE，IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION）。关于这三种搜寻方式，愚安在这里也不多做交代，简单地说，就是，布尔模式，允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求，如+表示一定要有，-表示一定没有，*表示通用匹配符，是不是想起了正则，类似吧；自然语言模式，就是简单的单词匹配；含表达式的自然语言模式，就是先用自然语言模式处理，对返回的结果，再进行表达式匹配。对搜索引擎稍微有点了解的同学，肯定知道分词这个概念，FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中，大部分为字母文字，分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显，中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢？这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft，有了它，就可以对中文进行分词，想了解的同学请移步Mysqlcft，当然还有其他的分词插件可以使用。

HASH

Hash这个词，可以说，自打我们开始码的那一天起，就开始不停地见到和使用到了。其实，hash就是一种（key=value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性，hash很适合做索引，为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据（这里在概念上和函数映射有区别，不要混淆）。在java语言中，每个类都有自己的hashcode()方法，没有显示定义的都继承自object类，该方法使得每一个对象都是唯一的，在进行对象间equal比较，和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种，足可以保证hash码的唯一性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID（包含时间戳，主机散列值，进程PID，和自增ID）也是一种hash的表现。额，我好像扯远了-_-! 由于hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢？在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章：来自 14的路的MySQL的btree索引和hash索引的区别

Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"="查询，不能使用范围查询。由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。
Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；
Hash 索引不能利用部分索引键查询。对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。
Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。愚安我稍作补充，讲一下HASH索引的过程，顺便解释下上面的第4,5条：当我们为某一列或某几列建立hash索引时（目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引），会在硬盘上生成类似如下的文件：

hash值 存储地址
1db54bc745a1 77#45b5
4bca452157d4 76#4556,77#45cc…

hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来，磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址（也有可能是其他存储地址，其实MEMORY会将hash表导入内存）。这样，当我们进行WHERE age = 18 时，会将18通过相同的算法计算出一个hash值==在hash表中找到对应的储存地址==根据存储地址取得数据。所以，每次查询时都要遍历hash表，直到找到对应的hash值，如（4），数据量大了之后，hash表也会变得庞大起来，性能下降，遍历耗时增加，如（5）。

BTREE

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中，相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新，反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番，不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。 BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同在 Innodb里，有两种形态：一是primary key形态，其leaf node里存放的是数据，而且不仅存放了索引键的数据，还存放了其他字段的数据。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是还存放了指向主键的信息. 而在MyISAM里，主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主键的信息，而是指向数据文件里的对应数据行的信息.

RTREE

RTREE在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找.

各种索引的使用情况

对于BTREE这种Mysql默认的索引类型，具有普遍的适用性
由于FULLTEXT对中文支持不是很好，在没有插件的情况下，最好不要使用。其实，一些小的博客应用，只需要在数据采集时，为其建立关键字列表，通过关键字索引，也是一个不错的方法，至少愚安我是经常这么做的。
对于一些搜索引擎级别的应用来说，FULLTEXT同样不是一个好的处理方法，Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的，而且效率不是很高，即便是使用了中文分词插件，对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题，Apache的Lucene或许是你的选择。
正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势，所以hash索引很适合做缓存（内存数据库）。如mysql数据库的内存版本Memsql，使用量很广泛的缓存工具Mencached，NoSql数据库redis等，都使用了hash索引这种形式。当然，不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。
至于RTREE，愚安我至今还没有使用过，它具体怎么样，我就不知道了。有RTREE使用经历的同学，到时可以交流下！

为什么MySQL字符串不加引号索引会失效？这个答案是我见过最靠谱

作为一名程序员，在求职面试时，不知你有没有遇到类似这样的问题。张工是一名java程序员，最近到一家软件公司应聘软件开发岗位，面试官问了他关于MySql索引这样的一个问题。对于这个问题张工之前在做项目时也曾遇到，那时候字段明明是加了索引，可不明白为什么还是很慢。后加上引号就正常了，为了赶项目进度，张工也没有再去留意。现在面试官突然这么一问，张工也说不出个所以然来。面试官让他回去等通知。我们知道MySql索引可以加快数据检索速度，这也是使用的索引的最主要原因。但有时候使用不当就会遇到索引失效问题，譬如在MySQL字符串类型查询时不加引号索引会失效，是因为MySQL内部进行了隐式转换。那为什么会发生隐式转换？又是怎么转换的呢？今天我们来聊聊关于MySql索引失效的话题。先来看看一般导致索引失效的有哪些？如果一张表的索引有多个，要遵守最佳左前缀法则，即查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。用户表tb_user字段 id，name，age，sex 创建索引为idx_user_name 执行语句：这时候就会导致索引失效在索引列上做加工操作，查询时会导致索引失效，从而导致全表扫描。所以，建议不要在索引列上做任何操作。举个例子，例如订单表tb_order有个索引是dt（日期），字段数据存放的格式是这样的2021-12-10 这样的，如果有个需求需要根据dt，格式是20220207这样的来查询，这时候就不要对dt进行格式转换了，这样索引就失效了。而是应该对 20220207做格式处理这样dt索引才不会失效。例如我们在订单表tb_order建立了索引idx_order_id，order_id字段类型为varchar 在查询时如果使用where order_id= 20220207123654100，这样的查询方式会直接造成索引失效。要让索引生效，正确的用法为假如有张用户表tb_user，创建的索引为idx_user_name_age_sex_phone 其中name、age、sex都加了索引。执行语句上面这条sql语句只会命中name和age索引，sex索引会失效，复合索引失效需要查看key_len的长度。再来看一个例子：从这两条SQL执行的结果我们可以看出，执行第一条SQL没有使用到索引，而执行第二条SQL时使用到了索引。这是为什么呢？我们需要先了解下mysql索引优化器工作的原理。选择索引是优化器工作，优化器工作有自己的一套规则，如果等号两边的数据类型不一致，则会发生隐式转换。基于这条规则，我们回过头看看这条SQL语句执行时就会变为由于对索引列进行了函数操作，所以才导致索引失效，从而全表扫描了。那么问题来了，细心的你不知有没有留意到为什么是把左侧的列转为int类型，而不是把右侧的值转成字符串类型呢？什么情况下把数字转为字符串，什么情况下把字符串转为数字，优化器它是根据什么规则来进行判断的？其实规则也并不复杂。根据这个规则，我们再回过头看看之前的查询语句 select '12345678936' = 12345678936 返回1 所以这时候就把左侧的列值12345678936转成数字。关于MySql索引失效的问题先简单写到这，建议平时在做项目时还是要多了解下原理，如果你了解其背后的原理，求职面试时和面试官交流起来就会很舒服了，相信能为这次面试加分，提高被录用的概率。为什么MySQL字符串类型查询时不加引号索引会失效？这是因为要查询的字符串字段没有加引号时，MySQL内部进行了隐式转换，此次查询会导致全表扫描，所以慢了。 总结： 在索引列上进行了函数操作，MySQL内部会进行了隐式转换，导致索引失效，从而产生全表扫描。由于笔者知识及水平有限,文中错漏之处在所难免,如有不足之处，欢迎交流。

拓展

索引创建

主键索引：
唯一索引：
普通索引：

全文索引：

alter table table_name add fulltext (column)

联合索引：

索引删除

MySQL——关于索引的总结

首先说说索引的优点：最大的好处无疑就是提高查询效率。有的索引还能保证数据的唯一性，比如唯一索引。而它的坏处也很明显：索引也是文件，我们在创建索引时，也会创建额外的文件，所以会占用一些硬盘空间。其次，索引也需要维护，我们在增加删除数据的时候，索引也需要去变化维护。当一个表的索引多了以后，资源消耗是很大的，所以必须结合实际业务再去确定给哪些列加索引。再说说索引的基本结构。一说到这里肯定会脱口而出：B+树！了解B+树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树。 二叉查找树 ：左节点比父节点小，右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。 二叉平衡树 ：左右子树高度差不能大于1。B+树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树。为什么要有二叉查找树的特点？？因为查找效率快，二分查找在这种结构下，查找效率是很快的。那为什么要有平衡树的特点呢？试想，如果不维护一颗树的平衡性，当插入一些数据后，树的形态有可能变得很极端，比如左子树一个数据没有，而全在右子树上，这种情况下，二分查找和遍历有什么区别呢？而正是因为这些特点需要去维护，所以就有了上面提到的缺点，当索引很多后，反而增加了系统的负担。接着说B+树。它的结构如下：可以发现，叶子节点其实是一个 双向循环链表 ，这种结构的好处就是，在范围查询的时候，我只用找到一个数据，就可以直接返回剩余的数据了。比如找小于30的，只用找到30，其余的直接通过叶子节点间的指针就可以找到。再说说其他特点：数据只存在于叶子节点。当叶子节点满了，如果再添加数据，就会拆分叶子节点，父节点就多了个子节点。如果父节点的位置也满了，就会扩充高度，就是拆分父节点，如25 50 75拆分成：25为左子树，75为右子树，50变成新的头节点，此时B+树的高度变成了3。它们的扩充的规律如下表，Leaf Page是叶子节点，index Page是非叶子节点。再说说B树，B树相比较B+树，它所有节点都存放数据，所以在查找数据时，B树有可能没到达叶子节点就结束了。再者，B树的叶子节点间不存在指针。最后说说Hash索引，相较于B+树，Hash索引最大的优点就是查找数据快。但是Hash索引最大的问题就是不支持范围查询。试想，如果查询小于30的数据，hash函数是根据数据的值找到其对应的位置，谁又知道小于30的有哪几个数据。而B+树正好相反，范围查询是它的强项。

附录： Hash到底是啥？？

哈希中文名散列，哈希只是它的音译。为啥都说Hash快？？首先有一块哈希表（散列表），它的数据结构是个数组，一个任意长度的数据通过hash函数都可以变成一个固定长度的数据，叫hash值。然后通过hash值确定在数组中的位置，相同数据的hash值是相同的，所以我们存储一个数据以后，只需O(1)的时间复杂度就可以找到数据。那hash函数又是啥？？算术运算或位运算，很多应用里都有hash函数，但实际运算过程大不一样。这是Java里String的hashCode方法：

public int hashCode() {
}

还有一个问题，hash函数计算出来的hash值有可能存在碰撞，即两个不同的数据可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的应用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就会以当前数组位置为头节点，转变成一个链表。说到这里也清楚了为啥Java中引用类型要同时重写hashCode和equals了。两个对象，实例就算一模一样，它们的hash值也不相等，为啥不相等？？默认的Object的hashCode方法会根据对象来计算hash值的，实例相同，但它们还是两个不同的对象啊，所以我们重写hashCode时，最简单的方法就是调用Object的hashCode方法，然后传入该引用类型的属性，让hashCode方法只根据这几个属性来计算，那么实例相同的话，它们的hash值也会相等。等hashCode比较完后，如果相等再比较实例内容，也就是equals，确保不是hash碰撞。

索引的分类

如果我们指定了一个主键，那么这个主键就是主键索引。如果我们没有指定，Mysql就会自动找一个非空的唯一索引当主键。如果没有这种字段，Mysql就会创建一个大小为6字节的自增主键。如果有多个非空的唯一索引，那么就让第一个定义为唯一索引的字段当主键，注意，是第一个定义，而不是建表时出现在前面的。对于辅助索引来说，它们的B+树结构稍微有点特殊，它们的叶子节点存储的是主键，而不是整个数据。所以在大部分情况下，使用辅助索引查找数据，需要二次查找。但并不是所有情况都需要二次查找。比如查找的数据正好就是当前索引字段的值，那么直接返回就行。这里提一句，B+树的key就是对应索引字段的内容。而辅助索引又有一些分类：

唯一索引：不能出现重复的值，也算一种约束。
普通索引：可以重复、可以为空，一般就是查询时用到。
前缀索引：只适用于字符串类型数据，对字符串前几个字符创建索引。
全文索引：作用是检测大文本数据中某个关键字，这也是搜索引擎的一种技术。注意，聚集索引、非聚集索引和前面几个索引的分类并不是一个层面上的。上面的几个分类是从索引的作用来分析的。聚集、非聚集索引是从索引文件上区分的。主键索引就属于聚集索引，即索引和数据存放在一起，叶子节点存放的就是数据。数据表的.idb文件就是存放该表的索引和数据。辅助索引属于非聚集索引，说到这也就明白了。索引和数据不存放在一起的就是非聚集索引。在MYISAM引擎中，数据表的.MYI文件包含了表的索引，该表的叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。

索引的几点使用经验

经常被查询的字段；经常作为条件查询的字段；经常用于外键连接或普通的连表查询时进行相等比较字段；不为null的字段；如果是多条件查询，最好创建联合索引，因为联合索引只有一个索引文件。经常被更新的字段、不经常被查询的字段、存在相同功能的字段

java两年经验面试都会问什么问题

个人介绍：首先介绍下我面试时的自身条件情况，我把自己的情况分为优势和劣势来说可能更有利于你们比较自身情况。

劣势：

15年7月毕业后开始到上海工作，面试的时候是17年3月到4月，一年多的经验，勉强算两年经验。分析：一年多经验我认为是比较尴尬的，处于一个不上不下的位置，很多公司比较喜欢招三年经验的，或者直接招应届生来培养。
毕业于一个非985/211，勉强上一本的高校。分析：这个相对影响较小，因为有工作经验后，公司对学校的要求就没那么高了，只要是本科就基本没问题，但是还是有个别叼毛公司只要985/211。
前一家公司是传统电信行业，加入项目组时，项目已经上线有段时间了，我们的任务就是有需求就开发，有bug就优化，其他时间就聊骚，各干各的，项目经验严重不足，没开发过很难的需求。分析：这一点是最伤的，公司招有经验的就想看你都干了些什么牛批的东西，结果你告诉面试官我写的需求都是垃圾。

优势：

大学时拿过比较多的奖，每年都是校级优秀学生，毕业时是市级优秀毕业生，拿过省级ACM二等奖等。分析：大学的荣誉对一个有工作经验的人来说，公司不一定会看重，但是可能会对面试官产生微妙的影响，特别是ACM奖，我碰到过有的面试官也是搞过ACM的，有共同的话题聊起来总是比较容易的，但是也要注意不能把这一栏篇幅写的过于多，只能当作点缀用，我当时是放在简历最后一栏，简要的写了最主要的几个奖。
良好的沟通交流能力。分析：这个能力不会是关键性的，但是可以加分。
较强的学习能力和逻辑思维能力。分析：有些公司和面试官还是比较看重一个人的学习能力的，经验代表着你现在在什么级别，而学习能力则代表着你将来能到达什么级别。

学习过程：

看了我的优劣势介绍，你会发现我的优势相对于我的劣势来说，简直不值一提。我自己对此也有清晰的认识，因此从过完年之后，我就开始抓紧空闲时间学习。学习的过程如下：

看面试题正常人第一步肯定都会看面试题，我也不例外，在看的过程中，我发现有些文章写的不错，对我帮助不小值得推荐，如下：
- Java面试题全集（上）很多基础的东西，建议先看。
- 各大公司Java后端开发面试题总结
- 面试心得与总结—BAT、网易、蘑菇街
- 关于Java面试，你应该准备这些知识点
深入学习在看面试题的过程，你会遇到一些自己没接触过的或者以前没深入学习过的知识，例如最常问的HashMap内部实现原理，这就促使你得开始去看jdk的源码或者是学习一些新的东西。看源码是很重要的一步，起步很难，但是会让你收益良多，看源码的过程如果碰到无法理解的地方，可以百度看下别人的理解。我学习源码的过程中，看过几个人的关于源码的文章写的很不错，如下：
- 五月的仓颉
- 占小狼
- zhangshixi的Core java系列
熟悉项目找出自己工作以来开发过的最叼的功能，将整个功能的流程和涉及的东西吃透。项目是面试中必问的环节，一般是以一个功能点为基础展开问，因此你必须对这个功能有很深的认识，不能有模糊的地方。如果有时间，能把涉及到的知识点也搞懂最好。
做面试题有不少公司是有面试的，如果你没有准备过，很容易在各种小地方犯错，建议去一些面试题网站多做些题目，我自己是用的牛客网。
学习记录把自己每天的学习时间和学习内容记录下来，可以让自己更有动力的学习，学习是一个枯燥的过程，你必须让自己时刻保持有动力。

投简历、约面试环节

在哪些网站投？拉勾网、BOSS直聘、猎聘网。
是否该海投？投简历分为两个情况。 1）没有社招面试经验：建议采取海投的方式，只要职位要求跟自己比较匹配都可以投，累计面试经验。这个环节可以把投简历的网站增加两家：智联和无忧。 2）自认为社招面试经验已经足够：投那些职位匹配、公司满意的职位。公司评价可以去看准网、百度、知乎等查询。
一天约几家面试合适？最理想的情况为2家面试，上午一般在10点左右，下午一般在2点左右。建议把理想的公司放下午，因为下午的时间比较充足，可以让公司更充分的了解你。我开始面的时候，每次都是上午面的不好，下午面的不错。
投简历经常没下文？我当初也没想到简历筛选这关有这么难，可能是我的简历确实亮点不多，再者HR很多都不是行内人，因此他们看得最直接的就是你上家的公司和你毕业的学校，如果你不是从牛逼的公司/学校出来，可能会碰到和我一样的情况，应对的办法就是多投。
是否该裸辞？我一开始是边上班边投，然后利用调休时间，或者请假去面试。后来，面试机会越来越多，请假太频繁了，自己都不好意思了，并且自己也已经有足够的信心，这个时候我选择了裸辞。裸辞还有一个原因是，在面试过程中你会发现，有的公司要人要的紧，如果你的辞职流程过长可能会导致你错过这个公司。
注意事项 1）面试前一天把路线和时间算好，最好别迟到。 2）背个书包，带好简历、充电宝、纸巾、雨伞。

面试环节

笔试常见的问题？面试常见的问题上面给的面试题链接基本都有。我只提几点： 1）写SQL：写SQL很常考察group by、内连接和外连接。 2）手写代码：手写代码一般考单例、排序、线程、消费者生产者。我建议排序算法除了冒泡排序，最好还能手写一种其他的排序代码。试想：如果一般面试者都写的冒泡排序，而你写的是快速排序/堆排序，肯定能给面试官留下不错的印象。
面试流程？ 1）让你自我介绍 2）问Java基础知识 3）问项目 4）情景问题，例如：你的一个功能上了生产环境后，服务器压力骤增，该怎么排查。 5）你有什么想问面试官的
面试常问的知识点？ 1）集合相关问题（必问）：
- HashMap、LinkedHashMap、ConcurrentHashMap、ArrayList、LinkedList的底层实现。
- HashMap和Hashtable的区别。
- ArrayList、LinkedList、Vector的区别。
- HashMap和ConcurrentHashMap的区别。
- HashMap和LinkedHashMap的区别。
- HashMap是线程安全的吗。
- ConcurrentHashMap是怎么实现线程安全的。 2）线程相关问题（必问）：
- 创建线程的3种方式。
- 什么是线程安全。
- Runnable接口和Callable接口的区别。
- wait方法和sleep方法的区别。
- synchronized、Lock、ReentrantLock、ReadWriteLock。
- 介绍下CAS(无锁技术)。
- 什么是ThreadLocal。
- 创建线程池的4种方式。
- ThreadPoolExecutor的内部工作原理。
- 分布式环境下，怎么保证线程安全。 3）JVM相关问题：
- 介绍下垃圾收集机制（在什么时候，对什么，做了什么）。
- 垃圾收集有哪些算法，各自的特点。
- 类加载的过程。
- 双亲委派模型。
- 有哪些类加载器。
- 能不能自己写一个类叫java.lang.String。 4）设计模式相关问题（必问）：
- 先问你熟悉哪些设计模式，然后再具体问你某个设计模式具体实现和相关扩展问题。 5）数据库相关问题，针对Mysql（必问）：
- 给题目让你手写SQL。
- 有没有SQL优化经验。
- Mysql索引的数据结构。
- SQL怎么进行优化。
- SQL关键字的执行顺序。
- 有哪几种索引。
- 什么时候该（不该）建索引。
- Explain包含哪些列。
- Explain的Type列有哪几种值。 6）框架相关问题：
- Hibernate和Mybatis的区别。
- Spring MVC和Struts2的区别。
- Spring用了哪些设计模式。
- Spring中AOP主要用来做什么。
- Spring注入bean的方式。
- 什么是IOC，什么是依赖注入。
- Spring是单例还是多例，怎么修改。
- Spring事务隔离级别和传播性。
- 介绍下Mybatis/Hibernate的缓存机制。
- Mybatis的mapper文件中#和$的区别。
- Mybatis的mapper文件中resultType和resultMap的区别。
- Mybatis中DAO层接口没有写实现类，Mapper中的方法和DAO接口方法是怎么绑定到一起的，其内部是怎么实现的。 7）其他遇到问题：
- 介绍下栈和队列。
- IO和NIO的区别。
- 接口和抽象类的区别。
- int和Integer的自动拆箱/装箱相关问题。
- 常量池相关问题。
- ==和equals的区别。
- 重载和重写的区别。
- String和StringBuilder、StringBuffer的区别。
- 静态变量、实例变量、局部变量线程安全吗，为什么。
- try、catch、finally都有return语句时执行哪个。
- 介绍下B树、二叉树。
- ajax的4个字母分别是什么意思。
- xml全称是什么。
- 分布式锁的实现。
- 分布式session存储解决方案。
- 常用的linux命令。

一些经验：

先投一些普通公司，等面出了心得再去投理想的公司。
不熟悉的技术不要主动提。
对于那种实习期6个月还打8折的公司，除非你没有其他选择了，否则不要去。
小公司喜欢在薪水上压你，开的时候适当提高。
不要去参加招聘会，纯粹是浪费时间。
把面试当作一次技术的交流，不要太在意是否能被录取。
公司一般面完就决定是否录取了，让你回去等消息这种情况一般没戏，无论你自己觉得面的有多好。
尽量少通过电话面试，效果不好。
在面试的日子里，要保持每天学习，无论是学习新东西还是复习旧东西。
拿到offer了，问问自己这个公司让自己100%满意了吗，如果不是，请继续努力找更好的。
通过面试官可以大概判断这家公司的情况。
拉勾投的简历很多会被筛掉，但是拉勾还是面试机会的最主要来源。
理想的公司可以多投几次，我有好几次都是第一次投被筛掉，多投几次就过的经验。
问到自己有深入研究过的知识，抓住机会好好表现，不要轻易放过。

java对mysql中索引怎么使用

索引示例假设对于10.3节所建的表，各个表上都没有索引，数据的排列也没有规律，如表13.3所示。表13.3 没有索引的students表 | sid | sname | sgender | sage | |-----|-------|---------|------| | 52 | zhang | M | 21 | | 22 | wang | M | 22 | | 33 | li | F | 19 | | 41 | zhao | M | 20 | 当查找某个学生信息时，必须顺序查看表students中的每一行，检查是否与所需值匹配，这需要扫描全表，效率很低。表13.4给出了在name列上增加了索引的students表。表13.4 在name列上增加了索引的students表

java中怎么使用mysql全文索引

索引是自动使用的，不需要调用，至于创建索引，参照下面的sql

CREATE INDEX 索引名
ON 表名 (索引字段);

java面试mysql索引（mysql面试指南）