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课程来源：黑马程序员 MySQL数据库入门到精通
老师讲解很细致呀，本文只是对讲课笔记的整理，有问题欢迎大家指正！
增删改查、多表查询请看上一篇：【黑马程序员数据库】数据库基础大总结
索引请看下一篇：【黑马程序员数据库】数据库索引

1. 逻辑存储结构


区和页的大小固定

Json

json可以直接格式化显示，存储就是将换行都去掉？

存储引擎特点

hash

可以理解为在图书管理查书
图书馆->书架->书本->书页->一行字->一个字

数据都是存储在内存里

innodb myisam 三大区别


一般不使用其他两种存储方式，myisam被mangodb数据库替代，memory被Redis替代

原始方法：全表搜索

有索引可以使用：搜索二叉树

提高排序和搜索效率
磁盘比较便宜，这个缺点基本可以忽略
会降低更新表的效率，但是对于一个业务表来说增删改的操作频率比较小

大多数引擎都支持B+Tree索引
Hash只能精确查询


红黑树 是自平衡的二叉树 避免形成一个链表



度数为5（5阶），有四个key和五个指针，小于20是第一个指针，20-30是第二个指针。。。大于89是第五个指针
是从下向上存的，超过四个，中间元素向上分裂

b+Tree

所有元素都出现在叶子节点中，叶子节点将关键字按大小排序（叶子节点形成了一个单向链表）

每一个叶子节点都有指针指向另一个叶子节点

中间树向上分裂

hash索引数据结构

hash类似于图书馆的索书号，就是Python中的字典

id都不同为什么会出现hash冲突呀 不懂

出现哈希冲突，在java中使用添加链表的形式解决，


出现hash碰撞不止一次检索还得检索链表

b+tree中非叶子节点中存储索引，而不存储数据，这样指针更多，搜索效率更高（弹幕中说是操作系统学的，然而我没学过操作系统）
弹幕说：如果减少键值（我猜这里的键值是指针的意思）会向二叉树退化，导致深度变深，索引困难
之前存储学过每页里存储的数据量是一定的

本文标签： 数据库黑马程序员引擎

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