有了这几个图，再也不怕面试问MySQL！
你好，我是MySQL，一位叫Monty的男人把我带到了这个世界上。
我诞生在90年代，那是一个互联网蓬勃发展的时代，因为我免费而且开源，许多互联网企业都选择我作为它们的数据库。
那段日子，我和另外三位大佬Linux、Apache、PHP 一起并称为 “LAMP” ，号称开源软件界的四大天王！成为网站开发的主流标准。
一晃多年过去，时过境迁，Apache和PHP两位老哥都逐渐沉寂，Nginx和Java渐渐取代了它们的位置，但我仍然活跃在互联网开发的一线，至今都是各位程序员哥哥面试大厂八股文里最亲密的伙伴。
作为一个数据库，首要任务的就是把数据存储好，并快速地查询出用户需要的数据。
想象一下，你手上有一本数学教材，但是目录被人给撕掉了，现在要你翻到讲三角函数的那一页，你该怎么办？
没有了目录，就只有两种办法，要么一页一页的翻，要么随机翻，直到找到三角函数的那一页。
对于我们数据库也是一样的道理，如果我的数据表没有“目录”，那要查询满足条件的记录行，就得全表扫描。
现在的互联网应用，数据量都非常大，百万千万都很常见了，这要是全表扫描，那可就恼火了，程序员们肯定早就把我抛弃了。所以为了加快查询速度，得给数据表也设置目录，用我们数据库圈内的行话来说，这就是索引。
想要实现查询，最简单的办法就是二分法查找。比如要根据ID来查找，就可以根据ID字段来构建一棵二叉树，顺着这棵二叉树，就能找到要查询的内容。
但普通的二叉树有一个毛病，随着新的数据节点不断插入，很有可能数据全都插到了同一边去，严重倾斜，极端情况下甚至变成了一个链表，这非常不利于我查询数据，为了防止这种情况的出现，可以把二叉树升级一下，变成一棵平衡二叉树，这样就要好一些。
很快我发现，当数据量变大以后，这棵平衡二叉树就会变得非常高，第一层1个节点，第二层最多2个节点，第三层4个，以此类推，即便是存1000行数据记录，二叉树都会变成10层。
查找一个数据可能就需要经过多次分叉，每一次分叉都需要读取一次硬盘数据。这样一来，一次查询就要进行多次IO操作，而硬盘那家伙，你是知道的，慢如蜗牛，要等待这么多次IO的完成，程序员估计急的想砸了我。
后来，我们数据库圈子里流行起来另一种树，叫做B树。
原来的二叉树里，一个节点只存储了一个数据，而在B树里，一个节点可以有许多个数据，并且它们按序排列起来。不仅如此，原来二叉树的一个节点最多只能开两个分叉，现在可以开非常多分叉，就像这样：
查找的时候，很简单，从根节点出发，先在根节点中查找，因为节点里的所有数据都是有序排列的，在这里面按照二分法就可以快速定位到。
如果没查到，就根据数据节点所在的区间，来到下一级分叉的节点，继续这个过程。
因为分叉很多，所以这棵B树变得非常扁平化，即便是非常大的数据量，也只需要很少几次IO访问就能完成查找，这一下查询速度直接起飞了。
有很多数据库小伙伴都采用了B树来作为数据存储和索引的数据结构。
什么，你要问我是不是也用了这个？
B树虽然好，但还是有一些问题。
比如，它的查询效率不太稳定，有些在根节点或者根节点附近能找到，搜索起来就很快。如果在叶子节点上，那查询起来就很慢，有的快有的慢，这对追求性能稳定的程序员们来说，就不是太友好。
另外，它也不适合用来做范围查找，因为数据散落在不同的节点上，要查询某个范围的数据，就需要在B树上不同层级节点间进进出出，非常麻烦。
所以我在它基础之上，改进了一下，我把数据全部都放在叶子节点上，这样不管查询哪个数据，最终都要走到叶子节点，解决了查询性能不稳定的问题。
其次，上面的这些节点都不存储数据了，腾出来的空间用来存储指向其他节点的指针，这样一来获得了一个额外的收获，中间节点可以分的叉更多了，整个树变得更加扁平，进一步减少IO的次数。
最后，我再把叶子结点用指针连接起来，这样就能解决范围查询的问题了，真是一颗完美的B树，哦不对，现在不能叫B树了，现在是B树的升级版，B+树！
自从用上了这样的结构，我的查询性能提升了不少，几百万级别的数据都能轻松拿捏了！
除了使用B+树，在一些特定的场景下，我还可以使用哈希表和位图来做索引，查起来比B+树更快！
过去这些年，虽然各种新的数据库层出不穷，但我因为简单好用，稳定可靠，而且还支持事务，所以我依然是许多互联网公司首选的数据库。
进入云计算时代以后，很多软硬件都上云了，我也不甘落后，开始在云端为大家服务。
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阿里云把我的代码拉了一个分支，对我进行了深度改造，经过双十一高并发、海量数据的考验，把我的性能又提升了一大截。
不仅如此，云端版本的我，使用了阿里云自研的内核加速技术，性能大幅提升，并且还使用了阿里云特有的云盘存储，比起本地蜗牛般的机械硬盘简直不要太爽了。有了云盘的加持，不仅IO速度变快了，数据的安全性也更高了，阿里云提供了全方位的安全防护措施，你把数据存在阿里云上，就把心放到肚子里吧。
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