1. MySQL架构体系
show processlist
查看MySQL的所有连接状态，如果开启的连接太多，可以关闭一些
MySQL服务器启动之后，我们通常实在客户端编写SQL代码，客户端比如有JDBC，Navicat，cli
当我们在客户端写入一条语句：select * from table where id = 10 ;MySQL服务器端是如何运作的呢？
首先MySQL会有一个连接器，用来验证用户名和密码，验证通过了之后会有一个分析器，用来对输入进来的这条语句进行语法分析和词法分析，怎么实现的呢，有一个组件专门做词法分析和语法分析的组件，一个开源框架antlr，是一个分词器；还有一个Apache提供的一个专门做词法分析和语法分析的组件Calcite，标准的SQL解析器和JBDC驱动
除了分析器还有一个优化器
如果查找的表有多个，或者有多个索引，不知道该查哪个表，还有其他的情况，就会用到优化器
比如这个语句
优化器有两个组件，RBO，CBO
RBO基于规则优化，CBO基于成本的优化
优化器完成之后还有一个组件叫执行器，用来跟我们对应的一些存储引擎进行交互
执行器下面就是存储引擎，比如我们常见的innodb，myisam
2. MySQL存储引擎
存储引擎就是不同的数据文件在磁盘的不同组织形式
在MySQL里我们看到的是一张一张的表格，但是存储在磁盘里是一个一个的文件，我们的表用不同的存储引擎，在电脑里保存的文件后缀不一样
如果用innodb存储引擎保存的表在电脑里保存的文件后缀是frm,ibd ，frm存的是表结构数据，ibd存的是数据和索引，是聚集索引，表的数据和索引是一起保存的
如果用myisam存储引擎保存的表在电脑里保存的文件后缀是frm,MYD,MYI， frm存的是表结构数据， D是data的意思 MYD存的是表的数据， I是index的意思 MYI存的是索引数据
myisam存储引擎是非聚集索引，表数据和索引是分开保存的
show engines可以查看MySQL所有的存储引擎，要根据不同的场景选择不同的存储引擎，不同的场景对性能和效率都是有要求的。
如果什么也不设置，MySQL默认的存储引擎是innodb。
他俩的区别有：
innodb支持事务，myisam不支持innodb有外键，myisam没有innodb支持表锁和行锁，myisam只支持表锁索引存储的叶子节点数据不同count(*) myisam比较快，不能带任何查询条件
MySQL优化不仅仅是修改SQL语句，了解了MySQL底层架构时候可以有更多的地方进行优化。
3. MySQL索引
索引类似于字典一样，提高查找速度的，如果是你的话，会如何设计索引？
有关于索引，常见有哪些问题
索引是存储在文件中还是内存里？
索引必须要进行持久化存储，除了memory这种存储引擎。索引是存在磁盘里，存在文件中的，如果一旦放在文件里，索引在进行数据读取的时候，需要返回什么样的信息？
每次在进行磁盘IO的时候，速度都比较慢，如果比较慢，怎么解决这个问题，解决问题的方式有两个，减少IO的次数，减少IO的量。
索引在读取的时候，需要返回什么样的信息，首先需要有key值，其次需要返回一个文件名称，保存在哪个文件中，还需要知道offset，偏移量。大数据hive就是这样存储的，但是MySQL不使用呢？
因为慢，MySQL和hive涉及到两个不同的概念：OLTP和OLAP
OLTP是联机事务处理，关系型数据库都归于这个，时效性高
OLAP是联机分析处理，数据仓库归于这个，对历史数据进行分析，产生决策性影响
那MySQL怎么设计索引系统呢？
要先想清楚自己保存的数据格式是什么，k-v格式
用什么样的数据结构用来存储呢，hash、二叉树、B+树等都可以存储键值对类型的数据。MySQL采用什么样的数据结构呢？为什么？
MySQL官网已经列出来了，大部分索引是用B+树数据结构来存储的。
hash、B树
我们怎么看一张表的索引存储结构是什么呢？
show index from table执行命令
什么时候用hash，什么时候用B树，跟我们使用什么样的存储引擎是相关的
innodb、myisam使用的是B树（但是本质是B+树）同时innodb支持自适应hash。
memory存储引擎使用的是hash数据结构
数据结构的选择
为什么innodb不能用hash？
hash散列严重，需要良好的hash算法
hash表需要大量的内存
不适合范围查询，不适合大量查询的场景
树有哪几种
BST：二叉搜索树
AVL：二叉平衡树
红黑树
B树
B+ 树
为什么选择B+ 树，其他树为什么不可以？
BST：二叉搜索树
如果插入的顺序是递增的，容易变成链表
因为它有可能退化成链表，并不是一颗平衡树。
AVL：二叉平衡树
二叉平衡树会根据插入的数据进行平衡、旋转
插入消耗
损失了一部分数据插入的性能带来了查询性能的提升
二叉平衡树保证最长路径和最短路径层数不超过1
红黑树：也是一种二叉平衡树
最长路径和最短路径只要不超过2倍就行
二叉平衡树和红黑树的对比
红黑树随着插入的数据越来越多，树越来越高，IO次数会变得越来越多
为什么会逐渐加深，因为每一个节点有且只有2个分支，所以不论BST、AVL、红黑树，随着插入的数据越来越多，树都会越来越深。
B树
我们在往里存数据的时候，就会和操作系统打交道，这里我们了解
两个基本的理论前提
局部性原理：空间和时间，数据程序聚集存放，刚刚被查询过的数据有可能很快又被查询
磁盘预读：内存跟磁盘进行交互的时候，有一个最小的逻辑单元，称之为页，页的大小一般是4k，或者8k，而在进行数据交互的时候，也是以页为单位的，可以是页的整数倍。innodb存储引擎默认读取16k
B树和B+ 树的区别
B+树能够存储的数据行数比B树的量级要大
为了能够保证索引能够存储的行数要多，就要控制key值的存储大小，是用int还是varchar，用int比较好
1、InnoDB是通过B+Tree结构对主键创建索引，然后叶子节点中存储记录，如果没有主键，那么会选择唯一键，如果没有唯一键，那么会生成一个6字节的row_id来作为主键
2、如果创建索引的键是其他字段，那么在叶子节点中存储的是该记录的主键，然后再通过主键索引找到对应的记录,叫做回表
聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引：数据和索引存放在一起
一个表的聚簇索引一定是主键吗？不一定
一个表的聚簇索引只有一个吗？是的
主键索引一定是聚簇索引吗？假如创建数据的时候没有主键，没有唯一键，添加数据之后，设置了主键
如果创建表的时候没有设置主键，会创建一个6个字节的rowid的索引，当设置主键后，会覆盖掉初始化的rowid索引。
索引的分类：
主键索引唯一索引普通索引/辅助索引/二级索引假如有一个表test
id：主键 name：普通索引 age：int sex：varchar
语句：select * from test where name=“zhangsan”
会检索两颗B+ 树，先从name树中找到id值，再从id树中找到整行的记录，这种是回表。
select id,name from test where name=“zhangsan”
通过name这颗树可以找到查询的所有字段，可以直接返回，不需要从主键树中检索结果，此时叫索引覆盖。
常见的两个概念：
回表
如果创建索引的键是其他字段，那么在叶子节点中存储的是该记录的主键，然后再通过主键索引找到对应的记录,叫做回表
索引覆盖
两种方式哪个比较好，当然是索引覆盖比较好。
MySQL优化的时候减少用回表。
看MySQL的执行计划extra，如果有using index 就是使用了索引覆盖
explain select。。。语句查看执行计划全文索引组合索引/联合索引
索引如果包含多个字段，就是组合索引
优化器会调整语句的顺序
了解2个概念
最左匹配
当一个表的全部列都是索引列，不符合我们的最左匹配原则
索引下推
索引下推在非主键索引上的优化，可以有效减少回表的次数，大大提升了查询的效率
一般情况下,sql语句中尽可能多的带主键字段，方便进行查询，但是主键字段的条件一定会生效吗?
不一定
MySQL常用的命令
show index from table查看表的所用
select t1.name,t2.name from t1 join t2 on t1.id = t2.id
执行方式:
1、将两张表按照id字段进行关联，然后获取到对应的数据
2、把两个表需要的字段取出米，然后再进行关联
哪种方式IO量少
select * from test where name=zhangsan and age =18;
在5.7版本之前是这么执行的:
执行器从存储引擎中根据name的条件获取到所有的结果，然后将结果在执行器中按照age进行条件过滤
5.7引入索引下推之后是这么执行的:
根据name和age两个条件从存储引擎中做数据筛选，选出对应的结果
当执行计划出现了using index condition就是出现了索引下推
锁的概念
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