在本文中，介绍的是MySQL中的索引和事务。但是，在关系型数据库中，这些知识也都通用
索引
1.介绍索引
1.1.什么是索引
（1）索引是一种特殊的文件，包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引，并指定索引的类型，各类索引有各自的数据结构实现
（2）索引就是一种类似于目录的东西。表相当于一本图，而索引就相当于书的目录，表中的内容就相当于书中的内容
1.2.索引的优点
可以提高查询速度
1.3.索引的缺点
（1）索引会占据额外的存储空间，一般都是在硬盘上面
（2）索引可能会拖慢增删改的速度
1.4.索引的使用场景
推荐：
（1）数据量比较大，而且常使用条件查询
（2）数据库的插入和修改操作使用频率比较低
（3）索引会占用额外的磁盘空间
不推荐：
（1）非条件查询
（2）经常做插入、修改操作
（3）磁盘空间不足
2.索引的基本操作
2.1.查看索引
（1）语法：show index from 表名;
（2）示例：
（3）哪些操作会自带索引
1）主键列
2）带unique的
3）foreign key(外键)
2.2.创造索引
（1）语法：create index 索引名字 on 表名(列名);
（2）索引是创建在列上面的。在查询的时候，也需要查询有索引的一列，才能达到提速的效果
（3）示例
查看刚才创造的索引：
（4）创造索引的注意事项
在数据量很大的时候，是不建议再加上索引的，否则会引发大量的CPU/硬盘IO的消耗；所以，一般在建表初期就考虑是否要加上索引
（5）做法
1）另外搞个机器，也搭建好一样的数据库服务器
2）创建表，建立索引（此时是空表）
3）把旧的数据库的数据，导入到新的数据库中（非常耗时，但也要控制好速度，否则容易挂）
4）数据导好了，把应用程序的请求切换到新的服务器上
2.3.删除索引
（1）语法：drop index 索引名 on 表名;
（2）示例：
3.索引的底层原理
在这里面会将关于索引背后的数据结构是什么？有什么优势？在查询的时候，是如何工作的？
在innodb存储引擎下，数据库索引底层的数据结构一般是B+树，表不存在任何主键、外键和unique等，索引的背后就不再是B+树。
3.1.简单介绍B+树
（1）是一棵N叉搜索树，每个结点可以有多个值
（2）非叶子结点的值最终都会出现在其叶子结点上
（3）最终的叶子结点（最底层）就是数据的全集
（4）B+树的大致样子：
（5）特点
每个结点中的值都会在下一层中出现，最终就会形成最后一层叶子结点就是数据的全集
3.2.B+树相比B树的优势
（1）非常方便进行遍历和范围查询
（2）任何一次查询操作，最终都要落到叶子结点完成的，所有的查询操作经历的硬盘IO次数都一样（体现稳定性）
（3）叶子结点是数据的全集，所以在非叶子结点中，都是重复出现的数据，就可以把表每一行的数据，最终都关联到叶子结点这一层，非叶子结点就只需要保存一个key值（如id）即可
非叶子结点所占的空间比较小，就可以在缓存在内存中了，进而查询速度会比较快
3.3.索引背后是B+树的条件
基本条件：在innodb存储引擎下，……去创造一张表的时候。
（1）创造的表(不存在主键、外键、unique)，此时表会有默认主键，会根据该主键创建表，此时表索引的背后不是B+树
（2）创造表时（存在主键、外键、unique等），就会根据主键列生成一个索引，从而根据索引创造B+树；此时，表索引背后的数据结构就是B+树，而整个表的数据就会存储在这棵B+树中
（3）在创建表之后，对某列设置索引，索引背后会再生成一棵独立的B+树
3.4.数据如何存储
这里介绍有索引且索引背后的数据结构是B+树的情况下，也就是B+树是如何存储插入表中的数据的
（1）主键索引B+树
前提：主键索引就是创造表的时候根据主键生成的一个索引，该索引背后的数据结构就是B+树
这样的一棵B+树，非叶子结点只存储主键列的值(例如id，也就称为key值)，只有在叶子结点才会存储一整行的数据
当插入数据的时候，那一行数据会拿着key值去遍历b+树，找到合适的位置(也就是叶子结点层)，才将整行数据存入叶子结点中。（此时非叶子结点也会存储着key值）
（2）非主键索引B+树
前提：非主键索引是在表已经存在的时候，给表中的某一列创造索引，该索引的背后也是B+树
此时，非叶子结点上面存储的也只有一个key(就是在哪一个列上设置的索引，key值就是那个列的值)，在叶子结点上面，存储的则是之前主键的key值（拿到这个key值，再去遍历之前的B+树）
3.5.查询操作
（1）非索引非主键查询：在select时，where后面限制的列不存在索引，就会根据从B+树最左边的叶子结点开始遍历，俗称(链表查询)，查询速度不会提升（非索引查询）
（2）主键索引查询：在select时，查询的是列是主键(主键列肯定有索引)，就会从B+树起始位置开始查询(二叉搜索树查询)
（3）非主键索引查询：在select时，查询的是索引列但是非主键列，也是从B+树起始查询，拿到主键id后再回到主键列的B+树进行查询（查询两次）
事务
事务的四大特性(功能)：原子性、一致性、持久性、隔离性
1.介绍事务
（1）背景引入
在执行多个SQL语句时，可能会发生这些情况：程序崩溃、系统崩溃、网络断开、主机掉电了……可能会导致前面SQL语句执行成功，而后面的SQL语句执行失败
（2）背景发生
在A向B转账的过程中，由于一些失误，就会导致A的钱转出去了，但是B却没有收到钱
（3）事务的概念
为了防止上述等情况的发生，引入事务的概念
事务，就是把多个操作打包成一个整体（操作）
（4） 事务的保证
将多个操作打包成一个操作后，就能保证整体要么执行成功，要么都执行失败。可以避免只有一部分操作执行成功，避免产生一些问题
（5）突出”原子性“
将多个操作打包成一个操作，则体现事务的原子性
2.事务的四大特性
2.1.原子性
（1）背景
前面说到，事务可以保证整个操作要么执行，要么失败，结果是这样子展示的，但是他的过程却不是这样子的。
（2）事务的回滚机制
事务中的多个sql语句也是一条一条执行，但是事务可以保证，在事务中的sql语句出现问题时，可以将他恢复回去，就行如没有执行过sql语句一样，一般术语称为翻新，在mysql中，称为回滚（rollback）
1.为了实现事务的回滚机制，事务在执行的时候都会记录日志。
2.日志就是可以记录一些操作，比如sql语句是怎么执行的，执行了删除还是插入操作
如何回滚（在执行事务的过程中出现了问题，只要数据库处于正常工作状态，都能恢复）：
1）之前执行了新增操作，就把插入的数据删除掉
2）之前执行了删除操作，就会把数据新增上来
3）之前进行了修改操作，就会把数据该回去
4）之前是查询操作，则没有任何影响，不进行任何的恢复操作
在执行完事务操作后，这些日志通常会被删除
（3）事务、原子性、日志关系
日志保证了事务回滚机制的进行，回滚机制又保证了事务的原子性（也成为功能）
2.2.事务的一致性
（1）性质体现
事务执行之前，和事务执行完毕后，可以保证执行前的状态是一致的，执行后的状态也是一致的，也就是保证数据的正确性。
2.3.持久性
（1）在执行完事务之后，可以保证数据在硬盘上持久存储，重启后仍然存在
（2）保证事务的每一次操作对数据的改变都是“永久”的
2.4.隔离性
隔离性主要是为了确保事务执行的成功，防止被其他的事务干扰(其他的事务不可见)。
在执行并发事务时，没有实现隔离时会产生的问题：
（1）脏读问题
问题实质：在数据库中，如果有事务A和事务B；事务A针对某个表做出了一些修改，在事务A提交之前(未修改完)，事务B就对这里的数据进行了读取，最终就可能出现A后续的操作又把上述的数据进行了修改，导致事务B读到的数据和A提交的数据是不相同的。
做法：对写操作加上锁，称为写加锁操作
结果：加了锁之后，在事务A执行写操作的时候，事务B就不能执行了，需要等待A执行完。
导致：降低了“并发能力”，变相降低了数据库服务器的处理效率；但是提高了“隔离性”，也提高了数据的准确性。
（2）不可重复读问题
存在三个事务A,B,C
问题实质：事务A针对数据进行修改提交，接下来事务B进行读取数据(里面有多个sql语句都要进行读操作)，在执行B的过程中，有一个事务C也参与了进行，并且对数据进行了修改。导致B里面不同的读操作，读到的结果是不一样的
做法：引入读加锁
结果：在读取数据的时候，也不能进行任何的写操作
导致：又会使“并发程度”进一步降低，效率也会降低，而“隔离性”又进一步提高，数据的准确性也得到提高（ABC都不能进行并发操作）
（3）幻读问题
问题实质：事务A修改并提交数据，事务B进行读数据，此时C给对应的表进行了新增数据/删除数据等操作，使得事务B读到的数据集是不同的（内容一样，数量不一样）
做法：实现串行化的方式，使所有的事务按照一个接一个的执行
后果：所有事务只能一个接一个执行
导致：此时，完全没有并发性，执行效率最低，隔离性最高，数据也是最准确的
（4）总结
问题：脏读问题和不可重复读问题，一般都是由于一个事务在读操作时，其他事务对内容数据进行了修改，导致读取的内容前后不一样；而幻读问题，是由于一个事务在读操作时，其他事务进行了插入/删除操作，导致数据的数量发生变化。
做法总结：
1）脏读：事务B读到了事务A中未提交的临时数据(脏数据)==>写加锁
2）不可重复读问题：事务B读的过程中，又有一个事务C对刚才事务A提交的数据进行了修改，使事务B内部不同的读操作读到的结果是不同的==>读加锁
3）幻读：类似不可重复读，事务B读的过程中，事务C没有修改数据内容，而是修改了“结果集”，导致B内部不同的读操作读到的数量不一样==>串行化
所以：
事务的隔离性，就是提供了几个隔离等级供选择，可以针对不同的情况进行不同程度的隔离。
3.隔离等级
（1）read uncommitted:允许读取其他事务未提交的数据==>脏读+不可重复读问题+幻读 并发程度最高，隔离性最低
（2）read committed:只能读取其他事务提交后的数据==>解决了脏读，存在不可重复读+幻读，并发程度降低，隔离性提高
（3）repeatable read：针对读操作和写操作都加锁==>解决了脏读+不可重复读，存在幻读，并发程度又降低，隔离性又提高
（4）串行化(serializable):所有的事务都是串行执行的==>解决了脏读+不可重复读+幻读，并发基本没有，隔离性最高。
