MySQL数据库入门到精通(进阶篇)

1.存储引擎

存储引擎就是存储数据，建立索引，更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于 表的,而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型

InnoDB InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在mysql5.5之后，InnoDB是默 认的mysql存储引擎 特点：DML操作遵循ACID模型，支持事务； 行级锁，提高并发访问性能； 支持外键 FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性； 文件：xxx.ibd MyISAM MyISAM是早期mysql早期的默认存储引擎 特点：不支持事务，不支持外键 支持表锁，不支持行锁 访问速度快 文件：xxx.sdi：存储表结构信息 xxx.MYD：存储数据 xxx.MYI：存储索引 Memory Memory引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题， 或断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用 特点：内存存放 hash索引（默认） 文件：xxx.sdi：存储表结构信息

2.索引 索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构（有序） 优点：提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本 通过索引列随数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

缺点：索引列也是要占用空间的，索引大大提高了查询效率，

同时也降低了更新表的速度 如对表进行insert,update,delete时，效率降低 2.1.索引结构：

二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢 红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢 B+Tree 相对于B-Tree区别： 所有的数据都会出现在叶子节点 叶子节点形成一个单向链表 hash ：hash索引就是采用一定的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 如果两个或多个键值，映射到一个相同的槽位上，他们就会产生hash冲突 （也称hash碰撞）通过链表来解决 特点：查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+Tree索引 2.1.1.为什么InnoDB存储引擎选择使用B+Tree索引结构 相对于二叉树，层级更少，搜素效率高； 对于B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据， 这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据 只会增加树的高度，导致性能降低 2.2索引分类： 主键索引 针对与表中主键创建的索引 唯一索引 避免同一个表中某数据列中的值重复 常规索引 快速定位特定索引 全文索引 全文索引查找的是文本中的关键字，而不是比较索引中的值 聚集索引:将数据存储与索引存放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据 二级索引：将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键

索引语法： 创建索引： create index idx_表名_字段名 on 表中的字段