1、MySQL的基本架构

• 架构图

左边的client可以看成是客户端，客户端有很多，像我们经常你使用的CMD黑窗口，像我们经常用于学习的WorkBench，像企业经常使用的Navicat工具，它们都是一个客户端。右边的这一大堆都可以看成是Server(MySQL的服务端)，我们将Server在细分为sql层和存储引擎层。

当查询出数据以后，会返回给执行器。执行器一方面将结果写到查询缓存里面，当你下次再次查询的时候，就可以直接从查询缓存中获取到数据了。另一方面，直接将结果响应回客户端。

• 查询数据库的引擎

① show engines;

show variables like “%storage_engine%”;

• 指定数据库对象的存储引擎

create table tb(
    id int(4) auto_increment,
    name varchar(5),
    dept varchar(5),
    primary key(id)
) engine=myISAM auto_increment=1 default charset=utf8;

2、SQL优化

优化SQL，最重要的就是优化SQL索引。

索引相当于字典的目录。利用字典目录查找汉字的过程，就相当于利用SQL索引查找某条记录的过程。有了索引，就可以很方便快捷的定位某条记录
索引就是帮助MySQL高效获取数据的一种【数据结构】。索引是一种树结构，MySQL中一般用的是【B+树】。

树形结构的特点是：子元素比父元素小的，放在左侧；子元素比父元素大的，放在右侧。
这个图示只是为了帮我们简单理解索引的，真实的关于【B+树】的说明，我们会在下面进行说明。

索引是怎么查找数据的呢？两个字【指向】，上图中我们给age列指定了一个索引，即类似于右侧的这种树形结构。mysql表中的每一行记录都有一个硬件地址，例如索引中的age=50，指向的就是源表中该行的标识符(“硬件地址”)。

也就是说，树形索引建立了与源表中每行记录硬件地址的映射关系，当你指定了某个索引，这种映射关系也就建成了，这就是为什么我们可以通过索引快速定位源表中记录的原因。

以【select * from student where age=33】查询语句为例。当我们不加索引的时候，会从上到下扫描源表，当扫描到第5行的时候，找到了我们想要找到了元素，一共是查询了5次。

当添加了索引以后，就直接在树形结构中进行查找，33比50小，就从左侧查询到了23，33大于23，就又查询到了右侧，这下找到了33，整个索引结束，一共进行了3次查找。是不是很方便，假如我们此时需要查找age=62，你再想想“添加索引”前后，查找次数的变化情况。

• 索引的弊端

1.当数据量很大的时候，索引也会很大(当然相比于源表来说，还是相当小的)，也需要存放在内存/硬盘中(通常存放在硬盘中)，占据一定的内存空间/物理空间。

2.索引并不适用于所有情况：a.少量数据；b.频繁进行改动的字段，不适合做索引；c.很少使用的字段，不需要加索引；

3.索引会提高数据查询效率，但是会降低“增、删、改”的效率。当不使用索引的时候，我们进行数据的增删改，只需要操作源表即可，但是当我们添加索引后，不仅需要修改源表，也需要再次修改索引，很麻烦。尽管是这样，添加索引还是很划算的，因为我们大多数使用的就是查询，“查询”对于程序的性能影响是很大的。

• 索引的优势

1.提高查询效率(降低了IO使用率)。当创建了索引后，查询次数减少了。

2.降低CPU使用率。比如说【…order by age desc】这样一个操作，当不加索引，会把源表加载到内存中做一个排序操作，极大的消耗了资源。但是使用了索引以后，第一索引本身就小一些，第二索引本身就是排好序的，左边数据最小，右边数据最大。

• B+树图示说明

MySQL中索引使用的就是B+树结构。

关于B+树的说明：

首先，Btree一般指的都是【B+树】，数据全部存放在叶子节点中。对于上图来说，最下面的第3层，属于叶子节点，真实数据部份都是存放在叶子节点当中的。

那么对于第1、2层中的数据又是干嘛的呢？答：用于分割指针块儿的，比如说小于26的找P1，介于26-30之间的找P2，大于30的找P3。

其次，三层【B+树】可以存放上百万条数据。这么多数据怎么放的呢？增加“节点数”。图中我们只有三个节点。

最后，【B+树】中查询任意数据的次数，都是n次，n表示的是【B+树】的高度。

索引的分类与创建

1、索引分类

• 单值索引 ：利用表中的某一个字段创建单值索引。一张表中往往有多个字段，也就是说每一列其实都可以创建一个索引，这个根据我们实际需求来进行创建。还需要注意的一点就是，一张表可以创建多个“单值索引”。
  假如某一张表既有age字段，又有name字段，我们可以分别对age、name创建一个单值索引，这样一张表就有了两个单值索引。
• 唯一索引：也是利用表中的某一个字段创建单值索引，与单值索引不同的是：创建唯一索引的字段中的数据，不能有重复值。像age肯定有很多人的年龄相同，像name肯定有些人是重名的，因此都不适合创建“唯一索引”。像编号id、学号sid，对于每个人都不一样，因此可以用于创建唯一索引。
• 复合索引：多个列共同构成的索引。比如说我们创建这样一个“复合索引”(name,age)，先利用name进行索引查询，当name相同的时候，我们利用age再进行一次筛选。注意：复合索引的字段并不是非要都用完，当我们利用name字段索引出我们想要的结果以后，就不需要再使用age进行再次筛选了。

2、创建索引

语法：create 索引类型 索引名 on 表(字段);

• 创建索引的第一种方式
  创建单值索引

create index dept_index on tb(dept);

创建唯一索引：这里我们假定name字段中的值都是唯一的

create unique index name_index on tb(name);

创建复合索引

create index dept_name_index on tb(dept,name);

• 创建索引的第二种方式
  先删除之前创建的索引以后，再进行这种创建索引方式的测试；

语法：alter table 表名 add 索引类型 索引名(字段)

创建单值索引

alter table tb add index dept_index(dept);

创建唯一索引：这里我们假定name字段中的值都是唯一的

alter table tb add unique index name_index(name);

创建复合索引

alter table tb add index dept_name_index(dept,name);

如果某个字段是primary key，那么该字段默认就是主键索引。

主键索引和唯一索引非常相似。相同点：该列中的数据都不能有相同值；不同点：主键索引不能有null值，但是唯一索引可以有null值。

3、索引删除和索引查询

• 索引删除

语法：drop index 索引名 on 表名;

drop index name_index on tb;

• 索引查询

语法：show index from 表名;

show index from tb;