MySQL 数据库MySQL 的索引和事务（扫盲必备）

Posted 2021-12-28 吞吞吐吐大魔王

文章目录

• 1. 索引
• • 1.1 概念
  • 1.2 作用
  • 1.3 索引的原理
  • • 1.3.1 减少磁盘的访问次数是构建索引的核心思想
    • 1.3.2 B+ 树适用实现索引的底层
  • 1.4 适用场景
  • 1.5 使用语句
  • • 1.5.1 查看索引
    • 1.5.2 创建索引
    • 1.5.3 删除索引
• 2. 事务
• • 2.1 概念
  • 2.2 为什么使用事务
  • 2.3 四大属性
  • • 2.3.1 原子性
    • 2.3.2 一致性
    • 2.3.3 持久性
    • 2.3.4 隔离性
  • 2.4 使用方法

1. 索引

1.1 概念

• 索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的存储结构。索引是针对表而建立的，它是由数据页面以外的索引页面组成的，每个索引页面中的行都会含有逻辑指针，以便加速检索物理数据。

• 在数据库关系图中，可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。

通俗的讲，索引与数据库中的表和数据的关系就类似于书架上的图书（表）、书籍内容（数据）和书籍目录（索引）的关系

1.2 作用

在数据库系统中建立索引主要有以下作用：

• 快速取数据
• 保证数据记录的唯一性
• 实现表与表之间的参照完整性
• 在使用 order by、group by 子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间

1.3 索引的原理

1.3.1 减少磁盘的访问次数是构建索引的核心思想

• 索引的目的是方便进行查询。
• mysql 的查询主要是 select，select 基本执行的过程包括遍历表、依次取出每个记录、根据 where 字句的条件进行筛选
• 由于 MySQL 是把数据储存在硬盘上，因此进行查询时，每次取出记录都意味着要访问硬盘
• 而 IO 设备对硬盘的访问效率远低于对内存的访问，因此减少磁盘的访问次数就可以提高查询的效率，也就是构建索引的核心思路

1.3.2 B+ 树适用实现索引的底层

减少对数据的访问次数就是实现索引时的重要思想，接下来将会对几种数据结构进行分析，以找到更适合的实现索引的数据结构

二叉搜索树

由于二叉搜索树可能是一个单支树，时间复杂度为 O(N)

AVL 树

• AVL 树本质是一个二叉平衡搜索树，是对二叉搜索树的一个改进，它会保证了左右子树的高度差不超过1，即不会存在单支树的结构，查找时间复杂度为 O(logN)
• 因为需要满足左右子树高度差不超过1的条件，所以插入或者删除操作会破坏 AVL 树的结构。因此需要随时对树进行调整。虽然查询效率得到了满足，但是降低了插入和删除操作的效率，插入删除时间复杂度为 O(logN)

红黑树

• 红黑树本质是一个放松了规则的 AVL 树，即不要强制左右子树高度差不超过1，会降低要求，以此来保证插入和删除操作的效率。

• 整体和 AVL 树差异不大，查询插入删除的时间复杂度为 O(logN)

哈希表

• 哈希表可以做到查询、插入、删除的时间复杂度都是 O(1)
• 但是哈希表的一个关键是必须要比较相等，但是形如大于、小于之类的条件无法做到，这就和实际查询的情况不符合了

到这里为止，好像只有 AVL 树或者红黑树更加适合用作 MySQL 的索引的实现，而这两个数据结构的查找效率直接是由树的高度决定的，因此数据增多的话，树的高度也会增加。

为了进一步优化，就可以使用 N 叉搜索树来降低树的高度，即减少磁盘 IO，以提高查找效率

B 树

• B 树是 N 叉搜索树的一种
• B 树示例结构：
• 用在索引中，每个结点都表示一个记录
• B 树的特点：
  • 每个结点可能包含 N 个子树
  • 每个结点上都可能存在多个值
  • 左子树的值都小于根节点的对应值，右子树的值都大于根节点的对应值

B+ 树

• B+ 树是一种特殊的 N 叉搜索树，是 B 树的改进版

• B+ 树示例结构：

  

• B+ 树相对于 B 树的改进：

  • 叶子节点存储每行记录，非叶子节点只要存储每行的索引值即可
  • 非叶子节点的值存在重复，使得叶子结点这一层是完整的数据集合
  • 可以通过类似于链表的方式，把所有的叶子节点连接起来

• B+ 树的优势：

  • 善于进行范围查找
  • 由于所有的查询都是落在叶子结点上，故查询的速度是比较稳定的
  • 由于叶子结点是数据的全集，因此就可以把叶子结点存到硬盘上，非叶子结点直接存到内存中，大大降低了读取硬盘的次数

1.4 适用场景

• 查找的次数比较多，插入删除的次数较少适合用索引
• 由于索引本身也占据一定空间，如果磁盘紧张就不太适合用索引
• 索引是指定某个列来建立的，当某列的区分度比较大的时候，适合用索引，例如自增主键

1.5 使用语句

补充：

创建主键约束（primary key）、唯一约束（unique）、外键约束（foreign key）时，会自动创建对应列的索引

1.5.1 查看索引

语法：

show index from 表名;

示例：

1.5.2 创建索引

语法：

create index 索引名 on 表名(字段名);

示例：

1.5.3 删除索引

语法：

drop index 索引名 on 表名;

示例：

注意：

主索引不能删除，删除会报错

2. 事务

2.1 概念

事物：是属于计算机中一个很广泛的概念，一般是指要做的或所做的事情。在关系数据库中，一个事务可以是一条 SQL 语句或者一组 SQL 语句或整个程序。

通俗的讲，比如银行转账的操作，A 转给 B 500元，那么这个操作其实包含了 A 账户余额减少500元和 B 账户余额增加500元两个操作。

事物就相当于将这一连串的动作给打包，使其成为一个整体，要么全都不做，要么全都做完

2.2 为什么使用事务

用上述银行转账的例子为例，假设 A 账户减少500元的操作成功了，但 B 账户增加500元的账户没有成功，那么这个转账的操作是失败的。

事物的核心特点就是： 把一系列操作给打包到一起，构成一个整体，要么全都做完，要么一个都不做。

全都不做是指： 如果某个操作失败了，那么就会将此时的中间状态偷偷还原回去

因此使用事物的话就可以保证，某一系列的操作，不会只完成其中一部分，它要么完全完成，要么都没有完成

2.3 四大属性

事务是恢复和并发控制的基本单位，它具有四个属性：原子性、一致性、持久性、隔离性

事物的核心是原子性

2.3.1 原子性

概念：

一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的操作要么都做，要么都不做。

事物的核心是原子性，原子性的核心是回退为中间状态，回退为中间状态核心就是回滚，回滚的核心就是记住每步的操作

2.3.2 一致性

概念：

事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。

执行事物之前和执行事物完成后，当前表里的数据都是合理的状态

2.3.3 持久性

概念：

持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

事物操作的数据都是直接操作硬盘，而硬盘的数据都是持久化的

2.3.4 隔离性

概念：

一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

2.4 使用方法

1. 开启事物

   start transaction;
   

2. 执行多条 SQL 语句

3. 回滚或提交

   -- 回滚：表示上述 SQL 语句全部失败
   rollback;
   
   -- 提交：表示上述 SQL 语句全部成功
   commit;