MySQL学习总结（三）
MVCC机制
MVCC（Multi-Version Concurrency Control）多版本并发控制机制是一种用于支持数据库的并发事务处理的技术。在 MVCC 中，每个事务在读取数据库时，会看到一个固定版本的数据库快照。这个版本是在事务启动时确定的，也就是说，在事务执行过程中，即使其他事务对数据库进行了修改，当前事务也只会看到固定的版本，而不会受到其他事务的影响。
在 MVCC 中，每个数据行都有一个版本号，每次对数据行的修改都会增加版本号。在读取数据时，事务会记录下读取时的版本号，当事务提交时，将这个版本号作为提交版本号。当其他事务要修改这个数据行时，会对比提交版本号和当前版本号，如果提交版本号比当前版本号旧，则说明当前事务读取的是旧版本的数据，需要等待提交事务完成后再进行修改。
在 InnoDB 中，MVCC 机制是通过在每个数据行后面记录两个隐藏的列来实现的：创建版本号和删除版本号。创建版本号表示这个数据行被修改的最新版本，删除版本号表示这个数据行的删除版本号，当删除版本号不为 0 时，表示这个数据行已被删除。在事务启动时，每个事务都会得到一个唯一的事务 ID，每次对数据行进行修改时，都会将当前事务的事务 ID 作为创建版本号。在查询数据时，InnoDB 会根据事务的隔离级别来确定当前事务可见的数据行版本。
在 MVCC 的实现中，InnoDB 还采用了回收空间的机制，即将已经删除的数据行的空间回收利用。当一个数据行被删除时，InnoDB 并不会立即将其从磁盘上删除，而是将其标记为已删除，并将删除版本号记录在数据行中。当事务提交后，InnoDB 会定期清理已经标记为已删除的数据行，将其空间回收，以便于后续的操作使用。
总之，MVCC 机制是一种用于支持数据库的并发事务处理的技术，在 InnoDB 中，MVCC 机制通过记录数据行的版本号来实现，从而保证事务的隔离性和并发性，同时还采用了回收空间的机制来优化数据库的性能。
辅助索引和主键索引有什么区别
辅助索引（Secondary Index）和主键索引（Primary Key Index）的区别如下：
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定义方式不同：主键索引在创建表时可以定义，它是一种必须指定的索引，每个表只能有一个。辅助索引则是在表创建完成后，随时可以再为表中的某个列添加索引。
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作用不同：主键索引用于唯一标识表中每一行，并确保每一行都有唯一标识符。辅助索引则是为了提高查询效率，将某个列的值快速定位到表中的某些行。
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索引值不同：主键索引存储的是整个每一行的数据。辅助索引则只存储相关列的值和该行所在的物理地址，而不是整个行的数据。
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存储结构不同：主键索引和辅助索引都可以使用不同的存储引擎。在 InnoDB 存储引擎中，辅助索引存储方式为 B+ 树，而主键索引存储方式则为聚簇索引，在聚簇索引下的数据行是按照主键顺序存储的。
总的来说，主键索引是一种特殊的辅助索引，用于唯一标识表中每一行。辅助索引则是用于提高查询速度的一种方式，可以用于对单一列或多个列进行索引。
什么是聚簇索引？什么是非聚簇索引？二者之间有什么区别？
聚簇索引和非聚簇索引是数据库中两种不同的索引类型，它们之间的区别如下：
聚簇索引(Clustered Index)：将数据存储和索引存储在同一个B-Tree中，根据索引顺序来组织表中的数据。换句话说，聚簇索引决定了表中数据的物理存储顺序，因此每个表只能有一个聚簇索引。
非聚簇索引(Non-Clustered Index)：将索引存储和数据存储分开，索引存储在B-Tree中，数据存储在另一个地方。非聚簇索引只存储数据的地址，而不是数据本身。
聚簇索引和非聚簇索引的区别可以通过以下示例说明：
假设有一个学生表，包含学生姓名、学号、年龄等信息。在该表上创建聚簇索引时，系统会根据索引顺序来组织表中的数据，例如根据学号创建聚簇索引，那么学号相同的学生记录将会在物理上相邻存放，而且表中的数据按照学号的大小顺序排列。这样可以提高按照学号查询和范围查询的效率。
在同一个表上创建非聚簇索引时，系统会将索引存储在B-Tree中，数据存储在另一个地方，例如根据学生姓名创建非聚簇索引，那么该索引只存储学生姓名和对应的地址指针，而不是整个学生记录，地址指针指向实际存储该学生记录的位置。这样可以提高按照姓名查询的效率。
因此，聚簇索引和非聚簇索引的区别在于是否将索引和数据存储在一起，以及索引的内容是不是整个记录。选择何种索引类型应该根据具体情况来决定，一般来说，对于经常需要按照某个字段进行查询或排序的表，可以使用聚簇索引来提高查询效率；对于经常需要查询多个字段的表，可以使用非聚簇索引来提高查询效率。
聚簇索引和非聚簇索引是MySQL中两种不同类型的索引，它们的用途略有不同。
首先，聚簇索引主要用于对表中的数据进行物理排序。它是将索引和表数据存储到同一数据页（page）中的一种索引方式。因此，聚簇索引的性能比非聚簇索引更快，因为它可以减少磁盘I/O操作的次数。例如，对于经常需要按照某个字段进行查询或排序的表，可以使用聚簇索引来提高查询效率。聚簇索引通常只适用于主键或唯一键上，因为这些键具有唯一性，可以保证数据的物理排序。如果把一个不唯一的列作为聚簇索引，那么在插入数据时就会对索引进行频繁的调整，引起性能问题。
接下来，非聚簇索引是指把索引和表数据分别存储在不同的数据页中。因此，在使用非聚簇索引进行查询时，需要通过索引查询出数据行的主键，然后再通过主键从表中检索出对应的数据行。由于数据和索引都需要查询，所以非聚簇索引的查询性能比聚簇索引更低。但是，在经常需要查询多个字段的表上，使用非聚簇索引可以提高查询效率。比如，在一个包含许多列的表中，我们可能需要按照不同的字段进行组合查询。这时，如果使用一个复合聚簇索引，查询效率可能并不高。但是，如果我们添加几个非聚簇索引，对于每个需要查询的字段都建立索引，可以大大提高查询效率。
综上所述，聚簇索引和非聚簇索引都有各自的优势和劣势，在使用时需要根据实际情况进行选择。
B 树& B+树两者有何异同呢？
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B 树的所有节点既存放键(key) 也存放数据(data)，而 B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放 key。
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B 树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
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B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。
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在 B 树中进行范围查询时，首先找到要查找的下限，然后对 B 树进行中序遍历，直到找到查找的上限；而 B+树的范围查询，只需要对链表进行遍历即可。
综上，B+树与 B 树相比，具备更少的 IO 次数、更稳定的查询效率和更适于范围查询这些优势。