架构图：连接器—分析器—优化器—执行器
表锁：粒度粗、性能高
行锁：粒度细、性能低（锁的索引）
MVCC：版本号控制数据一致
事务：一致性、原子性、隔离性、持久性
隔离级别：读未提交（脏读）、读已提交（不可重复读）、可重复读（幻读）、序列化
死锁：死锁检测、死锁超时
事务日志：日志表存储，日志过大，数据库崩溃，可以按时间划分。数据恢复，提高效率
redo Iog：事务操作，后来的操作，提交后释放空间，innodb
undo log：数据回滚，保存曾经的数据，innodb
Bin log：mysql集群，主库和从库数据同步，所有引擎，三个线程（dump,I/O,SQL）
调优：
建表：数据类型尽量要小、数据类型越简单越好、避免NULL值、三大范式、反范式
Explan: 查看sql语句的执行属性
id : 顺序数字，查询优先级 select_type : 查询类型（普通、子查询、联合查询等）
Table : 查询的表 partition : 分区 type : 访问类型 possible_keys : 能使用的索引
Key : 使用的索引key_len ：索引长度 ref ：索引的那一列被使用了
Rows : 扫描行数 filtered : 满足的数据所占比例 extra : 额外使用的操作
索引：哈希索引：桶结构，一个索引哈希值对应的是一个链表头的地址
空间索引、全文索引
B+tree索引：计算机从磁盘读取数据以页(4k)为单位,使用平衡二叉树每个节点读取一次浪费了大量的空间，而B树的每个节点都包含一串数据(多个子结点和键值对)
B+TREE：每个非叶子节点存储更多的关键字，树的高度更低，查询更快
所有索引在叶子节点，每次查询相同的高度，更稳定
所有叶子节点形成一个循环链表可排序，遍历更快
索引的优点：减少扫描数，避免排序和临时表，随机I/O变成顺序I/O
索引分类：唯一索引，普通索引，全文索引(主要用于长文本)，空间索引(主要用于空 间字段)
聚簇索引:索引和数据正在同一b+tree,他表示了表的存储顺序，唯一
非聚簇索引(二级索引)：叶子保存主键，再用主键去找数据
最左匹配:组合索引，从左向右匹配
索引覆盖:直接在聚簇索引上获取数据
回表:二级索引定位主键，聚簇索引通过主键定位数据
索引下推：判断多个条件时，判断所有条件，减少回表次数
查询时尽量不要使用表达式
尽量使用主键索引
使用前缀索引(当很长的字符串时，可以截取前面部分作为索引，但是增大了重复概率)
索引扫描排序
查询范围后的无法使用索引
强制类型转换会全表扫描
经常更新和值范围小(性别、状态)的值尽量不建索引
创建索引不能为NULL
尽量使用linit
索引数量不要太多(5个以下)
