B树索引支持大于小于等于查找，范围查找。哈希索引遇到大量哈希值相等的情况后查找效率会降低。支持表级锁和行级锁，增强了并发性。InnoDB支持事务，并发情况下有很好的性能，基本可以替代MyISAM。可以通用SQL语言，便于操作者学习使用。因为是固定的表结构类型，所以灵活度较低。非关系数据库一般没有事务处理，较难保证数据的完整性和安全性。
在MySQL，索引是由B 树实现的，B 是一种与B树十分类似的数据结构。
形如下面这种：
其结构特点：
（1）有n课子树的结点中含有n个关键码。
（2）非根节点子节点数： ceil(m/2)<= k <= m（ceil是天花板函数的意思，也就是向上取整，比如ceil(1.2)=2 ），m为该B 树的阶数。根节点最少有两个子节点，最多同样为m个。
（2）叶子节点包含了全部关键码的信息，及指向含有这些关键码记录的指针。并且叶子节点根据关键码的大小自小至大的顺序链接，叶子节点有相邻结点的指针。
（3）所有的非叶子节点（B 树中也称内部结点，索引节点）可以看成索引部分，都不存储数据，只存储索引，结点中仅含有其子树根节点中最大（或者最小）的关键码，数据都存储在叶子节点中。
问题：为什么索引不适用B树而是B 树实现？
B 树比B树的优点：
- IO次数少：B 树的中间节点只存放索引，数据都存在叶子节点中，所以结点中存取的数据更多，使得B 树更加矮胖，因此可以减少I/O次数。（这里IO指的是磁盘I/O，每一次查询，需要把某结点读到内存，然后把目标数和结点中的比较，不一样则继续I/O）
- 范围查询效率更高：B树需要中序遍历整个树，B 树只需要遍历叶子结点中的链表。
- 查询效率更加稳定：B树查询某个数据最好情况只需到根节点，而最坏情况需要遍历整个二叉树。
- B 树每次查询都需要从根节点到叶子结点，路径长度相同，每次查询效率接近。
问题：为什么不采用效率更高的哈希查找？
采用B 树索引与哈希索引的比较：
哈希索引能以 O(1) 时间进行查找，但是只支持精确查找，无法用于部分查找和范围查找，无法用于排序与分组。B 树索引支持大于小于等于查找，范围查找。哈希索引遇到大量哈希值相等的情况后查找效率会降低。哈希索引不支持数据的排序。
2、MySQL的两种数据库引擎（1）InnoDB（in-no-db）
- 支持事务，可以进行Commit和Rollback。
- 支持表级锁和行级锁，增强了并发性。
- 支持外键。
- 支持在线热备份。
（2）MyISAM（mai-ai-zem）
- 不支持事务
- 只支持表级锁，不支持行级锁
- 不支持外键
- MyISAM 崩溃后发生损坏的概率比 InnoDB 高很多，而且恢复的速度也更慢MyISAM 支持压缩表和空间数据索引，比InnoDB需要的内存和存储更少MyISAM 管理非事务表。
它提供高速存储和检索（MyISAM强调的是性能，每次查询具有原子性，其执行速度比InnoDB更快），以及全文搜索能力。如果表比较小，或者是只读数据（有大量的SELECT），还是可以使用MyISAM。InnoDB 支持事务，并发情况下有很好的性能，基本可以替代MyISAM。
热备份和冷备份
热备份：在数据库运行的情况下备份的方法。
优点：可按表或用户备份，备份时数据库仍可使用，可恢复至任一时间点。但是不能出错。
冷备份：数据库正常关闭后，将关键性文件复制到另一位置的备份方式。
优点：操作简单快速，恢复简单。
3、主从复制主从复制（Replication）是指数据可以从一个MySQL数据库主服务器复制到一个或多个从服务器，从服务器可以复制主服务器中的所有数据库或者特定的数据库，或者特定的表。默认采用异步模式。
实现原理：
- 主服务器 Binary log dump 线程：将主服务器中的数据更改（增删改）日志写入 Binary log 中。
- 从服务器 I/O 线程：负责从主服务器读取binary log，并写入本地的 Relay log。
- 从服务器 SQL 线程：负责读取 Relay log，解析出主服务器已经执行的数据更改，并在从服务器中重新执行（Replay），保证主从数据的一致性。
关系型数据库（如Oracle，MySQL）：表和表、表和字段、数据和数据存在着关系，它通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据。优点:
- 数据之间存在关系，进行数据的增删改查的时候较为方便。
- 关系型数据库是有事务操作的，便于保证数据的完整性和一致性。
- 可以通用SQL语言，便于操作者学习使用。
缺点：
- 因为数据和数据是有关系的，底层会运行相关的算法，大量算法会降低系统的效率，会降低性能。
- 面对海量数据的增删改查和维护的时候会显的无能为力。
- 因为是固定的表结构类型，所以灵活度较低。
非关系数据库（如Redis和MangDB）非关系型数据库严格上不是一种数据库，而是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。为了处理大量数据，非关系数据库设计之初就是为了去替代关系型数据库。优点：
- 存储格式较为灵活，存储数据的格式可以是key-value，文档，图片形式等等，应用成精更加的广泛。
- 速度更快，不仅支持硬盘这样的载体，还支持另外的存储器来存储数据，如Redis就支持内存来存储数据。
- 能支持对大量数据的查找和读写。
缺点：
- 不支持SQL语言的通用，需要单独去学习其操作使用。
- 非关系数据库一般没有事务处理，较难保证数据的完整性和安全性。
- 数据结构较复杂，如果要进行复杂的查询会加大难度。
