6、聚集和非聚集索引

简单概括：

• 聚集索引就是以主键创建的索引；
  
• 非聚集索引就是以非主键创建的索引；
  

区别：

• 聚集索引在叶子节点存储的是表中的数据；
  
• 非聚集索引在叶子节点存储的是主键和索引列；
  
• 使用非聚集索引查询出数据时，拿到叶子上的主键再去查到想要查找的数据。(拿到主键再查找这个过程叫做回表)
  

非聚集索引也叫做二级索引，不用纠结那么多名词，将其等价就行了~

非聚集索引在建立的时候也未必是单列的，可以多个列来创建索引。

• 此时就涉及到了哪个列会走索引，哪个列不走索引的问题了(最左匹配原则-->后面有说)
  
• 创建多个单列(非聚集)索引的时候，会生成多个索引树(所以过多创建索引会占用磁盘空间)
  

在创建多列索引中也涉及到了一种特殊的索引-->覆盖索引

• 我们前面知道了，如果不是聚集索引，叶子节点存储的是主键+列值
  
• 最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢
  
• 覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
  

比如说：

• 现在我创建了索引(username,age)，在查询数据的时候：select username , age from user where username = 'Java3y' and age = 20。
  
• 很明显地知道，我们上边的查询是走索引的，并且，要查询出的列在叶子节点都存在！所以，就不用回表了~
  
• 所以，能使用覆盖索引就尽量使用吧~
  

7、索引最左匹配原则

最左匹配原则：

• 索引可以简单如一个列(a)，也可以复杂如多个列(a, b, c, d)，即联合索引。
  
• 如果是联合索引，那么key也由多个列组成，同时，索引只能用于查找key是否存在（相等），遇到范围查询(>、<、between、like左匹配)等就不能进一步匹配了，后续退化为线性查找。
  
• 因此，列的排列顺序决定了可命中索引的列数。
  

例子：

• 如有索引(a, b, c, d)，查询条件a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4，则会在每个节点依次命中a、b、c，无法命中d。(很简单：索引命中只能是相等的情况，不能是范围匹配)
  

8、=、in自动优化顺序

不需要考虑=、in等的顺序，mysql会自动优化这些条件的顺序，以匹配尽可能多的索引列。

例子：

• 如有索引(a, b, c, d)，查询条件c > 3 and b = 2 and a = 1 and d < 4与a = 1 and c > 3 and b = 2 and d < 4等顺序都是可以的，MySQL会自动优化为a = 1 and b = 2 and c > 3 and d < 4，依次命中a、b、c。
  

9、索引总结

索引在数据库中是一个非常重要的知识点！上面谈的其实就是索引最基本的东西，要创建出好的索引要顾及到很多的方面：

• 1，最左前缀匹配原则。这是非常重要、非常重要、非常重要（重要的事情说三遍）的原则，MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询（>,<,BETWEEN,LIKE）就停止匹配。
  
• 3，尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是 COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*)。表示字段不重复的比率，比率越大我们扫描的记录数就越少。
  
• 4，索引列不能参与计算，尽量保持列“干净”。比如，FROM_UNIXTIME(create_time) = '2016-06-06' 就不能使用索引，原因很简单，B+树中存储的都是数据表中的字段值，但是进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然这样的代价太大。所以语句要写成 ： create_time = UNIX_TIMESTAMP('2016-06-06')。
  
• 5，尽可能的扩展索引，不要新建立索引。比如表中已经有了a的索引，现在要加（a,b）的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
  
• 6，单个多列组合索引和多个单列索引的检索查询效果不同，因为在执行SQL时，MySQL只能使用一个索引，会从多个单列索引中选择一个限制最为严格的索引。
  

二、锁

在mysql中的锁看起来是很复杂的，因为有一大堆的东西和名词：排它锁，共享锁，表锁，页锁，间隙锁，意向排它锁，意向共享锁，行锁，读锁，写锁，乐观锁，悲观锁，死锁。这些名词有的博客又直接写锁的英文的简写--->X锁，S锁，IS锁，IX锁，MMVC...

锁的相关知识又跟存储引擎，索引，事务的隔离级别都是关联的....

这就给初学数据库锁的人带来不少的麻烦~~~于是我下面就简单整理一下数据库锁的知识点，希望大家看完会有所帮助。

1、为什么需要学习数据库锁知识

不少人在开发的时候，应该很少会注意到这些锁的问题，也很少会给程序加锁(除了库存这些对数量准确性要求极高的情况下)

一般也就听过常说的乐观锁和悲观锁，了解过基本的含义之后就没了~~~

定心丸：即使我们不会这些锁知识，我们的程序在一般情况下还是可以跑得好好的。因为这些锁数据库隐式帮我们加了：

• 对于UPDATE、DELETE、INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁（X)；
  
• MyISAM在执行查询语句SELECT前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT等）前，会自动给涉及的表加写锁，这个过程并不需要用户干预；
  

只会在某些特定的场景下才需要手动加锁，学习数据库锁知识就是为了:

• 能让我们在特定的场景下派得上用场
  
• 更好把控自己写的程序
  
• 在跟别人聊数据库技术的时候可以搭上几句话
  
• 构建自己的知识库体系！在面试的时候不虚
  

2、表锁简单介绍

首先，从锁的粒度，我们可以分成两大类：

• 表锁开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定力度大，发生锁冲突概率高，并发度最低；
  
• 行锁开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度小，发生锁冲突的概率低，并发度高；
  

不同的存储引擎支持的锁粒度是不一样的：

• InnoDB行锁和表锁都支持！
  
• MyISAM只支持表锁！
  

InnoDB只有通过索引条件检索数据才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁

• 也就是说，InnoDB的行锁是基于索引的！
  

表锁下又分为两种模式：

• 表读锁（Table Read Lock）
  
• 表写锁（Table Write Lock）
  
• 从下图可以清晰看到，在表读锁和表写锁的环境下：读读不阻塞，读写阻塞，写写阻塞！
  
• 读读不阻塞：当前用户在读数据，其他的用户也在读数据，不会加锁
  
• 读写阻塞：当前用户在读数据，其他的用户不能修改当前用户读的数据，会加锁！
  
• 写写阻塞：当前用户在修改数据，其他的用户不能修改当前用户正在修改的数据，会加锁！
  

从上面已经看到了：读锁和写锁是互斥的，读写操作是串行。

• 如果某个进程想要获取读锁，同时另外一个进程想要获取写锁。在mysql里边，写锁是优先于读锁的！
  
• 写锁和读锁优先级的问题是可以通过参数调节的：max_write_lock_count和low-priority-updates
  

值得注意的是：

• MyISAM可以支持查询和插入操作的并发进行。可以通过系统变量concurrent_insert来指定哪种模式，在MyISAM中它默认是：如果MyISAM表中没有空洞（即表的中间没有被删除的行），MyISAM允许在一个进程读表的同时，另一个进程从表尾插入记录。
  
• 但是InnoDB存储引擎是不支持的！
  

3、乐观锁和悲观锁

无论是Read committed还是Repeatable read隔离级别，都是为了解决读写冲突的问题。

单纯在Repeatable read隔离级别下我们来考虑一个问题：

此时，用户李四的操作就丢失掉了：

• 丢失更新：一个事务的更新覆盖了其它事务的更新结果。
  

(ps:暂时没有想到比较好的例子来说明更新丢失的问题，虽然上面的例子也是更新丢失，但一定程度上是可接受的..不知道有没有人能想到不可接受的更新丢失例子呢...)

解决的方法：

• 使用Serializable隔离级别，事务是串行执行的！
  
• 乐观锁
  
• 悲观锁
  
• 乐观锁是一种思想，具体实现是，表中有一个版本字段，第一次读的时候，获取到这个字段。处理完业务逻辑开始更新的时候，需要再次查看该字段的值是否和第一次的一样。如果一样更新，反之拒绝。之所以叫乐观，因为这个模式没有从数据库加锁，等到更新的时候再判断是否可以更新。
  
• 悲观锁是数据库层面加锁，都会阻塞去等待锁。
  

3.1、悲观锁

所以，按照上面的例子。我们使用悲观锁的话其实很简单(手动加行锁就行了)：

• select * from xxxx for update
  

在select 语句后边加了 for update相当于加了排它锁(写锁)，加了写锁以后，其他的事务就不能对它修改了！需要等待当前事务修改完之后才可以修改.

• 也就是说，如果张三使用select ... for update，李四就无法对该条记录修改了~
  

3.2、乐观锁

乐观锁不是数据库层面上的锁，是需要自己手动去加的锁。一般我们添加一个版本字段来实现：

具体过程是这样的：

张三select * from table --->会查询出记录出来，同时会有一个version字段

李四select * from table --->会查询出记录出来，同时会有一个version字段

李四对这条记录做修改：update A set Name=lisi,version=version+1 where ID=#{id} and version=#{version}，判断之前查询到的version与现在的数据的version进行比较，同时会更新version字段

此时数据库记录如下：

张三也对这条记录修改：update A set Name=lisi,version=version+1 where ID=#{id} and version=#{version}，但失败了！因为当前数据库中的版本跟查询出来的版本不一致！

4、间隙锁GAP

当我们用范围条件检索数据而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合范围条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做“间隙（GAP)”。InnoDB也会对这个“间隙”加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁。

值得注意的是：间隙锁只会在Repeatable read隔离级别下使用~

例子：假如emp表中只有101条记录，其empid的值分别是1,2,...,100,101

Select * from emp where empid > 100 for update;

上面是一个范围查询，InnoDB不仅会对符合条件的empid值为101的记录加锁，也会对empid大于101（这些记录并不存在）的“间隙”加锁。

InnoDB使用间隙锁的目的有两个：

• 为了防止幻读(上面也说了，Repeatable read隔离级别下再通过GAP锁即可避免了幻读)
  
• 满足恢复和复制的需要MySQL的恢复机制要求：在一个事务未提交前，其他并发事务不能插入满足其锁定条件的任何记录，也就是不允许出现幻读
  

5、死锁

并发的问题就少不了死锁，在MySQL中同样会存在死锁的问题。

但一般来说MySQL通过回滚帮我们解决了不少死锁的问题了，但死锁是无法完全避免的，可以通过以下的经验参考，来尽可能少遇到死锁：

• 1）以固定的顺序访问表和行。比如对两个job批量更新的情形，简单方法是对id列表先排序，后执行，这样就避免了交叉等待锁的情形；将两个事务的sql顺序调整为一致，也能避免死锁。
  
• 2）大事务拆小。大事务更倾向于死锁，如果业务允许，将大事务拆小。
  
• 3）在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁概率。
  
• 4）降低隔离级别。如果业务允许，将隔离级别调低也是较好的选择，比如将隔离级别从RR调整为RC，可以避免掉很多因为gap锁造成的死锁。
  
• 5）为表添加合理的索引。可以看到如果不走索引将会为表的每一行记录添加上锁，死锁的概率大大增大。
  

6、锁总结

上面说了一大堆关于MySQL数据库锁的东西，现在来简单总结一下。

表锁其实我们程序员是很少关心它的：

• 在MyISAM存储引擎中，当执行SQL语句的时候是自动加的。
  
• 在InnoDB存储引擎中，如果没有使用索引，表锁也是自动加的。
  

现在我们大多数使用MySQL都是使用InnoDB，InnoDB支持行锁：

• 共享锁--读锁--S锁
  
• 排它锁--写锁--X锁
  

在默认的情况下，select是不加任何行锁的~事务可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排他锁。

• 共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE。
  
• 排他锁（X)：SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE。
  

InnoDB基于行锁还实现了MVCC多版本并发控制，MVCC在隔离级别下的Read committed和Repeatable read下工作。MVCC能够实现读写不阻塞！

InnoDB实现的Repeatable read隔离级别配合GAP间隙锁已经避免了幻读！

• 乐观锁其实是一种思想，正如其名：认为不会锁定的情况下去更新数据，如果发现不对劲，才不更新(回滚)。在数据库中往往添加一个version字段来实现。
  
• 悲观锁用的就是数据库的行锁，认为数据库会发生并发冲突，直接上来就把数据锁住，其他事务不能修改，直至提交了当前事务
  

三、总结

本文主要介绍了数据库中的两个比较重要的知识点：索引和锁。他俩可以说息息相关的，锁会涉及到很多关于索引的知识~