【MySQL】索引与事务

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
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云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
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。
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