1. B 树 vs B+ 树
B 树：键值分布整棵树（索引值+data 在每节点），搜索可能在非叶子结束（最好 O(1)）。B+ 树：数据全在叶子节点，内部节点不存 data，叶子链指针相连。区别：① B+ 查询复杂度固定 O(log n) ② B+ 叶节点相连支持范围查询 ③ B+ 内节点无 data 索引范围更大，更适合外部存储。
2. MVCC 与隔离级别
MVCC 为每事务创建数据快照，读写不互斥。四级：① READ UNCOMMITTED（不用 MVCC，脏读）② READ COMMITTED（每次读建新快照，解决脏读，可能不可重复读）③ REPEATABLE READ（MySQL 默认，事务开始建快照全程用同一个，解决不可重复读） ④ SERIALIZABLE（完全串行，性能最低）。
3. SQL 优化
① 用索引 ② 能聚合优先聚合 ③ 建临时表 ④ 做大宽表；ClickHouse 分区分桶。
4. ClickHouse
列式存储适合大数据量聚合分析。ReplacingMergeTree 按主键去重保留最新版本，适合增量更新（状态更新去重）语义。信托数仓每日增量同步用它做入库更新。
5. Elasticsearch 召回为什么快
① 倒排索引（每词映射到含它的文档列表）② 分片机制（并行查多分片，负载分散，副本容错）③ 缓存（相同查询直接返回）④ 压缩优化减 I/O。
6. 多线程与并发
- 主线程：程序启动第一个线程，结束时等所有非守护线程。
- 守护线程：后台服务线程，优先级低，主线程结束自动终止（GC/监控）。
- 常见问题：① 竞态条件（多线程访问共享资源顺序不定）② 死锁（循环等待，四条件：互斥/请求保持/不可剥夺/循环等待）③ 活锁（不断改状态但不推进，解决：随机等待/优先级/超时重试）。
7. 经典 SQL 真题（网吧认识关系）
题：网吧记录（bar_id, user_id, login_time, logoff_time）。规则1：同网吧上线或下线时间间隔 ≤10 分钟则可能认识；规则2：3 家以上网吧出现规则1则一定认识。求一定认识的组合数。
WITH potential_acquaintances AS (
SELECT a.user_id AS user1, b.user_id AS user2, a.bar_id
FROM internet_bar_record a
JOIN internet_bar_record b
ON a.bar_id = b.bar_id
AND a.user_id < b.user_id -- 避免重复和自匹配
WHERE ABS(TIMESTAMPDIFF(SECOND, a.login_time, b.login_time)) <= 600
OR ABS(TIMESTAMPDIFF(SECOND, a.logoff_time, b.logoff_time)) <= 600
),
acquaintance_counts AS (
SELECT user1, user2, COUNT(DISTINCT bar_id) AS bar_count
FROM potential_acquaintances
GROUP BY user1, user2
)
SELECT COUNT(*) AS final_count
FROM acquaintance_counts
WHERE bar_count >= 3;
思路三步：① 同网吧自 JOIN 找所有用户对（user1 < user2 去重）② WHERE 应用规则1 ③ GROUP BY 统计 DISTINCT 网吧数 ≥3。
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