4.一条更新语句要经历那些流程

5.为什么Mysql要使用B+树做为索引 B树
1 B+树能显著减少IO次数,提高效率
2 B+树的查询效率更加稳定,因为数据放在叶子节点
3 B+树能提高范围查询的效率,因为叶子节点指向下一个叶子节点
4 B+树采取顺序读
6.磁盘的顺序读以及随机读有什么区别?

1.盘片
2.磁头
3.主轴
4.集成电路板
磁盘是如何完成单次IO的
单次的IO时间 = 寻道时间 + 旋转延迟 + 传送时间
顺序读指的是相邻或者相近的数据
什么是Hash索引

7.索引使用原则(索引怎么使用才合理)
我们容易有一个误区,就是在经常使用的查询条件下都建立索引,索引越多越少,哪到底是不是这样呢?
列的离散(sàn)度
第一个叫做列的离散度,我们先来看一下列的离散度的公式:
不同值得数量:总行数 越接近1 那么离散度越高,越接近0,离散度越低
count(distinct(column_name)) : count(*),列的全部不同值和所有数据行的比例。数据行数相同的情况下,分子越大,列的离散度就越高。
联合索引最左匹配
前面我们说的都是针对单列创建的索引,但有的时候我们的多条件查询的时候,也会建立联合索引,举例:查询成绩的时候必须同时输入身份证和考号。
联合索引在 B+Tree 中是复合的数据结构,它是按照从左到右的顺序来建立搜索树的(name 在左边,phone 在右边)。
从这张图可以看出来,name 是有序的,phone 是无序的。当 name 相等的时候,phone 才是有序的。

这个时候我们使用 where name= 'jim' and phone = '136xx '去查询数据的时候,B+Tree 会优先比较 name 来确定下一步应该搜索的方向,往左还是往右。如果 name相同的时候再比较 phone。但是如果查询条件没有 name,就不知道第一步应该查哪个节点,因为建立搜索树的时候 name 是第一个比较因子,所以用不到索引。
如何创建联合索引
有一天我们的 DBA 找到我,说我们的项目里面有两个查询很慢,按照我们的想法,一个查询创建一个索引,所以我们针对这两条 SQL 创建了两个索引,这种做法觉得正确吗?
CREATE INDEX idx_name on user_innodb(name);
CREATE INDEX idx_name_phone on user_innodb(name,phone);
当我们创建一个联合索引的时候,按照最左匹配原则,用左边的字段 name 去查询的时候,也能用到索引,所以第一个索引完全没必要。
相当于建立了两个联合索引(name),(name,phone)。
如果我们创建三个字段的索引 index(a,b,c),相当于创建三个索引:
index(a)
index(a,b)
index(a,b,c)
用 where b=? 和 where b=? and c=? 是不能使用到索引的。
这里就是 MySQL 里面联合索引的最左匹配原则。
覆盖索引与回表
什么叫回表: 不需要回表 叫覆盖索引
聚集索引 :id
二级索引 :name

非主键索引,我们先通过索引找到主键索引的键值,再通过主键值查出索引里面没 有的数据,它比基于主键索引的查询多扫描了一棵索引树,这个过程就叫回表。
在辅助索引里面,不管是单列索引还是联合索引,如果 select 的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据区中读取,这时候使用的索引就叫做覆盖索引,这样就避免了回表。
Extra 里面值为“Using index”代表使用了覆盖索引。
8. 索引的创建与使用
因为索引对于改善查询性能的作用是巨大的,所以我们的目标是尽量合理的使用索引。
在什么字段上索引?
1、在用于 where 判断 order 排序和 join 的(on)字段上创建索引
2、索引的个数不要过多。 ——浪费空间,更新变慢。
3、区分度低的字段,例如性别,不要建索引。 ——离散度太低,导致扫描行数过多。
4、频繁更新的值,不要作为主键或者索引。 ——页分裂
5、随机无序的值,不建议作为主键索引,例如身份证、UUID。 ——无序,分裂
6、创建复合索引,而不是修改单列索引
什么时候索引失效?
1、索引列上使用函数(replace\SUBSTR\CONCAT\sum count avg)、表达式
2、字符串不加引号,出现隐式转换
3、like 条件中前面带%
4、负向查询 NOT LIKE 不能
## MyiSAM与Innodb
myi index
myd data


我们表内的数据是按照聚集索引的顺序排列的
聚集索引 二级索引
新华字典 目录 拼音 偏旁 五笔 XXXX
当然不会就此结束,还有更多的Java场景题,因为篇幅原因,无法给大家全部展示出来,有需要的看板老爷们,
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