1、 索引

1.1 、索引的定义及优缺点

索引的定义：索引是对数据库表的一列或者多列的值进行排序一种结构，使用索引可以快速访问数据表中的特定信息。

通俗来讲，索引就是数据库表的一个目录，通过索引，我们可以迅速的找到数据库中的数据，并进行相应的增删改查等操作。

索引的使用大大加快数据检索的速度，将随机I/O变成顺序I/O(因为B+树的叶子节点是连接在一起的)，加速表与表之间的连接，使得我们查询数据更为方便，因此我们在执行数据库查询时，基本离不开索引，但与此同时，他也有一定缺点，从空间角度考虑，建立索引需要占用物理空间，其会占用计算机的内存，因而我们在数据库优化时会尽量减少索引的建立；从时间角度考虑，创建和维护索引都需要花费时间，例如对数据进行增删改的时候都需要维护索引，因此在创建索引时，我们应当要注意不能创建太多索引。

1.2 索引的数据结构

索引的数据结构主要有B+树和哈希表，对应的索引分别为B+树索引和哈希索引。InnoDB引擎的索引类型有B+树索引和哈希索引，默认的索引类型为B+树索引。一般来说，我们在查询时更多的是用B+数，其原因是其查找的效率非常高，并且支持排序和范围查找；哈希索引一般多用于精确的等值查找。

MySQL主要的索引类型主要有FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

FULLTEXT：FULLTEXT即全文索引，MyISAM存储引擎和InnoDB存储引擎在MySQL5.6.4以上版本支持全文索引，一般用于查找文本中的关键字，而不是直接比较是否相等，多在CHAR，VARCHAR，TAXT等数据类型上创建全文索引。全文索引主要是用来解决WHERE name LIKE "%zhang%"等针对文本的模糊查询效率低的问题。

HASH：HASH即哈希索引，哈希索引多用于等值查询，时间复杂夫为o(1)，效率非常高，但不支持排序、范围查询及模糊查询等。

BTREE：BTREE即B+树索引，INnoDB存储引擎默认的索引，支持排序、分组、范围查询、模糊查询等，并且性能稳定。

RTREE：RTREE即空间数据索引，多用于地理数据的存储，相比于其他索引，空间数据索引的优势在于范围查找

1.1.3、索引的分类

       1、唯一索引： 是在表上一个或者多个字段组合建立的索引，这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复。

  2、非唯一索引： 是在表上一个或者多个字段组合建立的索引，这个或者这些字段的值组合起来在表中可以重复，不要求唯一。

  3、主键索引（主索引）： 是唯一索引的特定类型。表中创建主键时自动创建的索引，一个表只能建立一个主索引。

  4、聚集索引（聚簇索引、Innodb）：表中记录的物理顺序与键值的索引顺序相同。 因为真实数据的物理顺序只有一种，所以一个表只能有一个聚集索引。叶子节点（B+树）存储真实的数据行，不再有另外单独的数据页。

  5、非聚集索引（Mylsam）：表中记录的物理顺序与键值的索引顺序不同。这也是非聚集索引与聚集索引的根本区别。叶子节点并非数据节点，而是每一个指向真正数据行的指针。

  

聚簇索引和非聚簇索引最主要的区别是数据和索引是否分开存储。

• 聚簇索引：将数据和索引放到一起存储，索引结构的叶子节点保留了数据行。
• 非聚簇索引：将数据进和索引分开存储，索引叶子节点存储的是指向数据行的地址。

2 数据库引擎

2.1 数据库引擎的定义及理解

数据库引擎简单来说就是一个"数据库发动机"。当你访问数据库时，不管是手工访问，还是程序访问，都不是直接读写数据库文件，而是 通过数据库引擎去访问数据库文件。以关系型数据库为例，你发SQL语句给数据库引擎， 数据库引擎解释SQL语句，提取出你需要的数据返回给你。因此，对访问者来说，数据库引擎就是SQL语句的解释器。正式来说，数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可以 控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要 处理大量数据的应用程序的要求，这包括 创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象(如索引、视图和存储过程)

 参见blog:(176条消息) 数据库引擎学习总结_gentelyang的博客-CSDN博客_数据库引擎

2.2、数据库引擎的任务

1：设计并创建数据库以保存系统所需要的关系或xml文档

2：实现系统以访问或更改数据库中存储的数据，实现网站或使用数据的应用程序，包括使用SOL Server工具和使用工具已使用数据的过程。

3：为单位或用户部署实现的系统

4：提供日常管理支持优化数据库的性能。

2.3、引擎的类别

常见的数据库引擎类别包括ISAM、MYISAM，HEAP和INNODB，其是mysql数据库的有机组成部分，在数据查询中起到了非常重要的作用。其详细介绍如下：

ISAM
ISAM是一个定义明确且历经时间考验的数据表格管理方法，它在设计之时就考虑到数据库被查询的次数要远大于更新的次数。因此，ISAM执行读取操作的速度很快，而且不占用大量的内存和存储资源。ISAM的两个主要不足之处在于，它不支持事务处理，也不能够容错：如果你的硬盘崩溃了，那么数据文件就无法恢复了。如果你正在把ISAM用在关键任务应用程序里，那就必须经常备份你所有的实时数据，通过其复制特性，MySQL能够支持这样的备份应用程序。

MyISAM
MyISAM是MySQL的ISAM扩展格式和缺省的数据库引擎。除了提供ISAM里所没有的索引和字段管理的大量功能，MyISAM还使用一种表格锁定的机制，来优化多个并发的读写操作。其代价是你需要经常运行OPTIMIZE TABLE命令，来恢复被更新机制所浪费的空间。MyISAM还有一些有用的扩展，例如用来修复数据库文件的MyISAMChk工具和用来恢复浪费空间的MyISAMPack工具。

HEAP
HEAP允许只驻留在内存里的临时表格。驻留在内存里让HEAP要比ISAM和MyISAM都快，但是它所管理的数据是不稳定的，而且如果在关机之前没有进行保存，那么所有的数据都会丢失。在数据行被删除的时候，HEAP也不会浪费大量的空间。HEAP表格在你需要使用SELECT表达式来选择和操控数据的时候非常有用。要记住，在用完表格之后就删除表格。让我再重复一遍：在你用完表格之后，不要忘记删除表格。

InnoDB和Berkley DB
InnoDB和Berkley DB（BDB）数据库引擎都是造就MySQL灵活性的技术的直接产品，这项技术就是MySQL++ API。在使用MySQL的时候，你所面对的每一个挑战几乎都源于ISAM和MyISAM数据库引擎不支持事务处理也不支持外来键。尽管要比ISAM和MyISAM引擎慢很多，但是InnoDB和BDB包括了对事务处理和外来键的支持，这两点都是前两个引擎所没有的。如前所述，如果你的设计需要这些特性中的一者或者两者，那你就要被迫使用后两个引擎中的一个了。

2.4、InnoDB引擎和MyISAM引擎的区别

在InnoDB存储引擎中，默认的索引为B+树索引，利用主键创建的索引为主索引，也是聚簇索引，在主索引之上创建的索引为辅助索引，也是非聚簇索引。为什么说辅助索引是在主索引之上创建的呢，因为辅助索引中的叶子节点存储的是主键。

在MyISAM存储引擎中，默认的索引也是B+树索引，但主索引和辅助索引都是非聚簇索引，也就是说索引结构的叶子节点存储的都是一个指向数据行的地址。并且使用辅助索引检索无需访问主键的索引。

3 数据库事务

3.1、事务的四大特性

原子性：事务是最小的执行单位，要么全部执行，要么全部不执行

一致性：执行事务前后，数据保持一致，多个事务读取的结果是相同的

隔离性：并发访问数据时，一个用户事务不会被其他事务所干扰

持久性：事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。

3.2 事务的隔离级别

事务的隔离级别共有四种，包括读未提交、读以提交、可重复读、可序列化，由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻读这几类问题。

Read uncommitted 读未提交：事务B读取了事务A尚未提交的数据，可能出现脏读

Read committed 读提交：事务A事先读取了数据，事务B紧接了更新了数据，并提交了事务，而事务A再次读取该数据时，数据已经发生了改变，避免了脏读，但是可能会造成不可重复读

Repeatable read 重复读： ，避免了不可重复读，但还有可能出现幻读。注：MySQL的默认隔离级别就是Repeatable read。

Serializable 序列化：Serializable是最高的事务隔离级别，同时代价也花费最高，性能很低，一般很少使用，在该级别下，事务顺序执行，不仅可以避免脏读、不可重复读，还避免了幻像读。

1.3.3、重复读与幻读

重复读是为了保证在一个事务中，相同查询条件下读取的数据值不发生改变，但是不能保证下次同样条件查询，结果记录数不会增加。

幻读就是为了解决这个问题而存在的，他将这个查询范围都加锁了，所以就不能再往这个范围内插入数据，这就是SERIALIZABLE 隔离级别做的事情。

4 、索引，引擎和事务的联系

4.1 三者的关系

通俗来说，索引是数据库查询，编写数据的一个目录，引擎可以说是数据库与外界交互的一个工具，而事务则是决定数据库与外界业务交付的最小单位。通过对于数据库索引，引擎以及事务的认识，我们才能更清楚了解和掌握数据库是如何使用的。也可以通过此来了解和掌握mysql以及和mysqls数据库相关的事务，也能更清楚如何对sql语句进行优化以及优化数据库表。

4.2.mysql中的数据库索引以及引擎

MySQL主要的索引类型主要有FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。分别是全文索引，哈希索引，B+树索引，以及即空间数据索引，他们共同构成了数据库的INnoDB，MYISAM以及HEAP等基本存储引擎和查找引擎，也使得数据库有众多功能，可以支持排序、分组、范围查询、模糊查询等操作，使得数据可以发挥其生产力。

而其与外界交互的sql语句则共同组成了一个个事务，使得数据的操作成为一个个完整的事件，从而能够通过组合来反映我们世界的变化，从而助力与我们生活中的方方面面，发挥其独特的功能。比如通过mysql中表格数据的不同查询条件，我们可以得出和筛选出不同人的得分情况，从而

4.3 其他数据库的设计以及思考

4.3 .1 Oracle数据库的引擎

oracle中不存在引擎的概念，数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLTP和OLAP的区别

OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；
OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。 

 

参见blog：https://blog.csdn.net/cafucwxy/article/details/78319414

4.3.2 Sqlite数据库设计

sqlite数据库设计是以零配置而生效的，具有可兼得性，

4.3.3 redis数据库

4.3.4 mongoDB

4.3.5 hBase数据库

5.数据库优化策略

1、索引优化

2、分库分表

3、其他

参考资料：https://blog.csdn.net/lydon1314/article/details/121479989