1.mysql架构图
2.mysql存储引擎比较：
| MyISAM | InnoDB | |
|---|---|---|
| 最小粒度行表锁 | 表锁，即使操作一条记录也会锁住整个表，不适合高并发的操作 | 行锁,操作时只锁某一行，不对其它行有影响，适合高并发的操作 |
| 是否支持事务 | N | Y |
| 是否支持外键 | N | Y |
| select count(*)效率 | 快 | 慢（全表扫描） |
3.索引类型：
聚集索引，非聚集索引
主键索引（聚集索引），普通索引，联合索引，唯一索引
B+树的数据结构（多路平衡查询树）：减少访问磁盘的次数，尽量让固定大小的磁盘放下尽可能多的索引数据，单个索引越小越好（所以放弃了b-树），把真实的数据都放在叶子结点，也利于范围查询，索引的最左匹配原则也和此数据结构有关
一颗b+树一般存储2千万级别的索引：
InnoDB的存储单元是页 16k = 16384字节
假设一行真实数据大小为1k，叶子结点（一页）可以存储16行数据，
非叶子结点（一页）存储索引，假设索引为bigint类型，也就是8字节，加上指针大小是6字节，16384/（14）= 1000
则一颗2层高的树可以存储 161000=1.6w条数据 一棵三层高的树可以存储 161000*1000 = 1600w条数据
4.创建索引的情况：
哪些情况需要创建索引
- 主键自动建立唯一索引
- 频繁作为查询条件的字段
- 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
- 单键/组合索引的选择问题，高并发下倾向创建组合索引
- 查询中排序的字段，排序字段通过索引访问大幅提高排序速度
- 查询中统计或分组字段
哪些情况不要创建索引
- 表记录太少
- 经常增删改的表
- 数据重复且分布均匀的表字段，只应该为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引（如果某个数据类包含太多的重复数据，建立索引没有太大意义）
- 频繁更新的字段不适合创建索引（会加重IO负担）
- where条件里用不到的字段不创建索引
5.覆盖索引，回表
6.隔离级别
三个现象：脏读，不可重复读，幻读
四个隔离级别：读未提交，读已提交，可重复读，串行化
事务的四大特性：ACID，原子性，一致性，隔离性，持久性
原子性：undolog来保证，记录逻辑操作记录，要么同时成功，有一个失败则根据undolog全部回滚 隔离性：mysql有四种隔离级别，mysql自己加锁来实现（mvcc） 持久性：redolog来保证，记录物理操作，mysql突然挂了，也可以通过日志来进行恢复 一致性：通过前面3个特性来保证，事务最终的目的
6.1mysql日志
binlog：mysql的主从复制利用了 bin log的特性，bin log还用于mysql数据恢复，属于逻辑日志（逻辑日志：记录更新的sql语句，物理日志：）
undolog:主要记录了数据的逻辑变化,记录可以反向恢复的逻辑sql，属于引擎层，innodb
redolog：物理日志，在事务提交时，只记录修改的数据页（因为日志文件相对更小并且在物理层上是连续的），归属于innodb存储引擎
重点理解
二阶段提交：
1.redolog的prepare
2.biglog的写入
3.redolog的commit
先写入日志，再落磁盘是保证mysql速度的关键
7.mysql的锁
行锁，表锁
读锁，写锁
8.mvcc介绍
背景：在保证一致性的前提下，做到读写并行，提高读写性能 原理：在每行数据有两列隐藏的字段，分别是数据最后更改的版本idDB_TRX_ID（记录着当前ID）以及 指向上一个版本数据的指针DB_ROLL_PTR，每次开启事务都会有一个唯一全局自增的事务id
读已提交和可重复读可以通过比较数据版本号码，来实现隔离级别
幻读：可以通过当前读来解决（注意幻读的概念定义）
快照读：每次读之前都去获取当前活跃着的事务的事务号合集 当前读：只会在事务开启前去获取当前活跃着的事务的事务号合集
