MySQL索引及事务

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⏳首发时间：2022年3月19日
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对于索引，就类似于我们书本的目录，可以更快的帮助我们查找自己想要查找的内容，接下来我们就浅谈一下对于索引的认识与理解，以及简单的理解与认识其背后的数据结构

文章目录

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！