索引和事务

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2024-03-25 20:08 46阅读 0赞

**目录**

1.索引

1.1优点和缺点

1.2查看索引

1.3创建索引

1.4删除索引

1.5索引的使用

1.6索引的数据结构:B+树

1.6.1B+树的特点

1.6.2B+树的好处

1.6.3多个索引的B+树

2.事务

2.1.回滚

2.2事务的使用

2.3事务的特性

2.4隔离性

2.4.1"脏读"问题

2.4.2"不可重复读"

2.4.3"幻读"问题

2.5隔离级别

2.5.1 read uncommitted

2.5.2 read committed

2.5.3 repeatable read

2.5.4 serializable

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## 1.索引 ##

### 1.1优点和缺点 ###

索引本质就相当于"书的目录",通过目录可以快速找到某个章节的位置

优点:索引加快了查找速度,进行数据库操作查询的情况更多,所以,大多数情况下,引入索引是有好处的

缺点:索引的引入也增大了开销,进行增删改查时,要调整已经创建好的索引,索引也增加了空间的开销,构造索引要额外的硬盘空间来保存

### 1.2查看索引 ###

> show index from 表名;

###  ###

### ![b327adc794e84e2e99c9614015c85f8a.png][] ###

如果之前没有创建过索引,但是他会自带一个索引.

表里如果有主键,主键这一列就会自动创建索引(自带的索引),unique和foreign key也会自带创建索引.

### 1.3创建索引 ###

> create index 索引名 on 表名(字段名);

对于非主键、非唯一约束、非外键的字段，可以创建普通索引

### ![634e942187234bf1b8dd1eb7a1c9e2fd.png][] ###

创建索引,最好在表创建之初就把索引创建好,否则,如果是针对一个有很多记录的表,来创建索引,也是一个危险操作. 这个时候就会吃掉大量的磁盘IO,花很长的时间,在这段时间里,数据库无法被正常使用.

索引是为了加快查询的速度,也不是所有的情况加上索引就一定快,如果名字有重复,索引也是可以加上的,只要重名不是很多,这个时候还是可以大大提高查询速度的.

### 1.4删除索引 ###

> drop index 索引名 on 表名;

![df80cbeec07e4b6280d8fa45bd68bec8.png][]

删除索引也有可能会吃掉大量的磁盘IO,也是危险操作!

最开始设计数据库的时候,创建表的时候就要规划好,要是已经有大量数据,再进行操作,就要慎重!

### 1.5索引的使用 ###

把索引创建好了之后,不需要手动使用,直接查询的时候,会自动进行索引

### 1.6索引的数据结构:B+树 ###

B+树是一种树数据结构，通常用于[数据库][Link 1]和[操作系统][Link 2]的[文件系统][Link 3]中。B+树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的[对数][Link 4]时间复杂度。B+树元素自底向上插入，这与[二叉树][Link 5]恰好相反。

索引的数据结构是B+树(N叉搜索树的一种),B+树就是为了索引这个场景,量身定做的数据结构.

#### ![b9232a4529be4238b3d1c8915eddc858.png][] ####

#### 1.6.1B+树的特点 ####

1.B+树也是一个N叉搜索树,每个节点上可能包含N个key,N个key划分出N个区间,最后一个key就相当于最大值.

2.父元素的key会在子元素中重复出现,并且以最大值的姿态出现.这样的重复出现,导致叶子结点就包含了所有数据的全集,非叶子结点的所有值都会在叶子结点中体现出来.

3.会把叶子结点,用类似链表的方式,首尾相连.

#### 1.6.2B+树的好处 ####

1.作为一个N叉搜索树,高度降低下来,硬盘IO次数就比较少了

2.更适合进行范围查询

3.所有的查询,都是要落在叶子结点上的,无论查询哪个元素,中间的比较的次数是差不多的.

(对于B树来说,可能有的值查的快,有的值查的慢,可能就不均衡了,在根节点,或者深度不深的位置,都查的快,而B+树,无论查哪个元素,都是一样的速度)

4.由于所有的key都会在叶子结点中体现,因此非叶子结点,不必存表的真实记录(不必存数据行)

只要把所有的数据行给放到叶子结点上即可,非叶子结点只需要存索引列的值(比如存个id),数据库里的一条记录,十一行(有很多列,甚至几十列)

由于非叶子结点只存了简单id,没有存一整行,这就意味着,非叶子结点占用的空间,是大大降低的,就有可能在内存中可以放进去缓存,更进一步降低了硬盘IO.(提高查询速度,本质上就是在减少硬盘IO次数!).

#### 1.6.3多个索引的B+树 ####

对于带有主键的表,就是按照主键索引的B+树来组织的,有的表,不只是主键索引,还有别的非主键列,也有索引,这个情况会构造另一个B+树.B+树非叶子结点里面存的是这一列里面的key(比如一堆学生姓名),而到了叶子结点这一层,不是存完整的数据行,而是主键列的值(比如主键id).

使用主键列来查询,只要查一次B+树就可以了.

如果是使用非主键列的索引来查询,则需要先查一遍索引列的B+树,在查一遍主键列的B+树.("回表")

## 2.事务 ##

事务指逻辑上的一组操作，组成这组操作的各个单元，要么全部成功，要么全部失败。

在不同的环境中，都可以有事务。对应在数据库中，就是数据库事务。

### 2.1.回滚 ###

执行中间出错了,就让一条都不执行,注意:这里并不是真的一条都没执行,而是自动恢复成执行之前的样子,看起来就像没有执行一样!!这里涉及到一个关键操作,"回滚"(rollback).回滚就是把执行过的操作逆向恢复回去.(类似于ctrl+z).

数据库会把执行的每个操作都记录下来,如果某个操作出错,就会把事务中前面的操作进行回滚,根据之前的操作进行逆操作.(前面是插入,现在就删除;前面是删除,现在就插入;前面是修改,现在就改回去).

这些操作是有很大开销的,可以保存,但不可能无限保存,最多就是把正在执行的事务保存下来,额外的东西就不好在保存了.

### 2.2事务的使用 ###

1 ）开启事务： start transaction;

2 ）执行多条 SQL 语句

3 ）回滚或提交： rollback/commit;

rollback 即是全部失败， commit 即是全部成功。

### 2.3事务的特性 ###

1.原子性:最核心(初心)

2.一致性:事务执行先后,数据是合法的

3.持久性:事务修改的内容写在硬盘上,持久存在.重启不会丢.(表示永久性的改变。)

4.隔离性:为了解决并发执行事务(同时执行多个事务),引起的问题

并发:服务器同时处理多个客户端请求

问题:如果并发的事务修改的是同一个表/同一个数据

### 2.4隔离性 ###

隔离性的意义是为了数据库并发处理事务时,不会有问题

#### 2.4.1"脏读"问题 ####

一个事务A 对数据修改时,未提交前,另一个事务b,也对同一个数据进行读取,b的操作为'脏读',读到是数据为'脏数据',可能无效,A可能把数据改了

解决:给写操作加锁

#### 2.4.2"不可重复读" ####

事务1提交数据,事务2开始读数据,读取过程中,事务3提交了新的数据,此时同一个事务2之内多次读取结果不同(第二次读取结果不能重现第一次结果)

解决:给读加锁,读时不能修改

#### 2.4.3"幻读"问题 ####

在读加锁和写加锁的前提下,一个事务两次读取同一个数据,数据值一样,结果集不一样

(student.java内容不变),第一次看到只有student.java,第二次看到student.java和teacher.java..)

解决:'串行化',彻底放弃并发处理,一个一个串行处理

并发程度最低(效率最慢),隔离性最高(准确性最高)

### 2.5隔离级别 ###

#### 2.5.1 read uncommitted ####

不做任何限制,事务之间都是随意并发执行的.并发程度高,隔离性最低.会产生"脏读"+"不可重复读"+"幻读"问题

#### 2.5.2 read committed ####

对写操作加锁了.并发程度降低了,隔离性提高了. 解决了脏读问题,仍然存在不可重复读+幻读问题

#### 2.5.3 repeatable read ####

对读和写都加锁了.并发程度又降低了,隔离性又提高了. 解决了脏读+不可重复读,可能存在幻读问题

#### 2.5.4 serializable ####

严格串行化.并发程度最低(串行执行的),隔离性最高.解决了脏读+不可重复读+幻读问题,执行速度是最慢的.

注:mysql的默认挡位是repeatable read,第三挡.

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