Mysql索引优化与Redis简介

在hashtable大小不足以满足需求且导致碰撞过多需要扩容时，trehash是一种索引优化操作策略。基本思想是创建一个新的索引表，其大小是原表的两倍。通过遍历旧表中的所有dictEntry，并使用hash函数计算它们在新表中的索引位置，将其添加到新表中。当所有dictEntry都转移到新表后，启用新表并丢弃旧表。新表的索引空间是原表的两倍，可以显著减少碰撞的概率，使得碰撞链的平均长度理论上可以降低到旧表的一半。

随着数据库技术的进步，MySQL索引与Index Condition Pushdown正成为数据库优化中的重要策略。

在讨论MySQL实战第15讲中关于日志和索引的相关问题之前，首先需要了解MySQL中的日志系统及其作用。MySQL的日志类型包括binlog（归档日志）、redolog（重做日志）、undolog（回滚日志）等，它们分别用于数据复制和事务恢复。在事务处理过程中，binlog和redolog协作，保证数据的一致性和完整性。文章重点探讨了MySQL异常重启时如何保障数据完整性，以及binlog内容校验的方法，如COMMIT标识和XIDevent。此外，合理的索引设计对于MySQL的查询性能至关重要，详细介绍了B-Tree索引、Hash索引、全文索引的优劣及适用场景，并强调了索引的维护和优化策略。

掌握MySQL简介和性能优化策略，提升数据库管理技能。

MySQL不仅仅限于简单的CRUD操作，面试中的重点也不止于此。如果你觉得看视频浪费时间，不如查阅这份笔记，能在最短时间内学到最多的知识。

1、视图是存储的查询或虚拟表，是对查询结果的封装，不存储具体数据，只引用基表数据。2、定义视图后，可以像使用数据库表一样操作视图，进行各种查询。3、视图广泛应用于需要查询而不直接更新数据的场景。

MySQL索引可以按存储结构分类：B-Tree索引是大部分存储引擎支持的基本索引类型；HASH索引仅MEMORY存储引擎支持；R-Tree索引用于空间索引，特定于MyISAM存储引擎，使用较少；Full-Text索引为MyISAM的全文搜索特性。按使用方式分类有普通索引（非唯一索引）、唯一索引（包括主键和唯一键）、单列索引、复合索引、前缀索引（仅使用字符串列的前N个字符）、覆盖索引（包含所有查询所需数据的索引）。

MySQL索引在数据库优化中扮演着关键角色，通过合理的索引设计可以显著提升查询效率和系统性能。

架构优化 1. 数据库架构选择 在MySQL的性能优化过程中，合理选择数据库架构是至关重要的一步。通常来说，可以选择主从复制、读写分离、分区等多种架构模式来提升系统的整体性能。 2. 主从复制 通过配置主从复制，可以实现数据的异步同步，将读操作分散到多个从服务器上，减轻主服务器的压力。此外，在出现故障时，可以从服务器中快速切换到另一个服务器，提高系统的可用性。 3. 读写分离 将读取操作和写入操作分配到不同的服务器上执行，不仅可以提高读取性能，还能避免写操作对读操作造成的影响，从而整体提升数据库的响应速度。 4. 分区 分区是将大表拆分成多个较小的部分存储在不同的物理磁盘或者不同的机器上。这种做法可以有效地减少查询时间，并且有利于提高备份和恢复的速度。 索引优化 1. 理解索引原理 索引是提高数据库查询效率的关键技术之一。它通过创建一个包含关键字的结构来快速定位数据。常见的索引类型包括B树索引、哈希索引等。 2. 选择合适的索引类型 不同的索引类型适用于不同的场景。例如，B树索引适用于范围查询，而哈希索引适用于精确匹配查询。合理选择索引类型可以显著提高查询性能。 3. 避免索引过多 虽然索引可以提高查询速度，但是过多的索引会导致写操作变慢。因此，在设计索引时需要权衡索引数量和质量，确保既能满足查询需求又不会对写入操作造成负担。 4. 使用覆盖索引 覆盖索引是指所查询的数据列全部包含在索引中，这样无需回表查询，可以直接从索引中获取数据，显著减少I/O操作，提高查询速度。 5. 索引下推 索引下推是一种优化技术，可以在索引查找阶段过滤掉不符合条件的记录，而不是在查询结果返回后再进行过滤。这可以减少不必要的数据传输，提高查询效率。