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在Spring框架中，事务管理器是一个核心组件，负责协调和管理数据库事务的整个生命周期。它就像一个尽职的管家，确保所有的数据库操作都能按照预期进行，维护数据的一致性和完整性。

首次查询不走索引的条件下进行查询 耗时为 700ms左右 之后查询同样的sql，稳定在430ms （可能mysql自带的缓存机制）有索引（主键索引）：首次查询140MS 之后稳定在2ms加入索引的耗时为 username字段的索引时间+主键索引的耗时 因为测试中name字段重复度较高 因此name索引查询几乎不耗时间，最终结果为4ms。

事务就是要么全部执行成功，要么全部执行失败比如转账事务：我这边点击了付款，那么相应的我这边钱会减少，但是商店那边钱会增加，如果中间出了异常，那么就会发生以下问题，我的钱减少了，但是商家的钱没有增加实际例子: 张三给李四转账1000块钱，张三银行账户的钱减少1000，而李四银行账户的钱要增加1000。这一组操作就必须在一个事务的范围内，要么都成功，要么都失败。

给name加上索引以后，就会产生一个二级索引，这样就会出现回表查找，它会先在name的B+Tree结构中查找到张三这个字段，接着想要全部的数据的话，还要根据张三对应的id进行查找id所在的B+Tree结构找到对应的id下面的行。在没有给name加索引的时候，id是有主键索引的，也就是聚集索引，这样就是一个B+Tree结构，很快就会定位到id，而name则是一行一行进行遍历。先来看一个最常见的问题,下面两个sql语句哪个效率更高一些？效率肯定慢于直接查找id。

答案也是不可以的，我们要的是全部的数据，因此还会继续往下走，进入了聚集索引，然后呢，就开始找到了id对应的这一行的数据，这也就是回表查询。答案是肯定不会的，那样没办反快速找到name，也就是会优先走二级索引，快速定位到我们要找name字段，之后呢，我们就能够拿到id。比如一张表存在一个主键，那么它的主键构建的主键索引就会构成一个聚集索引，为B+Tree形状，将其规划为一行一行的数据，还是上面的表，我们已经加上了id的主键索引，再给name加上了索引以后，执行下面的语句。如果有主键，主键索引就是聚集索引。

叶子结点和非叶子结点都会存储数据，但是我们知道磁盘中是一块一块的存储数据的，也叫一页，那么这一页中如果存储key和指针的同时还存储数据，这样就会导致这一个节点上面能够存储的key和指针减少，这样就导致在大量的数据下，它的层级会比B+树要多。本质上也是一个二叉树，虽然不会产生形成链表的情况，但是同样的数据下，B+Tree的层级相对于二叉树更少。不管是什么数据，都要去叶子结点查找，查找结果稳定，而且形成了范围查找。hash索引，是无序的，不支持范围查找。顺序插入的情况下，会形成链表。

mysql的存储引擎当前默认为InnoDB，而它不支持hash索引，但是它会在特定的条件下，自动将B+树转换为hash结构。hash索引，就是用过一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。如果我的两个name字段计算出来的key相同，那么就会产生冲突，这就是我们所说的哈希冲突，也称之为哈希碰撞。3.查询效率极高，通常只需要一次检索就可以了（不出现hash碰撞的情况），效率要高于B+树索引。就比如下面的name字段，经过算法的分析，就会对应出一张hash表。

索引：是帮助Mysql高效获取数据的一种数据结构。上面这句在执行的时候，一定是按照顺序去扫描的，效率极低，如果表中的数据非常的庞大很耗费时间，如果数据库的age字段加上了索引，那么他现在就成了下面的形状，比如二叉树索引

不同的引擎具有不同的功能，存储引擎是mysql特有的在创建表的时候会指定存储引擎，如果不指定就会默认为 InnoDBInnoDB引擎在mysql5.5之后，就用做了默认的存储引擎，它是一种高可靠高性能的通用引擎支持事务；行级锁（相比于表锁，提高了性能），支持外键MyISAM早期版本中，MyISAM引擎被设为默认的存储引擎。它是一种较简单的引擎，适用于读密集的应用场景。然而，它不支持事务和外键约束，只支持表级锁。Memory。

Mybatis Plus 为我们提供了三种设置 主键生成策略的方式。它们的优先级顺序是：局部注解 > 全局 > 默认(雪花算法)

SQL语句在书写时，可能会包含复杂的子查询、嵌套语句等，这些语句层次较深，如果不使用缩进，那么整个SQL语句可能会显得比较混乱，不易于阅读和理解。可以使用在线SQL格式化工具将SQL语句复制到该工具中进行格式化，也可以将IDE（如SQL Server Management Studio、Oracle SQL Developer等）的自带格式功能设置好后格式化SQL代码。所以，建议在编写SQL语句时，使用缩进方式，尤其是在复杂的SQL语句中，缩进可以使SQL语句更加易读，易于维护。

阐述数据库操作中的增删改操作

sql92语法和99语法的用法以及优缺点

查询语句

如果我们讲学号和身高共同作为主键，这样的话，学号是和后面两个信息相关联的，但是体重和分数就和身高没有关系，因此违反了第二范式，这个时候就可以将这个表拆成两张，保证每一个列都和主键相关联。这句话的意思就是说：一个表里面的其他列都必须与主键相关，如果一个表用了两个或者两个以上的元素来作为主键，那么其他的列也必须与这两个元素都相关，不能够是只与其中一个元素相关。第二范式要求我们数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的，而且所有的非主键字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。

LIMIT子句用于控制查询结果的总行数。GROUP BY子句用于将查询结果按照指定的列进行分组。一般建议采用 left join 或者 right join 前者会将左表的数据全部打印 后者会将右表的数据完全打印。ORDER BY子句用于按照指定的列对查询结果进行排序。WHERE子句用于指定一个条件，从表中筛选符合条件的数据。还可以不写字段名字进行插入，但是此种方式必须和数据库字段一一对应，容易出错，所以开发中一般禁用。表示降序 ，默认是按照升序排列的。表示要返回的第一行的偏移量，