事务与索引

事务：

1.一个事务是一个完整的业务逻辑单元，不可再分。
比如：银行账户转账，从A账户向B账户转账10000.需要执行两条update语句：
update t_act set balance = balance - 10000 where actno = 'act-001';
update t_act set balance = balance + 10000 where actno = 'act-002';
以上两条DML语句必须同时成功，或者同时失败，不允许出现一条成功，一条失败。
注：要想保证以上的两条DML语句同时成功或者同时失败，那么就需要使用数据库的“事务机制”。
2. 和事务相关的语句只有：DML语句。（insert delete update）
为什么？因为它们这三个语句都是和数据库表当中的“数据”相关的。
事务的存在是为了保证数据的完整性，安全性。
3. 如果所有的业务都能使用1条DML语句搞定，那就不需要事务。
但实际情况不是这样的，通常一个“事儿（事务【业务】）”需要多条DML语句共同联合完成。
4. 事务包括四大特性：ACID
A: 原子性：事务是最小的工作单元，不可再分。
C: 一致性：事务必须保证多条DML语句同时成功或者同时失败。
I：隔离性：事务A与事务B之间具有隔离。
D：持久性：持久性说的是最终数据必须持久化到硬盘文件中，事务才算成功的结束。
5. 事务隔离性存在隔离级别，理论上隔离级别包括4个：
第一级别：读未提交（read uncommitted）
对方事务还没有提交，我们当前事务可以读取到对方未提交的数据。
读未提交存在脏读（Dirty Read）现象：表示读到了脏的数据。
第二级别：读已提交（read committed）
对方事务提交之后的数据我方可以读取到。
这种隔离级别解决了: 脏读现象没有了。
读已提交存在的问题是：不可重复读。
第三级别：可重复读（repeatable read）
这种隔离级别解决了：不可重复读问题。
这种隔离级别存在的问题是：读取到的数据是幻象。
第四级别：序列化读/串行化读（serializable）
解决了所有问题。
效率低。需要事务排队。
oracle数据库默认的隔离级别是：读已提交。 mysql数据库默认的隔离级别是：可重复读。
6. mysql事务默认情况下是自动提交的。
mysql中的事务是支持自动提交的，只要执行一条DML，则提交一次。

索引：

1.索引就相当于一本书的目录，通过目录可以快速的找到对应的资源。
在数据库方面，查询一张表的时候有两种检索方式：
第一种方式：全表扫描（在数据表多的时候，效率低）
第二种方式：根据索引检索（效率很高）

索引为什么可以提高检索效率呢？
其实最根本的原理是缩小了扫描的范围。

索引虽然可以提高检索效率，但是不能随意的添加索引，因为索引也是数据库当中
的对象，也需要数据库不断的维护。是有维护成本的。比如，表中的数据经常被修改
这样就不适合添加索引，因为数据一旦修改，索引需要重新排序，进行维护。

添加索引是给某一个字段，或者说某些字段添加索引。

select ename,sal from emp where ename = 'SMITH';
当ename字段上没有添加索引的时候，以上sql语句会进行全表扫描，扫描ename字段中所有的值。
当ename字段上添加索引的时候，以上sql语句会根据索引扫描，快速定位。
2. 创建索引对象：
create index 索引名称 on 表名(字段名);
删除索引对象：
drop index 索引名称 on 表名;
也不是任何时候都会使用到索引；
3. 什么时候考虑给字段添加索引：（一般以下三种情况）
* 数据量庞大。（根据客户的需求，根据线上的环境）
* 该字段很少的DML操作。（因为字段进行修改操作，索引也需要维护）
* 该字段经常出现在where子句中。（经常根据哪个字段查询）
4. 索引的实现原理
通过B Tree缩小扫描范围，底层索引进行了排序，分区，索引会携带数据在表中的“物理地址”，
最终通过索引检索到数据之后，获取到关联的物理地址，通过物理地址定位表中的数据，效率
是最高的。
select ename from emp where ename = 'SMITH';
通过索引转换为：
select ename from emp where 物理地址 = 0x3;