Mysql数据库

它是一个储存和操作数据的仓库，本质上是一个文件系统，对数据的操作就是对文件的操作【IO操作】，是一个用于储存和操作数据的文件系统。
库操作：create database ....
表操作：create table ...
alter table ...
drop table ...
truncate table ...
表数据操作：
DQL：select 查询 不能写* select 字段 form 表名
DML：insert 插入 insert into 表名(字段列表) values (值列表)
update 更新 必须加条件 update 表名 set 字段1 = 值1，... where 条件
delete 删除 必须加条件 delete form 表名 where 条件
储存引擎：InnoDB 和 MyISAM
InnoDB：默认的存储引擎，支持事务，支持外键，天生支持行锁，手动支持表锁，使用聚簇(集)索引：索引与原数据在同一个文件中——表名.ibd，只有主键索引是聚簇索引，其他索引是非聚簇索引。
MyISAM：不支持事务，不支持外键，不支持行锁，只支持表锁，，使用非聚簇索引：索引跟数据不在一个文件中——表名.MYD 存放数据 表名.MYI存储索引。
InnoDB 和 MyISAM 的区别？
InnoDB 支持事务，支持外键，天生支持行锁，手动支持表锁，索引和原数据在同一个文件中。
MyISAM 不支持事务，不支持外键，不支持行锁，只支持表锁，索引和原数据不在一个文件中。
索引：是一种排好序，能够提升查询速率的数据结构。
优点：提高数据的查询的效率，减低数据库IO操作。
通过索引对数据进行排序，降低数据排序成本，降低CPU消耗。
缺点：索引会占用存储空间。
索引提高了查询效率，但是会降低insert、update、delete的效率。
索引的底层采用B+树，为什么不用hash，二叉树、红黑树？
二叉树：当我们向二叉查找树保存数据时，是按照从大到小(或从小到大)的顺序保存的，此时就会形成一个单向链表，搜索性能会打折扣。
红黑树：是一种自平衡的二叉查找树。
hash：底层用和红黑树。
hash只支持等值查询，不支持范围查询。
B树：索引：8B 行数据：1K 总共：1024B 第一层：15数据 第二层：1515数据 第三层：151515数据 以此类推 当存大量数据时，会导致树的深度越来越高，走的路径越来越长，查询效率越来越慢。
B+树：索引：8B 指针：4B 总共：1024B 第一层：1170 第二层：11701170 第三层：如果存储的时叶子节点 1170117015=2000W
为什么用B+树：非叶子节点和叶子节点存储的数据不一样，可以使用尽量深度低的树存储大量的数据，树的深度越低，查询的次数就越少，性能就越高。
叶子节点是一个双向链表，支持范围查询，也能够提升访问效率。