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如何实现索引机制？按照索引分类：B+树 Hash索引 全文索引 InnoDB和MyISAM 索引实现的区别？InnoDB 表结构、数据和索引是一个文件 .idb使用B+树实现，叶子节点保存的是每行数据聚簇索引MyISAM 表结构、数据和索引文件分开存放的 .sdi .MYD .MYI索引文件只保存所在叶节点的指针，通过指针来读取行中的数据非聚簇索引，进行回表进而查出指针对应的数据 如果表中没有创建索引，和主键I，系统回默认创建 ROW_ID 索引列 B树和B+树B树 每个节点存储的是数据B+树 存储的是数据key 而数据只在最叶子节点才存储的数据 B+树的实现原理record_type 记录类型0 普通记录1 B+树非叶子节点记录 2最小记录 3最大记录next_record 下一条记录位置 聚簇索引和非聚簇索引优缺点聚簇索引优点：排序和范围查找非常快，由于数据都是紧密相连的，可以从更少的数据块中提取数据，节省大量IO操作缺点：插入数据严重依赖插入顺序，按照主键方式插入最快，否则会出现页分裂，严重影响性能更新主键代价高，会导致被更新的行移动 限制InnoDB支持聚簇索引 MyISA ...

提高操作性能的最佳方法 SELECT是在查询中测试的一个或多个列上创建索引。索引条目就像指向表行的指针，允许查询快速确定哪些行与子句中的条件匹配WHERE，并检索这些行的其他列值。可以索引所有 MySQL 数据类型。尽管为查询中可能使用的每个列创建索引可能很诱人，但不必要的索引会浪费空间和时间，让 MySQL 决定使用哪些索引。索引还增加了插入、更新和删除的成本，因为每个索引都必须更新。您必须找到合适的平衡点以使用最佳索引集实现快速查询。 索引优点 大大减少了服务器需要扫描的数据量 帮助服务器避免排序和临时表 将随机io变成顺序io 索引分类 主键 唯一 普通 全文 组合 索引数据结构 哈希表 MEMORY表 B+Tree 二叉树–红黑树–B树–B+树 技术名词回表普通索引列存储的是主键，叶子节点 存储的是主键 然后通过主键索引树查询到所要的记录select * from table where name=? 覆盖索引叶子节点 存储的是主键 查询到主键直接返回select id from table where name=? 最左匹配指的是联合（组合）索 ...

根据您的表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息，MySQL 优化器考虑了许多技术来有效地执行 SQL 查询中涉及的查找。可以在不读取所有行的情况下执行对巨大表的查询；可以在不比较行的每个组合的情况下执行涉及多个表的连接。优化器选择执行最高效查询的一组操作称为“查询执行计划”，也称为 EXPLAIN计划。 1explain select * from table; 参数说明idselect查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序 如果id相同，那么执行顺序从上到下 如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行 id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行 select_type主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询 SIMPLE 简单的 select 查询,查询中不包含子查询或者UNION PRIMARY 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为Primary UNION SELECT中的 ...

数据类型的优化 设计合适的数据类型，更小的数据通常更快 简单数据类型的操作需要更少的CPU周期（整型比字符串、日期时间、IP地址） 尽量避免使用null 实际细则 date 3个字节timestamp 4个字节枚举 合理使用范式和反范式主键的选择代理主键自然主键主键生成器 字符集的选择存储引擎的选择适当的数据冗余适当拆分垂直拆分 按照不同业务进行拆分，水平拆分 按照1-1000，10001-20000

Mysql调优性能监控使用show profile查询剖析工具，可以指定具体的type此工具默认是禁用的，可以通过服务器变量在绘画级别动态的修改set profiling=1;当设置完成之后，在服务器上执行的所有语句，都会测量其耗费的时间和其他一些查询执行状态变更相关的数据。select * from emp;在mysql的命令行模式下只能显示两位小数的时间，可以使用如下命令查看具体的执行时间show profiles;执行如下命令可以查看详细的每个步骤的时间：show profile for query 1; type all：显示所有性能信息 show profile all for query n block io：显示块io操作的次数 show profile block io for query n context switches：显示上下文切换次数，被动和主动 show profile context switches for query n cpu：显示用户cpu时间、系统cpu时间 show profile cpu for quer ...

性能监控SHOW PROFILE [TYPE]TYPE可以指定 可选值以显示特定的附加类型的信息： ALL 显示所有信息 BLOCK IO显示块输入和输出操作的计数 CONTEXT SWITCHES显示自愿和非自愿上下文切换的计数 CPU 显示用户和系统 CPU 使用时间 IPC 显示发送和接收的消息计数 MEMORY 目前没有实施 PAGE FAULTS 显示主要和次要页面错误的计数 SOURCE 显示源代码中函数的名称，以及函数所在文件的名称和行号 SWAPS 显示交换计数 查看&设置profile12SELECT @@profiling;SET profiling = 1; 123456789SHOW PROFILES;+----------+------------+----------------------------+| Query_ID | Duration | Query |+----------+------------+----------------------------+| 1 | 0 ...

时间复杂度用于评估执行程序所消耗的时间，可以估算出程序对处理器的使用程度 常见的时间复杂度有O(1)常数型；O(log n)对数型，O(n)线性型，O(nlog n)线性对数型，O(n2)平方型，O(n3)立方型，O(nk)k次方型，O(2n)指数型 空间复杂度用于评估执行程序所占用的内存空间，可以估算出程序对计算机内存的使用程度

Redis有哪些数据结构。list和set有什么区别?set和zset呢?zset的底层实现String（字符串）对象、List（列表）对象、Hash（哈希）对象、Set（集合）对象Zset（有序集合）Stream (流)概念SDS len 字符长度 alloc 分配空间长度 flags sds类型 buf[] 字节数组 ziplist(压缩列表)quicklist(快速链表)双向链表hash 哈希表inset 数据整合skiplist 跳表listpack 紧凑列表 事务multiexecdiscard 参考 https://www.cnblogs.com/xiaolincoding/p/15628854.htmlhttps://www.cnblogs.com/xiaolincoding/p/15628854.html

Redis持久化方式AOF 持久化AOF 机制对每条写入命令作为日志，以 append-only 的模式写入一个日志文件中，在 redis 重启的时候，可以通过回放 AOF 日志中的写入指令来重新构建整个数据集。Redis默认情况是不开启AOF的。重启时再重新执行AOF文件中的命令来恢复数据。它主要解决数据持久化的实时性问题。 AOF是执行完命令后才记录日志的。为什么不先记录日志再执行命令呢？这是因为Redis在向AOF记录日志时，不会先对这些命令进行语法检查，如果先记录日志再执行命令，日志中可能记录了错误的命令，Redis使用日志回复数据时，可能会出错。正是因为执行完命令后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。 但是会存在两个风险： 更执行完命令还没记录日志时，宕机了会导致数据丢失 AOF不会阻塞当前命令，但是可能会阻塞下一个操作。 AOF机制的三种写回策略 appendfsync： always 同步写回，每个子命令执行完，都立即将日志写回磁盘。 everysec 每个命令执行完，只是先把日志写到AOF内存缓冲区，每隔一秒同步到磁盘。 no 只是先把日志写到AOF内存缓冲区， ...