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MySQL关系型数据库，其中的实体，每个实体的可以有多个属性，属性不许在分，用于区分不同实体的属性是Key，属性有一定约束。

每一张数据表表示一种实体

数据库规范

视图

本质就是查询的结果，但是只是虚表，不是真正存在的数据，只是通过视图显示，但是也可以通过视图进行修改。

例如

索引

当数据量大时一条条查询数据就慢，但是可以通过建立索引来提升查询速度

索引方式有二叉树和Hash，有多种索引类型

触发器

在某些特定条件，例如执行某个语句时，会自动执行相关的操作，一般用来判断合法性和安全性，相对更加灵活，此时可以从新旧表中对以及变化的数据进行操作。

举例将删除的信息的外键去除。

事务

MySQL使用的数据引擎中只有InnoDB允许事务，也就是对数据操作的原子性

存储引擎

索引进阶

索引相当于一本书的目录，用来快速找到数据。

单列索引，只针对一列数据建立索引。

除全文外，其余索引都是直接使用

全文索引是用来匹配文章中的单词用例如下，其中单词长度大于4，body是建立索引的位置

组合索引

将多个列组合绑定成为一个索引，此时这个索引相当与上文的单列索引。

索引速度

Uni>Noraml，如果是组合索引但是使用单个条件查询，此时在前的数据速度快。在后的速度慢，因为只有在前的正常能走索引，但如果联合使用，速度又和等效的单列索引一样快。

索引底层原理

使用索引的原因是MySQL采用磁盘存储，每一次磁盘IO要消耗大量时间，因此使用索引减少检索次数也就减少检索时间，虽然会增加复杂度

索引底层实现是Hash和B-tree，Hash实现能达到O（1）的时间复杂度，

但是有以下三个问题

如果使用B-Tree，虽然会损失一点速度，但是能够解决上述的这些问题

查找举例（类似二叉搜索数）

但是由于Btree中的节点内容是整条记录，这样读取时间就会比较久，因此改进引入B+Tree

非叶子节点不保存整条记录，运用的思想类似BTree

这样读取IO时间少且相对固定（都需走到叶子节点才能得到数据），MySQL默认使用B+📕

MyISAM引擎实现B+树

InnoDB实现

对于InnoDB，数据本身就是索引的一部分，且一定要存在主键，否则也会自己寻找代替，因为其余索引存的值是对应记录的主键

锁机制 

事务的隔离级别机制

MySQL默认是RR，但是一定程度上解决了幻读问题

锁

分为读锁和写锁

从作用域考虑：全局锁，表锁，行锁（只有InnoDB支持）

但是如果没有走索引（如没有使用主键），行锁有可能升级为表锁，因为无法精确找到具体应该修改的位置，如果对条件加上索引，让它精确就不会发生上述问题。

行锁还可以继续下分

单一索引精准匹配时记录锁，索引存在但没有实际记录间隙锁 ，索引存在多数据存在才是临建锁

间隙锁解决幻读问题的原理是，锁住的是没插入数据的空间，防止其插入数据