店匠科技面试

B树和B+树的区别?
答:B树
非叶子节点:每页16kb,既存数据记录又放索引key;
叶子节点:数据存放在各个节点,查询慢。
B+树
非叶子节点:每页只存储索引key,空间利用率更高;
叶子节点:存放值,页与页之间使用双向链表,值与值之间使用单向链表。更适合范围查询。
TCP为什么要进行流量控制?
答:防止发送方发送速率过快,导致接收方来不及接收,从而造成数据丢失。
聚簇索引和非聚簇索引的区别?
答:数据存储与索引结构:
聚簇索引:聚簇索引将数据按照索引顺序存储在磁盘上,也就是说,数据的物理存储顺序与索引顺序是一致的。在聚簇索引中,索引的叶子节点直接包含数据行,这使得数据检索更加迅速。
非聚簇索引:非聚簇索引的索引结构和数据是分开存储的。非聚簇索引的叶子节点不包含完整的数据行,而是包含指向数据行的指针或主键。因此,使用非聚簇索引检索数据时,需要先查找索引,再根据索引找到对应的数据行。
唯一性与数量限制:
聚簇索引:由于数据是按照聚簇索引的键进行排序和存储的,因此一个表只能有一个聚簇索引。此外,聚簇索引的键必须是唯一的,以确保数据的正确排序和存储。
非聚簇索引:一个表可以有多个非聚簇索引,以满足不同的查询需求。非聚簇索引的键可以是唯一的,也可以不是唯一的,这取决于具体的业务需求和设计。
查询与插入效率:
聚簇索引:由于数据是按照索引顺序存储的,聚簇索引通常可以提供更高的查询效率,特别是对于范围查询和排序操作。然而,插入新数据时可能需要移动已有的数据以保持索引顺序,因此插入效率相对较低。
非聚簇索引:非聚簇索引在查询时需要先查找索引,再定位到数据行,因此查询效率相对较低。但是,由于非聚簇索引的插入操作只需要更新索引而不需要移动数据,所以插入效率相对较高。
全部评论
明天远程面试笔试 我要不要去
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发布于 2025-10-23 11:21 广东
别去,这公司 low 的很,全是 kpi 面,面试官水平也低,问我答案也不确定,要回去查一下,基本答对,也一直不给结果,最后一问 hr,就是那套官方抱歉
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发布于 2024-06-07 09:53 辽宁
这公司招了三个月了 还在一直面试
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发布于 2024-06-07 08:22 山西

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2025-12-12 19:01
南京航空航天大学 C++
秋招没咋投,准备 wxg 转正之后摆烂了。结果不堪字节 HR 的骚扰还是面了一下字节。之前想去字节的时候怎么面都挂。现在想着随便面一下结果三面技术面都意外顺利还有加面。十月中旬字节发了意向,wxg 转正结果无响应。十月底字节拉了保温群,wxg 口头通过,系统显示考核中。十一月初和字节 ld 交流之后得知 base 居然能选海外,甚至能小 wlb 一下,wxg 无响应无人联系。十一月中旬把字节 base 转到了海外,wxg 流程灰了,一问超时忘处理了,过两天又变考核中了。十一月下旬字节换了海外 HR 对接,问了期望薪资,wxg 考核终于显示通过,无 HR 保温,无其他保温。十一月底给字节报了个天价,想吓吓他们,同时告诉微信字节要开了,微信无响应。同样十一月底字节 HR 告诉我确实给不到那么高,但是能拿期权补上,问能不能接受。微信无响应。同样十一月底字节 HR 告知了具体方案,符合预期。 微信无响应。十二月上旬催 wxg 不开我就盲拒了,wxg HR 火急火燎的打电话问情况,问期望。我给了一个不算夸张的总包数字,因为今年市场在涨,过了三天还不联系我,我再催,约时间下午打电话,非得在我给出的数字上压下去几万,微信又不差这点,为什么不能满足我,让我没有拒绝的理由呢?一番纠结抗争,求稳还是追求挑战,最终选择接受迎接新的挑战,因为堂吉诃德永远不会停下脚步!回想起来,在 wxg 谈薪的阶段,我认为并没有给予我一定的重视,即使 HR 表示我在实习期间的表现和之前的面评都很靠前。也没有感觉到想要争取我,虽然我表示拒了 offer 之后要给我加面委定 t6 再涨,但我三个月没面试让我面面委那就是白给,还是算了。有缘再见了我亲爱的 wxg,再见了曾经的梦中情厂,再见亲爱的 mt,再见亲爱的朋友们。也再见,北京的一切。我想润了。秋招结束,卸载牛客,下一个三年,下一个五年,下一个十年后再来看看。
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