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## 一、常见存储引擎
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### 1.1 InnoDB
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### 1.2 MyISAM
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MyISAM 是 MySQL 5.5 之前默认的存储引擎。在创建 MyISAM 表时会创建两个同名的文件：
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+ 扩展名为 `.MYD`（`MYData`）：用于存储表数据；
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+ 扩展名为 `.MYI` （`MYIndex`）： 用于存储表的索引信息。
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在 MySQL 8.0 之后，就只会创建上述两个同名文件，这时表结构的定义存储在 MySQL 数据字典中，但在 MySQL 8.0 之前，还会存在一个扩展名为 `.frm` 的扩展文件，用于存储表结构信息。MyISAM 与 InnoDB 主要的区别其只支持表级锁，不支持行级锁，不支持事务。
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### 1.3 MEMORY
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MEMORY 存储引擎（又称为 HEAP）会将表中的数据存储在内存中，它具有以下特征：
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- MEMORY 表的表定义信息存储在 MySQL 数据字典中，而实际的数据则存储在内存空间中，并以块为单位进行划分；因此当服务器重启后，表本身并不会被删除，只是表中的所有数据都会丢失。
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- MEMORY 存储引擎支持 HASH 索引和 BTREE 索引，默认采用 HASH 索引。
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- MEMORY 表使用固定长度的行存储格式，即便是 VARCHAR 类型也会使用固定长度进行存储。
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- MEMORY 支持 AUTO_INCREMENT 列，但不支持 BLOB 列或 TEXT 列。
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- MEMORY 表和 MySQL 内部临时表的区别在于：两者默认都采用内存进行存储，但 MEMORY 表不受存储转换的影响，而内部临时表则会在达到阈值时自动转换为磁盘存储。
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基于以上特性，MEMORY 表适合用于存储临时数据 ，如会话状态、实时位置等信息。
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### 1.4 CSV
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CSV 存储引擎使用逗号分隔值的格式将数据存储在文本文件中。创建 CSV 表时会同时创建两个同名的文件：
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+ 一个扩展名为 `csv` ，负责存储表的数据，其文件格式为纯文本，可以通过电子表格应用程序 (如 Microsoft Excel ) 进行修改，对应的修改操作也会直接反应在数据库表中。
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+ 另一个扩展名为 `CSM`，负责存储表的状态和表中存在的行数。
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### 1.5 ARCHIVE
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ARCHIVE 默认采用 zlib 无损数据压缩算法进行数据压缩，能够利用极小的空间存储大量的数据。创建ARCHIVE 表时，存储引擎会创建与表同名的 `ARZ` 文件，用于存储数据。它还具有以下特点：
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+ ARCHIVE 引擎支持 INSERT，REPLACE 和 SELECT，但不支持 DELETE 或 UPDATE。
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+ ARCHIVE 引擎支持 AUTO_INCREMENT 属性，并支持在其对应的列上建立索引，如果尝试在其他不具有 AUTO_INCREMENT 属性的列上建立索引，则会抛出异常。
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+ ARCHIVE 引擎不支持分区。
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### 1.6 MEGRE
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MERGE 存储引擎，也称为 MRG_MyISAM 引擎，是一组相同 MyISAM 表的集合。 ”相同” 表示所有表必须具有相同的列数据类型和索引信息。要创建 MERG E表，必须指定 UNION =（list-of-tables）选项，如下：
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```sql
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mysql> CREATE TABLE t1 ( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20)) ENGINE=MyISAM;
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mysql> CREATE TABLE t2 ( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20)) ENGINE=MyISAM;
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mysql> INSERT INTO t1 (message) VALUES ('Testing'),('table'),('t1');
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mysql> INSERT INTO t2 (message) VALUES ('Testing'),('table'),('t2');
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mysql> CREATE TABLE total (a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,message CHAR(20), INDEX(a))
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ENGINE=MERGE UNION=(t1,t2) INSERT_METHOD=LAST;
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```
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创建表时你还可以通过 INSERT_METHOD 选项来控制 MERGE 表的插入：使用 FIRST 或 LAST 分别表示在第一个或最后一个基础表中进行插入；如果未指定 INSERT_METHOD 或者设置值为 NO ，则表示不允许在 MERGE 表上执行插入操作。除此之外，你还可以在MERGE表上使用 SELECT，DELETE，UPDATE 语句，示例如下：
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```sql
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mysql> SELECT * FROM total;
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+---+---------+
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| a | message |
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+---+---------+
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| 1 | Testing |
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| 2 | table |
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| 3 | t1 |
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| 1 | Testing |
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| 2 | table |
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| 3 | t2 |
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+---+---------+
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```
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## 二、索引
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### 2.1 B+ tree 索引
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B-Tree 适用于以下类型的查找：
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+ **全值匹配**：以索引为条件进行精确查找。如 `emp_no` 字段为索引，查询条件为 `emp_no = 10008`；
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+ **前缀匹配**：以联合索引的前缀为查找条件。如 `emp_no` 和 `dept_no` 为联合索引，查找条件为 `emp_no = 10008`；
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+ **列前缀匹配**：匹配索引列的值的开头部分。如 `dept_no` 为索引，查询条件为 `dept_no like "d1%"`;
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+ **匹配范围值**：按照索引列匹配一定范围内的值。如 `emp_no` 字段为索引，查询条件为 `emp_no > 10008`；
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+ **只访问索引的查询**：如 `emp_no` 字段为索引，查询语句为 `select emp_no from employees`；
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+ **精确匹配某一列并范围匹配某一列**：如 `emp_no` 和 `dept_no` 为联合索引，查找条件为 `dept_no = "d004" and emp_no < 10020`。
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### 2.2 哈希索引
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使用哈希索引时，存储引擎会对索引列的值进行哈希运算，并将计算出的哈希值和指向该行数据的指针存储在索引中，因此它更适用于等值比较查询，而不是范围查询。在建立哈希索引时，需要选取选择性比较高的列，即列上的数据不容易重复 (如身份证号)，这样可以尽量避免哈希冲突。因为哈希索引并不需要存储索引列的数据，所以其结构比较紧凑，对应的查询速度也比较快。
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InnoDB 引擎有一个名为 “自适应哈希索引 (adaptive hash index)” 的功能，当某些索引值被频繁使用时，它会在内存中基于 B-Tree 索引在创建一个哈希索引，从而让 B-Tree 索引具备哈希索引的优点，如快速查找。
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### 2.3 索引的优点
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+ 索引极大减少了服务器需要扫描的数据量；
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+ 索引可以帮助服务器避免排序和临时表；
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+ 索引可以将随机 IO 转换为顺序 IO。
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### 2.4 索引的创建与使用策略
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- 在查询时，应该避免在索引列上使用函数或者表达式；
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- 对于多列索引，应该按照使用频率由高到低的顺序建立联合索引；
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- 建立索引时，应该考虑查询时候的排序和分组的需求。只有当索引列的顺序和 ORDER BY 字句的顺序完全一致，并且遵循同样的升序或降序规则时候，MySQL 才会使用索引来对结果做排序。
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- 尽量避免创建冗余的索引。通常会出现以下两种情况的冗余：
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+ 已经存在索引 (A，B)，接着又创建了索引 A，此时会出现冗余，因为索引 A 只是索引 (A，B) 的前缀索引；
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+ 为主键列再次创建索引，因为主键已经是唯一索引了，此时再创建就会出现冗余。
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## 三、锁
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### 3.1 共享锁与排它锁
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InnoDB 存储引擎支持以下两种标准的行级锁：
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+ 共享锁 ( S Lock，又称读锁)：允许加锁事务读取数据；
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+ 排它锁 ( X Lock，又称写锁)：允许加锁事务删除或者修改数据。
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排它锁和共享锁的兼容情况如下：
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| | **X** | **X** |
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| ----- | ------ | ------ |
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| **X** | 不兼容 | 不兼容 |
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| **S** | 不兼容 | 兼容 |
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### 3.2 意向锁
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为了说明意向锁的作用，这里先引入一个案例：假设事务 A 利用 S 锁锁住了表中的某一行，让其只能读不能写。之后事务 B 尝试申请整个表的写锁，如果事务 B 申请成功，那么理论上它就应该能修改表中的任意一行，这与事务 A 持有的行锁是冲突的。想要解决这个问题，数据库必须知道表中某一行已经被锁定，从而在事务 B 尝试申请整个表的写锁时阻塞它。想要知道表中某一行被锁定，可以对表的每一行进行遍历，这种方式性能比较差，所以 InnoDB 引入了意向锁。
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+ 意向共享锁 ( IS Lock )：当前表中某行或者某几行数据存在共享锁；
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+ 意向排它锁 ( LX Lock )：当前表中某行或者某几行数据存在排它锁。
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按照意向锁的规则，当上面的事务 A 给表中的某一行加 S 锁时，会同时给表加上 IS 锁，之后事务 B 尝试获取表的 X 锁时，由于 X 锁与 IS 锁并不兼容，所以事务 B 会被阻塞。
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| | X | IX | S | IS |
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| ------ | ------ | ------ | ------ | ------ |
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| **X** | 不兼容 | 不兼容 | 不兼容 | 不兼容 |
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| **IX** | 不兼容 | 兼容 | 不兼容 | 兼容 |
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| **S** | 不兼容 | 不兼容 | 兼容 | 兼容 |
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| **IS** | 不兼容 | 兼容 | 兼容 | 兼容 |
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## 三、事务
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## 参考资料
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1. [ InnoDB 数据页解析](http://mysql.taobao.org/monthly/2018/04/03/)
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2. [MySQL索引背后的数据结构及算法原理](https://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html)
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## B+ tree 索引
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B-Tree 适用于以下类型的查找：
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+ **全值匹配**：以索引为条件进行精确查找。如 `emp_no` 字段为索引，查询条件为 `emp_no = 10008`；
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+ **前缀匹配**：以联合索引的前缀为查找条件。如 `emp_no` 和 `dept_no` 为联合索引，查找条件为 `emp_no = 10008`；
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+ **列前缀匹配**：匹配索引列的值的开头部分。如 `dept_no` 为索引，查询条件为 `dept_no like "d1%"`;
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+ **匹配范围值**：按照索引列匹配一定范围内的值。如 `emp_no` 字段为索引，查询条件为 `emp_no > 10008`；
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+ **只访问索引的查询**：如 `emp_no` 字段为索引，查询语句为 `select emp_no from employees`；
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+ **精确匹配某一列并范围匹配某一列**：如 `emp_no` 和 `dept_no` 为联合索引，查找条件为 `dept_no = "d004" and emp_no < 10020`。
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## 哈希索引
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使用哈希索引时，存储引擎会对索引列的值进行哈希运算，并将计算出的哈希值和指向该行数据的指针存储在索引中，因此它更适用于等值比较查询，而不是范围查询。在建立哈希索引时，需要选取选择性比较高的列，即列上的数据不容易重复 (如身份证号)，这样可以尽量避免哈希冲突。因为哈希索引并不需要存储索引列的数据，所以其结构比较紧凑，对应的查询速度也比较快。
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InnoDB 引擎有一个名为 “自适应哈希索引 (adaptive hash index)” 的功能，当某些索引值被频繁使用时，它会在内存中基于 B-Tree 索引在创建一个哈希索引，从而让 B-Tree 索引具备哈希索引的优点，如快速查找。
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## 索引的优点
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+ 索引极大减少了服务器需要扫描的数据量；
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+ 索引可以帮助服务器避免排序和临时表；
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+ 索引可以将随机 IO；
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## 索引的创建与使用策略
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在查询时，应该避免在索引列上使用函数或者表达式；
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对于多列索引，应该按照使用频率由高到低的顺序建立联合索引；
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建立索引时，应该考虑查询时候的排序和分组的需求。只有当索引列的顺序和 ORDER BY 字句的顺序完全一致，并且遵循同样的升序或降序规则时候，MySQL 才会使用索引来对结果做排序。
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尽量避免创建冗余的索引。通常会出现以下两种情况的冗余：
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如已经存在索引 (A，B)，接着又创建了索引 A，此时会出现冗余，因为索引 A 只是索引 (A，B) 的前缀索引；
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如为主键列再次创建索引，因为主键已经是唯一索引了，此时再创建就会出现冗余。
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## 参考资料
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1. [ InnoDB 数据页解析](http://mysql.taobao.org/monthly/2018/04/03/)
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2. [MySQL索引背后的数据结构及算法原理](https://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html)
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notes/installation/虚拟机初始化.md
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notes/installation/虚拟机初始化.md
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**1. 激活网卡**
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```shell
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vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp0s3
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将 ONBOOT=no 改为 ONBOOT=yes
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```
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**2. 解决 ifconfig command not found**
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```shell
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yum install net-tools
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```
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