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# Mysql数据库
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## 安装启动Mysql
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**mysql**
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- 是 MySQL 的命令行**客户端**工具，用于连接、查询和管理 MySQL 数据库。
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- 你可以通过它来执行 SQL 命令、查看数据和管理数据库。
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**mysqld**
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- 是 MySQL 服务器守护进程，也就是 MySQL 数据库的**实际运行**程序。
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- 它负责处理数据库的存储、查询、并发访问、用户验证等核心任务。
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**添加环境变量：**
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将`'\path\to\mysql-8.0.31-winx64\bin\'`目录添加到 PATH 环境变量中，便于命令行操作。
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**启动Mysql**
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```text
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net start mysql // 启动mysql服务
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net stop mysql // 停止mysql服务
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```
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**修改root账户密码**
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```text
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||
mysqladmin -u root password 123456
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```
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本地windows下的账号:root 密码： 123456
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**登录**
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```text
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mysql -u用户名 -p密码 [-h数据库服务器的IP地址 -P端口号]
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```
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```text
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mysql -uroot -p123456
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```
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-h 参数不加，默认连接的是本地 127.0.0.1 的MySQL服务器
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-P 参数不加，默认连接的端口号是 3306
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**图形化工具**
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推荐Navicat
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## Mysql简介
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### 通用语法
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1、SQL语句可以单行或多行书写，**以分号结尾**。
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2、SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。因为SQL语句在执行时，数据库会忽略额外的空格和换行符
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```mysql
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SELECT
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name,
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age,
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address
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FROM
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users
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WHERE
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age > 18;
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```
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3、MySQL数据库的SQL语句**不区分大小写**。
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4、注释：
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- 单行注释：-- 注释内容 或 # 注释内容(MySQL特有)
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- 多行注释： /* 注释内容 */
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### 分类
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| **分类** | **全称** | **说明** |
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| -------- | --------------------------- | ------------------------------------------------------ |
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| DDL | Data Definition Language | 数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表，字段) |
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| **DML** | Data Manipulation Language | 数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行**增删改** |
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| DQL | Data Query Language | 数据查询语言，用来**查询**数据库中表的记录 |
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| DCL | Data Control Language | 数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的访问权限 |
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### 数据类型
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**字符串类型**
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CHAR(n)：声明的字段如果数据类型为char,则该字段占据的**长度固定**为声明时的值，例如：char(4),存入值 'ab',其长度仍为4.
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VARCHAR(n)：varchar(100)表示最多可以存100个字符，每个字符占用的字节数取决于所使用的字符集。存储开销：除了存储实际数据外，`varchar` 类型还会额外存储 1 或 2 个字节来记录字符串的长度。
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TEXT:用于存储大文本数据，存储长度远大于 VARCHAR，但不支持索引整列内容（通常索引长度有限制）。
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**日期时间类型：**
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| 类型 | 大小 | 范围 | 格式 | 描述 |
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| ------------ | ---- | ------------------------------------------ | ------------------- | ---------------- |
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| DATE | 3 | 1000-01-01 至 9999-12-31 | YYYY-MM-DD | 日期值 |
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| TIME | 3 | -838:59:59 至 838:59:59 | HH:MM:SS | 时间值或持续时间 |
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| **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 |
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||
**注意**：字符串和日期时间型数据在 SQL 语句中应包含在引号内，例如：`'2025-03-29'`、`'hello'`。
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**数值类型**
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| 类型 | 大小 | 有符号(SIGNED)范围 | 无符号(UNSIGNED)范围 | 描述 |
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| ----------- | ------ | ---------------------------------------- | ------------------------------------------ | ------------------ |
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| TINYINT | 1byte | (-128，127) | (0，255) | 小整数值 |
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| INT/INTEGER | 4bytes | (-2^31，2^31-1) | (0，2^32-1) | 大整数值 |
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||
| 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 |
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| 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) |
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**DECIMAL(M, D)**：定点数类型，M 表示总位数，D 表示小数位数，适合存储精度要求较高的数值（如金钱）。
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## DDL
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### 数据库操作
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**查询所有数据库：**
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```mysql
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show databases;
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```
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**创建一个itcast数据库。**
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```mysql
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create database itcast;
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```
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**切换到itcast数据**
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```mysql
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use itcast;
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```
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**查询当前正常使用的数据库：**
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```mysql
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select database();
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```
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||
**删除itcast数据库**
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~~~mysql
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drop database if exists itcast; -- itcast数据库存在时删除，不存在也不报错
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~~~
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### 表操作
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**查询当前数据库下所有表**
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```text
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show tables;
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```
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**查看指定表的结构（字段）**
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```text
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desc tb_tmps； （ tb_tmps为表名）
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```
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**创建表**
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通常一个列定义的顺序如下：
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1. 列名(字段)
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2. 字段类型
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3. 可选的字符集或排序规则（如果需要）
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4. 约束：例如 `NOT NULL`、`UNIQUE`、`PRIMARY KEY`、`DEFAULT` 等
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5. 特殊属性：例如 `AUTO_INCREMENT`
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6. 注释：例如 `COMMENT '说明'`
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||
```mysql
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||
create table 表名(
|
||
字段1 字段1类型 [约束] [comment 字段1注释 ],
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||
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 ] ;
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```
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||
> 注意： [ ] 中的内容为可选参数； 最后一个字段后面没有逗号
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eg：
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```text
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create table tb_user (
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||
id int comment 'ID,唯一标识', # id是一行数据的唯一标识（不能重复）
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||
username varchar(20) comment '用户名',
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||
name varchar(10) comment '姓名',
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||
age int comment '年龄',
|
||
gender char(1) comment '性别'
|
||
) comment '用户表';
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```
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#### 约束
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| **约束** | **描述** | **关键字** |
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| ------------ | ------------------------------------------------ | ----------- |
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| 非空约束 | 限制该字段值不能为null | not null |
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||
| 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 |
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||
| **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 |
|
||
|
||
```text
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||
create table tb_user (
|
||
id int primary key auto_increment comment 'ID,唯一标识',
|
||
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';
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||
```
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auto_increment:
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||
- 每次插入新的行记录时，数据库自动生成id字段(主键)下的值
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- 具有auto_increment的数据列是一个正数序列开始增长(从1开始自增)
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**设计表的字段时，还应考虑：**
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id：主键，唯一标志这条记录
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create_time ：插入记录的时间 now()函数可以获取当前时间
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update_time：最后修改记录的时间
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## DML（增删改）
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DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作。
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- 添加数据（INSERT）
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- 修改数据（UPDATE）
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- 删除数据（DELETE）
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### INSERT
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insert语法：
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- 向**指定**字段添加数据
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~~~mysql
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||
insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2);
|
||
~~~
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||
- 全部字段添加数据
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||
~~~mysql
|
||
insert into 表名 values (值1, 值2, ...);
|
||
~~~
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||
|
||
- 批量添加数据（指定字段）
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||
|
||
~~~mysql
|
||
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）
|
||
|
||
~~~mysql
|
||
insert into 表名 values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);
|
||
~~~
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||
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||
### UPDATE
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update语法：
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```sql
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||
update 表名 set 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [where 条件] ;
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||
```
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||
案例1：将tb_emp表中id为1的员工，姓名name字段更新为'张三'
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```sql
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||
update tb_emp set name='张三',update_time=now() where id=1;
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||
```
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||
案例2：将tb_emp表的所有员工入职日期更新为'2010-01-01'
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```sql
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||
update tb_emp set entrydate='2010-01-01',update_time=now();
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||
```
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||
**注意！**不带where会更新表中所有记录！
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### DELETE
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delete语法：
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||
```SQL
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||
delete from 表名 [where 条件] ;
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||
```
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案例1：删除tb_emp表中id为1的员工
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```sql
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delete from tb_emp where id = 1;
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```
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案例2：删除tb_emp表中所有员工(记录)
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```sql
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||
delete from tb_emp;
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||
```
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||
DELETE 语句不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE，将该字段值置为NULL即可)。
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## DQL(查询)
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DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录。
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查询关键字：SELECT
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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。
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### 语法
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```text
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||
SELECT
|
||
字段列表
|
||
FROM
|
||
表名列表 ----基本查询
|
||
WHERE
|
||
条件列表 ----条件查询
|
||
GROUP BY
|
||
分组字段列表
|
||
HAVING
|
||
分组后条件列表 ----分组查询
|
||
ORDER BY
|
||
排序字段列表 ----排序查询
|
||
LIMIT
|
||
分页参数 ----分页查询
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||
```
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|
||
### 基本查询
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||
- 查询多个字段
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~~~mysql
|
||
select 字段1, 字段2, 字段3 from 表名;
|
||
~~~
|
||
|
||
- 查询所有字段（通配符）
|
||
|
||
~~~mysql
|
||
select * from 表名;
|
||
~~~
|
||
|
||
- 设置别名
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||
|
||
~~~mysql
|
||
select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ] from 表名;
|
||
~~~
|
||
|
||
- 去除重复记录
|
||
|
||
~~~mysql
|
||
select distinct 字段列表 from 表名;
|
||
eg:select distinct job from tb_emp;
|
||
~~~
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||
|
||
### 条件查询
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||
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||
| **比较运算符** | **功能** |
|
||
| -------------------- | ---------------------------------------- |
|
||
| 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 |
|
||
| = | 等于 |
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||
|
||
| **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 |
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案例：查询 入职时间 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间 且 性别为女 的员工信息
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||
```text
|
||
select *
|
||
from tb_emp
|
||
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01'
|
||
and gender = 2;
|
||
```
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||
案例8：查询 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息
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||
```text
|
||
select *
|
||
from tb_emp
|
||
where job in (2,3,4);
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||
```
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||
|
||
案例9：查询 姓名 为两个字的员工信息
|
||
|
||
~~~mysql
|
||
select *
|
||
from tb_emp
|
||
where name like '__'; # 通配符 "_" 代表任意1个字符
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||
~~~
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||
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||
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||
### 聚合函数
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||
|
||
之前我们做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是**纵向查询**，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）
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||
语法：
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||
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||
~~~mysql
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||
select 聚合函数(字段列表) from 表名 ;
|
||
~~~
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||
> 注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。
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||
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||
```text
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||
# count(*) 推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
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||
select count(*) from tb_emp;
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||
```
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||
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||
### 分组查询
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分组： 按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。
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||
> 分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。
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||
>
|
||
> 分组查询通常会使用**聚合函数**进行计算。
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||
```text
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||
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];
|
||
```
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||
例如，假设我们有一个名为 `orders` 的表，其中包含 `customer_id` 和 `amount` 列，我们想要计算每个客户的订单总金额，可以这样写查询：
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```text
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||
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount
|
||
FROM orders
|
||
GROUP BY customer_id;
|
||
```
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||
在这个例子中，`GROUP BY customer_id` 将结果按照 `customer_id` 列的值进行分组，并对每个客户的订单金额求和，生成每个客户的总金额。
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||
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||
|
||
```text
|
||
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount
|
||
FROM orders
|
||
GROUP BY customer_id
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||
HAVING total_amount > specified_amount;
|
||
```
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||
|
||
在这个查询中，`HAVING` 子句用于筛选出消费金额（`total_amount`）大于指定数目（`specified_amount`）的记录。你需要将 `specified_amount` 替换为你指定的金额数目。
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||
**注意事项:**
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||
• 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
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||
• 执行顺序：where > 聚合函数 > having
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||
### 排序查询
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||
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||
语法：
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||
```mysql
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||
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 … ;
|
||
```
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|
||
- 排序方式：
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||
|
||
- ASC ：升序（默认值）
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||
- DESC：降序
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||
|
||
### 分页查询
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||
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||
```text
|
||
select 字段列表 from 表名 limit 起始索引, 每页显示记录数 ;
|
||
```
|
||
|
||
前端传过来的一般是页码，要计算起始索引
|
||
|
||
注意事项:
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||
|
||
1. 起始索引从0开始。 计算公式 ： 起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数
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||
|
||
2. 分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT
|
||
|
||
3. 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 条数
|
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|
||
## 多表设计
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### 外键约束
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外键约束的语法：
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```mysql
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||
-- 创建表时指定
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||
create table 表名(
|
||
字段名 数据类型,
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||
...
|
||
[constraint] [外键名称] foreign key (外键字段名) references 主表 (主键名)
|
||
);
|
||
|
||
|
||
-- 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);
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
### 一对多
|
||
|
||
|
||
|
||
**一对多关系实现：在数据库表中多的一方，添加外键字段，来关联'一'这方的主键。**
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||
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||
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||
|
||
### 一对一
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||
|
||
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。一对一的应用场景： 用户表=》基本信息表+身份信息表
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||
- 基本信息：用户的ID、姓名、性别、手机号、学历
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||
- 身份信息：民族、生日、身份证号、身份证签发机关，身份证的有效期(开始时间、结束时间)
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|
||
**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)**
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||
|
||
### 多对多
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||
|
||
多对多的关系在开发中属于也比较常见的。比如：学生和老师的关系，一个学生可以有多个授课老师，一个授课老师也可以有多个学生。
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||
案例：学生与课程的关系
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||
|
||
- 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
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||
- 实现关系：建立第三张中间表（选课表），中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键
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||
## 多表查询
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||
### 分类
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||
|
||
多表查询可以分为：
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||
1. 连接查询
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||
|
||
- 内连接：相当于查询A、B交集部分数据
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|
||
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||
|
||
2. 外连接
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||
|
||
- 左外连接：查询左表所有数据(包括两张表交集部分数据)
|
||
|
||
- 右外连接：查询右表所有数据(包括两张表交集部分数据)
|
||
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||
3. 子查询
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|
||
### 内连接
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||
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||
隐式内连接语法：
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||
``` mysql
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||
select 字段列表 from 表1 , 表2 where 条件 ... ;
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```
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显式内连接语法：
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``` mysql
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select 字段列表 from 表1 [ inner ] join 表2 on 连接条件 ... ;
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```
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[inner]可省略
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案例：查询员工的姓名及所属的部门名称
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- 隐式内连接实现
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~~~mysql
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select tb_emp.name , tb_dept.name -- 分别查询两张表中的数据
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from tb_emp , tb_dept -- 关联两张表
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where tb_emp.dept_id = tb_dept.id; -- 消除笛卡尔积
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~~~
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- 显示内连接
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```text
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select tb_emp.name , tb_dept.name
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from tb_emp inner join tb_dept
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on tb_emp.dept_id = tb_dept.id;
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```
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### 外连接
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左外连接语法结构：
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```mysql
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select 字段列表 from 表1 left [ outer ] join 表2 on 连接条件 ... ;
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```
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> 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。
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右外连接语法结构：
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```mysql
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select 字段列表 from 表1 right [ outer ] join 表2 on 连接条件 ... ;
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```
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||
```text
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||
-- 右外连接
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select dept.name , emp.name
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from tb_emp AS emp right join tb_dept AS dept
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on emp.dept_id = dept.id;
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```
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### 子查询
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SQL语句中嵌套select语句，称为嵌套查询，又称子查询。
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```sql
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SELECT * FROM t1 WHERE column1 = ( SELECT column1 FROM t2 ... );
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```
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> 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。
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#### 标量子查询
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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。
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常用的操作符： = <> > >= < <=
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案例1：查询"教研部"的所有员工信息
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> 可以将需求分解为两步：
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>
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> 1. 查询 "教研部" 部门ID
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> 2. 根据 "教研部" 部门ID，查询员工信息
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```mysql
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-- 1.查询"教研部"部门ID
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select id from tb_dept where name = '教研部'; #查询结果：2
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-- 2.根据"教研部"部门ID, 查询员工信息
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select * from tb_emp where dept_id = 2;
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-- 合并出上两条SQL语句
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||
select * from tb_emp where dept_id = (select id from tb_dept where name = '教研部');
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```
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#### 列子查询
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子查询返回的结果是**一列(可以是多行，即多条记录)**，这种子查询称为列子查询。
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常用的操作符：
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| **操作符** | **描述** |
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| ---------- | ---------------------------- |
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| IN | 在指定的集合范围之内，多选一 |
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| NOT IN | 不在指定的集合范围之内 |
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案例：查询"教研部"和"咨询部"的所有员工信息
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> 分解为以下两步：
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>
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> 1. 查询 "销售部" 和 "市场部" 的部门ID
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> 2. 根据部门ID, 查询员工信息
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```mysql
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-- 1.查询"销售部"和"市场部"的部门ID
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||
select id from tb_dept where name = '教研部' or name = '咨询部'; #查询结果：3,2
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||
-- 2.根据部门ID, 查询员工信息
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||
select * from tb_emp where dept_id in (3,2);
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||
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||
-- 合并以上两条SQL语句
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||
select * from tb_emp where dept_id in (select id from tb_dept where name = '教研部' or name = '咨询部');
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||
```
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#### 行子查询
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||
子查询返回的结果是**一行(可以是多列，即多字段)**，这种子查询称为行子查询。
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常用的操作符：= 、<> 、IN 、NOT IN
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案例：查询与"韦一笑"的入职日期及职位都相同的员工信息
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> 可以拆解为两步进行：
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>
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> 1. 查询 "韦一笑" 的入职日期 及 职位
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||
> 2. 查询与"韦一笑"的入职日期及职位相同的员工信息
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```mysql
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-- 查询"韦一笑"的入职日期 及 职位
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select entrydate , job from tb_emp where name = '韦一笑'; #查询结果： 2007-01-01 , 2
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||
-- 查询与"韦一笑"的入职日期及职位相同的员工信息
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||
select * from tb_emp where (entrydate,job) = ('2007-01-01',2);
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||
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||
-- 合并以上两条SQL语句
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||
select * from tb_emp where (entrydate,job) = (select entrydate , job from tb_emp where name = '韦一笑');
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```
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#### 表子查询
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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。
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案例：查询入职日期是 "2006-01-01" 之后的员工信息 , 及其部门信息
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> 分解为两步执行：
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>
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> 1. 查询入职日期是 "2006-01-01" 之后的员工信息
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> 2. 基于查询到的员工信息，在查询对应的部门信息
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~~~mysql
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select * from emp where entrydate > '2006-01-01';
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select e.*, d.* from (select * from emp where entrydate > '2006-01-01') e left join dept d on e.dept_id = d.id ;
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~~~
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## 事务
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简而言之：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。
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手动提交事务使用步骤：
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- 第1种情况：开启事务 => 执行SQL语句 => 成功 => 提交事务
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- 第2种情况：开启事务 => 执行SQL语句 => 失败 => 回滚事务
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`
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```text
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-- 开启事务
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start transaction ;
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-- 删除学工部
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delete from tb_dept where id = 1;
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-- 删除学工部的员工
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delete from tb_emp where dept_id = 1;
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```
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`
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- 上述的这组SQL语句，如果如果执行成功，则提交事务
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```sql
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-- 提交事务 (成功时执行)
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commit ;
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```
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- 上述的这组SQL语句，如果如果执行失败，则回滚事务
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```sql
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-- 回滚事务 (出错时执行)
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rollback ;
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```
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面试题：事务有哪些特性？
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- 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。
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- 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。（部门和该部门下的员工数据全部删除）
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- 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（事务还没commit，那么别的窗口就看不到该修改 ）。
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- 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。
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> 事务的四大特性简称为：ACID
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## 索引
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索引(index)：是帮助数据库高效获取数据的数据结构 。
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**创建索引**
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```text
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-- 添加索引
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create index idx_sku_sn on tb_sku (sn); #在添加索引时，也需要消耗时间
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-- 查询数据（使用了索引）
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select * from tb_sku where sn = '100000003145008';
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```
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**查看索引**
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~~~mysql
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show index from 表名;
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~~~
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案例：查询 tb_emp 表的索引信息
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~~~mysql
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show index from tb_emp;
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~~~
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**删除索引**
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~~~mysql
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drop index 索引名 on 表名;
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~~~
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案例：删除 tb_emp 表中name字段的索引
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~~~mysql
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drop index idx_emp_name on tb_emp;
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~~~
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优点：
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1. 提高数据查询的效率，降低数据库的IO成本。
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2. 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。
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缺点：
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1. 索引会占用存储空间。
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2. 索引大大提高了查询效率，同时却也降低了insert、update、delete的效率。
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因为插入一条数据，要重新维护索引结构
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**注意事项：**
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- 主键字段，在建表时，会自动创建主键索引 （primarily key）
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- 添加唯一约束时，数据库实际上会添加唯一索引 （unique约束）
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### 结构
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musql默认采用B+树来作索引
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采用二叉搜索树或者是红黑树来作为索引的结构有什么问题？
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<details>
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<summary>答案</summary>
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最大的问题就是在数据量大的情况下，树的层级比较深，会影响检索速度。因为不管是二叉搜索数还是红黑数，一个节点下面只能有两个子节点。此时在数据量大的情况下，就会造成数的高度比较高，树的高度一旦高了，检索速度就会降低。
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</details>
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> 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。
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下面我们来看看B+Tree(多路平衡搜索树)结构中如何避免这个问题：
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B+Tree结构：
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- 每一个节点，可以存储多个key（有n个key，就有n个指针）
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- 节点分为：叶子节点、非叶子节点
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- 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
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- 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
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- 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
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