MySQL database study (a) ------ MySQL database design three major paradigms index + + Storage Engine

This move is part of the spring to review the database section summarizes some databases relatively recent focus on preparation.
This is the first part, mainly for database indexing, storage engine, summed up the integration of the three major paradigms of some online blog, and his past to do some notes.
Next ** MySQL database Learning (II) ** will be some conclusions for the MySQL transaction isolation level, as well as MySQL locking mechanism and a log module

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MySQL's basic logic chart:

• Connector: Verify client privilege, connect to and disconnect from MySQL
• Analyzer: conduct SQL statement parsing
• Optimizer: select the index, generating specific SQL statement execution plan
• Actuator: storage engine operations, the implementation of SQL, returns the results
• Engine storage layer: various storage engine provides some read-write interface to operate the database

Relational databases are often overall architecture:

Index of MySQL database

Index Overview

The index is a database table values in one or more columns will be specific information a structure using an index for quick access to database tables sorted, just like the table of contents of a book, you can speed up queries , avoid full table scan

What kind of information can become an index?

Primary keys, unique key and common key, etc.

Often we need to create an index on the column as a condition for the query, and the column must have a certain degree of differentiation. Creating an index requires maintenance, when re-inserting data maintenance each index tree (split and merge data page), the impact on performance.

Optimization of the underlying structure of the index

Binary search tree

对半搜索，时间复杂度为O(logn)
缺点是，频繁的插入删除操作可能使二叉树变成线性的，如下：
此时时间复杂度为O(n)，检索深度每增加一个深度，就会增加一次I/O，成本开销会增大很多

B树结构

B树的特征：

1. 根节点至少包含两个孩子
2. 树中每个结点最多含有m个孩子(m >= 2)
3. 除了根节点和叶结点外，其他每个结点至少含有ceil(m/2)个孩子，ceil为向上取整
4. 所有叶子结点位于同一层（高度相同）
5. 假设每个非终端结点中包含有n个关键字信息，其中

• Ki(i = 1…n)为关键字，且按顺序升序排列
• 关键字的个数n必须满足：[ceil(m / 2) - 1] <= n <= m - 1
• 非叶子结点的指针P[1],P[2],…,P[M];其中K[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M - 1] 指向关键字大于K[M - 1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树，比如看图中关键字值为8的这个结点，P1所对应的这个子树，其值均小于8

查找效率为O(logn)，与二叉查找树一样，同时因为B-tree的这些上述特征，在增删改动数据时，根据一些策略，其结构可以保持，不会变为线性。

B+树结构（优于B树）

B+树是B树的变体，其基本的定义与B树相同,除了：

• 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同（所以相对于B树，B+树能够存储更多的关键字）
• 非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值**[K[i], K[i+1])**的子树，注意区间为左开右闭。
• 非叶子结点仅仅用来索引，数据都保存在叶子结点中（B+树所有的检索都是从根部开始，检索到叶子结点才能结束，而且非叶子结点不存储数据的话就能存储更多关键字）
• B+树相对于B树更矮
• 所有叶子结点均有一个链指针指向下一个叶子节点

综合上面的，B+Tree更适合用来做存储索引：

1. B+Tree的特点使得磁盘I/O代价更低，B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部结点相对B 树更小，同样空间可以读入更多的节点，所以B+树的磁盘读写代价更低
2. B+Tree的查询效率更加稳定（查询路径均为从根结点到叶子结点，查询效率均为O(logn)）
3. B+Tree更有利于对数据库的扫描（只需要遍历叶子结点就可以进行范围查询）

Hash结构

其查询效率高于B+Tree，只需经过一次定位，就可以查询到对应数据区
但是其也存在一些弊端，因而不能成为数据库的主流索引的扛把子：

1. 仅仅能满足 “=” , “IN”，不能使用范围查询
2. 无法被用来避免数据的排序操作
3. 不能利用部分索引键查询，B+Tree可以利用组合索引中的部分索引查询
4. 不能避免表扫描
5. 因为Hash值是经过一定的算法得到的，所以存在相同的情况，当遇到大量Hash值相等的情况后性能不一定比B-Tree索引要高

位图索引Bit-Map

使用的数据库较少，比较主流的是Oracle数据库
感兴趣的小伙伴可以自己了解了解哈

索引之调优SQL

密集索引与稀疏索引

• 密集索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值
• 稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项
  众所周知，当前两种主流的数据库引为MyISAM和InnoDB(下一部分会有二者的对比介绍)
  在MyISAM存储引擎中的索引均为稀疏索引，InnoDB中有且仅有一个密集索引
  InnoDB中密集索引的具体规则：
• 若一个主键被定义，该主键作为密集索引
• 若没有主键被定义，该表的第一个唯一非空索引就作为密集索引
• 若不满足以上条件，InnoDB内部会生成一个隐藏主键（密集索引）
• 非主键索引存储相关的键位和其对应的主键值，包含两次查找

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引

聚簇索引也称为主键索引，其索引树的叶子节点中存的是整行数据，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。因为索引（目录）只能按照一种方法进行排序。

非聚簇索引

非聚簇索引（普通索引）的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。

• 如果语句是 select * from User where id=3，即主键查询方式，则只需要搜索 主键索引树。
• 如果语句是 select * from User where uid=23，即普通索引查询方式，则需要先搜索 普通索引树，得到其对应的主键值为 3，再到主键索引树搜索一次。这个过程称为回表。

说道这里，在InnoDB中，聚簇索引是密集索引；非聚簇索引是稀疏索引。

覆盖索引

如果在普通索引树上的查询已经直接提供了结果，不需要回表操作，这样的普通索引叫做覆盖索引。覆盖索引的使用可以显著提高查询效率，是常见的MySQL性能优化手段。

索引之左匹配原则

在联合索引的情况下，不需要索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加快查询速度。这个最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符。最左前缀原则的利用也可以显著提高查询效率，是常见的MySQL性能优化手段。

数据库三大范式

1. 第一范式：1NF 原子性，数据不可再分，且这个单一属性是由基本的数据类型所构成的
2. 第二范式：2NF 唯一性 使得每一行 数据具有唯一性，并消除数据之间的部分依赖

依赖：依赖，就是在一个表中，其中某个字段的值B可以由另一个字段值A来决定

完全依赖：主键可能由多个属性构成，完全依赖要求不允许存在非空主属性依赖于主键中的某一部分属性

若存在部分依赖，则将发生部分依赖的这一组属性单独新建一个实体，并且在旧实体中用外键于新实体关联，且新实体与旧实体为一对多的关系。

3. 第三范式：3NF 实体中的属性不能是其他实体中的非主属性。因为这样会出现冗余。

实体如果一个实体中出现了其它实体的非主属性，可以将这两个实体用外键关联，而不是将另一张表的非主属性直接写在当前表中。

MySQL数据库之存储引擎

存储引擎分类及特点

MySQL中最常见的存储引擎有InnoDB和MyISAM，它们的主要区别如下：

• MyISAM不支持事务；InnoDB是事务类型的存储引擎。
• MyISAM只支持表级锁；InnoDB支持行级锁和表级锁，默认为行级锁。
• MyISAM引擎不支持外键；InnoDB支持外键。
• 对于count(*)查询来说MyISAM更有优势，因为其保存了行数。
• InnoDB是为处理巨大数据量时的最大性能设计的存储引擎。
• MyISAM支持全文索引（FULLTEXT）；InnoDB不支持。

最主要的区别就是MyISAM表不支持事务、不支持行级锁、不支持外键。 InnoDB表支持事务、支持行级锁、支持外键。

In addition to those described above the engine is stored in a database (not MySQL) other storage engines, such as MRG_MYISAM, Archive, Ndb cluster like.
In an interview in common study storage engine as well as Memory, use Memory as a table storage engine can also be called a memory table, the data stored in the memory, it is suitable for temporary tables to use in support of B + tree index on the index structure and Hash index.

How to change or set the storage engine

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