JAVA面试——数据库（一）

19.1.1.存储引擎

19.1.1.1. 概念

数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、査询、 更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同 的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引 擎。存储引擎主.要有:1. Mylsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated。

19.1.1.2. InnoDB （B+树）

InnoDB底层存储结构为B+树，B树的每个节点对应innodb的一个page, page大小是固定的， 一般设为16k。其中非叶子节点只有键值，叶子节点包含完成数据。

适用场景：

1）经常更新的表，适合处理多重并发的更新请求。

2）支持事务。

3）可以从灾难中恢复（通过bin-log日志等）。

4）外键约束。只有他支持外键。

5）支持自动增加列属性auto_increment。

19.1.1.3. TokuDB （Fractal Tree-节点带数据）

TokuDB底层存储结构为Fractal Tree,Fractal Tree的结构与B+树有些类似，在Fractal Tree 中，每一个child指针除了需要指向一个child节点外，还会带有一个Message Buffer，这个 Message Buffer是一个FIFO的队列，用来缓存更新操作。

例如，一次插入操作只需要落在某节点的Message Buffer就可以马上返回了，并不需要搜索到叶 子节点。这些缓存的更新会在査询时或后台异步合并应用到对应的节点中。

TokuDB在线添加索引，不影响读写操作,非常快的写入性能，Fractal-tree在事务实现上有优 势。他主要适用于访问频率不高的数据或历史数据归档。

19.1.1.4. MylASM

MyIASM是MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键， 因此当INSERT（插入）或UPDATE（更新）数据时即写操作需要锁定整个表，效率便会低一些。

ISAM执行读取操作的速度很快，而且不占用大量的内存和存储资源。在设计之初就预想数据组织 成有固定长度的记录，按顺序存储的。---ISAM是一种静态索引结构。

缺点是它不支持事务处理

19.1.1.5. Memory

Memory （也叫HEAP）堆内存：使用存在内存中的内容来创建表。每个MEMORY表只实际对应 一个磁盘文件。MEMORY类型的表访问非常得快，因为它的数据是放在内存中的，并且默认使用 HASH索引。但是一旦服务关闭，表中的数据就会丟失掉。Memory同时支持散列索引和B树索 引，B树索引可以使用部分査询和通配査询，也可以使用＜,＞和＞=等操作符方便数据挖掘，散列索 引相等的比较快但是对于范围的比较慢很多。

19.1.2. 索引

索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。常见的査询算法，顺序査找，二分査找，二 叉排序树査找，哈希散列法，分块査找，平衡多路搜索树B树（B-tree）

19.1.2.1.常见索引原则有

1. 选择唯一性索引

1. 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。

2.  为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引:

3. 为常作为査询条件的字段建立索引。

4. 限制索引的数目:

越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。

尽量使用数据量少的索引

6. 如果索引的值很长，那么査询的速度会受到影响。

尽量使用前缀来索引

7. 如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。

7.删除不再使用或者很少使用的索引

8 .最左前缀匹配原则,非常重要的原则。

10 .尽量选择区分度高的列作为索引

区分度的公式是表示字段不重复的比例

11 .索引列不能参与计算,保持列“干净”：带函数的査询不参与索引。

12 .尽量的扩展索引,不要新建索引。