MySql 高阶概念（了解即可）

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mysql 分为4层结构：
连接层：负责处理链接，鉴权，安全。
服务层：负责sql接口，sql分析，sql优化，sql缓存。
引擎层：负责执行服务层的操作，不同的引擎拥有不同的特性。（索引在该层）
存储层：将数据存储到文件上。

输入 show engine; 可以查询到mysql 支持的存储引擎：
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目前只有 InnoDB 支持事务。

mysql 5.5之后默认使用的就是 innoDB
想设置其他引擎可以在创建表时末尾设置 engin = xxxx：
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InnoDb:默认的引擎，如果需要支持事务和外键，那就是唯一的选择。
MyISAM: 读取速度快，更新速度慢，不支持事务，已经被 mogoDB取代。
Memory:数据只存在内存中，已经被redis 取代。

一、什么是数据库索引：

索引（index）是帮助数据库提高获取数据效率的数据结构

例如：下面的数据为例，当要查找45时。如果全文检索，从上到下需要比对7次，如果二叉树索引只需要2步就差查询到结果。
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索引的数据结构

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数据结构的特点

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数据结构的进化：

1、二叉树：顺序插入时，会导致层级较深。

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2、红黑树：（平衡二叉树）会自平衡，但是在大数据量情况下，层级也会很深。

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3、B-tree (多路平衡查找树)下面的例子是 5阶的B-tree,B树的缺点是，顺序查找速度慢。

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4、B+树（重点）

1、所有数据都保存在叶子节点中：非叶子节点仅用于索引，不保存数据记录，这样可以提高查询性能，因为查找任何数据都必须从根节点遍历到叶子节点。
2、叶子节点之间通过链表连接：所有叶子节点按关键字的大小顺序链接，形成一个有序链表，这有利于范围查询和顺序访问。
3、更高的分支度：相较于B树，B+树每个节点可以存储更多的关键字，减少了树的高度，从而减少了磁盘I/O次数，提高了查询效率。
4、顺序访问性：由于叶子节点通过链表连接，B+树支持顺序遍历，这对于需要顺序访问数据的场景非常有用。
5、适应磁盘读写：B+树的节点大小通常与磁盘页的大小相同，这使得B+树能够很好地适应磁盘读写操作，减少磁盘I/O开销。

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B+Tree在线演示地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html