存储引擎
概念
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。
存储引擎主要有： 1. MyIsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated 。
InnoDB（B 树）
InnoDB 底层存储结构为B 树， B树的每个节点对应innodb的一个page，page大小是固定的，一般设为 16k。其中非叶子节点只有键值，叶子节点包含完成数据。
数据库：存储引擎 InnoDB TokuDB MyIASM Memory 索引 三范式等
适用场景：
1）经常更新的表，适合处理多重并发的更新请求。
2）支持事务。
3）可以从灾难中恢复（通过 bin-log 日志等）。
4）外键约束。只有他支持外键。
5）支持自动增加列属性 auto_increment。
TokuDB（Fractal Tree-节点带数据）
TokuDB 底层存储结构为 Fractal Tree,Fractal Tree 的结构与 B 树有些类似, 在 Fractal Tree中，每一个 child 指针除了需要指向一个 child 节点外，还会带有一个 Message Buffer ，这个Message Buffer 是一个 FIFO 的队列，用来缓存更新操作。
例如，一次插入操作只需要落在某节点的 Message Buffer 就可以马上返回了，并不需要搜索到叶子节点。这些缓存的更新会在查询时或后台异步合并应用到对应的节点中。
数据库：存储引擎 InnoDB TokuDB MyIASM Memory 索引 三范式等
TokuDB 在线添加索引，不影响读写操作, 非常快的写入性能， Fractal-tree 在事务实现上有优势。 他主要适用于访问频率不高的数据或历史数据归档。
MyIASM
MyIASM是 MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键，因此当 INSERT(插入)或 UPDATE(更新)数据时即写操作需要锁定整个表，效率便会低一些。
ISAM 执行读取操作的速度很快，而且不占用大量的内存和存储资源。在设计之初就预想数据组织成有固定长度的记录，按顺序存储的。
---ISAM 是一种静态索引结构，缺点是它不 支持事务处理。
Memory
Memory（也叫 HEAP）堆内存：使用存在内存中的内容来创建表。每个 MEMORY 表只实际对应一个磁盘文件。MEMORY 类型的表访问非常得快，因为它的数据是放在内存中的，并且默认使用HASH 索引。但是一旦服务关闭，表中的数据就会丢失掉。 Memory 同时支持散列索引和 B 树索引，B树索引可以使用部分查询和通配查询，也可以使用<,>和>=等操作符方便数据挖掘，散列索引相等的比较快但是对于范围的比较慢很多。
索引
索引（Index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构。常见的查询算法,顺序查找,二分查找,二叉排序树查找,哈希散列法,分块查找,平衡多路搜索树 B 树（B-tree）
常见索引原则
1.选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引：
3．为常作为查询条件的字段建立索引。
4．限制索引的数目：
越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
5.尽量使用数据量少的索引
如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。
6.尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。
7．删除不再使用或者很少使用的索引
8 . 最左前缀匹配原则，非常重要的原则。
9 . 尽量选择区分度高的列作为索引
10.区分度的公式是表示字段不重复的比例
11 .索引列不能参与计算，保持列“干净”：带函数的查询不参与索引。
12 .尽量的扩展索引，不要新建索引。
数据库三范式
范式是具有最小冗余的表结构。范式具体如下：
第一范式(1st NF －列都是不可再分)
第一范式的目标是确保每列的原子性:如果每列都是不可再分的最小数据单元（也称为最小的原子单元），则满足第一范式（1NF）
数据库：存储引擎 InnoDB TokuDB MyIASM Memory 索引 三范式等
第二范式(2nd NF－每个表只描述一件事情)
首先满足第一范式，并且表中非主键列不存在对主键的部分依赖。 第二范式要求每个表只描述一件事情。
数据库：存储引擎 InnoDB TokuDB MyIASM Memory 索引 三范式等
第三范式(3rd NF－ 不存在对非主键列的传递依赖)
第三范式定义是，满足第二范式，并且表中的列不存在对非主键列的传递依赖。除了主键订单编号外，顾客姓名依赖于非主键顾客编号。
数据库：存储引擎 InnoDB TokuDB MyIASM Memory 索引 三范式等
数据库是事务
事务(TRANSACTION)是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行 。事务是一个不可分割的工作逻辑单元
事务必须具备以下四个属性，简称 ACID 属性：
原子性（Atomicity）
- 事务是一个完整的操作。事务的各步操作是不可分的（原子的）；要么都执行，要么都不执行。
一致性（Consistency）
-
当事务完成时，数据必须处于一致状态。隔离性（Isolation）
- 对数据进行修改的所有并发事务是彼此隔离的，这表明事务必须是独立的，它不应以任何方式依赖于或影响其他事务。
永久性（Durability）
- 事务完成后，它对数据库的修改被永久保持，事务日志能够保持事务的永久性。
存储过程(特定功能的 SQL 语句集)
一组为了完成特定功能的 SQL 语句集，存储在数据库中，经过第一次编译后再次调用不需要再次编译，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象。
存储过程优化思路：
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尽量利用一些 sql 语句来替代一些小循环，例如聚合函数，求平均函数等。
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中间结果存放于临时表，加索引。
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少使用游标。sql 是个集合语言，对于集合运算具有较高性能。而 cursors 是过程运算。比如对一个 100 万行的数据进行查询。游标需要读表 100 万次，而不使用游标则只需要少量几次读取。
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事务越短越好。sqlserver 支持并发操作。如果事务过多过长，或者隔离级别过高，都会造成并发操作的阻塞，死锁。导致查询极慢，cpu 占用率极地。
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使用 try-catch 处理错误异常。
- 查找语句尽量不要放在循环内。
触发器(一段能自动执行的程序)
触发器是一段能自动执行的程序，是一种特殊的存储过程，触发器和普通的存储过程的区别是：触发器是当对某一个表进行操作时触发。诸如：update、insert、delete 这些操作的时候，系统会自动调用执行该表上对应的触发器。SQL Server 2005 中触发器可以分为两类：DML 触发器和DDL 触发器，其中 DDL 触发器它们会影响多种数据定义语言语句而激发，这些语句有 create、alter、drop 语句。
数据库并发策略
并发控制一般采用三种方法，分别是乐观锁和悲观锁以及时间戳。
乐观锁
乐观锁认为一个用户读数据的时候，别人不会去写自己所读的数据；悲观锁就刚好相反，觉得自己读数据库的时候，别人可能刚好在写自己刚读的数据，其实就是持一种比较保守的态度；时间戳就是不加锁，通过时间戳来控制并发出现的问题。
悲观锁
悲观锁就是在读取数据的时候，为了不让别人修改自己读取的数据，就会先对自己读取的数据加锁，只有自己把数据读完了，才允许别人修改那部分数据，或者反过来说，就是自己修改某条数据的时候，不允许别人读取该数据，只有等自己的整个事务提交了，才释放自己加上的锁，才允许其他用户访问那部分数据。
时间戳
时间戳就是在数据库表中单独加一列时间戳，比如“TimeStamp”，每次读出来的时候，把该字段也读出来，当写回去的时候，把该字段加1，提交之前 ，跟数据库的该字段比较一次，如果比数据库的值大的话，就允许保存，否则不允许保存，这种处理方法虽然不使用数据库系统提供的锁机制，但是这种方法可以大大提高数据库处理的并发量，以上悲观锁所说的加“锁”，其实分为几种锁，分别是：排它锁（写锁）和共享锁（读锁）。
数据库锁
行级锁
行级锁是一种排他锁，防止其他事务修改此行；在使用以下语句时，Oracle 会自动应用行级锁：
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INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT … FOR UPDATE [OF columns] [WAIT n | NOWAIT];
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SELECT … FOR UPDATE 语句允许用户一次锁定多条记录进行更新
- 使用 COMMIT 或 ROLLBACK 语句释放锁。
表级锁
表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分 MySQL 引擎支持。最常使用的 MYISAM 与 INNODB 都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁（共享锁）与表独占写锁
（排他锁）。
页级锁
页级锁是 MySQL 中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。BDB 支持页级锁
未完待续…………
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