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二叉树是指任何节点的左子节点的键值都小于当前节点的键值，右子节点的键值都大于当前节点的键值。
平衡二叉树/AVL树当二叉树非常极端，变成一个链表后，它就没有了二叉树的相关优秀性质了。所以在insert节点的时候，需要不断的旋转，来使二叉树平衡，最终使得其查询效率最高。调整一共分为四种情况：LL、RR、LR、RL。
B-树因为数据库中大部分数据都存在于磁盘，但是IO一次磁盘的代价相对来说比较大，我们需要尽可能的减少AVL树的深度，即增加每个节点的数据量。这便是B-树的由来。每一个节点称为页，也就是一个磁盘块。 B树相对于平衡二叉树，每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)，并且每个节点拥有更多的子节点。
B+树是B-树的变形，相对于B-树来说，B+树最主要的不同之处就是其非叶子节点上是不存储数据的，数据全在叶子节点存储。这就意味着B+树比B-树更胖。因为B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的。那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。而B树因为数据分散在各个节点，要实现这一点是很不容易的。
1、B树，每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为nul，叶子结点不包含任何关键字信息。
2、B+树，所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接
所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键字。（而B树的非终节点也包含需要查找的有效信息）。
BLOB是一个二进制对象，可以容纳可变数量的数据。TEXT是一个不区分大小写的BLOB。
BLOB和TEXT类型之间的唯一区别在于对BLOB值进行排序和比较时区分大小写，对TEXT值不区分大小写。
key是数据库的物理结构，它包含两层意义和作用，一是约束（偏重于约束和规范数据库的结构完整性），二是索引（辅助查询用的）。包括primary key、unique key、foreign key等。
index是数据库的物理结构，它只是辅助查询的，它创建时会在另外的表空间（mysql中的innodb表空间）以一个类似目录的结构存储。索引要分类的话，分为前缀索引、全文本索引等；
MySQL数据库中有六种触发器：
Before Insert
After Insert
Before Update
After Update
Before Delete
After Delete
1、表记录太少；
2、经常插入、删除、修改的表；
3、数据重复且分布平均的表字段，假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。
4、经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段，
行级锁的优点
1）在许多线程请求访问不同的行时减少冲突锁。
2）事务回滚时减少改变数据。
3）可以长时间对单一的行数据加锁。
行级锁的缺点
1）比页级或表级锁定占用更多的内存。
2）当大量表中使用行级锁时，比页级锁或表级锁占用更多的内存。
3）如果需要频繁对大部分数据使用GROUP BY分组操作或者需要频繁扫描整个表时，明显比其它锁慢很多。
4）使用高级别锁时更方便的支持各种不同的类型应用程序，因为这种锁开销比行级锁要小很多。
插入缓冲（insert buffer）
二次写（double write）
自适应哈希索引（ahi）
预读（read ahead）
方式一： 如果id是连续的，可以这样，返回上次查询的最大记录(偏移量)，再往下limit
select id，name from employee where id>1000000 limit 10
方式二： 在业务允许的情况下限制页数：
建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。
方式三： order by + 索引（id为索引）
select id，name from employee order by id limit 1000000,10
方式四： 利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。（先快速定位需要获取的id段，然后再关联）
SELECT a.* FROM employee a, (select id from employee where 条件 LIMIT 1000000,10 ) b where a.id = b.id
1）内连接，显示两个表中有关联的所有数据；
2）左链接，以左表为参照，显示左表所有数据，右表中没有则显示null;
3）右链接，以右表为参照，显示右表所有数据，左表中没有则显示null。
表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。
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