MySQL索引及事务

本文涉及的产品
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: MySQL索引及事务

简单的索引SQL语句

查看索引

show index from 表名;

结合表中的某个列来创建索引

create index 索引名字 on 表名(列名);


删除索引

drop index 索引名字 on 表名;


注意:

对于创建索引以及删除索引,这里只是认识一下即可,如果数据库的数据量是非常多的时候,贸然使用这两个操作,由于数据量过大,那么服务器可能会因为这两个操作而挂掉,所以在设计数据表的时候,我们一般就要把索引规划好!


索引背后的数据结构

二叉树(AVL树,红黑树),二叉搜索树这些数据结构不符合要求,因为数据量多了,树的高度就高了,访问磁盘的IO就多了,哈希表也是不行的,它只能查找相等的值,不能进行范围查找,接下来让我们一起学习索引背后的数据结构:


B树(B-树)

对于索引背后的数据结构,我们需要先了解一下B树

由于B树是一棵N叉树,B树中的一个节点是可以存储多个key值,B树的查找会根据要查找的数据,进行区间查找,找到了就直接返回,搜索方法类似于二叉搜索树那样,不过相比较于二叉搜索树而言,B树是有效的减少了树的高度,从而降低了mysql前往硬盘读取的IO次数


B+树

B+树就是在B树的基础上,进行了进一步的优化:

通过观察,我们可以发现,父节点的值都会在子节点中体现出来,非叶子节点的值都会在叶子节点体现出来,并且叶子节点通过链表进行相连


1 B+树相比较与B树而言,B+树是将数据存储在叶子节点上,而B树数据并没有,而是散落的分布在了每一层,从这个角度出发,我们可以发现B+树中的非叶子节点的占用空间非常小,甚至可以放入内存中去,这也意味着B+树的磁盘IO次数更低了

2 由于B+树是通过叶子节点存储数据,所以非常适合数据的范围查找

3 数据都存储在了叶子节点上面,那么每次查询的IO次数都是差不多的,也就是查询的速度是一样的


索引的总结

所以对于索引而言意义就是提高了对于数据的查询效率,需要付出一定的空间代价,对于CRUD就需要付出时间的代价,因为会调整索引的结构

事务

事务就可以看作是一件事情,需要多个步骤才能完成,在SQL中,事务就是将若干个SQL语句打包成一个整体,来完成某个目的,接下我们将从事务的几个特性方面来进一步的了解事务


原子性

对于原子性,这里就简单的理解为对于一个事务中的sql语句,就是全部都执行了,要不就全都不执行


举例:

假设A同学需要向B同学付款500元,那么我们就需要利用SQL语句先把A同学中的金额改为500,在把B同学的金额改成1500元,正常情况下,就会像如上所说的那样,执行完了所有的SQL语句,但是如果在执行完第一句SQL之后,服务器挂了,或者程序崩了,那么此时A同学的金额变少了,而B同学的金额却没有增加,这显然是不合理的,所以MySQL在这里如果只执行了一部分,后续不能执行,那么就会通过一系列操作,保证数据的合法性,恢复之前的数据!


一致性

就是保证若干SQL语句执行完之后,要保证执行前与执行后数据合法性合理


持久性

事务一旦执行完毕之后,数据就会写入硬盘中,持久化的存储起来


隔离性

隔离性所要描绘的就是事务并发执行的时候所发生的情况!当并发执行多个事务,尤其是多个事务尝试修改/读取同一份数据的时候,这个时候就会容易产生问题,隔离性就可以很好的解决这个问题


脏读问题

事务A在修改数据的同时,事务B对数据进行了读取,但是读取的并不是最终数据,而是一个临时的数据,此时我们就说发生了脏读问题


举个具体的例子:假设现在老师是在批改你的作文。你看到老师打分了,然后你就走了,但是之后老师又对你的分数进行了改动,所以最终的分数就是你自己看到的那个分数了


脏读问题的解决


处理脏读问题,我们采取的是进行约束限制,将写操作加锁,修改数据的过程中,不允许进行读取,要等到修改完之后,才可以进行读取操作,这也就意味着事务之间的隔离性就高了,并发性就降低了


不可重复读问题

在一个事务中包含包含了多次读操作,这多次读出来的结果不一致,多次读操作,读取出来的结果不一致,就叫做不可重复读的问题


举个例子,假设我现在写了一份代码,上传到了码云,然后你就去码云上读取我所写好的代码,然后我又开始写修改了代码了,然后又提交了代码,读到一半,你刷新之后,发现读的和之前有点区别,是我后一份提交的代码了,导致读出来的结果不一样


解决不可重复读

在给写加锁的基础上,那么可以在我第一份代码写完之后,转换到给读加锁,在我读的过程中,不允许你进行修改写代码了,这个时候隔离性就又高了,并发性就又低了!


幻读问题

一个事务在多次查询的过程中,多次查询的结果不一样了,会发现多了一条或者少了一条记录


举个例子,也是我在写代码,写完之后上传到了码云,这个时候你就开始读我写的代码了,我在你读的时候,去对数据库中别的表进行了操作,写了代码,上传到了码云,然后你在读的过程中,会发现代码的数量变的更多了


解决幻读问题

让数据库彻底串行化执行,也就是在你读取数据的时候,我不能对数据库进行任何操作,不能上传任何代码,必须等你读完,这样一来,隔离性就达到了最高,并发性就达到了最低,数据最可靠,速度是最慢的


MySQL中的事务隔离级别

read uncommitted:


允许读取未提交的数据,并发程度最高,隔离性最低,会引入脏读问题,不可重复读问题,幻读问题

read committed


给写加锁,等你写完才能读,并发程度降低,隔离程度提高,会引入不可重复读问题和幻读问题

repeatable read


给读和写都加锁,并发程度进一步降低,隔离程度进一步提高,会引入幻读问题

serializable

串行化执行,此时并发程度最低,隔离程度最高!

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