MySQL 简记
mysql中的数据存储的结构是B+树
- 其与B树的相同点是，B+树一个节点也可以存放多条数据，并且从左到右依次增大；
- 不同点是，B+树的叶子结点之间也能相互连接。那么实际上是采取利用空间换区时间的策略。
那么B+树的树结构like this:
然后mysql中的数据存储是这样的：
其实在mysql里面自增主键是要比uuid要好的，原因是因为，当每次插入数据的时候，直接向下、向下一页去插入就好了；如果说不是自增主键，那么当一页数据存满，新插入的数据主键大小应该是在旧的页上时，就需要挪动原始的旧数据的最后一个，插入到新的一页，然后将新插入的数据插入到旧的也里面中，这伴随着系统的消耗。
可以回答为什么innodb中使用B+树来存储，用空间换时间
就是用空间换取时间的效率，假设一页能存四条数据，那么每一个页都有一个页目录，页目录存的是主键的索引，每隔几个一个索引，在利用索引查找的时候，先查找页目录，就能快速遍历一页的数据，倘若目标主键在这一页的某两个主键索引之中，再从页目录那个对应的索引所给的地址跑到用户数据区域毒地赢得数据，再从中间开始遍历数据区域，直到找到目标数据。这个时候已经离目标很近的，就很快能走完。
当有很多很多页的时候，就有一个头页，当有很多很多头页，就有一个更高的头页来建立索引。因此当查询一个很大的索引例如600000时，不需要从头数据遍历到尾，只需要遍历最头的页就清楚了。
注：超级页就是头页，一般两层的B+树就好了
innodb是如何支持范围查找能走索引的？
索引的时候，如果范围查找select * from table1 where a = 6;，假设a是主键，那么走的是主键索引，从头页开始从上往下找；如果我搜索的不是主键，而是b= 6，那么就是全表扫描，走的是最下面这一层的页，一页一页的走查找b.
innodb里面的一页是多大？
在数据库中，一页是16dkB，计算机操作系统里面一页时4KB大小。
那么高度为2的B+树能存多少条数据？
一条数据是包含一个int值和一个指针，那么就是4B+6B = 10B,一个头页里面能存A=16KB/10B个页，然后一个页里面用B=16KB/一条数据，最后存的数据量就是A*B。
为什么遵循最左前缀原则才能利用索引？
因为创建索引的时候，假如有5个字段，第一个为主键，创建中间的三个为一个复合索引，这个其实也就是非聚族索引的一种，它会构建一个B+树，那么树的排列，数值的分布都是按照：比较第一个字段，如果第一个字段相同再比较第二个字段，其次再比较第三个字段的形式进行构建树的，所以必须要遵循最左前缀原则才能利用索引。那么找到了对应的索引之后会进行回表查询全字段的值。如何能够回表到对应的数据？是索引里面存了主键的值，那么通过主键就可以回表找到信息返回
覆盖索引和索引扫描的底层原理
覆盖索引就是，复合索引里面包含了要查找的字段，那么这个时候就不用回表查看全字段数据，直接走索引找到需要的索引的字段就好了。
索引扫描是，相比全表扫描，索引扫描里包含了要查找的对应的字段，那么一页里面包含的数据就会更多，查找的就会更快，所以这个时候，用索引反而更快一些。
mysql里面类型转换需要注意的
一般是char型的会转换为int型的，它会直接把字符转换为数字0
所以explain select * from table1 where a = 0,如果a是一个int类型的字段，而数据里面有个字符‘c’的话，那么会查找到它，‘c’->0
那么如果是a字段里面存了字符’1’，那么会直接转成数字’1’
什么情况下会导致索引失效
当直接对字段进行操作，比方说搜索a+1 =1这样的情况，那么对于数据库引擎来说，都要先对内存里面的构造的索引B+树进行更改，例如字段类型是varchar的，对他加了1，那么需要先把所有的字段全部都转换成数字（字符字母转换成0，数字‘1’转换成1），然后再加上1，然后再进行索引查找。这以过程耗费的资源是很大的，
而且还可能会引发问题，可能会破坏B+树的顺序。
那么：一旦对字段进行了操作，那就会导致索引失效，走不了索引
mysql慢查询如何优化
- 检查是否走了索引，如果没有则优化其利用索引
- 检查所以利用的索引，是否是最优索引
- 检查所查字段是否都是必须的，是否查询了过多字段，或者多余数据
- 检查表中数据是否过多
索引 - 检查所以利用的索引，是否是最优索引
- 检查所查字段是否都是必须的，是否查询了过多字段，或者多余数据
- 检查表中数据是否过多
- 检查数据库实例所在机器的性能配置，
