【MySQL】索引与事务

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 事务与索引的知识总结

 索引:

什么是索引?为什么要⽤索引

为了提高查询效率而使用的一种数据结构把数据组织起来;

例如生活中的字典:声母,韵母,声调。

   创建索引:

自动创建的主键约束,唯一约束,外键约束时,会自动创建对应列的索引;

create index 索引名 on 表名(字段名1,…);

image.gif

一张表里至少有一个索引;主键索引又叫聚簇索引。

   索引分类:

    • 按使用场景分:普通索引,主键索引,唯一索引,全文索引;
    • 按数据组织方式分:聚簇索引,非聚簇索引;
    • 还有一种数据查找过程中出现的现象叫索引覆盖。

    主键索引,手动创建索引,默认索引,唯一索引。

    索引一般创建在频繁查询的列上,而且这个列的值重复值很少。

       查看索引:

    show index from 表名;

    image.gif

       删除索引:

    drop index 索引名 on 表名;

    image.gif

       可以使用explain来进行查看SQL的执行

    explain select * from 表名 where 条件;

    image.gif

       索引使用的数据结构是什么?

    1.HASH

    查询的时间复杂度O(1)

    MySQL没有使用HASH作为索引的数据结构;

    HASH不支持范围查找;

    2.二叉搜索树

    时间复杂度O(N),O(logN)

    红黑树是O(logN),红黑树可以动态调整树高,不会出现单边树情况;

    但是他没有办法控制树的高度,树的高度决定了磁盘的访问次数,每向孩子节点访问一级,就发生磁盘IO,而在一个系统中,对性能影响最大的就是磁盘IO

    image.gif编辑

    3.N叉搜索B树

    image.gif编辑

    可以规定每⼀个节点可以存多少个元素,当节点中达到了规定的元素个数时,才去调整,B树就可以解决树⾼的问题,那么N叉搜索树可以做为索引的数据结构吗,看上去好像是可以的,但是Mysql没有选这种数据结构,⽽是在这B树的基础上⼜做了优化。

    4.B+树

    image.gif编辑

    通过观察可以发现

      1.  ⾮叶⼦节点中的每个数据都存在于叶⼦节点中,并且都是对应所在叶⼦节点中的第⼀条数据
      2.  Mysql中的B+树是⼀个循环双向链表,相邻节点是通过双向链表连接的,这样组织数据更有利⽤范围查找
      3.  最重要的是,叶⼦节点中的数据是有序的
      4.  N叉搜索树,有效的降低了树的⾼度,从⽽减少了磁盘IO次数
      5.  对于B+树⽽⾔,在相同树⾼的情况下,查找任⼀元素的时间复杂度都⼀样,中间⽐较次数也差不多,也就是说性能均衡,只要控制树⾼,就可以达到性能可控的效果
      6.  只有叶⼦⻚点存储了真实完整的数据,⾮叶⼦⻚点,只保存了主键(索引)的值和⼦节点的引⽤

      索引补充:

        •  一个索引包含多个字段就叫组合索引;create index 索引名 on 表名(字段名1,字段名2);
        •  在查询时一定要在where条件中按索引顺序写过滤条件,使用索引的最左原则;
        •  如果索引中包含要查询的所有列,那么直接从索引中返回结果,叫做索引覆盖;
        •  当查询列表为*或索引不能满足查询结果,那么会使用id到主键索引中查询完整的结果,主键索引中包含当前数据行中所有列的值,叫做回表查询。

        索引失效:

          1.  最左原则:类似于字典的⽬录,这就是⼀个典型的复合索引
          2.  判断不等:每个都要判断
          3.  类型转换:与原类型不符
          4.  like '%xxx':第⼀个字符都不能确定,怎么去索引中⽐较呢?
          5.  索引列运算 age + 1:改了原来的值
          6.  is null 或 is not null : 全表扫描了

          事务:

          什么是事务

          把一组SQL语句打包运行,要么全部执行要么全部不执行。

          开启事务:

          start transaction;

          image.gif

          回滚或提交:

          rollback/commit;

          image.gif

            事务特性:

           1.原子性(atomicity)

          事务中的SQL要么都执⾏要么都不执⾏,通过commit/rollback控制。

           2.⼀致性(Consistency)

          官⽹上描述:数据库从⼀个⼀致性状态变换到另外⼀个⼀致性状态。

          事务执⾏之前与执⾏之后,要保持的正确的结果,可以⽤转账说明

           3.隔离性(Isolation)

          多个事务执⾏的过程中不能互相⼲扰

           4.持久性(Durability)

          事务⼀旦提交就会写⼊磁盘永久保留,即使是数据库服务故障也不会影响数据的内容

            事务的隔离级别:

          对并发访问的⼀种限制

          如果隔离级别越低,那么可以⽀持同时访问的客户端数就越多,性能变⾼,数据安全性变低;

          如果隔离级别越⾼,那么可以⽀持同时访问的客户端数就越少,性能变低,数据安全性变⾼;

          隔离级别分类:

          image.gif编辑

             不同隔离级别的现象:

           脏读:

          事务B读到了另⼀个事务A还没有提交的数据,当事务A回滚后,事务中所有的修改都回滚了,那么事务B读到的数据就没有意义了,把这个称之为脏读;

          image.gif编辑

          要解决脏读问题,就要给⼀个写操作的事务加上⼀把锁,在写这个事务从开始时加锁,事务提交或回滚的时候释放锁,被加锁的事务不能与其他事务共存,写锁也叫排他锁。

          image.gif编辑

           不可重复读:

          当⼀个新的事务A在读⼀条记录时,另⼀个事务B对这条记录做出了修改,当事务A再次读这条记录时,就发现两次读到的结果不⼀致,那么这种情况就是不可重复读;

          image.gif编辑

          给读的事务也加上⼀把锁,但是这个锁是⼀把读锁(共享锁),多个读锁可以共存,但是由于写锁是排他锁,所以读锁不能与写锁共存,也就是说,在加了读锁之后,不能进⾏写操作。

          image.gif编辑

           幻读:

          当事务A去查询所有记录时,事务B往这个表中添加了条新的记录,当然也可以删除,那么事务A再去查询所有记录时,发现与上⼀次查到的所有记录条数不⼀致,或多或少,这种现象就是幻读。

          MySQL数据事务的默认隔离级别虽然是可重复读,但是最⼤限度的解决了幻读问题,但是并没有完全解决。

          相关实践学习
          如何在云端创建MySQL数据库
          开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
          全面了解阿里云能为你做什么
          阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
          相关文章
          |
          12天前
          |
          JSON 关系型数据库 MySQL
          ✅MySQL用了函数到底会不会导致索引失效
          MySQL 8.0 引入了函数索引,打破了传统观念,允许在索引中使用函数,提升查询性能。通过创建基于表达式的索引,如 `CONCAT`、`SUBSTRING_INDEX`、`YEAR`、`MONTH` 等,可以优化涉及这些函数的查询。虽然提高了某些查询速度,但也会增加数据维护成本。应谨慎使用,确保表达式确定且适用于常见查询模式。示例包括基于字符串、日期、数学运算和JSON属性的索引。
          ✅MySQL用了函数到底会不会导致索引失效
          |
          3天前
          |
          关系型数据库 MySQL 数据库
          mysql事务的 四个特征(ACID)
          mysql事务的 四个特征(ACID)
          |
          17天前
          |
          关系型数据库 MySQL 数据库
          MySQL索引优化:深入理解索引合并
          MySQL索引优化:深入理解索引合并
          |
          18天前
          |
          关系型数据库 MySQL 分布式数据库
          PolarDB产品使用问题之mysql迁移后查询不走索引了,该如何解决
          PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
          |
          18天前
          |
          关系型数据库 MySQL 测试技术
          深入探索MySQL 8:隐藏索引与降序索引的新特性
          深入探索MySQL 8:隐藏索引与降序索引的新特性
          |
          18天前
          |
          存储 关系型数据库 MySQL
          架构面试题汇总:mysql索引汇总(2024版)
          架构面试题汇总:mysql索引汇总(2024版)
          |
          19天前
          |
          存储 SQL 关系型数据库
          |
          2天前
          |
          存储 关系型数据库 MySQL
          如何理解Mysql的索引及他们的原理--------二叉查找树和平衡二叉树和B树和B+树
          如何理解Mysql的索引及他们的原理--------二叉查找树和平衡二叉树和B树和B+树
          |
          12天前
          |
          SQL 监控 关系型数据库
          MySQL-长事务详解
          MySQL-长事务详解
          13 0
          |
          12天前
          |
          关系型数据库 MySQL 数据库
          MySQL索引的类型与优化方法
          MySQL索引的类型与优化方法