索引

连接池

主要负责连接管理、授权认证、安全等等。每个客户端连接都对应着服务器上的一个线程。服务器上维护了一个线程池，避免为每个连接都创建销毁一个线程。当客户端连接到MySQL服务器时，服务器对其进行认证。可以通过用户名与密码认证，也可以通过SSL证书进行认证。登录认证后，服务器还会验证客户端是否有执行某个查询的操作权限。

由于每次建立连接需要消耗很多时间，连接池的作用就是将这些连接缓存下来，下次可以直接用已经建立好的连接，提升服务器性能。 数据库连接池负责分配,管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是重新建立一个。

乐观悲观锁

按照锁颗粒对锁进行划分: 行锁、页锁和表锁。

(从数据库管理的角度对锁进行划分: 共享锁(读锁) 排他锁(写锁) 意向锁()

InnoDB 支持多粒度锁，特定场景下，行级锁可以与表级锁共存。
意向锁之间互不排斥，但除了 IS 与 S 兼容外，意向锁会与共享锁 / 排他锁互斥。
IX，IS是表级锁，不会和行级的X，S锁发生冲突。只会和表级的X，S发生冲突。
意向锁在保证并发性的前提下，实现了行锁和表锁共存且满足事务隔离性的要求。

程序员的角度:

乐观锁: 也就是不采用数据库自身的锁机制，而是通过程序来实现。在程序上，我们可以采用版本号机制或者时间戳机制实现。
悲观锁: 对数据被其他事务的修改持保守态度，会通过数据库自身的锁机制来实现，从而保证数据操作的排它性。

B+树

InnoDB B+Tree结构来存储索引

InnoDB使用B+Tree数据结构存储索引，根据索引物理结构可将索引划分为聚簇索引和非聚簇索引（也可称辅助索引或二级索引）。一个表中只能存在一个聚簇索引（主键索引），但可以存在多个非聚簇索引。

聚簇索引（clustered index）不是单独的一种索引类型，而是一种数据存储方式。这种存储方式是依靠B+树来实现的，根据表的主键构造一棵B+树且B+树叶子节点存放的都是表的行记录数据时，方可称该主键索引为聚簇索引。聚簇索引也可理解为将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。非聚簇索引：数据和索引是分开的，B+树叶子节点存放的不是数据表的行记录。辅助索引叶子节点存储的不再是行数据记录，而是主键值。首先通过辅助索引找到主键值，然后到主键索引树中通过主键值找到数据行。

数据段即为B+树的叶节点（上图的leaf node segment），索引段即为B+树的非叶子节点（上图的non-leaf node segment）

B+树比起 B 树的优势

??B+ 树的磁盘读写代价更低 B+ 树的数据都集中在叶子节点，分支节点只负责指针（索引）；B 树的分支节点既有指针也有数据。这将导致B+ 树的层高会小于B 树的层高，也就是说B+ 树平均的Io次数会小于B 树。
B+ 树的查询效率更加稳定 B+ 树的数据都存放在叶子节点，故任何关键字的查找必须走一条从根节点到叶子节点的路径。所有关键字的查询路径相同，每个数据查询效率相当。
B+树更便于遍历由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，遍历只需要扫描一遍叶子节点即可；B树因为其分支结点同样存储着数据，要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来搜索。
B+树更擅长范围查询 B+树叶子节点存放数据，数据是按顺序放置的双向链表。B树范围查询只能中序遍历。
B+ 树占用内存空间小 B+ 树索引节点没有数据，比较小。在内存有限的情况下，相比于B树索引可以加载更多B+ 树索引。

Memory存储引擎使用Hash。

数据库事务的隔离级别有4个，由低到高依次为Read uncommitted 、Read committed 、Repeatable read 、Serializable ，这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻读这几类问题。

MVCC（多版本并发控制） Multi-Version Concurrency Control