关系型与非关系型数据库对比及MySQL执行流程解析

本文主要探讨了关系型与非关系型数据库的区别，MySQL语句执行的步骤，MySQL使用索引的原因，以及索引的常见底层数据结构及其优缺点，并简要介绍了索引的常见类型。 1. **关系型与非关系型数据库的区别** - **关系型数据库** 采用关系模型，易于理解和保证数据一致性，支持复杂的SQL查询，更新数据的开销较小，例如MySQL。适合需要高度结构化和事务处理的场景。 - **非关系型数据库（NoSQL）** 提供高读写效率，无需SQL解析，易于扩展，支持多种类型数据存储，如键值对、文档、图形数据等。适用于大数据、高并发、分布式存储，如Redis、MongoDB、HBase。 2. **MySQL语句执行的步骤** - **连接器**：验证用户身份，授予相应权限。 - **查询缓存**：检查是否有已缓存的查询结果，如果有则直接返回。 - **分析器**：对SQL进行词法和语法分析，确定查询结构。 - **优化器**：选择最优执行计划。 - **执行器**：检查用户权限，调用存储引擎接口获取数据，如有查询缓存则会存储结果。 3. **MySQL使用索引的原因** - **提高查询效率**：索引类似于书籍的目录，方便快速定位数据。 - **唯一性保证**：创建唯一索引确保每行数据的唯一性。 - **避免排序和临时表**：索引可帮助快速排序，减少额外操作。 - **降低磁盘I/O**：通过索引，将随机读取变为顺序读取，提高性能。 4. **索引的常见底层数据结构及优缺点** - **哈希表**：适用于等值查询，不支持范围查询，插入和查找速度快，但不适合频繁更新。 - **有序数组**：等值和范围查询性能好，但插入和删除操作昂贵。 - **搜索树（如B树或B+树）**：兼顾查找、插入和删除，适用于数据库引擎，适应磁盘访问模式。 5. **索引的常见类型** - **主键索引**：叶子节点存储完整的数据行，确保数据唯一性，用于标识记录。 - **非主键索引**：叶子节点通常存储指向数据行的指针，而非完整数据。 了解这些基本概念有助于优化数据库设计和查询性能，特别是在处理大量数据时，合理使用索引能显著提升系统的响应速度。