一、‘页’和操作系统的关系

1.为什么要有内存管理？

一个进程完成他的功能，需要访问磁盘加载数据到内存然后等待进入cpu运算，因为数据量大小远远大于内存大小。因此提出虚拟内存概念。虚拟内存就是将程序用到的数据进行划分，暂时用不到的放到磁盘里，用到的放到内存里，操作系统中总是运行着不止一个进程，各个进程有优先级顺序，所以存在进程调度问题，进程的每次调度都会导致内存和磁盘数据置换，段式内存管理页式内存管理都是基于虚拟内存概念的具体内存管理解决方案。

2.什么是页式内存管理？

虚拟内存位于程序和物理内存之间，程序只能看见虚拟内存，再也不能直接访问物理内存。每个程序都有自己独立的进程地址空间，这样就做到了进程隔离。这里的进程地址空间是指虚拟地址。顾名思义，既然是虚拟地址，也就是虚的，不是现实存在的地址空间。既然我们在程序和物理地址空间之间增加了虚拟地址，那么就要解决怎么从虚拟地址映射到物理地址，因为程序最终肯定是运行在物理内存中的，主要有分段和分页两种技术。

分页机制就是把内存地址空间分为若干个很小的固定大小的页，每一页的大小由内存决定，就像Linux中ext文件系统将磁盘分成若干个Block一样，这样做是分别是为了提高内存和磁盘的利用率。

3. mysql索引和页的关系

B-tree，B是balance，一般用于数据库的索引。使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。而B+tree是B-tree的一个变种，MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结构。　　 　　一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。 　　为了达到这个目的，磁盘按需读取，要求每次都会预读的长度一般为页的整数倍。而且数据库系统将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。并把B-tree中的m值设的非常大，就会让树的高度降低，有利于一次完全载入。

二、聚簇索引和非聚簇索引

B+Tree结构都可以用在MyISAM和InnoDB上。mysql中，不同的存储引擎对索引的实现方式不同，大致说下MyISAM和InnoDB两种存储引擎。

1.MyISAM的是非聚簇索引

B+Tree的叶子节点上的data，并不是数据本身，而是数据存放的地址。主索引和辅助索引没啥区别，只是主索引中的key一定得是唯一的。这里的索引都是非聚簇索引。非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，

这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树。InnoDB的数据文件本身就是索引文件，B+Tree的叶子节点上的data就是数据本身，key为主键，这是聚簇索引。聚簇索引，叶子节点上的data是主键(所以聚簇索引的key，不能过长)。

非聚集索引，类似于图书的附录，那个专业术语出现在哪个章节，这些专业术语是有顺序的，但是出现的位置是没有顺序的。每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。但是，一个表可以有不止一个非聚簇索引。 

2.InnoDB使用的是聚簇索引

将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用"where id = 14"这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点，之后获得行数据。若对Name列进行条件搜索，则需要两个步骤：第一步在辅助索引B+树中检索Name，到达其叶子节点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引B+树种再执行一次B+树检索操作，最终到达叶子节点即可获取整行数据。

聚簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的，即：只要索引是相邻的，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。聚簇索引要比非聚簇索引查询效率高很多。 聚集索引这种主+辅索引的好处是，当发生数据行移动或者页分裂时，辅助索引树不需要更新，因为辅助索引树存储的是主索引的主键关键字，而不是数据具体的物理地址。

3.mysql索引优化

4.explain各个属性含义

id: 查询的序列号

select_type: 查询的类型，主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询

SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION

查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为：PRIMARY

在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为：SUBQUERY

table: 输出的行所引用的表

type: 访问类型

从左至右，性能由差到好

ALL: 扫描全表

index: 扫描全部索引树

range: 扫描部分索引，索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行，常见于between、<、>等的查询

ref: 使用非唯一索引或非唯一索引前缀进行的查找

（eq_ref和const的区别：）

eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描

const, system: 单表中最多有一个匹配行，查询起来非常迅速，例如根据主键或唯一索引查询。system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下， 使用system。

NULL: 不用访问表或者索引，直接就能得到结果，如select 1 from test where 1

possible_keys: 表示查询时可能使用的索引。如果是空的，没有相关的索引。这时要提高性能，可通过检验WHERE子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引

key: 显示MySQL实际决定使用的索引。如果没有索引被选择，是NULL

key_len: 使用到索引字段的长度

    注：key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。

ref: 显示哪个字段或常数与key一起被使用

rows: 这个数表示mysql要遍历多少数据才能找到，表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数，在innodb上可能是不准确的

Extra: 执行情况的说明和描述。包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。

Using index：表示使用索引，如果只有 Using index，说明他没有查询到数据表，只用索引表就完成了这个查询，这个叫覆盖索引。

Using where：表示条件查询，如果不读取表的所有数据，或不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据，则会出现 Using where。