索引
索引本质是一种数据结构。
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优缺点
优点：1.所有的字段均可设置索引；2.大大加快数据查询速度
缺点：1.创建和维护索引需要花费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加；2.索引也需要占用空间；3.当对表中数据进行增删改时，索引需要动态维护，降低了数据的维护速度。 -
使用原则：
1.对经常更新的表要避免使用过多索引，经常查询的表字段应创建索引
2.数据量小的表不宜使用索引，遍历全部数据可能比遍历索引时间还要短，索引的优化效果无法体现
3.在取值少的字段上（如性别）不要建立索引，取值多的可以 -
索引类型
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普通索引：最基本的索引，没有任何限制
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)) #最基本的创建方式
ALTER table tablename ADD INDEX indexName(columnName) #修改表结构创建
INDEX [indexName] (username(length)) #创建表时直接指定
DROP INDEX [indexName] ON mytable #删除索引 - 唯一索引：使用UNIQUE关键字，索引值必须唯一，允许有空值。
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组合索引：两个或更多列上的索引被称为组合索引，又称联合索引。创建组合索引时，应该仔细考虑列的顺序。使用时遵循最左前缀原则。
最左前缀原则：针对B+树索引，最左优先，如创建了联合索引(A, B, C)，相当于创建了(A)单列索引、(A, B)组合索引、(A, B, C)组合索引。
- 全文索引：只有在MyISAM引擎上才能使用，只能在char，varchar，text类型字段上使用全文索引
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普通索引：最基本的索引，没有任何限制
MySQL中的索引存储类型
包括B+树和Hash两种，一般使用B+树索引，原因：
1.Hash索引仅满足"="、"in"和""查询，不能使用范围查询
2.对于组合索引Hash索引不能利用部分索引值查询
3.需要扫描表，无法从Hash索引中直接完成查询，还是要回表查询数据。MySQL存储引擎介绍
包括 MyISAM、InnoDB、MEMORY(也叫HEAP)三种，其中：
MyISAM和InnoDB存储引擎：只支持B+树索引
MEMORY存储引擎：支持Hash和B+树索引B树和B+树区别，B+树为什么更适合用于索引
区别：
1.B+树中具有n个关键字的结点含有n个分支；B+树中具有n个关键字的结点含有n+1个分支
2.B+树中叶子结点包含信息，包含了全部关键字，B树叶子结点不包含信息，内部结点存储关键字信息
3.B+树中所有非叶子结点仅起到了一个索引的作用，B树中每个关键字对应一个记录的存储地址
4.B+树上有一个指针指向关键字最小的叶子结点，所有叶子结点链接成一个线性链表，B树没有
B+树为什么更适合：
1.B+树的中间结点不保存数据，所以磁盘页能容纳更多元素，更矮胖，一次性查找的关键字也就越多，相对来说IO读写次数也就降低了
2.由于非叶节点并不是最终指向文件内容的结点，只是叶结点关键字的索引，索引任何关键字查找必须走一条从根节点到叶结点的路，所有关键字查询路径长度相同，数据查询效率相对更稳定
范式
六大范式：
- 第一范式（1NF）：每一列都是不可分割的原子数据项，而不是集合、数组、记录等非原子项。
- 第二范式（2NF）：在1NF基础上，要求数据库表中每个记录必须可以被唯一的区分，选择一个能区分每个实体的属性或属性组。
- 第三范式（3NF）：在2NF基础上，任何非主属性不依赖于其他非主属性。
- 巴斯-科德范式（BCNF）：在3NF基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖。
- 第四范式（4NF）：要求把同一表内的多对多关系删除。
- 第五范式（5NF）：从最终结构重新建立原始结构
事务
事务是对数据库中一系列操作进行统一的提交或者回滚操作，用来保证数据的完整性和一致性。
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事务并发问题：
脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的就是脏数据。
不可重复读：事务A读取了事务B已经提交的更改数据
幻读：事务A读取事务B提交的新增数据
事务必须服从ACID原则：原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）、持久性（durability）。
原子性：事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚
一致性：事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏，如A向B转账，不可能A扣了钱B却没收到。
隔离性：多用户访问时，多个并发事务之间要互相隔离，只允许一个事务请求同一数据，不同事物之间没有干扰。
事务隔离级别
读未提交：一个事务可以读物另一个未提交事务的数据。允许脏读取
读提交：一个事务要等另一个事物提交后才能读取数据。允许不可重复读取，但不允许脏读。
可重复读：在开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作。禁止不可重复读取和脏读取，可能出现幻读。
序列化：最高的事务隔离级别，在该级别下事务串行化顺序执行。可以避免脏读、不可重复读和幻读。较耗性能，一般不使用。
持久性：事务一旦被提交了，对数据库中的数据改变就是永久性的。
SQL优化
- 在表中建立索引， 优先考虑where，group by使用到的字段
- 查询条件时，避免使用select ，使用具体字段代替
- 模糊查询不要两边都用%，会进行全表扫描，只在一侧加%
- 避免使用in和not in，会进行全表扫描，用between，exists相关子查询代替
- 使用union代替or，避免全表扫描
SQL语句的执行顺序
from --> where --> group by -- > having --> select --> order by
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where和having的区别：
- jjhaving只能用在group by之后，对分组后的结果进行筛选（使用having的前提条件是分组）
- where肯定在having和group by之前
- where后的条件表达式里不允许使用聚合函数，having可以
NoSQL对比SQL
SQL：基于表，使用结构化语言也就是sql语句来定义和操纵数据。一方面功能非常强大，安全且适用于复杂查询；一方面是限制性的，SQL要求使用预定义模式来确定数据的结构，所有数据必须遵循相同的结构。
NoSQL：具有非结构化数据的动态模式，数据可以以多种方式进行存储：面向列、面向文档、基于图形等，组织为key-value存储。这种灵活性意味着：无需先定义其数据结构即可创建文档，每个文档都可以有自己独特的结构，语法可能因数据库而异，可以随时添加字段。
常见的SQL和NoSQL数据库：
SQL数据库：Mysql，Oracle，SQLServer
NoSQL数据库：MongoDB，Redis，HBASE等
Mysql和MongoDB比较：
Mysql：成熟稳定（庞大社区）、兼容所有主要平台、经济高效（开源免费）、可复制、分片（大多数SQL数据库无法进行分片，但MySQL可以）。适用于预定义数据结构和事务的应用程序。
MongoDB：动态模式、可扩展、速度快、灵活（添加新列或新字段）。适用于没有明确数据结构，或无法为数据库定义架构如实时分析等。
