关系型数据库

关系型数据库是一种采用关系模型存储数据的数据库系统。在关系型数据库中，数据被组织成一个或多个表格（也称为关系），每个表格包含多行记录，每行记录代表一组相关数据。每个表格都有一个定义该表格中数据的结构的模式，即表格的列和每个列的数据类型。关系型数据库通过使用 SQL（结构化查询语言）作为其主要的数据操作语言来查询和操作数据。

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什么是索引？

“索引”是为了能够更快地查询数据。比如一本书的目录，就是这本书的内容的索引，读者可以通过在目录中快速查找自己想要的内容，然后根据页码去找到具体的章节。

数据库也是一样，如果查询语句使用到了索引，会先去索引里面查询，取得数据所在行的物理地址，进而访问数据。

InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引，如B+树索引、哈希索引、全文索引。哈希索引是自适应的，InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引。

B+树索引是目前关系型数据库中最常用、最有效的索引之一，其索引结构是一种多路平衡树结构（与二叉树类似，B代表的不是Binary，而是Balance）。通过B+树索引能够快速的定位要要查找的数据所在的数据页，然后将页读入内存，在通过页字典槽快速寻找到数据行。

小伙伴们在面试的时候，有一个特别常见的问题，那就是数据库的回表。什么是回表？为什么需要回表？

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有100万条数据，需要从中筛选查询10条数据，尽然用了3秒才出来，于是乎，你会想到添加个索引，然后查询速度一下从秒级别变成了毫秒级别，你知道中间发生了什么吗？

MySQL的索引有哪些？

主键索引：表的主键列会默认添加索引，索引中保存了该行记录的所有数据
唯一索引(upique)：该列的所有值必须唯一
普通索引(normal)：普通列的一种索引
聚合索引：是普通索引中的一种，但是它是由多个列组成的索引复制代码

（1）索引的本质是什么？

索引的本质是一种数据结构，用于提高数据库在查询、排序和连接操作时的数据检索效率。从数据结构的角度来看，常见的索引实现方式如 B 树（包括 B+树），其目的是通过对数据进行有序组织和存储，减少数据库系统在查找特定数据时所需的磁盘 I/O 操作次数和比较次数。通过创建索引，数据库可以快速定位到与查询条件匹配的数据所在的位置，而无需对整个表进行顺序扫描。这就大大缩短了查询时间，特别是对于大型数据表，索引的作用尤为明显。简而言之，索引是对数据表中数据的一种高效组织和快速访问的机制。

一、基本概念：

1. 为什么要有索引？
   在生产环境中读写比例大约是10比1，写操作较少出现性能问题，出问题最多的一般是复杂查询。因此对查询语句的优化尤为重要，为了提高查询的效率所以有了索引这项技术。
2. 什么是索引？