如何设计一个数据库
RDBMS 需要2个部分组成：
存储（文件系统）程序实例：存储管理 + 缓存机制 + SQL解析 + 日志管理 + 权限划分 + 容灾机制 + 索引管理 + 锁管理
索引
二叉树插入数据多了会变成链表，而平衡二叉查找树，左右子树高度差不得超过1，时间复杂度O(logn)，会产生非常多IO次数。
B-Tree
根节点至少包括两个孩子。
树中每个节点最多含有m个孩子（m>=2）
除根节点和叶节点，其他节点至少有m/2个孩子
所有叶子节点都位于同一层
B+-Tree索引
B+树是B树的变体，区别如下。
非叶子节点的子树指针与关键字个数相同非叶子节点的子树指针P[i],指向关键字[K[i],K[i+1]]的子树非叶子节点只用来保存索引，叶子节点存储数据叶子节点均有一个链指针指向下一个叶子节点（按大小顺序排序，可做范围统计）
磁盘读写代价低。查询效率更加稳定（根节点到叶子节点）有利于对数据库的扫描（频繁使用范围查询）
HASH索引
HASH索引查询效率比B+高，满足“=”，“IN”,但不能使用范围查询。无法被用来避免数据的排序操作。不能利用部分索引引键查询。不能避免表扫描大量HASH值相等的情况性能低下
BitMap索引
oracle支持。 适用于某个字段固定几种的格式。锁的代价非常高，不适合高并发情况。
密集索引与稀疏索引
密集索引文件中的每个搜索码值对应一个索引值稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项
InnoDB
若一个主键被定义，该主键作为密集索引若没有主键被定义，该表的第一个唯一非空索引作为密集索引不满足以上条件，innodb内部生成一个隐藏主键（密集索引）非主键索引存储相关键位和其对应的主键值，包含两次查找（先查自身，再差主键）。
如何定位慢查询sql：
根据慢日志定位sqlexplain分析sql
联合索引最左匹配原则成因
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询（>,<,between,like）就停止匹配。 （例如a=3 and b=3 and c>5 and d=6）如果是（a,b,d,c）索引则可以用到。而（a,b,c,d）d用不到索引。=和in可以乱序，mysql有查询优化器。mysql创建联合索引是从左开始（相当于order by第一个字段，再去排序下一次字段）
索引越多越好吗
数据变更需要维护索引/空间/开销
MyISAM适合场景
频繁执行全表count语句对数据进行增删改频率不高，查询频繁没有事务
InnoDB适合场景
增删改频繁可靠性要求高，支持事务
MyISAM与InnoDB关于锁方面区别
MyISAM表级锁，不支持行级锁InnoDB默认行级锁，支持表级锁
数据库锁的分类
锁粒度 表级锁、行级锁、页级锁锁级别 排他锁 、共享锁（lock in share mode）加锁方式 自动锁、显式锁操作 DML锁、DDL锁使用方式 乐观锁、悲观锁
