红黑数据库

① 虚拟主机更改MYsql数据库密码后无法显示，虚拟主机可以更改MYSQL密码么，如果能更改的话如何更改呢

不同服务器更改密码不一样的，像联动天下的数据库可以自己在后台更改类型，可以重设密码，或是原密码修改，
有一些地方又只能服务商改的，建议你还是联系服务商那里怎么改才是最好的，因为改数据库的密码，在程序那里还要一起更改的，不然网站就会出错。

② 数据库索引文件一般采用什么数据结构

关于数据库索引的数据结构，大多数数据库都是采用B树。

1、非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间，所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身，还要更新非主键索引，更新内容更多了，所以导致速度降低。反过来，如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储，更新的时候就没有额外的开销。

2、非主键索引对提高查询速度来讲，主要的方面是：检索的条件(where...)如果命中对应的非主键索引的话，就不需要对数据表做全表扫描，效率肯定是大大提高。（索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分，是一个数据库程序员的必修课，不同数据库系统的语法不同，但是原理基本相同）。

3、如果检索结果的字段包含在非主键索引中，即使对非主键索引做全扫描，也比对整表字段做全扫描快，因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存，节约了IO时间。

(2)红黑数据库扩展阅读：

1、选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯 一性的字 段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存 在同名现象， 从而降低查询速度。

2、尽量使用数据量少的索引 如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索 需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。

3、尽量使用前缀来索引 如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检 索会很浪费时 间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

③ 为什么treeset使用红黑树而一些数据库索引使用b树和b+树

为什么treeset使用红黑树而一些数据库索引使用b树和b+树
在C++
STL中，很多部分(目前包括set,
multiset,
map,
multimap)应用了红黑树的变体(SGI
STL中的红黑树有一些变化，这些修改提供了更好的性能，以及对set操作的支持)。红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色或红色或黑色。

④ 如何查看mysql数据库的引擎

一般情况下，mysql会默认提供多种存储引擎,你可以通过下面的查看:

看你的mysql现在已提供什么存储引擎:
mysql> show engines;

看你的mysql当前默认的存储引擎:
mysql> show variables like '%storage_engine%';

你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):
mysql> show create table 表名;

MySQL数据库引擎详解

作为Java程序员，MySQL数据库大家平时应该都没少使用吧，对MySQL数据库的引擎应该也有所了解，这篇文章就让我详细的说说MySQL数据库的Innodb和MyIASM两种引擎以及其索引结构。也来巩固一下自己对这块知识的掌握。

Innodb引擎

Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别，关于数据库事务与其隔离级别的内容请见数据库事务与其隔

离级别这篇文章。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL
运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引，而且它没有保存表的行数，当SELECT
COUNT(*) FROM
TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时，该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小，写操作不会锁定全表，所以在并发较高时，使用Innodb引擎
会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

MyIASM引擎

MyIASM是MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键，因此当INSERT(插入)或UPDATE(更
新)数据时即写操作需要锁定整个表，效率便会低一些。不过和Innodb不同，MyIASM中存储了表的行数，于是SELECT COUNT(*)
FROM
TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持，那么MyIASM也是很好的选
择。

两种引擎的选择

大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB引擎，因为它支持事务处理和故障恢复。数据库的大小决定了故障恢复的时间长短，InnoDB可以利用事务日志

进行数据恢复，这会比较快。主键查询在InnoDB引擎下也会相当快，不过需要注意的是如果主键太长也会导致性能问题，关于这个问题我会在下文中讲到。大

批的INSERT语句(在每个INSERT语句中写入多行，批量插入)在MyISAM下会快一些，但是UPDATE语句在InnoDB下则会更快一些，尤
其是在并发量大的时候。

Index——索引

索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。MyIASM和Innodb都使用了树这种数据结构做为索引，关于树我也曾经写过一篇文章树是一种伟大的数据结构，只是自己的理解，有兴趣的朋友可以去阅读。下面我接着讲这两种引擎使用的索引结构，讲到这里，首先应该谈一下B-Tree和B+Tree。

B-Tree和B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，那么我就先讲B-Tree吧，相信大家都知道红黑树，这是我前段时间学《算法》一书时，实现的一颗红黑树，大家

可以参考。其实红黑树类似2,3-查找树，这种树既有2叉结点又有3叉结点。B-Tree也与之类似，它的每个结点做多可以有d个分支（叉），d称为B-

Tree的度，如下图所示，它的每个结点可以有4个元素，5个分支，于是它的度为5。B-Tree中的元素是有序的，比如图中元素7左边的指针指向的结点

中的元素都小于7，而元素7和16之间的指针指向的结点中的元素都处于7和16之间，正是满足这样的关系，才能高效的查找：首先从根节点进行二分查找，找
到就返回对应的值，否则就进入相应的区间结点递归的查找，直到找到对应的元素或找到null指针，找到null指针则表示查找失败。这个查找是十分高效
的，其时间复杂度为O(logN)（以d为底，当d很大时，树的高度就很低），因为每次检索最多只需要检索树高h个结点。

接下来就该讲B+Tree了，它是B-Tree的变种，如下面两张图所示：

vcHLx/i85LLp0a/Qp8LKoaM8L3A+DQo8aDMgaWQ9"myisam引擎的索引结构">MyISAM引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构为B+Tree，其中B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址，也就是说它的索引和实际的数据是分开的，只不过是用索引指向了实际的数据，这种索引就是所谓的非聚集索引。

Innodb引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构同样也是B+Tree，但是Innodb的索引文件本身就是数据文件，即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据，这种索引就是聚集索引。这个索引的key就是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

并且和MyISAM不同，InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址，所以当以辅助索引查找时，会先根据辅助索引找到主
键，再根据主键索引找到实际的数据。所以Innodb不建议使用过长的主键，否则会使辅助索引变得过大。建议使用自增的字段作为主键，这样B+Tree的
每一个结点都会被顺序的填满，而不会频繁的分裂调整，会有效的提升插入数据的效率。

⑤ 数据库索引的实现原理

数据库索引的实现原理
一、概述数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。其实说穿了，索引问题就是一个查找问题。二、索引的原理当我们的业务产生了大量的数据时，查找数据的效率问题也就随之而来，所以我们可以通过为表设置索引，而为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
上图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。创建索引可以大大提高系统的性能第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显着减少查询中分组和排序的时间。第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为，增加索引也有许多不利的方面。创建索引的弊端第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。三、索引的类型根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。唯一索引唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。主键索引数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。聚集索引在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。四、局部性原理与磁盘预读由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中着名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间，只需很少的旋转时间)，因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。预读的长度一般为页(page)的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页(在许多操作系统中，页得大小通常为4k)，主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。五、B树和B+树数据结构1、B树B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针，所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索，成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。在B树中查找给定关键字的方法是：首先把根结点取来，在根结点所包含的关键字K1,…,kj查找给定的关键字(可用顺序查找或二分查找法)，若找到等于给定值的关键字，则查找成功;否则，一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间，于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找，直到找到，或指针Pi为空时查找失败。2、B+树B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针，非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上，包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针，且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话，叶节点的索引必须是稠密索引，若实际数据存储按关键码次序存放的话，叶节点索引时稀疏索引。B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。所以 B+树有两种搜索方法：一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。一种是从根节点开始搜索，和B树类似，不过如果非叶节点的关键码等于给定值，搜索并不停止，而是继续沿右指针，一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功，都将走完树的所有层。B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。这两种处理索引的数据结构的不同之处：1、B树中同一键值不会出现多次，并且它有可能出现在叶结点，也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中，并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现，以维持B+树的平衡。2、因为B树键位置不定，且在整个树结构中只出现一次，虽然可以节省存储空间，但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。3、B树的查询效率与键在树中的位置有关，最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。六、B/+Tree索引的性能分析到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存)，渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小(通常不超过3)。而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

⑥ 学习网络安全工程师有要求吗

就国家【网络安全工程师职业资格证书】而言，报考的条件是：
首先要有2两年以上的工作经验，要考试
申报条件：（具备下列条件之一）
一、助理网络安全工程师：1、本科以上或同等学力学生；2、大专以上或同等学力应届毕业生并有相关实践经验者；
二、网络安全工程师： 1、已通过助理网络安全工程师资格认证者； 2、研究生以上或同等学力应届毕业生； 3、本科以上或同等学力并从事相关工作一年以上者； 4、大专以上或同等学力并从事相关工作两年以上者。
三、高级网络安全工程师：1、已通过网络安全工程师资格认证者； 2、研究生以上或同等学力并从事相关工作一年以上者； 3、本科以上或同等学力并从事相关工作两年以上者； 4、大专以上或同等学力并从事相关工作三年以上者。
其他的跟网络安全相关的认证有如下这些：
CIW网络安全认证
NISC国家信息化网络安全工程师
NSACE网络信息安全工程师认证体系
INSPC信息网络安全专业人员认证
国家信息化网络安全工程师认证
CCSP思科（CISCO）的安全认证
CISSP 国际注册信息系统安全专家等

⑦ 数据库索引的底层实现是什么数据结构

关于数据库索引的数据结构，大多数数据库都是采用B树。可参照文章：
http://blog.csdn.net/Ant_Yan/archive/2008/09/15/2932068.aspx

非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间，所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身，还要更新非主键索引，更新内容更多了，所以导致速度降低。反过来，如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储，更新的时候就没有额外的开销。

非主键索引对提高查询速度来讲，主要的方面是：检索的条件(where...)如果命中对应的非主键索引的话，就不需要对数据表做全表扫描，效率肯定是大大提高。（索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分，是一个数据库程序员的必修课，不同数据库系统的语法不同，但是原理基本相同）;
另一方面，也有如下的可能：如果检索结果的字段包含在非主键索引中，即使对非主键索引做全扫描，也比对整表字段做全扫描快，因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存，节约了IO时间。
不过一般说索引对查询速度的影响，主要指第一种情况。

⑧ 网站的空间与数据库各有什么用各有什么不同

空间1GB——就相当于一个1G的优盘，你最多只能存放1G的数据文件，你可以通过Ftp管理它，使用它；
数据库150MB ——一般是说动态网站的数据记录存放文件的大小，如Access数据库的mdb文件，sql server 的mdf文件；相当于一个分类抽屉，可以存放有规律的文件。一般不能直接访问，只能通过程序或软件访问。

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如需建站指导，请继续追问……呵呵

⑨ 关于数据库存储键值对的问题

这是前端（应用端）和后端（服务端）的问题，这个应该是每个用户的单独配置，那么应该放在前端而是不是放在后端，如果放在后端，那么每个用户都要读取，那么体验一定不好。
对于前端来说，只要加一个“配置文件”（其实就是一段代码）就可以，然后通过服务端的程序读取这个“配置文件”，就知道相应的顺序了，这样总比，连通服务器读取相应的表，来的要快。
如果非要用数据库解决，那我们做一个假设，有100项，某人将所有的项目变成了从后往前倒着写的，也就是第100项与第1项位置互换，第99项与第2项位置互换，这样，那么最后是第50项与第51项调换，也就是100项完全变换了位置，那么不管你怎么存储，怎么读取，这些项都必须全部保存起来，因为每一项的顺序都变了，所以这个方案并不是十分好。
当然，如果非要这么做的话，那么有一个稍微简单一点的办法，不过也需要前端的配合而且，很可能出现征用的情况，使用效果也不一定能太好。
我的办法是建立userid 10001 10002 10003 这样一张表，说白了就是一张以默认顺序MoleID（个人觉得这个可能是你的表头代码，如果不是不要介意）为字段名的表，然后每条用户id，对应一组编号比如（默认编号为1,2,3,4）：
userid 10001 10002 10003 10004
1 4 3 1 2
2 2 1 4 3
3 1 2 3 4
类似于这样就能直接得到用户的编号顺序了，不过这种还是不如在前端一个配置文件来的舒服（用户修改配置文件后，服务端也会备份（类似于上表这种也可以作为一个客户端配置的备份），但是这种备份比直接修改数据库要要省事不少，至少节省了数据库的资源），而且可能出现征用的问题，比如两个人或更多的人同时修改代码，那么一张表不可能让这么多人同时update，肯定要出现征用，那么服务体验就不会太好（备份的话，不用那么及时，所以征用的可能性不大，即使出现也是发生在后端，用户的体验并没有什么影响）。
以上均为个人理解，共同探讨。

⑩ 为什么treeset使用红黑树而一些数据库索引使用b树和b+树

为什么treeset使用红黑树而一些数据库索引使用b树和b+树
在C++ STL中，很多部分(目前包括set, multiset, map, multimap)应用了红黑树的变体(SGI STL中的红黑树有一些变化，这些修改提供了更好的性能，以及对set操作的支持)。红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色或红色或黑色。