一、 索引为什么是 B+ 树？在计算机科学中，有很多数据结构可以实现快速查找，比如哈希表、平衡二叉树、B 树。为什么 MySQL 最终选择了 B+ 树？1. 对比哈希表 (Hash)优势： O(1) 的查询速度，快到极致。劣势： 只能处理“等值查询”（where id = 1）。一旦遇到范围查询（where id > 10），哈希表就彻底废了，因为它内部是无序的。2. 对比二叉搜索树 (BST / AVL / 红黑树)劣势：树太高了。物理意义上的痛点： 数据库数据存在磁盘上。每经过一个树节点，都要进行一次磁盘 IO。如果数据有百万级，二叉树的高度可能是 20 层，意味着查一个数据要 20...

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一面介绍一下SSR和SSGSSR为什么能够减少渲染时间SSR的缺点介绍一下PrismaPrisma如何解决sql注入问题介绍一下浏览器缓存（协商、强制缓存）项目技术难点后端服务器是怎么维护的如何解决这个难点JS-正则表达式JS-Event Loopasync-await微任务还有哪些？深拷贝实现今年突破最大的三个AI产品用cursor吗？Agent模式？其他的……Vue和React区别React17、18、19之间的区别全栈——SSR一定一定要搞清楚，两次大厂面试都是挂在这里工程题：手写深度拷贝 + Promise输出判定