1. 关系型数据库主要考点

关系型数据库：

1. 架构
2. 索引
3. 锁
4. 语法
5. 理论规范

2. 如何设计一个关系型数据库

设计即模块划分。

数据库最主要的功能是存储我们的数据，所以需要一个存储的文件系统。

我们要把涉及到的物流数据提供逻辑的形式给组织和表示出来，这是我们就用到了程序的存储管理模块。

为了更快更好的提升我们程序的效率，我们普遍的做法是引入缓存机制，把取出来的数据放入缓存当中，这样我们就可以减少从数据库读取IO消耗，加快效率。

我们还需要给外界提供可以读取我们数据库指令和可读的SQL语句，这样我们就需要一个SQL解析器。

这时候为了进一步去提升SQL执行效率，我们将SQL缓存到缓存里面，将编译好的SQL放入缓存中。

此外我们还需要注意设计的缓存不宜过大，算法里面还需要有淘汰机制，淘汰了一些不常用的数据。执行的SQL操作也需要记录下来，方便我们做数据库的主从同步或灾难恢复。还需要给用户数据管理的私密空间和权限划分。还需要考虑异常的发生处理，因此引入了容灾机制。当我们数据库挂了，这时候应该怎么办？要恢复到什么程度？这些都需要设计。而且为了进一步提升查询效率，以及让数据库支持并发，我们还需要引入最能突出数据库特性的锁和索引这两个模块。

注意：

如何优化存储效能，我们都知道处理数据肯定不可以在磁盘中去执行，而是让程序其加载到程序空间的内存去做。此外，为了执行效率，我们需要尽可能减少IO，如果频繁的去数据库逐行查找并放回，那么频繁的IO会让数据库执行效率低下，同时一次IO读取一行或多行数据所花费的时间没有区别。所以为了提升效率，一次去读取多行，这样来看行就失去了它的意义，所以数据库中把块或页作为存储数据的单元格。

3. 为什么需要使用索引？

首先我们需要做一个调研，用最简单的方法进行对数据库的查询，即对数据库进行全表扫描，对整个数据库表全部或分批次的进行扫描并加载到内存中，逐个去加载，轮询直到找到我们的目标，这种方法普遍被认为十分慢，但是是在所有情况下都这么慢吗？

存在即是合理，当我们的数据库里面的数据只有很少比如几十行作用，使用全表扫描肯定比通过索引来的快。

对于绝大多数情况来说，我们都需要避免全表扫描，提升我们的效率，这时候索引就诞生了。索引就类型于字典，通过索引来大幅度提升查询效率。

那什么是索引呢？通过上面的分析，我们知道索引即是把记录限定到一定查询范围内的字段。那么主键对我们来说就是一个很好的切入点，包括唯一键和普通键也是可以的。

那么怎么才可以让我们的查找更加高效呢？这时候就应该引入数据结构来帮助我们了。可以是二叉树，平衡二叉树，红黑树，B树，B+树，一些hash结构。而Mysql里面主要是通过B+数实现的。