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前言
博主之前写过一个MySQL的系列，从基础概念、SQL到底层原理、优化，专栏地址：
https://blog.csdn.net/joker_zjn/category_12305262.html?spm=1001.2014.3001.5482
本文会是这个系列的清单，拉通来聊一聊Mysql从基础概念一直到优化的相关内容。
目录
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1.基础概念和SQL
2.SQL调优
3.优化索引
4.一些工程问题
1.基础概念和SQL
文章链接：
MySQL基础概念和SQL__BugMan的博客-CSDN博客
这一部分会聊一下MySQL的基础概念和SQL操作，主要包含以下内容：
- 什么是MySQL
- 关系型、非关系型数据库区别
- MySQL的架构
- MySQL的一些基础概念
- MySQL的数据类型
- MySQL的SQL
1.什么是MySQL
开源、轻量级的一款关系型数据库，在业内有着广泛应用。
2.关系型、非关系型数据库的区别
其实就是数据组织方式的不同，关系型数据库中数据有严格的格式约束，而非关系型数据库里没有。
3.MySQL的架构
MySQL的逻辑架构由三层组成，一个MySQL实例中可以有多个库，一个库里面可以有多张表，一张表里面可以有多个字段。
4.MySQL的一些基础概念
主要就是要搞清楚，什么是主键？什么是外键？什么是索引？
5.MySQL的数据类型
MySQL下设三大类的数据类型：数值、字符串、日期/时间，三大类型中会各自包含具体的小类型，比如数值中会包含BIGINT、FLOAT、DOUBLE等，字符串中会包含CHAR、VARCHAR等。
6.SQL
SQL上重要的内容主要分为两个方面：
- 操作表和库，包含创建、删除、调整结构等
- 操作数据，包含对数据的增加、删除、修改、查询
2.SQL调优
文章链接：
详解MySQL索引失效_mysql复合索引失效__BugMan的博客-CSDN博客
当MySQL在实际生产环境中，数据量堆积到一定量级后原来的一些查询SQL的速度会变慢，这时候就需要对原来的SQL进行调优，使得其速度能够重新起来。SQL调优也是数据库优化的一个核心点。SQL调优的核心其实就是建出合理的索引，用空间换时间。
这一部分包含：
- B树、B+树
- 哪些情况索引会失效
1.B树、B+树
B树是一种常见的自平衡树数据结构，广泛用于数据库系统和文件系统等需要高效插入、删除和查找操作的应用中。因为MySQL是将数据存在磁盘上的，如果查找的层级很多的话，意味着寻道、磁头的机械动作就会出现多次，这无疑是很耗时的，所以如果查找的层级少的话，会有很不错的效率。B树就是一种层级很少，但是能存海量数据的树形结构。文中会对B树的数据结构、完整的建树过程、存储数据的容量给出详述，以及对B树的优化结构B+树给出介绍。
2.哪些情况索引会失效
其实索引会失效的根本原因就是违反了B树的数据结构，让精准匹配无法走下去了。文章中将会对以下几类常见的索引失效的情况做出详细介绍：
- 没有用到索引
- 违反左前缀原则
- 范围查询断索引
- like需要分情况
- 结果数据超过半数
3.优化索引
文章链接：
详解MySQL覆盖索引、索引下推__BugMan的博客-CSDN博客
SQL调优，只是建了合适的索引，但是有时候索引机制自身也是需要优化的，这一部分会围绕如何优化索引机制来聊一聊，包含：
- 覆盖索引
- 索引下推
1.覆盖索引
MySQL天生自带“回表查询”问题，覆盖索引，是为了避免“回表查询”，从而降低查询耗时的一种使用索引的方法。文章中会详细讲述什么是“回表查询”以及如何使用覆盖索引来解决回表问题。
2.索引下推
索引下推，是自MySQL5.6版本引入的一个新特性，目的也是减少“回表查询”，从而提升整体的查询效率。文中会详细聊一下什么是索引下推，如何解决的回表问题。
4.一些工程问题
文章链接：
数据库如何合理生成主键：UUID、雪花算法_主键算法__BugMan的博客-CSDN博客
实际工程中如何合理生成数据库主键是个问题。首先在实际工程中我们很少用1，2，3......这样的自增主键，比如我要跨数据库进行数据同步、或者在分布式系统中跨“分区”进行数据同步，不难想象，1，2，3......这种递增的单数字是极容易产生冲突的。文章中将会详细介绍主键的一些生成算法，比如UUID、雪花算法等。
