数据库：Mysql架构、索引、锁机制、事务、存储引擎

一、Mysql架构

Mysql架构：C/S架构，基于服务器端/客户端处理。

执行流程：
1.先开启服务器端：service mysqld start
2.再由客户端连接服务器端：mysql -u root -p
3.当mysql -u root -p到达服务器端，先由连接池模块进行处理。连接池模块唤醒在池中沉睡的连接，接收此次请求。
4.当连接池拿到这条请求处理后，登录到服务器页面。连接时会从服务器管理模块mysql库中取到用户的id与密码进行匹配，匹配成功则登录；否则失败。
5.连接池中的连接进行阻塞等待客户端再次发送请求。例如：客户端再次发送select * from stu;连接池的连接接收到sql语句。
6.针对该条sql语句，进入到SQL API模块(结构化查询语句接口模块)，核心处理DDL语句与DML语句，只将它们接收并不查询。
7.将该条SQL语句交给SQL解析器模块，对该条语句进行解析处理(词法分析、语法分析)。解析没问题进入下一模块，有问题则报错出错信息通过本次链接返回给客户端。
8.解析没有问题进入SQL优化器模块，针对SQL语句进行优化。最终产生了执行计划：指定出本条SQL语句执行流程。一条SQL语句在优化时产生很多执行计划，最终选择一个最合适的执行。
9.这条执行计划先从缓冲区查询，若缓冲区中查到通过本次链接交付给客户端；若没有找到则从磁盘中查询。
10.磁盘为硬件，对应有驱动程序来操作，有特殊的操作方式。数据库不会直接操作硬盘上的数据，在数据操作与磁盘中间有一个中间层(存储引擎:针对于底层数据文件的操作方式)，中间层上规定了对于底层硬件的操作方式。针对于Mysql又名：插件式存储引擎的数据库，选择的存储引擎不同，针对于底层处理文件的方式也不同。
11.在硬件中拿到后，每次进行数据处理，要做一个记录，即日志系统log。日志记录完成后，给缓冲区存放一份，另一份沿着SQL API交给连接池，连接池再返回给客户端。

我们可以通过命令来查看存储引擎：show engines；每次根据数据处理只选择一种存储引擎来处理，这里默认为MyISAM存储引擎。

 

二、索引

什么是索引呢，为什么需要索引呢，我们来瞧一瞧。
我们现在有一张t1表，里面含有10000条数据，想要查询这样一条数据，最坏与最好情况会查询多少次？

       顺序遍历：最坏情况需要10000次；最好情况需要根据结构设计来分析：若id字段为主键(primary)字段，最好查询一次即可；若id字段非逐渐，还需要查询10000次，这种查询即为顺序遍历，时间复杂度为O(n)。
       若此时数据库为查询密集型，顺序遍历效率十分低。我们改进一下，使用二分查找，时间复杂度为O(log₂n)，如果多路查询，时间复杂度为O(log_xn)，但它们前提必须排列有序，排序若放在查询前：O(n)+O(log_xn)，还不如顺序遍历；因此需要在插入数据时来排序，并不影响查询的时间复杂度，时间复杂度为log_xn，数据需要以B+树(多路树)的形式来存储，B+树非叶子结点：放的关键字用于搜索数据，即索引值。 B+树非叶子节点：以链表形式连接。

索引：即数据结构，索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。 创建一个索引就是创建一个数据结构，会让数据按照这种数据结构排列有序，提高查询效率。
       这里所说的索引是基于字段来说的，我们这里基于id主键字段建立了一个主键索引；基于id-card建立了一个唯一索引；而全文索引是基于varchar()字段或text字段(大文本字段)建立的索引。

 

三、锁机制

为什么需要锁机制？
我们的数据库是一个多客户端的程序，允许多个客户端同时连接同一个数据库，处理时会出现并发情况，我们就需要加锁来控制了。

锁机制：并发处理时保证数据完整性。
表锁：将整张表的数据都锁定。 例如：A在读取该数据，读取过程中，B想要修改该数据，为了保证数据完整性对其进行加一个读锁(lock table A read)，将整张表的数据都锁定了，B再修改时则堵塞；当我们释放读锁(unlock tables)，B立马执行成功。

行锁：将一行数据锁定。 例如:A读取第一行数据，此时B修改第二行数据，用表锁的话将整张表都锁定了效率就十分低；此时使用行锁效率会提高很多，A加了一个读锁，B修改时并没有影响直接写入，可以并发执行了。

 

四、事务

事务：事务是一组SQL语句的集合，必须满足ACID特性才能成为事务。
A原子性：这一组SQL语句要么全部执行成功，要么全部执行失败。
C一致性：事务执行前后保证完整性约束。
I隔离性：消除事务间的相互影响。
D持久性：保证事务执行的结果再磁盘上永久的存储。
 

五、存储引擎

存储引擎：一种针读写操作，选择的存储引擎不同，针对于底层处理文件的方式也不同。

这里只列举了几个核心存储引擎，Windows下一般默认为InnoDB存储引擎，Linux下一般默认为MyISAM存储引擎(5.5以后Linux也默认为InnoDB存储引擎)。
对比一下：

5.1MyISAM

MyISAM：数据在磁盘上存储，支持全文索引，不支持外键，支持B+树索引(数据与索引分离的)，支持表锁，不支持事务锁。 对于一些在线分析处理操作速度快。文件组成myd存放数据的，myi存放索引的。

MyISAM中的索引：数据与索引分离，非聚集索引(数据可以随机或离散的分布)。因此MyISAM建立的索引一般有三个文件：.frm(存储基本配置信息与文件创建信息)，.myd(存储数据)，.myi(存储索引)。
创建索引：create index 索引名 on 表名.字段名；
创建好索引，索引结构即是B+树，只需要在B+树的叶子上存储数据的地址。通过索引项拿到索引值，拿索引值再去叶子节点上拿到数据的地址获取完整的数据。

5.2InnoDB

InnoDB：数据在磁盘上存储，不支持全文索引，支持外键，支持B+树索引(索引当成数据一部分存储)，支持行锁，支持事务锁。 主要是面向在线事务处理方面的应用，Innodb采用聚集索引的方式。没有主键，没有唯一键，为每一行生产一个6字节的行id,作为主键。

InnoDB的索引：数据与索引结合，把索引当成数据的一部分存储。叶子结点上直接存储数据。索引的范围决定了数据的范围，索引范围不太大因此数据比较聚集，因此也叫聚集索引。

若创建InnDB的表创建时并没有给出索引，可以存储数据吗？系统会自动创建索引。
1.有主键，系统根据主键创建主键索引，存储数据的索引主索引(数据不能重复)。
2.没有主键，有唯一键系统根据唯一键创建唯一索引，唯一索引变为主索引。
3.没有主键也没有唯一键，系统添加一个隐藏的字段(6个字节长度)，隐藏的字段变为主索引。这个隐藏的字段里面的数据由系统添加，即autoincreament(自增长)类型。

5.3MEMORY

MOEMORY：数据在内存中存储，如果数据库重启或者宕机，表数据就会丢失。非常适合存储一些临时表，默认的是哈希索引。 varchar()默认是按照char()存储的，浪费内存。不支持text和BLOB类型。如果数据中有text和BLOB类型，数据库会把这些数字转换到磁盘上。

真实的表中抽离出来四个字段，若刚好有一个addr字段为text字段，若将该数据放入MEMORY中存储，MEMORY却不支持text字段。如何将其存储到临时表中呢？
       此时MEMORY会将addr交给MyISAM存储引擎处理，其它字段还是MEMORY存储引擎处理。数据一部分在内存，一部分在磁盘上，查询效率低。因此，MEMORY使用时尽量避免出现text与BLOB字段数据。

5.4ARCHIVE

ARCHIVE(归档/压缩存储引擎)：只支持INSERT和SELECT操作，使用压缩算法将数据进行压缩后存储，压缩比例一般是1:10，主要提供插入和压缩功能。 适用于数据量大，查询较少的场景，例如：日志数据；只支持插入和查询操作，不支持修改操作。