数据库总结

参考：https://blog.youkuaiyun.com/login_sonata/article/details/75268075

B树和B+树：

B树是由平衡二叉树为雏形，特点：
M阶（指的是某个节点的最多的孩子节点数，即某个节点的指针数）的B树具有如下属性：
1、 根结点的儿子数为[2, M]
2、 除根结点以外的非叶子结点的儿子数的范围是[M/2, M]，左边向上取整；
3、 非叶子结点的关键字个数=儿子数-1；即指针数-1,同时满足查找树的大小关系；
4、 所有叶子结点位于同一层；

记忆顺序：根—非根非叶子节点—-叶子节点；

有关b树的一些特性，注意与后面的b+树区分：
1. 关键字集合分布在整颗树中；
2. 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
3. 搜索有可能在非叶子结点结束；
4. 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；
，在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观：首先从根节点进行二分查找，如果找到则返回对应节点的data，否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找，直到找到节点或找到null指针，前者查找成功，后者查找失败。

B+树:
1. 有n棵子树的非叶子结点中含有n个关键字（b树是n-1个），这些关键字不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点（b树是每个关键字都保存数据）。
2. 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3. 所有的非叶子结点可以看成是索引部分，结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字。
4. 通常在b+树上有两个头指针，一个指向根结点，一个指向关键字最小的叶子结点。
5. 同一个数字会在不同节点中重复出现，根节点的最大元素就是b+树的最大元素。

b+树相比于b树的查询优势：
1. b+树的中间节点不保存数据，所以磁盘页能容纳更多节点元素，更“矮胖”；
2. b+树查询必须查找到叶子节点，b树只要匹配到即可不用管元素位置，因此b+树查找更稳定（并不慢）；
3. 对于范围查找来说，b+树只需遍历叶子节点链表即可，b树却需要重复地中序遍历

数据库检索的性能分析：

B树：
可知检索一次最多需要访问h-1个节点（根节点常驻内存）。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入
B+树：
从上面介绍我们知道，B树的搜索复杂度为O(h)=O(logdN)，所以树的出度d越大，深度h就越小，I/O的次数就越少。B+Tree恰恰可以增加出度d的宽度
真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。

索引：

索引的本质
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构
先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h-1个节点（根节点常驻内存）。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。
B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）。
综上所述，如果我们采用B-Tree存储结构，搜索时I/O次数一般不会超过3次，所以用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。
从上面介绍我们知道，B树的搜索复杂度为O(h)=O(logdN)，所以树的出度d越大，深度h就越小，I/O的次数就越少。B+Tree恰恰可以增加出度d的宽度，因为每个节点大小为一个页大小，所以出度的上限取决于节点内key和data的大小：
由于B+Tree内节点去掉了data域，因此可以拥有更大的出度，从而拥有更好的性能。

真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。

MySQL索引实现

MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。

虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。
第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

上图是InnoDB主索引（同时也是数据文件）的示意图，可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。
第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。
用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。。

B+树索引和哈希索引的区别：
如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据从示意图中也能看到。
如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；

同理，哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；
哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；
B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题

MySQL常见的四种索引的使用：https://blog.youkuaiyun.com/u013927110/article/details/46636765

查询数据库中的执行比较慢的sql语句：
1、 模糊查询对应的查询参数：show variables like ‘%que%’;
2、 开启慢查询命令：set global slow_query_log = on;
3、 设置慢查询的时间限制：set global long_query_time=1 单位为一秒；
4、 查看慢查询存放日志，命令： show variables like ‘slow_query_log_file’;
去相应目录下查看即可。