MySQL 相关内容解释

MySQL存储数据的基本单元是名为page的数据结构，缺省状态每个page允许16kb的空间

• MySQL使用page作为存储数据的基本单元，每个page默认大小为16KB。

page就是一个增强的HashMap

• 每个page内部使用类似HashMap的结构来存储数据，其中key是主键，value是对应的数据行。此外，page还包含指向前一个和后一个page的指针，以及记录当前page从哪个主键开始。

B+树的形成

• 随着数据量的增加，page数量也会增加。为了快速查找数据，MySQL使用B+树结构来管理这些page。B+树的每一层都是一个page，用于管理下一层的page，从而实现快速查找。

Page的前后指针

• Page的前后指针用于快速遍历数据，特别是在查询范围数据时，可以直接通过指针跳转，而无需遍历整个B+树。

自增主键的优势

• 自增主键使得B+树的构建更加简单，因为数据可以按顺序插入，无需进行页内数据的重新排列。

联合索引

• 联合索引是基于多个字段创建的索引。查询时，如果跳过了联合索引的第一个字段，索引将失效，因为无法通过第一个字段（key）快速定位数据。

VARCHAR字段的索引失效

• 对于VARCHAR字段，如果使用LIKE操作符进行模糊查询（如%bc%），索引可能会失效，因为这种查询方式无法利用索引的有序性。

回表操作

• 当通过非主键索引查询数据时，需要先找到主键，然后通过主键索引找到实际的数据行，这个过程称为回表。

覆盖索引

• 如果查询的所有字段都在索引中，可以直接从索引中获取数据，而无需回表，这种索引称为覆盖索引，查询速度更快。

聚簇索引和非聚簇索引

• 聚簇索引是将数据行存储在索引的叶子节点中，而非聚簇索引则将索引和数据分开存储。

MySQL不适合全文索引而ES可以

• MySQL的B+树索引不适合全文检索，因为全文检索需要从左到右的顺序匹配。而Elasticsearch通过倒排索引实现全文检索，更适合这种场景。