MySQL

learn

 2024/09/26 

刚学没几周就因为忘记了MySQL的密码卡进度实在令人忍俊不禁
因为在目前阶段没有前端配合做出的成果，所以学得很累zzz

兄弟你的笔记我偷了

Mysql忘记登录密码的解决步骤

哈哈（流汗

VSCODE连接MySQL

添加拓展MySQL,资源管理器里按+连接

在MySQL终端输入
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'password';
root、password 分别为数据库账户，密码
原因：登录数据库的客户端跟mysql8.0不兼容了，mysql8.0密码认证采用了新的密码格式

软件安装

Navicat

Navicat Premium 17 激活破解及安装教程

网盘地址

提取码：3ciw

Navicat使用快速入门教程_navicat使用教程

Mysql

MySQL :: Download MySQL Installer

MySQL启动

services.msc

net start mysql
net stop mysql

客户端连接
① MySQL提供的客户端
② mysql [-h 127.0.0.1] [-P 3306] -u root -p(1234) <-()默认密码
(需要配置环境变量)([-h 127.0.0.1] [-P 3306]可省略)

关系型数据库RDBMS: 建立在关系模型基础上，有多张相互连接的二维表组成的数据库。

SQL

SQL的通用语法

以分号结尾
MySQL数据库的SQL雨具不区分大小写，关键字建议使用大写
注释: -- 或 # 多行注释使用 /* */

DDL

查询数据库

关于表结构的查询操作，工作中一般都是直接基于图形化界面操作。

查询所有数据库：

1	show databases;

查询当前数据库：

1	select database();

查看指定表结构

1	desc 表名 ;#可以查看指定表的字段、字段的类型、是否可以为NULL、是否存在默认值等信息

查询指定表的建表语句

1	show create table 表名 ;

Navicat中:

创建数据库

语法：

1	create database [ if not exists ] 数据库名;

==注意：在同一个数据库服务器中，不能创建两个名称相同的数据库，否则将会报错。==

使用数据库

语法：

1	use 数据库名 ;

删除数据库

语法：

1	drop database [ if exists ] 数据库名 ;

表创建

语法

create table  表名(
	字段1  字段1类型 [约束]  [comment  字段1注释 ],
	字段2  字段2类型 [约束]  [comment  字段2注释 ],
	......
	字段n  字段n类型 [约束]  [comment  字段n注释 ] 
) [ comment  表注释 ] ;

约束

约束	描述	关键字
非空约束	限制该字段值不能为null	not null
唯一约束	保证字段的所有数据都是唯一、不重复的	unique
主键约束	主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一	primary key
默认约束	保存数据时，如果未指定该字段值，则采用默认值	default
外键约束	让两张表的数据建立连接，保证数据的一致性和完整性	foreign key

关键字：auto_increment（自动增长）

create table tb_user (
    id int primary key auto_increment comment 'ID,唯一标识', #主键自动增长
    username varchar(20) not null unique comment '用户名',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    age int comment '年龄',
    gender char(1) default '男' comment '性别'
) comment '用户表';

alt text

数值类型

类型	大小	有符号(SIGNED)范围	无符号(UNSIGNED)范围	描述
TINYINT	1byte	(-128，127)	(0，255)	小整数值
SMALLINT	2bytes	(-32768，32767)	(0，65535)	大整数值
MEDIUMINT	3bytes	(-8388608，8388607)	(0，16777215)	大整数值
INT/INTEGER	4bytes	(-2147483648，2147483647)	(0，4294967295)	大整数值
BIGINT	8bytes	(-2^63，2^63-1)	(0，2^64-1)	极大整数值
FLOAT	4bytes	(-3.402823466 E+38，3.402823466351 E+38)	0 和 (1.175494351 E-38，3.402823466 E+38)	单精度浮点数值
DOUBLE	8bytes	(-1.7976931348623157 E+308，1.7976931348623157 E+308)	0 和 (2.2250738585072014 E-308，1.7976931348623157 E+308)	双精度浮点数值
DECIMAL		依赖于M(精度)和D(标度)的值	依赖于M(精度)和D(标度)的值	小数值(精确定点数)

示例: 
    年龄字段 ---不会出现负数, 而且人的年龄不会太大
	age tinyint unsigned
	
	分数 ---总分100分, 最多出现一位小数
	score double(4,1)

字符串类型

类型	大小	描述
CHAR	0-255 bytes	定长字符串(需要指定长度)
VARCHAR	0-65535 bytes	变长字符串(需要指定长度)
TINYBLOB	0-255 bytes	不超过255个字符的二进制数据
TINYTEXT	0-255 bytes	短文本字符串
BLOB	0-65 535 bytes	二进制形式的长文本数据
TEXT	0-65 535 bytes	长文本数据
MEDIUMBLOB	0-16 777 215 bytes	二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT	0-16 777 215 bytes	中等长度文本数据
LONGBLOB	0-4 294 967 295 bytes	二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT	0-4 294 967 295 bytes	极大文本数据

char 与 varchar 都可以描述字符串，char是定长字符串，指定长度多长，就占用多少个字符，和字段值的长度无关。而varchar是变长字符串，指定的长度为最大占用长度。相对来说，char的性能会更高些。

示例： 
    用户名 username ---长度不定, 最长不会超过50
	username varchar(50)
	
	手机号 phone ---固定长度为11
	phone char(11)

日期时间类型

类型	大小	范围	格式	描述
DATE	3	1000-01-01 至 9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
TIME	3	-838:59:59 至 838:59:59	HH:MM:SS	时间值或持续时间
YEAR	1	1901 至 2155	YYYY	年份值
DATETIME	8	1000-01-01 00:00:00 至 9999-12-31 23:59:59	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值
TIMESTAMP	4	1970-01-01 00:00:01 至 2038-01-19 03:14:07	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值，时间戳

示例: 
	生日字段  birthday ---生日只需要年月日  
	birthday date
	
	创建时间 createtime --- 需要精确到时分秒
	createtime  datetime

修改

关于表结构的修改操作，工作中一般都是直接基于图形化界面操作。

添加字段

1	alter table 表名 add 字段名类型(长度) [comment 注释] [约束];

修改数据类型

1	alter table 表名 modify 字段名新数据类型(长度);

1	alter table 表名 change 旧字段名新字段名类型(长度) [comment 注释] [约束];

删除字段

1	alter table 表名 drop 字段名;

修改表名

1	rename table 表名 to 新表名;

删除

删除表语法：

1	drop table [ if exists ] 表名;

DML

添加数据（INSERT）

insert语法：

向指定字段添加数据

1	insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2);

全部字段添加数据

1	insert into 表名 values (值1, 值2, ...);

批量添加数据（指定字段）

1	insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2), (值1, 值2);

批量添加数据（全部字段）

1	insert into 表名 values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);

e.g.

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-- 因为设计表时create_time, update_time两个字段不能为NULL，所以也做为要插入的字段
insert into tb_emp(username, name, gender, create_time, update_time)
values ('wuji', '张无忌', 1, now(), now());

修改数据（UPDATE）

update语法：

1	update 表名 set 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [where 条件] ;

案例1：将tb_emp表中id为1的员工，姓名name字段更新为’张三’
1
update tb_emp set name='张三',update_time=now() where id=1;
案例2：将tb_emp表的所有员工入职日期更新为’2010-01-01’
1
update tb_emp set entrydate='2010-01-01',update_time=now();

删除数据（DELETE）

delete语法：

1	delete from 表名 [where 条件] ;

案例1：删除tb_emp表中id为1的员工
1
>delete from tb_emp where id = 1;
案例2：删除tb_emp表中所有员工
1
>delete from tb_emp;

DQL

查询关键字：SELECT

查询操作是所有SQL语句当中最为常见，也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。

语法

DQL查询语句，语法结构如下：

SELECT
	字段列表
FROM
	表名列表
WHERE
	条件列表
GROUP  BY
	分组字段列表
HAVING
	分组后条件列表
ORDER BY
	排序字段列表
LIMIT
	分页参数

基本查询

在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件，语法如下：

查询多个字段

1	select 字段1, 字段2, 字段3 from 表名;

查询所有字段（通配符）
1
select * from 表名;
*号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）

设置别名

1	select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ] from 表名;

别名中有特殊字符时，使用’’或””包含

去除重复记录

1	select distinct 字段列表 from 表名;

条件查询

语法：

1	select 字段列表 from 表名 where 条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

常用的比较运算符如下:

比较运算符	功能
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
=	等于
<> 或 !=	不等于
between … and …	在某个范围之内(含最小、最大值)
in(…)	在in之后的列表中的值，多选一
like 占位符	模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is null	是null

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符	功能
and 或 &&	并且 (多个条件同时成立)
or 或 ¦¦	或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !	非 , 不是

是||，但是这个hexo太小杯了一直显示|/ |/ |,受不了了

⚠️注意：查询为NULL的数据时，不能使用 = null

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select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job is not null ; -- where job is null ;

where entrydate>='2000-01-01' and entrydate<='2010-01-01';
<=> where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01';

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '__';  # 通配符 "_" 代表任意1个字符
# 这里表示名字有两个字的
...
where name like '张%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）

聚合函数

语法：

1	select 聚合函数(字段列表) from 表名 ;

注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

常用聚合函数：

函数	功能
count	按照列去统计有多少行数据 (如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。)
max	计算指定列的最大值
min	计算指定列的最小值
avg	计算指定列的平均值
sum	计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0

案例1：统计该企业员工数量

# count(字段)
select count(id) from tb_emp;-- 结果：29
select count(job) from tb_emp;-- 结果：28 （聚合函数对NULL值不做计算）

# count(常量)
select count(0) from tb_emp;
select count('A') from tb_emp;

# count(*)  推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
select count(*) from tb_emp;

分组查询

语法：

1	select 字段列表 from 表名 [where 条件] group by 分组字段名 [having 分组后过滤条件];

案例：查询入职时间在 ‘2015-01-01’ (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
from tb_emp
where entrydate <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

注意事项:

• 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义

• 执行顺序：where > 聚合函数 > having

where与having区别

执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。
判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

排序查询

语法：

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

排序方式：
- ASC ：升序（默认值）
DESC：降序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by  entrydate; -- 默认就是ASC（升序）
-- = order by entrydate ASC;

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select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC , update_time DESC;

注意事项：如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序

分页查询

分页查询语法：

1	select 字段列表 from 表名 limit 起始索引, 查询记录数 ;

e.g.
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select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5; -- 如果查询的是第1页数据，起始索引可以省略，直接简写为：limit 条数

-- 查询 第3页 员工数据, 每页展示5条记录
limit 10 , 5; -- 从索引10开始，向后取5条记录
计算公式：起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数

分页查询不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT

案例

员工性别统计：

-- if(条件表达式, true取值 , false取值)
select if(gender=1,'男性员工','女性员工') AS 性别, count(*) AS 人数
from tb_emp
group by gender;

if(表达式, tvalue, fvalue) ：当表达式为true时，取值tvalue；当表达式为false时，取值fvalue

员工职位统计：

-- case 表达式 when 值1 then 结果1  when 值2  then  结果2 ...  else  result  end
select (case job
             when 1 then '班主任'
             when 2 then '讲师'
             when 3 then '学工主管'
             when 4 then '教研主管'
             else '未分配职位'
        end) AS 职位 ,
       count(*) AS 人数
from tb_emp
group by job;

case 表达式 when 值1 then 结果1 [when 值2 then 结果2 …] [else result] end

DCL

多表设计

项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系

一对多

一对多关系实现：在数据库表中多的一方，添加字段，来关联属于一这方的主键。

外键约束

外键约束：让两张表的数据建立连接，保证数据的一致性和完整性。

对应的关键字：foreign key

外键约束的语法：

-- 创建表时指定
create table 表名(
	字段名    数据类型,
	...
	[constraint]   [外键名称]  foreign  key (外键字段名)   references   主表 (主表列名)	
);


-- 建完表后，添加外键
alter table  表名  add constraint  外键名称  foreign key(外键字段名) references 主表(主表列名);

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-- 修改表： 添加外键约束
alter table tb_emp  
add  constraint  fk_dept_id  foreign key (dept_id)  references  tb_dept(id);
外键约束（foreign key）：保证了数据的完整性和一致性。

物理外键和逻辑外键

物理外键
- 概念：使用foreign key定义外键关联另外一张表。
- 缺点：
  - 影响增、删、改的效率（需要检查外键关系）。
  - 仅用于单节点数据库，不适用与分布式、集群场景。
  - 容易引发数据库的死锁问题，消耗性能。
逻辑外键
- 概念：在业务层逻辑中，解决外键关联。
- 通过逻辑外键，就可以很方便的解决上述问题。

在现在的企业开发中，很少会使用物理外键，都是使用逻辑外键。甚至在一些数据库开发规范中，会明确指出禁止使用物理外键 foreign key

一对一

一对一关系表在实际开发中应用起来比较简单，通常是用来做单表的拆分，也就是将一张大表拆分成两张小表，将大表中的一些基础字段放在一张表当中，将其他的字段放在另外一张表当中，以此来提高数据的操作效率。

一对一：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的(UNIQUE)

e.g.

-- 用户基本信息表
create table tb_user(
    id int unsigned  primary key auto_increment comment 'ID',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    gender tinyint unsigned not null comment '性别, 1 男  2 女',
    phone char(11) comment '手机号',
    degree varchar(10) comment '学历'
) comment '用户基本信息表';


-- 用户身份信息表
create table tb_user_card(
    id int unsigned  primary key auto_increment comment 'ID',
    nationality varchar(10) not null comment '民族',
    birthday date not null comment '生日',
    idcard char(18) not null comment '身份证号',
    issued varchar(20) not null comment '签发机关',
    expire_begin date not null comment '有效期限-开始',
    expire_end date comment '有效期限-结束',
    user_id int unsigned not null unique comment '用户ID',
    constraint fk_user_id foreign key (user_id) references tb_user(id)
) comment '用户身份信息表';

多对多

关系：一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以供多个学生选择
实现关系：建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键

e.g.

-- 学生表
create table tb_student(
    id int auto_increment primary key comment '主键ID',
    name varchar(10) comment '姓名',
    no varchar(10) comment '学号'
) comment '学生表';


-- 课程表
create table tb_course(
   id int auto_increment primary key comment '主键ID',
   name varchar(10) comment '课程名称'
) comment '课程表';


-- 学生课程表（中间表）
create table tb_student_course(
   id int auto_increment comment '主键' primary key,
   student_id int not null comment '学生ID',
   course_id  int not null comment '课程ID',
   constraint fk_courseid foreign key (course_id) references tb_course (id),
   constraint fk_studentid foreign key (student_id) references tb_student (id)
)comment '学生课程中间表';

多表查询

介绍

查询用户表和部门表中的数据：

1	select * from tb_emp , tb_dept;

此时查询结果中包含了总共85条记录，为员工表所有的记录(17行)与部门表所有记录(5行)的所有组合情况，这种现象称之为笛卡尔积。

笛卡尔积：笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合(A集合和B集合)的所有组合情况。

在多表查询时，需要消除无效的笛卡尔积，只保留表关联部分的数据

1	select * from tb_emp , tb_dept where tb_emp.dept_id = tb_dept.id ;

内连接

隐式内连接语法：

1	select 字段列表 from 表1 , 表2 where 条件 ... ;

显式内连接语法：

1	select 字段列表 from 表1 [ inner ] join 表2 on 连接条件 ... ;

e.g.

-- 隐式内连接
select tb_emp.name , tb_dept.name -- 分别查询两张表中的数据
from tb_emp , tb_dept -- 关联两张表
where tb_emp.dept_id = tb_dept.id; -- 消除笛卡尔积

-- 显式内连接
select tb_emp.name , tb_dept.name 
from tb_emp emp inner join tb_dept dept
on emp.dept_id = dept.id; -- 这里是别名
/*	tableA  as  别名1  ,  tableB  as  别名2 ;
	tableA  别名1  ,  tableB  别名2 ; */

注意事项:

一旦为表起了别名，就不能再使用表名来指定对应的字段了，此时只能够使用别名来指定字段。

外连接

左外连接语法结构：

1	select 字段列表 from 表1 left [ outer ] join 表2 on 连接条件 ... ;

左外连接相当于查询表1(左表)的所有数据，当然也包含表1和表2交集部分的数据。

右外连接语法结构：

1	select 字段列表 from 表1 right [ outer ] join 表2 on 连接条件 ... ;

右外连接相当于查询表2(右表)的所有数据，当然也包含表1和表2交集部分的数据。

e.g.
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-- 左外连接：以left join关键字左边的表为主表，查询主表中所有数据，以及和主表匹配的右边表中的数据
select emp.name , dept.name
from tb_emp AS emp left join tb_dept AS dept 
     on emp.dept_id = dept.id;
注意事项：

左外连接和右外连接是可以相互替换的，只需要调整连接查询时SQL语句中表的先后顺序就可以了。而我们在日常开发使用时，更偏向于左外连接。

子查询

SQL语句中嵌套select语句，称为嵌套查询，又称子查询。

1	SELECT * FROM t1 WHERE column1 = ( SELECT column1 FROM t2 ... );

子查询外部的语句可以是insert / update / delete / select 的任何一个，最常见的是 select。

根据子查询结果的不同分为：

标量子查询（子查询结果为单个值[一行一列]）
列子查询（子查询结果为一列，但可以是多行）
行子查询（子查询结果为一行，但可以是多列）
表子查询（子查询结果为多行多列[相当于子查询结果是一张表]）

子查询可以书写的位置：

where之后
from之后
select之后

标量子查询

子查询返回的结果是单个值(数字、字符串、日期等)，最简单的形式，这种子查询称为标量子查询。

常用的操作符： = <> > >= < <=

e.g.

-- 1.查询"教研部"部门ID
select id from tb_dept where name = '教研部';    #查询结果：2
-- 2.根据"教研部"部门ID, 查询员工信息
select * from tb_emp where dept_id = 2;

-- 合并出上两条SQL语句
select * from tb_emp where dept_id = (select id from tb_dept where name = '教研部');

列子查询

子查询返回的结果是一列(可以是多行)，这种子查询称为列子查询。

常用的操作符：

操作符	描述
IN	在指定的集合范围之内，多选一
NOT IN	不在指定的集合范围之内

e.g.

-- 1.查询"销售部"和"市场部"的部门ID
select id from tb_dept where name = '教研部' or name = '咨询部';    #查询结果：3,2
-- 2.根据部门ID, 查询员工信息
select * from tb_emp where dept_id in (3,2);

-- 合并以上两条SQL语句
select * from tb_emp where dept_id in (select id from tb_dept where name = '教研部' or name = '咨询部');

行子查询

子查询返回的结果是一行(可以是多列)，这种子查询称为行子查询。

常用的操作符：= 、<> 、IN 、NOT IN

e.g.

-- 查询"韦一笑"的入职日期 及 职位
select entrydate , job from tb_emp where name = '韦一笑';  #查询结果： 2007-01-01 , 2
-- 查询与"韦一笑"的入职日期及职位相同的员工信息
select * from tb_emp where (entrydate,job) = ('2007-01-01',2);

-- 合并以上两条SQL语句
select * from tb_emp where (entrydate,job) = (select entrydate , job from tb_emp where name = '韦一笑');

表子查询

子查询返回的结果是多行多列，常作为临时表，这种子查询称为表子查询。

e.g.

查询入职日期是 “2006-01-01” 之后的员工信息

基于查询到的员工信息，在查询对应的部门信息
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select * from emp where entrydate > '2006-01-01';

select e.*, d.* from (select * from emp where entrydate > '2006-01-01') e left join dept d on e.dept_id = d.id ;

事务

事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位。事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。

事务作用：保证在一个事务中多次操作数据库表中数据时，要么全都成功,要么全都失败。

MYSQL中有两种方式进行事务的操作：

自动提交事务：即执行一条sql语句提交一次事务。（默认MySQL的事务是自动提交）
手动提交事务：先开启，再提交

事务操作有关的SQL语句：

SQL语句	描述
start transaction; / begin ;	开启手动控制事务
commit;	提交事务
rollback;	回滚事务

手动提交事务使用步骤：

第1种情况：开启事务 => 执行SQL语句 => 成功 => 提交事务

第2种情况：开启事务 => 执行SQL语句 => 失败 => 回滚事务

四大特性

ACID:

原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小单元，要么全部成功，要么全部失败。
一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。多个用户并发的访问数据库时，一个用户的事务不能被其他用户的事务干扰，多个并发的事务之间要相互隔离。
持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

隔离级别

MVCC

索引

索引(index)：是帮助数据库高效获取数据的数据结构。

优点：

提高数据查询的效率，降低数据库的IO成本。
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU消耗。

缺点：

索引会占用存储空间。
索引大大提高了查询效率，同时却也降低了insert、update、delete的效率。

语法

创建索引

1	create [ unique ] index 索引名 on 表名 (字段名,... ) ;

e.g.
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create index idx_emp_name on tb_emp(name);
在创建表时，如果添加了主键和唯一约束，就会默认创建：主键索引、唯一约束

查看索引

1	show index from 表名;

删除索引

1	drop index 索引名 on 表名;

B+Tree

说明：如果数据结构是红黑树，那么查询1000万条数据，根据计算树的高度大概是23左右，这样确实比之前的方式快了很多，但是如果高并发访问，那么一个用户有可能需要23次磁盘IO，那么100万用户，那么会造成效率极其低下。所以为了减少红黑树的高度，那么就得增加树的宽度，就是不再像红黑树一样每个节点只能保存一个数据，可以引入另外一种数据结构，一个节点可以保存多个数据，这样宽度就会增加从而降低树的高度。这种数据结构例如BTree就满足。

B+Tree结构：

每一个节点，可以存储多个key（有n个key，就有n个指针）
节点分为：叶子节点、非叶子节点
- 叶子节点，就是最后一层子节点，所有的数据都存储在叶子节点上
- 非叶子节点，不是树结构最下面的节点，用于索引数据，存储的的是：key+指针
为了提高范围查询效率，叶子节点形成了一个双向链表，便于数据的排序及区间范围查询

非叶子节点都是由key+指针域组成的，一个key占8字节，一个指针占6字节，而一个节点总共容量是16KB，那么可以计算出一个节点可以存储的元素个数：16*1024字节 / (8+6)=1170个元素。

当根节点中可以存储1170个元素，那么根据每个元素的地址值又会找到下面的子节点，每个子节点也会存储1170个元素，那么第二层即第二次IO的时候就会找到数据大概是：1170*1170=135W。也就是说B+Tree数据结构中只需要经历两次磁盘IO就可以找到135W条数据。

Hash

聚集

非聚集

联合

锁

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