Mysql总结 --1 - 爱码网

数据库的总体架构

存储管理	缓存机制	sql解析	日志管理
权限划分	容灾机制	索引管理	锁机制
存储（文件系统）

索引
快速查找数据 避免全表扫描
可以建立索引的字段：
主键，唯一键等（可以把该记录限定在一定查找范围内的字段）
索引的数据结构
- 二叉搜索树
- B树
- B+树
- Hash
二叉搜索树
左子树<根<右子树
缺点：可能出现线性，使io增大，降低查找效率
B树（平衡多路查找树 ）
- 要点：
  - 所有节点的关键字升序
  - 每个节点都存有关键字和关键字对应的数据
  - 关键字的左子树中的所有关键字都小于它，而右子树中的所有关键字都大于它
- 插入：
  - 判断当前结点key的个数是否小于等于m-1，如果满足，直接插入即可，如果不满足，将节点的中间的key将这个节点分为左右两部分，中间的节点放到父节点中即可
- 删除（叶子节点的删除和非叶子节点的删除）
  - 叶子节点删除：
    - 直接删除
    - 若小于m/2,就像兄弟节点借：将对应父节点移到删除的节点对应位置，将兄弟节点移至父节点对应位置。
    - 若兄弟节点借不了，将父节点移至删除节点的对应位置，然后拼接兄弟节点
  - 删除非叶子节点：
    - 将后继子节点移至删除节点对应位置，然后类上删除叶子节点
B+树
- 要点
  - 类似于B树
  - 非叶子节点不存储数据，数据全存在叶子节点上
  - 叶子节点的关键字升序，左边结尾数据都会保存右边节点开始数据的指针
  - 父节点存有右孩子的第一个元素的关键字
- 优点
  - 有利于范围统计
  - 可以进行遍历
- 插入
  - 当节点元素数量大于m-1的时候，按中间元素分裂成左右两部分，中间元素分裂到父节点当做索引存储，但是，本身中间元素还是分裂右边这一部分的
- 删除
  - 叶子节点有指针的存在，向兄弟节点借元素时，不需要通过父节点了，而是可以直接通过兄弟节移动即可（前提是兄弟节点的元素大于m/2），然后更新父节点的索引；如果兄弟节点的元素不大于m/2（兄弟节点也没有多余的元素），则将当前节点和兄弟节点合并，并且删除父节点中的key
B树和 B＋树比较
- 磁盘读写代价更低
- 查询效率更稳定
- 更有利于数据库的扫描
Hash
- 通过散列表存储
- 缺点：
  - 仅能满足 ”=“ ”IN“ 不能使用范围查询（hash后，大小可能发生变化）
  - 不能实现数据的排序操作
  - 不能利用部分索引键查询
  - 不能遍历表
  - hash碰撞频率高后，性能会降低

存储