目錄

1、索引

1.1 查看索引

1.2 創建索引

1.3 刪除索引

1.4 索引的實現

2、事務

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1、索引

索引等同于目錄，屬于針對查詢操作的一個優化手段，可以通過索引來加快查詢的速度，避免針對表進行遍歷。

主鍵、unique和外鍵都是會自動生成索引的。

索引能提高查詢的速度，但也是有代價的。

1、占用更多的空間，生成索引是需要一系列的數據結構，以及一系列的額外的數據來存儲到硬盤空間。

2、可能會降低插入、修改、刪除的速度。

1.1 查看索引

使用 show index from 表名； 來查看索引

例如：

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1.2 創建索引

使用 create index 索引名 on 表名(列名)；?來創建索引

例如：

注意：

創建索引時，如果表中的數據很多，創建索引容易使服務器卡住，就需要另一臺機器，在MySQL中部署相同的表，創建所需要的索引，然后導入數據替換。

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1.3 刪除索引

使用 drop index 索引名 on 表名；來刪除索引

自己創建的索引可以刪除，如果是自動創建的索引，不能刪除。

例如：

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1.4 索引的實現

索引也是通過一定的數據結構實現的，MySQL的索引是一個改進的樹形結構 B+樹(N叉搜索樹）。

B樹

B樹是通過區間來進行分支的，每個節點的度都是不確定的，一個節點保存N個key，就可以劃分出N+1個區間，每個區間都可以衍生一系列的子樹。

一個節點中，雖然可以保存N個key，但不是無限制的，達到一定的規模，就會觸發節點的分裂，當刪除元素達到一定的數目，也會觸發節點的合并。

B樹（N叉搜索樹）

特點：

1、每個節點上有M個key，劃分出M+1個區間。

2、進行查詢的時候，根據根節點出發，判定當前要查的數據在節點的哪個區間內，再決定下一步往哪走。

3、進行添加和刪除元素時，可以涉及到節點的拆分和合并。

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B+樹

B+樹的特點：

1、B+樹也是一個N叉搜索樹，一個節點上存在N個key，就劃分成N個區間。

2、每個節點上N個key中，最后一個就相當于當前子樹的最大值。

3、父節點上的每個key都會以最大值的身份在子節點的對應區間中存在，葉子節點這一層，包含整個樹的數據全集。

4、B+樹會使用鏈表這樣的結構，把葉子節點串起來，此時就可以非常方便的完成數據集合的遍歷，并且方便的從數據中按照范圍取出一個“子集”。

優點：

1、N叉搜索樹，樹的高度是有限的。

2、非常擅長范圍查詢

3、所有的查詢都是落在葉子節點上，查詢之間的開銷是穩定的。

4、由于葉子節點是全集，會把數據只存儲在葉子節點上，非葉子節點只存儲一個用來排序的key，所以非葉子節點用不了多少空間，就可以緩存在內存中，提升訪問的速度。

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2、事務

事務可以把多個SQL語句打包成一個整體，可以保證這些SQL語句要么全部執行，要么一個都不執行，具有原子性的特點。

事務的執行過程：

開始事務：start transaction;

執行各種SQL語句

主動觸發回滾：rollback;

事務結束：commit;

事務的原理：

回滾：以日志的方式，記錄事務中的關鍵操作，這樣的記錄是回滾的依據。然后以打印的方式，將內容放在文件中，即使主機掉電，也不會影響，一旦啟動主機，MySQL也會重新啟動，發生回滾操作。

事務的特點：

1、原子性：回滾的方式，保證操作都能執行正確。

2、一致性：事務執行前后，數據不能產生特別大的差異。

3、持久性：事務做出的修改，都是在硬盤上持久保存的，重啟服務器，修改仍然有效。

4、隔離性：數據并發執行多個事務時，并發程度越高，整體的效率就越高。

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提高并發執行的程度，對提高效率，但也會產生一些問題。

1、臟讀問題

一個事務A正在寫數據的過程中，另一個事務B讀取了同一個數據，接下來事務A修改了數據，導致事務B讀到的數據是一個無效數據。

解決方法：

針對寫加鎖，等寫的操作完全執行結束，并且不再修改之后再讀，并發性降低了，隔離性提高了，效率降低了，準確性提高了。

2、不可重復讀

并發執行事務的過程中，如果事務A多次讀取同一個數據，出現不同的情況，就是不可重復讀，事務A再讀的過程中，事務B修改了數據并提交了數據。

解決方法：

針對讀操作進行加鎖，讀的時候不能再修改數據。

3、幻讀

一個事務A執行的過程中，兩次讀取操作，數據內容沒有改變，但是結果集變了，就稱為“幻讀”。

解決方法：

保持決定的串行執行事務，完全沒有并發，效率最低，隔離最高，內容最準確。

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