一：关于MySQL介绍

一句话省流，MySQL就是一种帮助我们来管理数据的关系型数据库
里面存储的方式类似excel那种的表格类型
但是数据库里面最神奇的，最让人感兴趣的是他对数据的存储方式，以及对与数据的管理，在了解完原理后是真的让人感觉前人的智慧是无穷的。
下面我分几个方面来阐述我的一些学习理解

二：MySQL是如何组织数据的

首先我们要知道的是，MySQL里面的数据在外面，也就是我们看到的是怎么样的，一个数据库里里面有很多的表，在一张表里面，分为行和列两个方向一行是一个数据单元，一行数据是属于一个个体的，也就是说一行数据就是一个基本单位，因此这一行数据是存储在一块的。而不同的列，代表不同字段，我们可以理解为一个个体的不同属性，不同属性的类型都可以不一样，甚至可以为空，用null表示。
了解完外在形式之后，我们来深入底层，来看看一个表是如何把无数行数据组织起来形成一张表的。首先我们要了解一种数据结构叫做B+树，使用B+树数据结构设计索引机制来管理查询表的信息，我们可以把索引分为聚集(聚簇)索引和二级索引，一般聚集索引由主键来充当，主键就是每一行的独特id，不能重复的一个属性，由主键值大小来形成一个B+树，然后将每一行的主键值都写在一个叶子节点里面，随后在每个主键值的下面挂着这一行数据，同时不同的叶子节点用双向链表连接起来，也就是说聚集索引是用来组织全部数据的，我们可以根据主键来查到所有数据，我们可以把聚集索引就当作这个表本身，全部的数据都存在聚集索引里面
还有一种索引是二级索引，二级索引就是以这张表里面的其他值来生成的一个B+树，和聚集索引里面最大不同点是，它的叶子节点里面存的就是id值也就是主键值，随后拿着这个值去聚集索引里面再查，这个过程就叫回表查询。
可以说，一张数据库的表就是一个庞大的B+树，每个叶子结点都存着一行数据，同时还有其他辅助的B+树，因此，我们既可以在叶子结点一个一个遍历，也可以利用B+树的搜索属性来快速搜索，提高速度。
对B+树不了解的可以来到这个网址来看看B+树张什么样子B+ Tree Visualization ，可以试试插入数据，删除数据是怎么改变这个数据结构的。

三：数据库是如何搜索数据的

在了解完数据库如何组织数据后，我们来看看数据库如何利用B+树数据结构来快速搜索数据的。
我们要知道的是，数据库存储的最小单位是页，大小为固定的16KB，B+树里面的每个节点都是1页，因此，一个内部节点里面可以放很多索引键值和下一层的指针，因此在大规模数据下，查找效率极快，甚至可以做到百万数据只需要三次查询
如果我们使用主键查询，我们可以直接查到一行数据在的位置，如果我们使用二级索引来查询，我们只能查到主键，随后进行回表查询，再找到数据位置。
可以看到，如果我们使用了B+树的索引结构来查询，能把查询效率提到极快，本质上是一种空间换时间的行为，如果没有用上索引，只能用最下面叶子结点的双向链表来一个个查询。
这种极快查询就是数据库存在的真正意义，能帮助我们快速查询数据，而不是将大量时间浪费在遍历上。

四：SQL语言

SQL语言是数据库的基本语言，操作数据库需要使用SQL语言来操作，不论是插入还是查询，都需要SQL语言来操作。
SQL语言需要大量时间来练习熟悉，推荐在了解数据库的基础部分后，对SQL语言稍微练习练习再去深入底层，了解一些深入的东西
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尤其是对于查询的语法，要很熟练，基本上数据库90%的工作都是在查询