密集索引和稀疏索引：
密集索引文件的每个索引码都对应一个索引值（该行数据存储在叶子节点上）
稀疏索引文件 只为索引码的某些值建立索引项
myisam是稀疏索引
innodb是有且仅有一个密集索引：如果主键被定义，该组件就是密集索引；如果没有被定义，该表的第一个非
空唯一索引则为密集索引；
如果不满足以上条件，innodb内部会生产隐藏的主键（密集索引）
非主键索引存储相关键位和其对应的主件值，包含两次查询；
innodb（数据和索引一起）
主键索引，因为行的信息只存储在叶子节点上，所以经过一次加载到内存，就可以获得结果
非主键索引，需要先按该索引查找到主键的值，再进行主键的索引加载，需要经历两个步骤
myisam（数据和索引是分开的）
是主键索引和非主键索引都是稀疏索引，也就是只存储了索引值和对应的数据地址，索引使用非主键索引时，不需要经历两个步骤。
问题回答：为什么需要使用索引？（可以避免全表扫描，提升查找效率）
什么字段可以成为索引？（主键，唯一键，有一定区分性的字段）
索引的数据结构是什么？（B+树，hash结构，bitmap等）
mysql不支持bitmap数据结构，innodb和myisan不支持hash结构
稀疏索引和密集索引的区别：稀疏索引的索引和数据是分开的，密集索引的数据和索引都存在叶子节点上
问题解决：
1、根据慢日志定位慢查询sql
如何定位和慢查询sql步骤
2、使用expliant
type的类型，如果出现all和index，就需要优化
extra如果出现临时表或者文件排序，就需要优化
上图是查询慢日志的设置，分别是查询的时间，开启慢查询，慢查询的日志存储地址
3、修改sql，走索引，提升性能
2、联合索引的最左匹配原则的成因 联合索引ab 如果是a走索引 ab走索引 b不走索引
索引是建立越多越好吗
作业：
1、学习主外键，唯一键约束；
2、研究innodb或者myisam引擎的索引特性
mybatis如何批量插入数据
聚集索引与非聚集索引的区分 区分聚集索引和非聚集索引的一个主要方法是查看叶子节点，如果叶子节点是真实的数据，那么就是聚集索引；如果叶子节点是指针，那么就是非聚集索引。
如果是在一个有聚集索引的表中使用非聚集索引，那么这个非聚集索引叶子节点指向的是聚集索引的位置，如果没有聚集索引， 那么就指向数据页的rowid，这样的表示无序的，也叫做堆表。
覆盖索引的定义：
如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。
回表：先索引扫描，再通过ID去取索引中未能提供的数据，即为回表
二叉查找树：
数据库
上图说明： 数据库的设计，首先是有 存储模块：这些是在磁盘里； 存储管理模块：数据的关系需要映射成逻辑的关系，实现了物理内存的逻辑映射； sql解析：将我们编写的语句解析成机器指令 缓存机制：缓存sql语句和查询的数据，提高数据库性能，也有淘汰机制 日志管理：bin.log日志文件 权限划分：不同的用户，对数据库的操作权限不同 容灾策略：保证数据库在崩溃之后，如何去恢复 索引管理： 锁管理：
索引：如果不做索引，需要对全表扫描，也就是将磁盘中的这个表所有的块和页都加载到磁盘中，在去查找，如果是只找几行数据，这是很快的。
存储索引的数据结构
二叉树：每个树的节点，最多只有两个子节点：组织的规则，左子节点<母《右子节点；查找的时候，是使用二分法去查找。
二叉树的缺点就是可能成为线下二叉树，性能大大减低
同时，二叉树，如果数据量很大，就会产生多次的io，也花费很多的时间
B树 1/根节点至少两个孩子 2、树中，每个孩子最多含有m个孩子m》2 3、除根节点和叶节点外，其他每个节点至少有ceil（m/2）个孩子，就是是M/2的最小整数 4、所有叶子节点都位于同一层（用于限制关键字数量和大小），上面的是保证数据存储最大化 这些约束，主要是为了让每个存储块存储更多的信息，减低树的高度，减少io次数
上面的约束，也可以防止数据插入删除后，变成线性的格式
B+树
1、因为相同的内存，可以存储跟多的数据（不存放数据，只存放索引信息） 2、因为每每次都需要走这个索引，索引查询数据的时间基本是相同的 3、以为叶子节点之间，有指针指向，索引在做范围查询的时候，只需在叶子节点进行，不需要重复地从根部开始，所以在做范围查询会跟优秀
hash索引：
bitmap（
锁：
myisam：表锁（不支持事务） myisan在查询的时候，会对这个表进行上锁，所以这个过程中，多表进行修改时，需要先等待查询完，再更新 myisam对数据进行读和写的时后，都会对表上锁
给表上锁 lock tables tablename read 给表上读锁 unlock tables 解锁
读锁和写锁的区别 读锁，当上读锁的时候，其他的session还是可以进行读的操作，但是不能进行修改的操作 当上了写锁，读锁时阻塞的，只有等待写锁释放了，才可以上读锁 上了写锁，就不可以再上写锁，直到释放
所以：读锁也叫共享锁，多个session可以读数据 写锁，再一个session对表进行修改的时候，其他的session都会阻塞，也就叫排他锁（insert，update、delete，select） select 语句可以通过 select ... for update 来实现排他锁
innodb时行级锁 在innoDb中，数据的锁时在提交的时候才会去上锁，session的时候，可以设置手动提交，这时候，数据的操作时无锁的操作，不过可以通过语句 select * from tablename lock in share mode;
（支持事务） innodb在没有用到索引的时候，还是表级锁
共享锁：读锁 排他锁：写锁
自动锁：增，删，改都会上锁； 显式锁：查询时，使用语句上锁
乐观锁：认为锁是不会被修改的，只有处理完，修改了版本号，才会自加一，查询获取资源
，对于两个线程同时去执行修改事务的时候，如果获取了版本号都是相同的，修改前都是相同的值，那么这两个数据就没有互斥。会存在问题。 悲观锁：数据是每次修改，都会对其进行上锁
原子性：要么成功，要么失败
一致性：事务前有的数据状态一致
隔离性：事务间的影响
持久性：一旦提交，就永久保存
脏读问题，在事务未提交的的时候，其他事务读取到这个事务每提交的数据，并进行了修改；，导致最终的数据错误
inndb的事务默认级别时repetableread，重复读 重复度；即使1事务先获取了数据，2事务对这个数据进行了修改，1事务查询再对数据进行修改时，是按照数据库最新的值进行计算
序列化事务：没执行一条sql都会上锁
