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[大数据]MySQL 索引和事务

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索引

概念

索引是一种特殊的文件,包含对数据表里面所有数据的引用指针,可以对创建的表里面的的一列或多列创建索引。

作用

  • 索引的主要作用就是进行查找,提高查找效率。查找效率提高了,但是同时也会付出代价。
  • 数据库的索引,也是需要消耗一些额外存储空间的,数据量越大,消耗的额外空间就越多。
  • 索引确定之后,后续每次对内容进行增删改的时候,往往也需要同步的调整索引的结构。

索引带来的好处:提高了查找速度。

索引带来的坏处:占用过多的空间,拖慢了增删改的速度。

索引的操作

以之前建的这张学生表为例,这张表我们是没有创建索引的:
在这里插入图片描述

查看索引

通过 show index from 表名; 即可查看索引,代码和运行结果如下:

show index from student;

在这里插入图片描述
可以看到我们并没有创建索引,但还有显示了索引。这个自带的索引就是主键约束:primary key 带来的,有了主键,MySQL 就会自动创建索引。

不仅主键会自带索引,unique 也是自带索引的

创建索引

就是给一个表创建索引,通过 :create index 索引名字 on 表名(列名); 来创建索引。代码如下:

create index name_index on student(name);

运行结果如下:
在这里插入图片描述

这里就可以看到我们新创建的索引,不过要注意的是创建索引是一个非常低效的事情,尤其是表里面已经有很多数据的时候,针对服务器上的数据库,如果里面的表没有索引,就不要轻易去创建索引了。不然可能会导致数据库崩溃。

删除索引

删除索引的时候,通过:**drop index 索引名字 on 表名; ** 来删除索引。不过要注意的是,删除索引的时候,如果是数据量很大的数据库,也可能导致数据库崩溃,所以在创建、删除索引的时候,应该在数据库刚开始就调整。代码和结果如下:

drop index name_index on student;

运行结果如下:
在这里插入图片描述
可以看到我们之前创建的索引现在已经被删除了。

索引背后的数据结构

索引可以很大程度上的加快查找速度,所以索引背后的数据结构就是为了加快查找速度的。也就是使用多叉搜索树,因为这样的话树的高度就下降了,搜索速度就快了。在数据库当中的数据结构使用的是 B+树(最常见的数据结构,就是在 B树 的基础上又得到了提升),在索引当中也写出来了:
在这里插入图片描述
B+树,每个节点上都包含多个 key 值,每个节点有 N 个 key,就又分为了 N 个区间,父节点的值都会在子节点中体现。非叶子节点的每个值,最终都会在叶子节点中体现出来,父节点中的值,会作为子结点中的最大值(最小值),这个图是最大值的情况,最下面的叶子节点,就使用链表进行按顺序连接:
在这里插入图片描述

  1. 因为使用 B+树 进行查找的时候,整体的IO次数也会比较少
  2. 所有的查询最终都会落到叶子节点上,所以每次查询的IO次数都是差不多的,而且速度也稳定。
  3. 下面的叶子结点用链表连接之后,进行范围查找就很快
  4. 所有的数据存储(载荷),都是放在叶子节点上的,非叶子节点中只保存 key 值即可,所以非叶子接单整体占有的空间较小,甚至可以缓存到内存当中。

事务

作用

事务的作用就是包围了吧若干个独立的操作给打包成一个整体,使其不能分开工作。这种就叫 原子性 。就是,要么不执行,要么全执行。

举例

A 给 B 转账 500元,如下图表示:
在这里插入图片描述
如果在执行 SQL 的时候,执行完第一个 SQL,执行第二个 SQL 的时候,数据库崩了、断电了、程序崩了,那么就执行不了第二个 SQL 了。事务就是针对这种情况产生的,发生这种情况的话,由数据库自动执行一些还原性的操作,来消除第一条 SQL 语句带来的影响。

事务的使用

  1. 通过 start transaction; 来开启事务。
  2. 执行多条 SQL 语句
  3. 回滚或提交:rollback/commit; rollback 即是全部失败(也就是回滚),commit 即是全部成功。

事务的基本特征

  1. 原子性。
  2. 一致性,就是在事务执行之前,和执行之后,数据库中的数据都得是合理合法的。就像转账之后,账户余额不能为负数。
  3. 持久性,事务一旦提交之后,就持久化存储起来了。
  4. 隔离性:就是事务并发执行的时候,产生的情况。

脏读第一种情况(写的过程中不能读)

脏读就是事务 A 对某个塑胶进行修改的同时,事务 B 去读取了这个数据,也就是读到的是一个临时的结果,而不是最终结果。就像是现在的 “多人填表” 可能 A 填完之后,B 再去修改 A 的数据,A 填的就可能只是一个临时数据。临时数据就是脏数据
出现脏读的原因就是:事务和事务之间,没有任何的隔离,加上了一些约束限制,就可以有效的避免脏读问题

处理脏读

给写操作加锁,在修改的过程中,别人就不能读了(加锁的状态),等修改完之后,别人才能读(接触加锁)。一旦加了写锁之后,意味着事务之间的隔离性就高了,并发性就降低了。

脏读的第二种情况(不可重复读)

就像是我们在 GitHub 上面提交代码,然后其他人通过 GitHub 来读代码,就像下图这样:
在这里插入图片描述
在提交第二次代码之前的前四个读操作,读到的都是旧代码,然后最后一次读代码读到的就是第二次提交的新代码:
在这里插入图片描述
为了避免发生这种情况,读操作的时候,也就不能执行写操作了。通过给读的时候也加锁,就解决了不可重复读的问题。 这样的话,就会让事务的隔离性更高,但是并发性也就更低了。

幻读问题

就像脏读的第二种情况,如果加锁后,剩下的时间还可以用来做其他。比如对另外一个表进行修改,可以很大程度提高资源的利用率,如下图所示:
在这里插入图片描述
这样操作之后,锁的力度就不会太大。就像疫情封控,如果有一个人确诊,只分一栋楼就行了,如果确诊多了,就封一个小区。
但是这样读的时候,发现数量变了,本来只有一个代码文件,后来又多了一个。也就是一个事务在执行的时候进行多次查询,多次查询的结果不一样(多了或者少了),这也是一种特殊的不可重复读,彻底解决的这种问题,就是进行串行化执行,就是在读操作的时候,就不能写了。隔离性最高,并发性最低,数据最可靠,速度最慢

MySQL 中事务的隔离级别

可以根据实际要求来调整数据库的隔离级别,通过不同的隔离级别,也就控制了事物之间的隔离性,也就控制了并发程度。

  1. read uncommitted 允许读取未提交的数据,并发程度最高,隔离程度最低。会引入 脏读+不可重复读+幻读问题。
  2. read committed 只允许读取提交之后的数据,相当于写加锁,并发程度降低一些, 隔离程度高了一些,解决了脏读,会引入 不可重复读+幻读。
  3. repeatable read 相当于给 读和写 都加锁,并发程度降低了,隔离程度又提高了,解决了脏读和不可重复读,会引入幻读。
  4. serializable 串行化,并发程度最低,隔离程度最高,解决了脏读,不可重复读,寒毒问题,但是执行速度最慢。

可以通过修改 my.ini 这个配置文件,来设置当前的隔离级别,根据实际需求场景,来决定使用哪种隔离级别。

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加:2022-06-26 16:58:01  更:2022-06-26 16:58:59 
 
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