2025.2.27 学习
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八股
深分页问题：
select * from user where gender = 1 limit 100000,10;
在gender字段有索引的情况下，这条sql至少需要查询100010条数据（在所有数据都是gender=1的情况下），如果男女均匀分布，期望查询200020次，且根据gender非聚簇索引查到主键id后还需要回表得到整条数据，并确定位置，至少要回表100010次，效率很低。
优化：
select * from user where id >= (select id from user where gender = 1 order by id limit 100000,1) limit 0,10;
优化后就可以直接用主键索引定位到第100000条数据的偏移量，然后往后再找10条满足gender=1的记录即可，至少减少了100000次回表操作。
binlog redolog undolog
binlog二进制文件用于记录mysql服务器上的所有更新和修改操作，记录每条DDL和DML语句，是逻辑日志。
redolog用于恢复数据，保证数据的一致性和持久性。当Mysql发生修改的时候，redolog会将这些操作记录下来，并写入磁盘。这样当mysql发生宕机或崩溃时，通过重放redolog就可以恢复数据。
undolog用于回滚操作。当 MySQL发生事务回滚时，这样，当 MySQL需要回滚时，通过重放 undolog 就可以回滚事务。
b树和b+树
主要区别是b树每个节点中都存数据，而b+树的非叶子节点只存索引，所有数据放在叶子节点存储。
B+树由于索引节点上只有索引而没有数据，所以索引节点上能存储比 B 树更多的索引，这样树的高度就会更矮。树的高度越矮，磁盘寻道的次数就会越少。
因为数据都集中在叶子节点，而所有叶子节点的高度相同，那么可以在叶子节点中增加前后指针，指向同一个父节点的相邻兄弟节点，这样可以更好地支持查询一个值的前驱或后继，使连续访问更容易实现。
比如这样的 SQL 语句：select * from tbl where t > 10，如果使用 B+ 树存储数据的话，可以首先定位到数据为 10 的节点，再沿着它的 next 指针一路找到所有在该叶子节点右边的叶子节点，返回这些节点包含的数据。
而如果使用 B 树结构，由于数据既可以存储在内部节点也可以存储在叶子节点，连续访问的实现会更加繁琐（需要在树的内部结构中进行移动）
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