mysql> show index from student3;
+----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table    | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student3 |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           0 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
+----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)

如果表里有主键,主键这列就会自动创建索引

还有unique,foreign key 的列也会自动创建索引

2.2创建索引

mysql> create index  index_name on student3(name);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> show index from student3;
+----------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table    | Non_unique | Key_name   | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+----------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student3 |          0 | PRIMARY    |            1 | id          | A         |           0 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| student3 |          1 | index_name |            1 | name        | A         |           0 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+----------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)

此时就有两个索引,针对name新加了一个索引

在创建索引的时候,最好是在表创建的时候就把索引创建好,否则,如果这个表的记录十分多了,再创建索引,就很危险了!!是因为此时创建索引会花很长的时间,占用了大量的的磁盘IO,此时是无法对数据库进行访问的的,也无法正常使用,那带来的损失就太大了

2.3删除索引

mysql> drop index index_name on student3;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> show index from student3;
+----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table    | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student3 |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           0 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
+----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)

此时只剩一个索引了,和刚刚创建索引相似的是,删除索引也会有较大的开销,所以在创建表的时候我们就要规划好索引,一旦表里有大量的数据了,再进行操作就需要慎重考虑了!!

那么创建好了索引,是怎么使用索引的呢?

创建好索引之后,是不需要手动的调用的,SQL是通过数据库的执行引擎来执行的,涉及到一些优化操作,执行引擎会自动评估哪种方案成本最低速度最快,可以使用explain关键字显示出查询过程中索引的具体使用情况,结果分析还是比较复杂的

3.索引的数据结构

MySQL中索引的数据结构是什么呢?

索引既然能极大提高搜索的效率,我们肯定能先想到的数据结构就是哈希表,哈希表的查询时间复杂度是O(1),但是哈希表不适合做数据库的索引,原因在于哈希表只能比较相等,无法进行范围查询,像<>这样的操作都不行

3.1B树

其次,二叉搜索树查询元素的时间复杂度是O(N),相比于哈希表,二叉搜索树好像可以进行范围查询了,但是还存在一个问题,当元素数太多时,树的高度就会比较高,而数的高度又决定了树查询的时候比较的次数,数据库比较的时候需要读取硬盘,因此更希望书的高度能降低一点,那么就考虑使用N叉搜索树了

N叉搜索树,每个节点有很多个值,同时有很多的分叉,降低了树的高度,减少了比较的次数

一种典型的实现N叉搜索树的方式就是B树

我们看一下B树的结构

这种结构降低了树的高度,没有减少比较次数(但是在一个节点上比较多次了),减少了对硬盘的读写次数,节点都是保存在硬盘上的,能一定程度的解决问题,适合做索引

3.2B+树

还有种更适合做索引的数据结构,就是B+树

B+树的特点:

1.B+树也是一个N叉树,增加了新的特点,每个节点上包含N个Key,N个Key划分出N个区间,每个区间的最后一个key就是最大值

2.父元素的Key会在子元素中出现并且为最大值,重复出现导致了,叶子节点就包含了所有数据的全集!

那么非叶子结点的所有元素都在叶子节点中体现

3.叶子节点用类似于链表的形式相连起来,构成了B+树

B+树这个数据结构做索引好处太明显了

1.既有B树高度比较低的特点,又更适合范围查询,比如查找>6且<15的元素,结果集非常容易取得,效率很高

2.对于所有的查询,都要落在叶子节点上,中间的比较次数是差不多的,查询操作比较均衡

对B树来说,在根节点或者深度不深的元素查询快,别的地方查询慢,不均衡,B+树都是一样的,都落在叶子节点上了

3.由于所有的Key都会在叶子节点中出现,因此非叶子节点不用存表的真实记录,只要把说有的数据行放在叶子节点上即可,非叶子节点只用存索引列的值,比如id这些,非叶子节点占用的空间就很小了,有可能在内存中放进去缓存了,更进一步降低了硬盘IO,提高了查询的速度

综上,B+树是非常适合作为索引的数据结构的

有的表不只是有主键索引,还有别的非主键列也有索引,此时会构造另一个B+树,非叶子节点里面存储这一列的Key,到了叶子节点这一层不再存储完整的数据行了,而是存储主键索引的id,那么使用主键索引查询时只用查一次B+树就好了,使用非主键列索引要先查一遍另外构造的B+树,然后查一次主键列的B+树(这个操作称为回表操作)

当前B+树这个结构适用于MySQL的InnoDB这个数据引擎,不同的数据库,不同的引擎存储数据的数据结构还是有差异的

4.事务

事务指逻辑上的一组操作，组成这组操作的各个单元，要么全部成功，要么全部失败。在不同的环境中，都可以有事务。对应在数据库中，就是数据库事务。

4.1 事物的回滚(rollback)

当一个事务在执行时,执行中间出错了,就让它恢复成原来的样子

涉及到的操作就是回滚,具体实现是把执行过的操作逆向恢复回去

数据库会把执行的每个操作都记录下来,如果某个操作出错了,就会把事务中之前的操作进行回滚,根据之前的操作,进行逆操作(前面插入回滚就是删除之前插入的)

有了这个操作,那么删表删库是不是就不危险了呢?反正可以回滚么,事实当然不是这样的,回滚的操作是有很大开销的,可以保执行的操作,但也不能无限保存,最多就是保存正在执行的事务,当数据量特别大时,更不可能保存每个数据如何得到,因此删表删库仍然是很危险的操作!!

4.2事务的四大特性(ACID)

事务的四大特性主要是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）

4.2.1 原子性

原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。比如在同一个事务中的SQL语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败

4.2.2 一致性

事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态,事物的执行前后数据是合法的

比如银行转账时,A给B转了100,A转出100,B却没有收到100,这时就出现了数据不合法,没有达到一致性

4.2.3 持久性

持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响,保证事务对数据库的改变是生效的

4.2.4 隔离性

一个数据库服务器同时执行多个事务的时候,事物之间的相互影响的程度

隔离性越高,事务之间并发程度越低,执行效率慢,但是数据准确性高,像银行转账.....

隔离性越低,事务之间并发程度越高,执行效率快,但是数据准确性低,像点赞数.....

5.并发引起的问题

5.1 "读脏数据"

当一个事务修改某个数据后，另一事务对该数据进行了读取，由于某种原因前一事务撤销了对数据的修改（即将修改过的数据恢复原值），那么后一事务读到的数据与数据库中的数据不一致，这称之为读脏数据

为了解决这个问题,要降低并发性,提高隔离性,具体操作就是给''写操作''加锁,写的时候不能被读取,降低了一定的效率,但是提高了数据的准确性

5.2 "不可重复读"

当一个事务读取某个数据后，另一事务执行了对该数据的更新，当前事务再次读取该数据（希望与第一次读取的是相同的值）时，得到的数据与前一次的不一样，这是由于第一次读取数据后，事务B对其做了修改，导致再次读取数据时与第一次读取的数据不相同

这次给''读操作''加锁,读的时候数据不能被修改,并发程度进一步降低,隔离性进一步增加,运行速度变慢,数据准确性进一步提高了

5.3 "幻读"

事务A 按照一定条件进行数据读取，期间事务B 插入了相同搜索条件的新数据，事务A再次按照原先条件进行读取时，发现了事务B 新插入的数据称为幻读

为了解决这个问题,需要彻底舍弃并发,进行串行化操作,在读的时候不进行其他的操作

6.MySQL的隔离级别

MySQl为了控制并发程度的高低,引入了四个隔离级别,通过修改配置文件就可以改变隔离级别

6.1 read uncommitted

不做任何处理,事务间随意并发,当然上面的三个问题都存在,隔离性最低,并发程度最高

6.2 read committed

对写操作加锁,解决了读脏数据问题,还存在另外两个问题

6.3 repeatable read

对读写操作加锁,解决了读脏数据问题,不可重复读问题

还存在幻读问题

6.4 serializable

严格串行化,解决了三个由并发引起的问题,并发程度最低,隔离性是最高的

看这张图比较直观

以上是关于请问“StayHungryStayFoolish”是啥意思？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章