【MySQL进阶】事务、存储引擎、索引、SQL优化、锁

news2024/11/14 17:07:37

一、事务

1.概念 

事务是一组操作的集合,它是一个不可分割的工作单位,事务会把所有的操作作为一个整体一起向 系统提交或撤销操作请求,即这些操作要么同时成功,要么同时失败。

例子:转账,要求扣钱和进账同时成功

默认MySQL的事务自动提交,也就是说,当执行一条DML语句,MySQL会立即隐式的提交事务。

2.事务操作

(1)方法1

当设置为手动提交之后,在执行任何DML语句时,都要在最后添加commit语句才能提交成功

如果出现异常,不要提交,而是需要执行rollback语句,将更改的部分数据进行恢复

(2)方法2

3.事务的四大特性

一致性指的是能量守恒

4.并发事务问题

(1)脏读(未提交)

(2)不可重复读(提交后)

(3)幻读

5.事务隔离级别

在最后一个隔离级别(级别最高,数据最安全,但性能最差)下,解决了三个并发事务问题

mysql中的默认隔离级别是repeatable read

二、存储引擎/表类型

1.MySQL体系结构

存储引擎控制数据存储方式,数据库服务器通过API与其交互

2.概念

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的,而不是基于库的,所以存储引擎也可被称为表类型。
创建表的时候可以指定存储引擎,不指定的话默认是InnoDB

3.InnoDB

InnoDB的逻辑存储结构:

 4.MyISAM

5.Memory

 6.区别

7.选择

存储引擎没有好坏之分,需要根据业务选择合适的,绝大多数还是选择InnoDB

三、索引

1.概念

索引是帮助MySQL高效获取数据数据结构(有序),这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这种数据结构就是索引

2.引入

不加索引时,要查询某一条数据,需要全表扫描

加上索引时,查询更加高效

优势:提高查询效率、提高排序效率

劣势:索引列占空间、降低更新表的速度

3.索引结构

索引是在存储引擎层实现的,不同的存储引擎有不同的结构:(如果没有特别指明,都是指的B+Tree索引)

(1)引入二叉树

红黑树:自平衡二叉查找树

(2)引入Btree(多路平衡查找树)

叶子结点和非叶子结点都会存放数据

中间元素向上分裂 

 (3)B+Tree结构

所有数据都会存到叶子结点,叶子结点形成了一个单向链表

中间元素向上分裂 的同时,要把此元素在叶子结点也保留,同时用单向链表

(4)Hash结构

(5)思考

4.索引分类

回表查询:如果通过姓名想查询到所在的这一行数据,需要先在二级索引中查到ID,再通过聚集索引查到一行数据,因此根据ID查效率更高

 5.索引语法

创建索引:

创建联合索引:多个字段同时加上索引,字段的顺序有讲究(使用最频繁的字段放在左侧)

删除索引:

6.性能分析

(1)SQL执行频率
 (2)慢查询日志

通过慢查询日志来定位执行效率比较低(超过预设的执行时间)的SQL语句,进而优化

(3)profiles查看耗时

如果有些简单的指令即使没有被记录到慢查询日志中,但是效率也很低,怎么查看具体用时明细?

查看每一条SQL的耗时情况:

查看一条语句各个阶段的耗时情况:

(4)explain

四、SQL优化

1.insert优化

2.大批量插入数据

通过导入本地文件(数据按一定规则组成)加载到表中

3.主键优化

五、锁

1.概念

2.分类

3.全局锁---实现数据备份

(1)使用场景

对整个数据库实例加锁,处于只读状态,后续的更新操作语句都将被阻塞

典型的使用场景是:做全库的逻辑备份,获取一致性视图,保证数据的完整性

注意:备份不要在mysql命令中执行,而是在windows中的命令行执行

(2)特点

(3)不加锁的备份

4.表级锁

(1)使用场景

(2)分类

(3)表锁

读锁不会阻塞其他客户端的读,但是会阻塞写

写锁既会阻塞其他客户端的读,又会阻塞其他客户端的写

(4)元数据锁

(5)意向锁

当线程A加了行锁之后,如果线程B要加表锁,需要一行行检查数据是否加了锁

线程A在加了行锁之后再对整张表加意向锁,线程B通过看表锁与意向锁是否兼容来决定是否添加表锁,如果不兼容,就会阻塞,直到线程A提交释放锁

意向锁与表锁之间的兼容情况:

5.行级锁

(1)使用场景

(2)分类

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