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数据库MySQL篇

时间：2024-10-26 13:52:49浏览次数：7  
标签：事务 记录 数据库 查询 索引 MySQL 日志 数据

系列文章目录

  • 第一章 C/C++语言篇
  • 第二章 计算机网络篇
  • 第三章 操作系统篇
  • 第四章 数据库MySQL篇
  • 第五章 数据库Redis篇
  • 第六章 场景题/算法题
  • 第七篇 常见HR问题篇

本系列专栏：点击进入 后端开发面经 关注走一波

秋招阶段，面过很多大中小厂，积攒了很多面经，都是高频问题！！！

前言：本系列文章初衷是为了整理出最全面最详细的面经，非常适用于想走后端/软件开发的同学！近些年，越来越多的人投入互联网的浪潮，由于岗位hc有限，企业筛选门槛也随之提高。以往的简单八股问答也在不断升级，面试官开始更喜欢问为什么，会围绕八股的某一点不断深问。所以本系列文章的面经不仅仅是简单问答，而是帮你深入理解和掌握知识点，其中一些晦涩难懂的知识点，全都用案例和代码帮你彻底掌握，切记一定要理解原理，拒绝死记硬背！！！

文章目录

基础篇

关系型数据库和非关系数据库的区别

  • 关系型数据库是一种使用表格形式存储数据的数据库系统，数据通过行和列组织，并且表之间可以通过外键建立关系，常见的有MySQL、PostgreSQL和Oracle等。
  • 非关系型数据库则不采用固定的表格结构，可以支持多种数据存储模型，如文档、键值、图和列族，适合处理大规模和多样化的数据，常见的有MongoDB、Redis和Cassandra等。

下面是它们的主要区别：

对比类型关系型数据库非关系数据库
数据结构表格形式文档型（mongdb）、键值型（redis）
事务支持支持ACID事务，保证强一致性最终一致性，不是严格的事务管理
灵活性数据结构固定，表结构的变更昂贵复杂数据结构灵活存储，形式多样
查询语句SQL语句类 SQL（mongdb）、命令行操作（redis）
适用场景适合需要复杂查询和事务支持的应用适合需要高可扩展性、灵活数据模型和快速读写的应用

MySQL、MongoDB和Redis的区别

数据库MySQLMongoDBRedis
数据模型关系型数据库非关系型数据库非关系型数据库
存储数据类型二维表结构BSON格式文档存储键值对
数据结构数值、时间、字符串等常用类型除常用类型，还支持数组和字典字符串、列表、集合、哈希等
存储方式不同引擎有不同的存储基于内存，热数据存放物理内存，高速读写完全基于内存，持久化可选
查询方式SQL语句基于文档的查询语言基于键的简单操作
多表联查一对多、多对多情况下，使用外键，JOIN查询嵌套或者通过ID引用其他集合不支持联查
事务支持支持仅支持单文档事务支持简单事务
数据一致性强一致性，保证在所有副本上的数据是一致的会牺牲一致性来获得更好的性能，采用最终一致性支持单线程操作，强一致性

MySQL体系结构

MySQL的体系结构分为四层，如下所示：

在这里插入图片描述

  • 连接层：最上层是一些客户端的连接服务，主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
  • 服务层：第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如 SQL 接口，并完成缓存的查询，SQL 的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。
  • 引擎层：是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式，真正的负责了 MySQL 中数据的存储和提取，服务器通过 API 和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。
  • 存储层：主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。

InnoDB、MyISAM、Memory三种存储引擎对比

InnoDB 是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB 是默认的 MySQL 引擎。特点如下：

  • DML 操作遵循 ACID 模型，支持事务；
  • 行级锁，提高并发访问性能；
  • 支持外键约束，保证数据的完整性和正确性；

文件：

  • xxx.ibd：xxx代表表名，InnoDB 引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引；
  • 参数：innodb_file_per_table，决定多张表共享一个表空间还是每张表对应一个表空间，若innodb_file_per_table为ON，则表示每张表对应一个表空间。

MyISAM 是 MySQL 早期的默认存储引擎。特点如下：

  • 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 引擎的表数据是存储在内存中的，受硬件问题、断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。特点如下：

  • 存放在内存中，速度快；
  • hash索引（默认）；

文件：

  • xxx.sdi: 存储表结构信息；
特点InnoDBMyISAMMemory
存储限制64TB有有
事务安全支持--
锁机制行锁表锁表锁
B+tree索引支持支持支持
Hash索引--支持
全文索引支持（5.6版本之后）支持-
空间使用高低N/A
内存使用高低中等
批量插入速度低高高
支持外键支持--

不同存储引擎的选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

  • InnoDB：如果应用对事物的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，则 InnoDB 是比较合适的选择。
  • MyISAM：如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不高，那这个存储引擎是非常合适的。
  • Memory：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。Memory 的缺陷是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。

绝大多数使用的为InnoDB。电商中的足迹和评论适合使用 MyISAM 引擎，缓存适合使用 Memory 引擎。

目前使用：MySQL一般用InnoDB引擎，MyISAM应用场景被mongodb替代，MyISAM应用场景被redis替代

数据库有哪些SQL语句分类

  • DDL(Data Definition Language)：数据定义语言，用来定义数据库对象（操作数据库、表结构、字段）；
  • DML(Data ManipulationLanguage)：数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增加、删除、修改；
  • DQL(Data Query Language)：数据查询语言，用来查询数据库中表的记录；
  • DCL(Data Control Language)：数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的控制权限；

DQL 执行顺序

  • 程序编写顺序：SELECT -> FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> ORDER BY -> LIMIT
  • 程序执行顺序：FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT

where 和 having 的区别

语法：SELECT 字段列表 FROM 表名 [ WHERE 条件 ] GROUP BY 分组字段名 [ HAVING 分组后的过滤条件 ];

  • 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件不参与分组；having是分组后对结果进行过滤。
  • 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

replace into 和 insert into 的区别

replace into 跟 insert into功能类似，不同点在于：replace into 首先尝试插入数据到表中，如果发现表中已经有此行数据（根据主键或者唯一索引判断）则先删除此行数据，然后插入新的数据；否则，直接插入新数据。

truncate 和 drop 的区别

  • TRUNCATE：删除表中的所有行，但保留表结构。可以快速清空表数据，通常比使用 DELETE 更高效。
  • DROP：删除整个表，包括表结构和数据。表一旦被删除，无法恢复。

各种函数介绍（字符串、数值、日期、流程）

常用字符串函数如下：

函数功能
CONCAT(s1, s2, …, sn)字符串拼接，将s1, s2, …, sn拼接成一个字符串
LOWER(str)将字符串全部转为小写
UPPER(str)将字符串全部转为大写
LPAD(str, n, pad)左填充，用字符串pad对str的左边进行填充，达到n个字符串长度
RPAD(str, n, pad)右填充，用字符串pad对str的右边进行填充，达到n个字符串长度
TRIM(str)去掉字符串头部和尾部的空格
SUBSTRING(str, start, len)返回从字符串str从start位置起的len个长度的字符串
REPLACE(column, source, replace)替换字符串
substring_indexsubstring_index（“原字符串”，“截取字符”，截取位置N） 看下面实例

常见数值函数如下：

函数功能
CEIL(x)向上取整
FLOOR(x)向下取整
MOD(x, y)返回x/y的模（取余%）
RAND()返回0~1内的随机数
ROUND(x, y)求参数x的四舍五入值，保留y位小数

常见日期函数如下：

函数功能
DATE(date)提取日期部分（年、月、日）而忽略时间部分
CURDATE()返回当前日期（年月日）
CURTIME()返回当前时间
NOW()返回当前日期和时间
YEAR(date)获取指定date的年份
MONTH(date)获取指定date的月份
DAY(date)获取指定date的日期
DATE_ADD(date, INTERVAL expr type)返回一个加上时间间隔expr后的日期/时间值
DATEDIFF(date1, date2)返回date1和date2之间的天数（date1 - date2）
date_format(date, ‘%Y-%m-%d %H:%i:%s’)提取date中指定格式的日期
timestampdiff(type, start_time, end_time)算时间差值，type可以为second、minute、hour等

常见流程函数如下：

函数功能
IF(value, t, f)如果value为true，则返回t，否则返回f
IFNULL(value1, value2)如果value1不为空(null)，返回value1，否则返回value2
CASE WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] … ELSE [ default ] END如果val1为true，返回res1，… 否则返回default默认值
CASE [ expr ] WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] … ELSE [ default ] END如果expr的值等于val1，返回res1，… 否则返回default默认值

介绍 MySQL 中的字段约束

  • 概念：约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。

  • 目的：保证数据库中数据的正确、有效性和完整性。

  • 分类：

约束描述关键字
非空约束限制该字段的数据不能为nullNOT NULL
唯一约束保证该字段的所有数据都是唯一、不重复的UNIQUE
主键约束主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一PRIMARY KEY
默认约束保存数据时，如果未指定该字段的值，则采用默认值DEFAULT
检查约束保证字段值满足某一个条件CHECK( )
外键约束用来让两张图的数据之间建立连接，保证数据的一致性和完整性FOREIGN KEY

约束是作用于表中字段上的，可以在创建表/修改表的时候添加约束。

其中外键约束的删除/更新行为有如下几种：

行为说明
NO ACTION当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新(与RESTRICT一致)
RESTRICT当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新(与NO ACTION一致)
CASCADE当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则也删除/更新外键在子表中的记录
SET NULL当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则设置子表中该外键值为null（要求该外键允许为null）
SET DEFAULT父表有变更时，子表将外键设为一个默认值（Innodb不支持）

使用语法：在修改表时添加外键约束后面加 ON UPDATE 行为 ON DELETE 行为;

ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段) REFERENCES 主表名(主表字段名) ON UPDATE 行为 ON DELETE 行为;

内连接查询和外连接查询的区别

内连接：查询的是两张表交集的部分，即 A ∩ B：

在这里插入图片描述

  • 隐式内连接：SELECT 字段列表 FROM 表1, 表2 WHERE 条件 ...;
  • 显式内连接：SELECT 字段列表 FROM 表1 [ INNER ] JOIN 表2 ON 连接条件 ...;
  • 注意事项：显式性能比隐式高

左外连接：查询左表A的所有数据，以及两张表交集部分的数据。

  • 语法：SELECT 字段列表 FROM 表1 LEFT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;
  • 注意事项：A中所有表项必须都得有，交集中有对应B的表项也要显示出来。

右外连接：查询右表所有数据，以及两张表交集部分数据。

  • 语法：SELECT 字段列表 FROM 表1 RIGHT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;

有哪些性能分析的语句

（1）查看执行频次

查看当前数据库的 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 访问频次：SHOW [SESSION | GLOBAL] STATUS LIKE 'Com_______';

注意，session 是会话级别，表示只针对当前会话有效；global 表示对所有会话有效。

（2）慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。

MySQL 的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启慢查询日志开关
slow_query_log=1
# 设置慢查询日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

日志文件位置：/var/lib/mysql/localhost-slow.log，日志中会记录慢查询的记录

（3）profile 语句

show profile 能在做 SQL 优化时帮我们了解时间都耗费在哪里。

  • 通过 have_profiling 参数，能看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作：SELECT @@have_profiling;
  • profiling 默认关闭，查看 profile 是否开启： SELECT @@profiling; #0为关闭，1为开启
  • 可以通过 set 语句在 session/global 级别开启 profiling：SET profiling = 1;
  • 查看所有语句的耗时：show profiles;

（4）explain 语句

EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。语法：直接在 select 语句之前加上关键字 explain / desc 即可。

解释 EXPLAIN 结果各字段含义：

  • id：select 查询的序列号，表示查询中执行 select 子句或者操作表的顺序。
    • 若 id 相同，执行顺序从上到下；
    • 若 id 不同，值越大越先执行；
  • select_type：表示 SELECT 的类型，常见取值有 SIMPLE（简单表，即不适用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等。
  • type：表示连接类型，性能由好到差的连接类型为 NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all。
    • 当不查询表时，性能为 NULL，如select 'A';
    • 当访问系统表时，通常性能为 system；
    • 根据主键和唯一索引进行查询时，通常性能为 const；
    • 使用非唯一索引进行查询时，性能为 ref；
    • index 是虽然用了索引，但在扫描索引时，遍历了整个索引树；
    • all 为全表扫描；
  • possible_key：可能应用在这张表上的索引（可能有多个）。
  • Key：实际上使用的索引，如果为 NULL，则表示没有使用索引。
  • Key_len：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。
  • rows：MySQL 认为必须要执行的行数，在 InnoDB 引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。
  • filtered：表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好。
  • extra：额外信息。

数据库的优化方法

  • 索引优化：区分度高列建索引、尽量使用联合索引、最频繁列放到最左侧、长字符串考虑前缀索引、尽量走聚集索引、避免回表查询。
  • 表结构设计优化：消除冗余数据字段、字段太多时考虑多表用外键。
  • sql语句优化：主键按顺序插入避免页分裂、尽量批量插入、order by / group by都可以考虑建索引、尽量使用 JOIN 代替子查询、性能排序count(字段) < count(主键) < count(1) ≈ count(*)。
  • 分库分表：单机数据量大时考虑建立集群。

介绍MySQL中的视图

视图（View）是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。通俗的讲，视图只保存了查询的 SQL 逻辑，不保存查询结果。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条 SQL 查询语句上。

使用视图的作用：

  • 简单：视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件；
  • 安全：数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据；
  • 数据独立：视图可帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响。

总而言之，类似于给表加上了一个外壳，通过这个外壳访问表的时候，只能按照所设计的方式进行访问与更新。

InnoDB 的行格式介绍

行格式（row_format），就是一条记录的存储结构。MySQL 5.0 之后引入了 Compact 行记录存储方式，Compact 是一种紧凑的行格式，设计的初衷就是为了让一个数据页中可以存放更多的行记录，从 MySQL 5.1 版本之后，行格式默认设置成 Compact。

Compact 行格式如下：

在这里插入图片描述

其实一共分为三个部分：记录的额外信息、三个隐藏字段、真实数据。下面依次来看看：

（1）记录的额外信息

记录的额外信息包含 3 个部分：变长字段长度列表、NULL 值列表、记录头信息。

  • 变长字段长度列表：它只出现在数据表有变长字段的时候，如 varchar(n)，会记录表中数据的真实长度。当数据表没有变长字段的时候，比如全部都是 int 类型的字段，这时候表里的行格式就不会有变长字段长度列表了。
  • NULL 值列表：表中的某些列可能会存储 NULL 值，如果把这些 NULL 值都放到记录的真实数据中会比较浪费空间，所以 Compact 行格式把这些值为 NULL 的列存储到 NULL值列表中。如果存在允许 NULL 值的列，则每个列对应一个二进制位（bit）：
    • 二进制位的值为1时，代表该列的值为NULL。
    • 二进制位的值为0时，代表该列的值不为NULL。
  • 记录头信息：记录头信息是额外记录该列的属性、状态信息等。比如 delete_mask 字段：标识此条数据是否被删除，执行 detele 删除记录的时候，并不会真正的删除记录，只是将这个记录的 delete_mask 标记为 1。

（2）三个隐藏字段

  • ROW_ID：隐藏主键，如果表结构没有指定主键，将会生成该隐藏字段。
  • TRX_ID：最近修改事务ID，记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事务ID。
  • ROLL_PTR：回滚指针，指向这条记录的上一个版本，用于配合undo log，指向上一个版本。

（3）真实数据

就是每一列对应的真实数据。

varchar类型如何记录数据的真实长度

在MySQL中，VARCHAR(n) 数据类型用于存储可变长度的字符串，n 表示字符串的最大长度（字符数）。MySQL会在存储时记录实际使用的长度，这样可以有效利用空间。

具体来说，VARCHAR类型会使用1或2个字节来存储字符串的长度信息：

  • 如果长度小于等于255字符，使用1个字节。
  • 如果长度超过255字符，使用2个字节。

varchar(n) 中 n 最大取值为多少

一行记录最大能存储 65535 字节的数据，但是这个是包含「变长字段字节数列表所占用的字节数」和「NULL值列表所占用的字节数」。所以， 我们在算 varchar(n) 中 n 最大值时，需要减去这两个列表所占用的字节数。

  • 如果一张表只有一个 varchar(n) 字段，且允许为 NULL，字符集为 ascii。varchar(n) 中 n 最大取值为 65532。计算公式：65535 - 变长字段字节数列表所占用的字节数 - NULL值列表所占用的字节数 = 65535 - 2 - 1 = 65532。
  • 如果有多个字段的话，要保证所有字段的长度 + 变长字段字节数列表所占用的字节数 + NULL值列表所占用的字节数 <= 65535。

NULL会记录在表中吗？

在MySQL中，当一列的值为 NULL 时，MySQL不会在该列中存储实际的 NULL 值，而是使用一个特殊的位图来标识该行的 NULL 值。这个位图只需一个额外的字节，表示哪些列是 NULL，从而减少空间占用。

NULL位图是在存储行数据时自动生成的，用于指示哪些列的值为 NULL。以下是关于 NULL 位图的详细说明：

  • 位图的生成：在每一行的开头，MySQL会为该行的NULL位图分配一定的字节。这个位图的大小与行中允许NULL值的列数有关。每一位代表一个列，如果该位为1，则表示对应的列为NULL；如果为0，则表示该列有值。
  • 位图的存储：NULL位图存储在行数据的开头部分，通常在行数据和列值之间。位图的大小取决于该行中NULL列的数量，每8个列使用1个字节来存储位图。
  • 查询和操作：在查询时，MySQL会使用这个位图来快速判断某行的哪些列是NULL，从而优化查询性能。对于任何涉及NULL的操作，MySQL首先检查位图，然后决定是否执行相关操作。

行溢出后，MySQL 是怎么处理的

如果一个数据页存不了一条记录，InnoDB 存储引擎会自动将溢出的数据存放到「溢出页」中。

Compact 行格式针对行溢出的处理是这样的：当发生行溢出时，在记录的真实数据处只会保存该列的一部分数据，而把剩余的数据放在「溢出页」中，然后真实数据处用 20 字节存储指向溢出页的地址，从而可以找到剩余数据所在的页。

Compressed 和 Dynamic 这两种格式采用完全的行溢出方式，记录的真实数据处不会存储该列的一部分数据，只存储 20 个字节的指针来指向溢出页。而实际的数据都存储在溢出页中。

索引篇

什么是索引？为什么要用索引？

索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。

总而言之，用索引就是为了查得快。如下举例：如果没有索引，查询某一条记录，则需要顺序遍历一遍表去找，速度很慢；如果有索引，建立数据结构来帮助查询，数据结构会指向数据，从而加快查询速度。

在这里插入图片描述

注意：是通过对索引列字段创建数据结构，然后找到后引用指向原列。

使用索引的优缺点

优点：

  • 提高数据检索效率，降低数据库的IO成本；
  • 通过索引列对数据进行排序，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，但降低了更新的速度，比如 INSERT、UPDATE、DELETE；

索引的分类

索引的分类标准有很多，下面从多个角度来看索引的分类：

（1）根据索引的使用分类

分类含义特点关键字
主键索引针对于表中主键创建的索引默认自动创建，只能有一个PRIMARY
唯一索引避免同一个表中某数据列中的值重复可以有多个UNIQUE
常规索引快速定位特定数据可以有多个
前缀索引对字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立索引可以有多个

对某个字段创建主键时，会自动生成主键索引。
对某个字段创建唯一约束时，会自动生成唯一索引。

（2）根据索引建立对应的字段分类

分类含义
单列索引一个索引只包含单个列
联合索引一个索引包含了多个列

（3）根据索引的存储形式分类

分类含义特点
聚集索引(Clustered Index)将数据存储与索引放一块，索引结构的叶子节点保存了行数据必须有，而且只有一个
二级索引(Secondary Index)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可以存在多个

（4）根据索引的数据结构分类

索引结构含义
B+Tree最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引
Hash底层数据结构是用哈希表实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
R-Tree(空间索引)空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
Full-Text(全文索引)是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式，类似于 Lucene, Solr, ES

索引的底层数据结构

索引底层的数据结构有 B+Tree、哈希表 等，先来分析一下 B+Tree。

首先思考一下，为什么索引不用普通二叉树来实现？

如果采用二叉树来做索引数据结构时，有如下缺点∶

  • 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。

在这里插入图片描述

其中顺序插入的问题可由红黑树解决，但是红黑树也存在大数据量情况下，层级较深，检索速度慢的问题。

在这里插入图片描述

为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。

B-树是一颗中序遍历结果有序的多路平衡树。不同于二叉树，B-树中的结点可以有多个孩子结点，二叉树只能有两个孩子结点。B-树的高度为 log

标签：事务,记录,数据库,查询,索引,MySQL,日志,数据
From： https://blog.csdn.net/weixin_46571171/article/details/142713532

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