MySQL相关知识点-优快云博客

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索引	B+Tree 原理：基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针实现，节点 key 有序，查找时在根节点二分查找后递归，插入删除后需维护平衡性。相比红黑树，B+Tree 树高更低，更适合磁盘数据读取，且利用磁盘预读特性提升性能 MySQL 索引类型： - B+Tree 索引：多数存储引擎默认类型，查找快，可用于排序、分组，支持多种查找方式，InnoDB 有主索引（聚簇索引）和辅助索引之分 - 哈希索引：查找时间复杂度 O (1)，但无法排序、分组，只支持精确查找，InnoDB 有自适应哈希索引 - 全文索引：MyISAM 和 InnoDB 5.6.4 + 版本支持，用于查找文本关键词，使用倒排索引，查询用 MATCH AGAINST - 空间数据索引：MyISAM 支持，用于地理数据存储，从多维度索引数据，需 GIS 函数维护数据索引优化： - 独立的列：索引列不能是表达式或函数参数 - 多列索引：多条件查询时多列索引性能优于多个单列索引 - 索引列顺序：将选择性强的列放前面，选择性是不重复索引值与记录总数比值 - 前缀索引：BLOB 等类型列使用前缀索引，前缀长度依选择性确定 - 覆盖索引：索引包含查询所需所有字段值，能减少数据访问量等索引优缺点及适用场景：优点是减少扫描行数、避免排序分组和临时表创建、将随机 I/O 变顺序 I/O；小表全表扫描可能更高效，中大型表索引有效，特大型表需考虑分区技术
查询性能优化	Explain 分析：用于分析 SELECT 查询语句，通过 select_type、key、rows 等字段优化查询优化数据访问： - 减少请求数据量：不使用 SELECT *，用 LIMIT 限制返回行数，缓存重复查询数据 - 减少服务器扫描行数：使用覆盖索引重构查询方式： - 切分大查询：防止锁数据、占满事务日志等，如按批次删除大量数据 - 分解大连接查询：提高缓存效率、减少锁竞争等，如用 IN () 代替连接查询
存储引擎	InnoDB：默认事务型存储引擎，支持四个隔离级别，默认可重复读，用 MVCC + Next-Key Locking 防幻影读，主索引是聚簇索引，内部有多种优化，支持在线热备份 MyISAM：设计简单，适用于只读或小表场景，提供压缩表等特性，不支持事务和行级锁，有并发插入功能，索引数据写入可延迟对比：InnoDB 支持事务、行级锁和外键，崩溃后损坏概率低；MyISAM 支持压缩表和空间数据索引，只支持表级锁
数据类型	整型：TINYINT 等多种类型，INT 括号内数字不影响存储计算浮点数：FLOAT、D