MySQL- 索引事务

索引

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。

通俗来看，我们可以把索引看成是书本的目录~

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数据库使用select查询的时候：

1. 先遍历表
2. 把当前的行给带入到条件中，看条件是否成立
3. 条件成立，这样的行就保留，不成立就跳过

但是如果表的数据比较大，那么这样遍历的成本就非常高了~

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因此，索引也就孕育而生了~

索引属于是针对 查询操作 引入的优化条件，可以通过索引来加快查询的速度，避免针对表进行遍历。

• 索引是能提高查询速度的，但是也是有代价：

1. 占用更多的空间，生成索引，是需要一系列的数据结构，来存储道硬盘空间的
2. 可能会降低插入修改删除的速度

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操作

1. 查看索引

   show index from 表名；
   

2. 创建索引

   create index 索引名字 on 表名(列名)；
   

3. 删除索引

   drop index 索引名 on 表名；
   

注意：主键、unique、外键 都是会创建索引~

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下面我们给出例子

mysql> create table student(id int, name varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> show index from student;
Empty set (0.01 sec)

mysql> drop table student;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> create table student(id int primary key, name varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

-- 主键
mysql> show index from student;

此时我们的索引会以表格的形式展示出来：

一个索引是针对一个列来指定的。

只有针对这一列进行条件查询的时候，查询速度才能够被索引优化~

比如说：

表中的Column_name那一列，我们针对id创建索引，使用id进行条件查询，速度是很快的。

select * from student where id = 100；

但是如果是下面这种写法的话，他就不会走索引，而是仍然需要遍历表了

select * from student where name = '张三'；

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-- unique
create table student (id int unique, name varchar(20));

-- 外键
 create table class(id int primary key, name varchar(20));
 
 create table student(id int primary key, name varchar(20), classId int, foreign key(classId) references class(id));

一本书可以有多个目录
一个表也可以有多个索引

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下面演示创建索引相关操作：

create index idx_student_name on student(name);
show index from student;

创建索引操作，其实…也是一个危险操作~

因为我们创建索引的时候，需要针对现有的数据，进行大规模的重新整理~

如果当前表是一个空表，或者数据不多，创建索引没啥问题，但是这个表很大，创建索引的话，很容易把数据库服务器给卡住。

一般来说，创建索引都是在创建表的时候就规划好了，一旦表已经使用很久，有很多数据，再想修改索引的话，就要慎重了~

但是有一种爱叫做硬爱，如果非要创建表的话，也是有技巧的~

做法：另外再搞一个机器，部署mysql服务器.也创建同样的表，并且把表上的索引创建好再把之前的机器上的数据给导入到新的mysql服务器上.（导入数据的过程就可以控制节奏）多花点时间导数据，都没事，不要影响到原来服务器正常的运转~~

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而删除操作：

drop index 索引名 on 表名；

手动创建的索引，可以手动删除。

如果自动创建的索引(主键/外键，unique),是一定不能删除的~

删除索引操作也是一个危险操作！

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索引原理

索引也是通过一定的数据结果来实现的。

索引原理的核心是利用B树或哈希表等数据结构，对要索引的列或字段进行排序和组织。当进行查询时，通过索引可以快速定位到符合查询条件的行，而不需要遍历整个数据表。这样可以大大减少数据库系统的IO操作和查询时间。

然而，索引也有一些限制和注意事项。

首先，创建索引会占用额外的存储空间。其次，当进行数据的插入、更新或删除操作时，索引也需要更新，这会带来一定的性能开销。因此，在创建索引时需要权衡存储空间和查询性能的需求。

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但是，哈希表实际上还是不怎么适合数据库作为索引

• 对应哈希表来说，只能进行"精准匹配"，无法进行范围查询，更无法进行模糊匹配

• 而红黑树来说，他是可以精准匹配的，也可以范围查询、模糊匹配

  针对模糊匹配，是有一定的适用的

  • '孙%'可以一定程度匹配
  • '%孙'这个就没办法了

  因为字符串比大小，就是根据第一个字符比较的

  这样需要注意的是：红黑树，也是二叉树.每一个节点，最多两个子树，树的分叉少（度），此时，表示同样数量的结果集合，树的高度就会更高.

所以综合来说：数据库引入的索引是一个改进的树形结构，B+树.(N叉搜索树)

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在了解B+树之前，我们还需要了解B树（B-树）

B树（N叉搜索树）：

• 每个节点上有M个key，划分出了M+1个区间
• 进行查询的时候，就可以直接从根节点出发，判定当前要查的数据在节点上的哪个区间中，决定下一步往哪里走
• 进行添加/删除元素可能就涉及到节点的拆分和节点的合并

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B+树是B树的改进，针对数据库量身定做的。

B+树

• B+树也是一个N叉搜索树，一个节点上存在N个key，划分成N个区间

• 每个节点上N个key中，最后一个，就相当于当前子树的最大值

• 父节点上的每个key都会以最大值的身份在子节点的对应区间中存在（key可能会重复出现）叶子节点这一层，包含了整个树的数据全集

• B+树会使用 链表 这样的结构，把叶子节点串起来

  此时就可以非常方便地完成数据集合的遍历，并且也可以很方便地从数据集合中按照范围取出一个“子集”

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相对于B树以及哈希、红黑树

B+树的优点如下：

• N叉搜索树，树的高度是有限的，降低IO次效

• 非常擅长范围查询

• 所有查询最终都是要落到叶子节点.查询和查询之间的时间开销是稳定的
  不会出现这次特别快，下次特别慢的情况

• 由于叶子节点是全集，会把行数据只存储在叶子节点上，
  非叶子节点只是存储一个用来排序的key (比如存个id)

  数据库里是按行组织数据的.
  创建索引的时候是针对这一列进行创建~~

  这一行数据，内容是比较多的
  而这一个 id 则内容是比较少的
  叶子节点会非常占用空间

  非叶子节点，则占不了多少空间,这些非叶子节点是缓存到内存中

  不过(硬盘上还是要存这些非叶子节点的.但是当我们进行查询的时候就可以把这些非叶子节点加载到内存中，整体查询的比较过程就可以在内存中进行了又进一步的减少了IO访问次数)

至此，上述引入了一个比较典型的B+树来介绍索引的原理。、

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但实际上，MySQL索引实现，也是有一些变数的，不只是只有B+树这一种情况

mysql内部有一个模块，存储引擎，存储引擎模块是提供了很多版本的实现的，Innodb当前最常用的mysql存储引擎 -> B+树.

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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。

开发中经常会涉及一些场景，需要“一气呵成”地完成一些操作，比如说“转账”

account （ name，   balance ）
           张三      1000
           李四      1000
如果在执行以下操作执行一半，程序奔溃/数据库崩溃/机器断电
  张三 -> 李四  转账500
  张三账户-500
  李四账户+500

此时，数据就会出现“不上不下”的中间状态

所以说：引入事务就是为了避免上述问题~
事务就可以把多个sql打包成一个整体
可以保证这些sql要么全都执行正确，要么就"一个都不执行”这里其实也不是说不是真的一个都没执行，必然得执行，才能知道失败~~只是看起来好像"一个都不执行一样”

此处在数据库中叫做“回滚”(rollback)

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事务把这多个sql打包到一起，作为一个整体来执行。这样的特点，称为"原子性"

操作

1. 开启事务：start transaction

   单独执行的每个sql，都是自成一个体系.此时这些sql之间是没有原子性的.

2. 执行各种sql

3. 回滚或提交：rollback/commit;

   commit也就代表事务结束了

   rollback主动触发回滚，一般是要搭配条件判断的逻辑来使用的

   sql里也能支持 条件、循环、变量、函数（但是日常开发一般不会这么写），更多的是搭配其他编程语言

但实际上我们需要关注的是 事务 背后的一些原理性质内容~

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• 回滚是怎么做到的？

  通过日志的方式，记录事务中的关键操作，这样的记录就是回滚的依据~，日志都是打印出来的内容在文件里

  即使是主机掉电，也不影响（回滚用的日志已经在文件中了）
  一旦重新启动主机，mysql也重新启动，就会发现回滚日志中有一些需要进行回滚的操作。于是就可以完成这里的回滚了

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事务不仅仅是原子性特性，还有一些其他方面的特性（重点）

1. 原子性 回滚的方式，保证这一系列操作，都能执行正确，或者恢复如初.

2. 一致性 事务执行之前，和之后，数据都不能离谱~~

   很多时候是要考数据库的约束以及一系列的检查机制来完成的

3. 持久性
   事务做出的修改，都是在硬盘上持久保存的.重启服务器，数据仍然是存在,事务执行的修改仍然是有效的

4. 隔离性

   数据库并发执行多个事务的时候，涉及到的问题~~

   这里的并发执行非常常见：

   因为mysql是一个客户端服务器结构的程序.
   一个服务器可以给多个客户端提供服务：
   多个客户端都会让数据库执行事务~很有可能，客户端1提交的事务1，执行了一半，客户端2提交的事务2也过来了.
   数据库服务器就需要同时处理这两个事务，这就是并发执行.

并发执行

并发程度越高，整体的效率就越高~~

如果我们希望数据库服务器执行效率高，就希望提高并发程度.但是提高了并发程度之后，可能会存在一些问题导致数据就出现一些"错误"的情况~~

隔离级别，就是在"数据正确”和"效率”之间做权衡~~
往往提升了效率，就会牺牲正确性；提升了正确性就会牺牲效率.…

那么在并发执行的时候，会出现以下问题：

1. 脏读问题

   一个实际生活中的场景，当一个家庭成员正在使用共享的购物清单应用程序时，另一个成员也同时尝试查看和修改该清单。假设成员A正在查看购物清单并准备添加一些物品，但在他完成之前，成员B开始操作，删除了清单中的一些物品。这会导致成员A看到的购物清单并没有更新，从而出现脏读的问题。

   为了避免脏读，可以使用同步机制，如在访问购物清单时使用锁来确保只有一个人可以读取或修改它。这样一来，每个成员在操作购物清单之前都会先检查是否有其他人正在访问它，从而避免读取到过期或不一致的数据。

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   一个事务A正在写数据的过程中，另一个事务B读取了同一个数据
   接下来事务A又修改了数据，导致B之前读到的数据，是一个无效的数据/过时的数据（也称为脏数据）

   这俩事务如果一个接一个的串行执行，没事.如果并发执行就容易出现脏读~~

那么解决脏读问题的方法，核心思路是，针对 写操作加锁。

用上面的例子来看就是，两个成员之间相互商量好，在成员A完成之前，成员B不要看A操作的页面，等A完成后，再操作。

但是之前A、B是完全并发执行的，操作加锁之后呢，并发程度就降低了~但是读取数据更靠谱了。

并发性降低了，隔离性提高了.效率降低了，数据准确性提高了.

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2. 不可重复读性

   成员A首先查看购物清单，然后决定添加一个物品。然而，在他提交修改之前，成员B也尝试修改了购物清单，删除了其中一个物品。由于成员A还没有提交修改，他再次查看购物清单时，会发现购物清单和他最初查看时不一样了，出现了不可重复读的情况。

   为了避免不可重复读，可以使用同步机制，如在访问购物清单时使用锁来确保只有一个人可以修改它。这样一来，当成员A重新查看购物清单时，他会看到一致的数据，不会出现不一致的情况。

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   并发执行事务过程中，如果事务A在内部多次读取同一个数据的时候，出现不同的情况，这种就是不可重复读.事务A在两次读的之间，有一个事务B修改了数据并提交了事务.

   如果是两个事务，分两次读，结果不一样，这个能接受的~~
   如果是一个事务内部的两次读，结果都不一样，就难以接受了~~

   刚才写加锁只是要求大家不要看我的屏幕，在我写的过程中不要读.但是没说你们读的时候我就不能继续写…

   解决不可重复读，需要给 读操作加锁~~（也就是约定B读的时候，A也不能写），并发程度又进一步降低了，隔离性也进一步提高了.效率降低了，数据的准确性又提高了.
   如果两个事务之间的影响越大，隔离性就越低，影响越小，隔离性就越高

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3. 幻读

   当一个A正在使用共享的购物清单应用程序时，B也同时尝试修改该清单。成员A首先查看购物清单，并注意到当前有两个物品。然而，在他准备提交购买第一个物品之前，成员B也尝试向购物清单中添加了一个物品。当成员A再次查看购物清单时，他会发现购物清单中有三个物品，出现了幻读的情况。

   为了避免幻读，可以使用同步机制，如在访问购物清单时使用锁来确保只有一个人可以修改它。这样，当成员A重新查看购物清单时，他会看到一致的数据，避免出现新添加的物品看起来像是“幻觉”一样出现的情况。

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   一个事务A执行过程中，两次的读取操作，数据内容虽然没改变，但是结果集变了.这种称为"幻读"。

   结果集：表示查询结果的集合

   引入串行化的方式，解决幻读.保持绝对的串行执行事务，此时完全没有并发了.
   串行化属于是一个釜底抽薪的操作.

   根本上解决了并发中涉及到的各个问题.

   此时，并发程度最低（没并发)，隔离性最高的.效率是最低的，数据是最准确的

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古话说得好，人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，如果我们想要效率，那么就会失去一定的正确性，反之也是如此。所以在不同的场景就会有不同的需求，mysql服务器也提供了“隔离级别”让我们针对隔离程度来进行设置来应付不同的需求场景~

MySQL提供了四种隔离级别：

分别对应到上述的的三个问题：

• 脏读

  read uncommitted（读未提交）
  

  并发程度最高，速度最快，隔离性最低，准确性最低

• 不可重复读

  read committed （读已提交）
  

  引入了写加锁，只能读写完之后提交版本，并发程度降低了，速度降低了，隔离性提高了，准确性页提高了

  repeatable read（可重复读） 
  

  引入了写加锁和读加锁.写的时候不能读，读的时候也不能写.并发程度又进一步降低了入速度降低了；隔离性提高了，准确性提高了

• 幻读

  serializable (串行化)
  

  严格的按照串行的方式，一个一个的执行事务. 并发程度最低（没有并发），速度最低，隔离性最高，准确性最高

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至此，MySQL的索引事务暂时就到此为止，接下来会介绍JDBC编程~