linux12 -MYSQL数据库 --＞09索引和事务
Posted FikL-09-19
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了linux12 -MYSQL数据库 --＞09索引和事务相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
一、索引
ps:数据都是存在上硬盘上的，查询数据不可避免的需要进行IO操作
1.什么是索引
1）索引就好比一本书的目录，它能让你更快的找到自己想要的内容。
2）让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能。
# 索引在mysql中也叫键，是存储引擎用去快速查找记录的一种数据结构
为数据库表中的一行行数据创建索引就好比是
为书的一页页内容创建目录
2、为何用索引
提升查询速度
降低了写效率
# 应用程序对数据的读写比例基本为10:1
# 3、如何正确看待索引
1、项目上线前就提前考虑
2、索引不是越多越好，对于不必要的字段加索引，反而加大io负担
# 1、当表中有大量数据存在的前提下，创建索引速度会很慢
# 2、在创建索引完毕之后，对表写的性能会大幅度提升，但是会写的性能会很慢
# 注：索引不要随意创建
#一个磁盘块存储的限制的
为什么用id字段为索引
占用空间少，一个磁盘块能够存储的数据多
那么降低了树的高度，从而减少查询次数
2、索引的优缺点
# 优点
1、极大地加速了索引过程，减少IO次数
2、创建唯一索引，保证了数据库表中的唯一性
3、加速了表与表之间的连接
4、针对分组和排序检索时，能够显著减少查询查询中的分组和排序
# 缺点
1、索引表占据物理空间
2、数据表中的数据增加、修改、删除的同时需要去动态维护索引表，降低了数据的维护速度
二、索引的数据结构
任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生。
如上图，是一颗b树，关于b树的定义可以参见B树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
1、b树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
2、b树性质
# 1）索引字段要尽量的小：
通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
# 2）索引的最左匹配特性（即从左往右匹配）：
当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性
1）Btree介绍
# 1、索引到底是一种什么样的数据结构：B+树
二叉树、平衡二叉树、B树=》B+树
二叉树：左节点的key值小于当前节点的key，而右节点的key大于当前节点 -- #三次查找
create index idx_id on use(id);
select * from user where id =100;
平衡二叉树：左子树与右子树的高度差不超过1
# B树：
一次io读入内存是一页数据，或者叫一个磁盘块的数据，磁盘块里包含了n个节点
ps：根页常驻内存 -- #两次查找
问题：页中的节点既存放key又存放对应记录值
# B+树：
非叶子节点只放key（根、树枝节点放key）
只有叶子节点才放key：value
# 特点
1、叶子节点也指针指向，是有序排列的，这意味着B+树在排序操作上有天然的优势
# （因为提前拍好了，再次查找的时候不需要从头再找）
2、 B树只擅长等值查询
B+树擅长等值查询、范围查询
create index idx_id on user(id);
select * from user where id = 28;
select * from user where id > 18 and id < 28;
# id=19
# 总结：
只要叶子节点才是存放的数据是真实的，其他数据都是虚拟数据的
树的层级越高，所经历的步骤就越多（树越高，查询的层级就越多）
树越低越好，查询速度越快
三、Mysql索引分类以及使用场景
1、功能
#1. 索引的功能就是加速查找
#2. mysql中的primary key，unique，联合唯一也都是索引，这些索引除了加速查找以外，还有约束的功能
12
2、MySQL的索引分类以及使用场景
1）分类
索引分类
1.普通索引index :加速查找
2.唯一索引
主键索引：primary key ：加速查找+约束（不为空且唯一）
唯一索引：unique：加速查找+约束 （唯一）
3.联合索引
-primary key(id,name):联合主键索引
-unique(id,name):联合唯一索引
-index(id,name):联合普通索引
4.全文索引fulltext :用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
5.空间索引spatial :了解就好，几乎不用
2）场景
举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。
这个系统有一个会员表
有下列字段：
会员编号 INT
会员姓名 VARCHAR(10)
会员身份证号码 VARCHAR(18)
会员电话 VARCHAR(11)
会员住址 VARCHAR(50)
会员备注信息 TEXT
那么这个 会员编号，作为主键，使用 PRIMARY
会员姓名 如果要建索引的话，那么就是普通的 INDEX
会员身份证号码 如果要建索引的话，那么可以选择 UNIQUE （唯一的，不允许重复）
#除此之外还有全文索引，即FULLTEXT
会员备注信息 ， 如果需要建索引的话，可以选择全文搜索。
用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。
但其实对于全文搜索，我们并不会使用MySQL自带的该索引，而是会选择第三方软件如Sphinx，专门来做全文搜索。
#其他的如空间索引SPATIAL，了解即可，几乎不用
四、 索引的两大类型hash与btree
我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型
1、索引类型分两类：
# hash类型的索引：
查询单条快，范围查询慢
# btree类型的索引：
b+树，层数越多，数据量指数级增长（通常都使用btree，因为innodb默认支持它）
2、不同的存储引擎支持的索引类型也不一样：
# 1、InnoDB
支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
# 2、MyISAM
不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
# 3、Memory
不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
# 4、NDB
支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
# 5、Archive
不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；
五、创建/删除索引语法
方法一：创建表时：
create table 表名 (
字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],
字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],
[ unique | fulltext | spatial ] index | key
[索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])
);
方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名
ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
···善用帮助文档···
help create
help create index
·················
1.创建索引
-在创建表时就创建（需要注意的几点）
create table s1(
id int ,#可以在这加primary key
#id int index #不可以这样加索引，因为index只是索引，没有约束一说，
#不能像主键，还有唯一约束一样，在定义字段的时候加索引
name char(20),
age int,
email varchar(30)
#primary key(id) #也可以在这加
index(id) #可以这样加
);
-在创建表后在创建
create index name on s1(name); #添加普通索引
create unique age on s1(age);添加唯一索引
alter table s1 add primary key(id); #添加住建索引，也就是给id字段增加一个主键约束
create index name on s1(id,name); #添加普通联合索引
2.删除索引
drop index id on s1;
drop index name on s1; #删除普通索引
drop index age on s1; #删除唯一索引，就和普通索引一样，不用在index前加unique来删，直接就可以删了
alter table s1 drop primary key; #删除主键(因为它添加的时候是按照alter来增加的，那么我们也用alter来删)
3.查看索引
show index from s1;
六、索引测试
1、准备测试数据
1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);
2. 创建存储过程，实现批量插入记录
mysql> delimiter // #声明存储过程的结束符号为$$
mysql> create procedure auto_insert1()
BEGIN
declare i int default 1;
while(i<3000000)do
insert into s1 values(i,concat('cm',i),'f',concat('cm',i,'@oldboy'));
set i=i+1;
end while;
END // #$$结束
mysql> delimiter ; #重新声明分号为结束符号
3. 查看存储过程
mysql> show create procedure auto_insert1\\G
4. 调用存储过程
mysql> call auto_insert1(); # 过程会很慢，一分钟后可强制结束，也已将创建了一些
2、未创建索引前的查询速度缓慢
#无索引：从头到尾扫描一遍，所以查询速度很慢
mysql> select * from s1 where id=333;
+------+---------+--------+----------------+
| id | name | gender | email |
+------+---------+--------+----------------+
| 333 | cm333 | male | cm333@oldboy |
+------+---------+--------+----------------+
1 row in set (1.33 sec)
mysql> explain select * from s1 where id=333;
mysql> select * from s1 where email='cm333@oldboy';
+------+---------+--------+----------------+
| id | name | gender | email |
+------+---------+--------+----------------+
| 333 | cm333 | male | cm333@oldboy |
+------+---------+--------+----------------+
1 row in set (1.50 sec)
3、加上索引后查询速度极快
1. 一定是为搜索条件的字段创建索引，比如select * from s1 where id > 5;就需要为id加上索引
2. 在表中已经有大量数据的情况下，建索引会很慢，且占用硬盘空间，插入删除更新都很慢，只有查询快
比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据，然后以id为数据项，创建索引结构，存放于硬盘的表中。
建完以后，再查询就会很快了
mysql> create index idx on s1(id);
3. 需要注意的是：innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中，而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI
mysql> select * from s1 where id=333;
+------+---------+--------+----------------+
| id | name | gender | email |
+------+---------+--------+----------------+
| 333 | cm333 | male | cm333@oldboy |
+------+---------+--------+----------------+
1 row in set (0.01 sec)
七、innodb核心特性事务
1.什么是事务
一组数据操作执行步骤，这些步骤被视为一个工作单元:
1）用于对多个语句进行分组
2）可以在多个客户机并发访问同一个表中的数据时使用
所有步骤都成功或都失败
1）如果所有步骤正常，则执行
2）如果步骤出现错误或不完整，则取消
2.事务演示
#1.创建一个表
mysql> create table jiaoyi(id int primary key auto_increment,name varchar(10),money int);
#2.插入两条数据
mysql> insert into jiaoyi values(1,'qiudao',100);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> insert into jiaoyi values(2,'oldboy',200);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
#3.再打开一个窗口
mysql> select * from jiaoyi;
数据与原窗口查看结果一致
#4.开启一个事务（符合逻辑）
mysql> start transaction；
mysql> update jiaoyi set money=0 where name='qiudao';
mysql> select * from jiaoyi;
mysql> update jiaoyi set money=400 where name='oldboy';
mysql> select * from jiaoyi;
#在执行commit之前，另一个窗口是看不到数据变化的
mysql> commit;
#执行commit之后其他人都能看到数据的变化
#5.开启一个事务（不符合逻辑）
mysql> start transaction；
mysql> update jiaoyi set money=-100 where name='qiudao';
mysql> select * from jiaoyi;
+------+--------+-------+
| id | name | money |
+------+--------+-------+
| 1 | qiudao | -100 |
| 2 | oldboy | 400 |
+------+--------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
#由于钱的值不能为负数，由逻辑判断，操作失败，回滚
mysql> rollback;
mysql> select * from jiaoyi;
+------+--------+-------+
| id | name | money |
+------+--------+-------+
| 1 | qiudao | 0 |
| 2 | oldboy | 400 |
+------+--------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
3.事务通俗理解
#伴随着“交易”出现的数据库概念。
我们理解的“交易”是什么？
1）物与物的交换（古代）
2）货币现金与实物的交换（现代1）
3）虚拟货币与实物的交换（现代2）
4）虚拟货币与虚拟实物交换（现代3）
数据库中的“交易”是什么？
1）事务又是如何保证“交易”的“和谐”？
2）ACID
4.一个成功事务的生命周期
start transaction；
sql1
sql2
sql3
...
commit;
# 若用了begin手动开始编辑事务，编辑完后只要commit手动提交，另一端则能查询到数据
5.一个失败事务的生命周期
start transaction；
sql1
sql2
sql3
...
rollback;
# 若用了begin手动开始编辑事务，编辑完后且只要不commit手动提交，另一端则查询不到数据
6.事务的特性 ACID
Atomic（原子性）
所有语句作为一个单元全部成功执行或全部取消。
Consistent（一致性）
如果数据库在事务开始时处于一致状态，则在执行该事务期间将保留一致状态。
Isolated（隔离性）
事务之间不相互影响。
Durable（持久性）
事务成功完成后，所做的所有更改都会准确地记录在数据库中。所做的更改不会丢失。
我们可以分析一下，事务的四大特征中，所有的操作都会走向磁盘，所以持久性是事务操作的目的，而原子性是实现事务的基础，隔离性是实现数据安全的一种策略、手段，而最终维护的，就是数据的一致性，一致性才是事务中最重要的。四大特征之间，隔离性是为了达到一致性的手段。
ACID四大特征中，最难理解的不是一致性，而是事务的隔离性，数据库权威专家针对事务的隔离性研究出来了事务的隔离四种级别，四种事务隔离级别就是为了解决数据在高并发下产生的问题（脏读、不可重复读、幻读）。
7.事务的控制语句
1）自动提交
#1.查看自动提交
mysql> show variables like 'autocommit';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| autocommit | ON |
+---------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
#2.临时关闭
set autocommit =0;
#3.永久关闭
[root@db01 ~]# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
autocommit=0
2）事务的隐式提交
1）现在版本在开启事务时，不需要手工start transaction；，只要你输入的是DML语句，就会自动开启事务。
2）有些情况下事务会被隐式提交
#隐式提交触发条件
1.执行事务没有commit时，如果使用了DDL或者DCL会自动提交上一条事务
2.执行事务没有commit时，如果你手动执行begin，会自动提交上一条事务
3.执行事务没有commit时，如果执行锁表（lock tables）或者解锁（unlock tables），会自动提交上一条事务
4.load data infile（导数据）会自动提交上一条事务
5.select for update
6.在autocommit=1的时候，会自动提交上一条事务
update ....
commit;
insert into ....
begin;
update ....
create table ....
delete ....
3）控制语句
begin（或 start transaction）：显式开始一个新事务，推荐begin #开启事务
savepoint：分配事务过程中的一个位置，以供将来引用 #临时存档
commit：永久记录当前事务所做的更改 #提交事务
rollback：取消当前事务所做的更改 #回滚
roolback to savepoint：取消在 savepoint 之后执行的更改 #回到存档点
release savepoint：删除 savepoint 标识符 #删除临时存档
set autocommit：为当前连接禁用或启用默认 autocommit 模式 #临时开关自动提交
PS：永久开启或关闭autocommit，则在配置文件（my.cnf）插入一行：
autocommit=1 # 开启状态
autocommit=0 # 关闭状态
八、事务的隔离级别
事务并发带来的问题
前面讲到了事务的隔离性，如果要提升系统的吞吐量，当有多个任务需要处理时，应当让多个事务同时执行，这就是事务的并发。既然事务存在并发执行，那必然产生同一个数据操作时的冲突问题，来看一下都会出现什么问题。
1.更新丢失
Lost Update，当两个事务更新同一行数据时，双方都不知道对方的存在，就有可能覆盖对方的修改。比如两个人同时编辑一个文档，最后一个改完的人总会覆盖掉前面那个人的改动。
2.脏读
Dirty Reads，一个事务在执行时修改了某条数据，另一个事务正好也读取了这条数据，并基于这条数据做了其他操作，因为前一个事务还没提交，如果基于修改后的数据进一步处理，就会产生无法挽回的损失。
3.不可重复读
Non-Repeatable Reads，同样是两个事务在操作同一数据，如果在事务开始时读了某数据，这时候另一个事务修改了这条数据，等事务再去读这条数据的时候发现已经变了，这就是没办法重复读一条数据。
4.幻读
Phantom Read，与上方场景相同，事务一开始按某个查询条件没查出任何数据，结果因为另一个事务的影响，再去查时却查到了数据，这种就像产生幻觉了一样，被称作幻读。
1、四种隔离级别
首先，更新丢失这种问题应该是由应用层来解决的，因为数据库没有办法控制用户不去更新某条数据。但是另外三个问题是可以得到解决的，既然有方案解决解决它不就好了，干嘛还要设置这么多隔离级别呢？
刚才说了，如果我们要性能好、吞吐量提升，那就不得不付出一些代价，如果要做到完全没有副作用，那么就只需要让事务排队执行就好了，一个一个执行绝对不会出现脏读幻读的问题，但是这样会导致数据库处理的非常慢。那怎么办呢？官方唯一能做的就是给你提供各种级别的处理方式，由你根据具体业务场景选择，于是就有了隔离级别。
读未提交 Read uncommitted
读未提交其实就是事务没提交就可以读，很显然这种隔离级别会导致读到别的还没提交的数据，一旦基于读到的数据做了进一步处理，而另一个事务最终回滚了操作，那么数据就会错乱，而且很难追踪。总的来说说，读未提交级别会导致脏读。
读提交 Read committed
顾名思义就是事务提交后才能读，假设你拿着银行卡去消费，付钱之前你看到卡里有2000元，这个时候你老婆在淘宝购物，赶在你前面完成了支付，这个时候你再支付的时候就提示余额不足，但是分明你看到卡里的钱是够的啊。
这就是两个事务在执行时，事务A一开始读取了卡里有2000元，这个时候事务B把卡里的钱花完了，事务A最终再确认余额的时候发现卡里已经没有钱了。很显然，读提交能解决脏读问题，但是解决不了不可重复读。
Sql Server，Oracle的默认隔离级别是Read committed。
可重复读 Repeatable read
看名字就看出来了，它的出现就是为了解决不可重复读问题，事务A一旦开始执行，无论事务B怎么改数据，事务A永远读到的就是它刚开始读的值。那么问题就来了，假设事务B把id为1的数据改成了2，事务A并不知道id发生了变化，当事务A新增数据的时候却发现为2的id已经存在了，这就是幻读。
MySQL的默认隔离级别就是Repeatable read。
串行化 serializable
这个就是最无敌的存在了，所有的事务串起来一个个执行，因为没有并发的场景出现了，什么幻读、脏读、不可重复读统统都不存在的。但是同样的，基本并发能力会非常差。最终，到底什么隔离级别完全要根据自己的业务场景选择，没有最好的，只有最适合的。
事务隔离级别越严格，越消耗计算机性能，效率也越低，通常情况下，设置为允许不可重复读就可以解决大多数的问题了。
Mysql默认使用的数据隔离级别是REPEATABLE READ ，可重复读，允许幻读。
2、事务并发常见问题实例演示
2.1脏读
脏读：比如有两个事务并行执行操作同一条数据库记录，A事务能读取到B事务未提交的数据。
1）修改自动提交事务开关
临时有效
mysql数据库事务开关
开启自动提交事务：set autocommit = 1;
关闭自动提交事务：set autocommit = 0 ;
查看事务开关：show variables like '%autocommit%';
2）修改数据库的事务隔离级别
//全局的 ---此处演示我们设置全局的
set global transaction isolation level read uncommitted;
//当前会话
set session transaction isolation level read uncommitted;
3）终端1查询用户指定信息（此处不提交事务）
-- 关闭自动提交事务
set autocommit = 0;
-- 查询指定用户
select * from jiaoyi where id=1;
-- 修改指定用户余额
update jiaoyi set money = 500;
4）终端2查询用户信息
---------- 窗口B ------------------------------------------
-- 关闭自动提交事务
set autocommit = 0;
-- 查询指定用户
select * from jiaoyi where id=1;
+------+--------+-------+
| id | name | money |
+------+--------+-------+
| 1 | qiudao | 500 |
+------+--------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
很显然，事务A修改了数据后还没有提交事务，此时事务B可以读取到事务A没有提交的事务的数据。这就是脏读，脏读情况下的数据是不可取的，所以一般没有数据库事务级别设置为允许脏读。
一句话总结：脏读就是指事务A读取到事务B修改但未提交事务的数据。
2.2不可重复读
学习完脏读后，我们再来看看什么是不可重复读。比如事务A在同一事务中多次读取同一记录，此时事务B修改了事务A正在读的数据并且提交了事务，但是事务A读取到了事务B所提交的数据，导致两次读取数据不一致。
1）修改事务隔离级别
//全局的 ---此处演示我们设置全局的
set global transaction isolation level read committed;
//当前会话
set session transaction isolation level read committed;
2）窗口1开启事务，查询指定用户数据
---------- 窗口A ------------------------------------------
-- 关闭自动提交事务
set autocommit = 0;
-- 查询指定用户
select * from jiaoyi where id = 1;
此时窗口2执行事务
-- 查询指定用户
select * from jiaoyi where id = 1;
-- 提交事务
commit;
3）窗口2同时执行事务
窗口1先是开启事务，查询指定用户信息，然后窗口2开启事务，查询数据指定用户，修改数据，提交事务，然后再回到窗口1，查询指定用户信息；窗口2操作内容如下
-- 关闭自动提交事务
set autocommit = 0;
-- 查询指定用户
select * from jiaoyi where id = 1;
-- 修改指定用户余额
update money set money = 300 where id=1;
-- 提交事务
commit;
事务A在两次查询中，查询的数据不一样，这就是不可重复读。Mysql默认采用的就是不可重复读的隔离级别，用一句话总结，不可重复读就是事务A读取到事务B已提交事务的数据，导致两次读取数据信息不一致。
2.3 幻读
上面我我们学习了一下什么不可重复读，在mysql数据库中，不可重复读是不被允许的。
//全局的 ---此处演示我们设置全局的
set global transaction isolation level repeatable read;
//当前会话
set session transaction isolation level repeatable read;
2）窗口1
-- 关闭自动提交事务
set autocommit = 0;
select * from jiaoyi where id = 5;
###此时窗口1未查询到id为5的数据，正准备进行插入时，窗口2插入了一条id为5的数据。
-- 没有查询到结果，进行插入
insert into jiaoyi values (5, 'cm',200);
-- 再查询id为5的
select * from money where id = 5;
commit;
3）窗口2：此处，事务A中查询指定id为5的记录，没有查询到结果后，事务B进行插入了一条id为5的记录并且提交事务；
-- 关闭自动提交事务
set autocommit = 0;
-- 插入一条记录
insert into jiaoyi values (5,'cm',200);
-- 提交事务
commit;
在上述事务A中，不提交事务的情况下，插入id为5的记录会一直报错主键冲突，但是再怎么查询id为5的记录都查询不到；这是因为在MySql的设计中，事务中查询的是被修改前的日志。即Undo log。
3、修改隔离级别
#查看隔离级别
mysql> show variables like '%iso%';
+---------------+------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------+------------------+
| tx_isolation | READ-UNCOMMITTED |
+---------------+------------------+
1 row in set (0.00 sec)
#配置隔离级别
[root@db01 ~]# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
transaction_isolation=read-uncommit
八、事务的日志
1.redo log
redo，顾名思义“重做日志”，是事务日志的一种。
# 1）作用
在事务ACID过程中，实现的是“ D ”持久化的作用。
REDO：记录的是，内存数据页的变化过程
特性:WAL(Write Ahead Log)日志优先写
# 2）REDO工作过程
执行步骤：
update t1 set num=2 where num=1;
1）首先将t1表中num=1的行所在数据页加载到内存中buffer page
2）MySQL实例在内存中将num=1的数据页改成num=2
3）num=1变成num=2的变化过程会记录到，redo内存区域，也就是redo buffer page中
提交事务执行步骤：
commit;
1）当敲下commit命令的瞬间，MySQL会将redo buffer page写入磁盘区域redo log
2）当写入成功之后，commit返回ok
2.undo log
1）作用
undo，顾名思义“回滚日志”，是事务日志的一种。
在事务ACID过程中，实现的是“A”原子性的作用。当然CI的特性也和undo有关
# PS：
undo buffer cache 会实时的将数据写入磁盘，也就是 是否执行了 commit
事务id：txid
日志版本号：lsn 物理备份时可以看到
八、事务中的锁
1.什么是锁？锁的作用
- 锁，顾名思义就是锁定的意思，修改数据时锁住数据
- 在事务ACID特性过程中，“锁”和“隔离级别”一起来实现“I”隔离性的作用。
2.示例
数据 id=1
事务1 set id=2
事务2 set id=3
#1.创建一个表
create table test(id int);
#2.插入数据
insert into test values(1);
#3.开启两个窗口开启事务
begin;
update test set id=2 where id=1;
begin;
update test set id=3 where id=1;
3.锁的类别
排他锁：保证在多事务操作时，数据的一致性。(在我修改数据时，其他人不得修改)
共享锁：保证在多事务工作期间，数据查询时不会被阻塞。
乐观锁：多事务操作时，数据可以被同时修改，谁先提交，谁修改成功。
悲观锁：多事务操作时，数据只有一个人可以修改。
3.多版本并发控制（MVCC）
1）只阻塞修改类操作（排它锁），不阻塞查询类操作（共享锁）
2）乐观锁的机制（谁先提交谁为准）
4.锁得粒度
MyISAM：表级锁
InnoDB：行级锁
5.事务的隔离级别
1）四种隔离级别：
1.rc: read committed 允许事务查看其他事务所进行的已提交更改
2.ru: read uncommitted（独立提交），未提交读，允许事务查看其他事务所进行的未提交更改；
3.rr: repeatable read 可重复读 InnoDB 的默认级别 #commit提交以后可能看不到数据变化，必须重新连接
4.serializable：串行化:，将一个事务的结果与其他事务完全隔离 #如果一个事务没有提交，查询也不能查了
# 我改微信头像时你不能看我的信息，我看你朋友圈的时候你不能发朋友圈、不能看朋友圈
2）修改隔离级别
#查看隔离级别
mysql> show variables like '%iso%';
#修改隔离级别为RU
[mysqld]
transaction_isolation=read-uncommit
mysql> use oldboy
mysql> select * from stu;
mysql> insert into stu(id,name,sex,money) values(2,'li4','f',123);
#修改隔离级别为RC
[mysqld]
transaction_isolation=read-commit
6.脏读，幻读，不可重复读
1.脏读：（RU级别会发生）
一个事务执行了，去没有提交，被其他人读取到了值，可是事务回滚了，那刚被独到的数据被称为脏数据
2.幻读：（RR级别可以解决这个问题） # 可理解为：操作端的当前状态
事务将数据库中所有数据都删除的时候，但是事务B就在这个时候新插入了一条记录，当事务A删除结束后发现还有一条数据，就好像发生了幻觉一样。这就叫幻读。
# 说白了，就是当前用户的当前数据还没刷新到最新，或者刷新了一部分，且有残留没刷新完全，导致数据的不一致
3.不可重复读： # 被操作端的当前状态
执行一个事务读取两次数据，在第一次读取某一条数据后，有一个事务修改了读到的数据并提交，第一个事务再次读取该数据，两次读取便得到了不同的结果。
# 说白了，就是当前用户的当前数据还没刷新到最新，导致数据的不一致
以上是关于linux12 -MYSQL数据库 --＞09索引和事务的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章