✏️作者：银河罐头
📋系列专栏：MySQL

🌲“种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在”

索引

概念

索引是一种特殊的文件，包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引，
并指定索引的类型，各类索引有各自的数据结构实现。

索引相当于书的目录，可以提高查的速度。但是索引也提高了增删改的开销，因为进行增删改会需要调整已经创建好的索引目录，降低增删改的速度。索引还提高了空间的开销。

增删改中包含查，总体来看查的频率高于增删改，所以索引对于提高数据库的性能有很大的帮助。

使用

学生表里没有创建索引但是自带一个索引

因为主键要保证非空且不重复，所以每次插入数据都要检查是否已经存在，有索引可以提高查找速度。

unique和foreign key也会自动创建索引

• 创建索引

  

  根据名字这一列来创建索引

  创建索引，最好是在创建表的时候就创建索引。如果在表已经有很多记录的时候再创建索引是危险操作(会消耗大量的磁盘IO，花很长时间，在这个时间段里数据库无法正常使用)。

  如果对性别或者大学生的年龄这样的列创建索引，这样无法提高查找速度，因为太多重复。

• 查看索引

• 删除索引

  

  删除索引也可能消耗大量的磁盘IO

  SQL是通过数据库的执行引擎来执行的，涉及一些优化操作。执行引擎会自动评估哪种方案是成本最低速度最快的。

  可以使用explain关键字显示出查询过程中具体使用索引的情况。

索引在MySQL中的数据结构

哈希表查找元素时间复杂度是O(1)，但是哈希表不适合做数据库的索引。原因是哈希表只能比较两个元素是否相等，不能进行’>‘、’<'这样的范围查询

二叉搜索树的时间复杂度是O(1)，AVL/红黑树的时间复杂度是O()

(二叉意味着元素个数越多，树的高度越高，查询时元素的比较次数越多，数据库进行比较是要读硬盘的。)

• N叉搜索树：每个节点上有多个值，同时有多个分叉，树的高度就降低了。

其中一种典型代表是B树。

比较次数没有减少，一个节点上可能需要比较多次，但是读写硬盘的次数减少了，每个节点都保存在硬盘上。(读硬盘比读内存要慢几千倍)

对B树做进一步的改进，又引入了B+树。

索引的数据结构就是B+树

1.B+树也是一个N叉搜索树，每个节点上可能包含N个key,N个key 划分出N个区间，最后一个key相当于最大值。

2.父元素的key会在子元素中以最大值形式重复出现。(这样一来叶子节点就包含了所有数据的全集)

3.会把叶子节点用类似链表的方式首尾相连

B+树的优点：

1.作为一个N叉搜索树，高度降低使得读硬盘IO次数减少(这一点同B树)

2.更适合做范围查询

3.所有的查询都要落在叶子节点上，无论查询哪个元素，查询的比较次数很均衡

4.由于所有的key都会在叶子结点上体现，所以非叶子节点上不用存表的真实记录(不必存数据行)，只需要把所有数据行放在叶子结点上即可，非叶子结点只用存索引列的值(比如id)。

由于非叶子结点只存了索引列的值，没有存数据行，这样意味着叶子节点占用的空间大大降低，有可能放进内存中缓存，这样进一步降低了硬盘IO

• 提高查询速度，本质上是降低硬盘IO次数

有的表不只是主键索引，还有别的非主键列也有索引(比如前面的把name作为索引)。

这种情况会构造另外一棵B+树，这个B+树非叶子节点存这个索引列里的Key(比如一些name)。到了叶子节点这一层，存的不是完整的数据行，而是存主键id。

使用主键列来查询，只要查一次B+树就可以。

使用非主键列的索引来查询，就要先查询索引列的B+树，再查一遍主键列的B+树。

“再查一遍"这个操作是"回表”。

当前B+树这个结构，只是针对MySQL的InnoDB(最主流使用的一种存储引擎)这个数据库引擎 里面典型使用的数据结构。不同的数据库，不同的引擎，里面存储数据的数据结构还可能存在差异。

数据库的存储引擎，其实就是实现了数据库如何在硬盘上组织数据。

事务

概念

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。

事务的四大特性：原子性、一致性、持久性、隔离性

举例1：转账

1)给1的余额-100

2)给2的余额+100

举例2：下订单

1)商品库存-1

2)订单表+1

这些操作是要么全部成功，要么全部失败(执行中途出错的情况)。

• 原子性：把所有操作打包成一个整体

执行中间出错了，就让一条都不执行，意思是恢复成执行之前的样子，看起来像是一条都没执行。

回滚(rollback)：把执行过的操作逆向恢复回去。

数据库会把执行的每步操作都记录下来，如果某个操作出错就会把事务中前面的操作进行回滚，根据之前进行的操作进行逆操作。

这些操作有很大开销，不可能无限保存，最多是把正在执行的这个事务保存。

开启事务之后，中间这些sql不会被立刻执行，而是先攒着，等commit再一起执行。(原子性)

• 一致性

事务执行前/后数据都是合法状态。

• 持久性

硬盘断电数据不丢失，事务产生的修改都会写入硬盘。即使程序重启/主机重启/掉电，事务都可以正常工作，保证修改是持久生效的。

• 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"相互影响程度"。

一个服务器可以同时给多个客户端提供服务，这多个客户端彼此之间是一个"并发执行"的关系

如果隔离性越高，就意味着事务之间的并发程度越低，执行效率越慢，数据准确性越高；

如果隔离性越低，就意味着事务之间的并发程度越高，执行效率越快，数据准确性越低。

mysql的隔离级别

• “脏读”

事例：假设张三在写一份文件，李四在旁边看，此时张三的写操作和李四的读操作是2个事务，是完全并发的，没有任何限制。等李四走了张三把文件内容改了，那么李四读到的就是错误数据，这就是"脏读"。

解决"脏读"问题就要提高隔离性，降低并发性，具体来说就是给这里的写操作加锁。张三写文件时加锁，写文件过程中李四不能读，等张三写完了之后李四才可以看。整体上花的时间更多了，李四读到的数据准确性提高了。

• 不可重复读

事例：有了"写加锁"，等张三写完文件之后，李四再读文件，而在李四读文件过程中，张三又修改了文件内容，此时李四读文件读了一半发现文件内容自动变了。

在一个事物中，连续两次读到的数据不一致，这就是"不可重复读"

解决：给"读操作"也加锁，李四读文件的时候张三不得修改。

这样使得这两个事务的并发程度进一步降低，隔离性进一步提高，执行效率进一步降低，数据准确性进一步提高

• 幻读

事例：李四读文件时，张三不能修改李四正在读的那份文件，但是张三去新增/删除另外的文件，导致李四发现他读的文件内容没变，但是他发现文件的数量变了。

在同一个事务中，两次读到的结果集不同。这就是"幻读"

解决：串行化，彻底舍弃并发。李四读文件时，张三什么都不能做。

MySQL提供了4个隔离级别

隔离级别	描述	脏读	不可重复读	幻读
read uncommitted	不做任何限制，事物之间可以随意并发执行。并发程度最高，隔离程度最低。	✔	✔	✔
read committed	对写操作加锁，并发程度降低，隔离性提高	❌	✔	✔
repeatable read	(默认档位)对写和读都加锁，并发程度进一步降低，隔离性进一步提高。	❌	❌	✔
serializable	严格串行化，并发程度最低，隔离性最高，执行速度最慢	❌	❌	❌

通过mysql的配置文件来调整隔离级别