MySQL（下）

事务

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。

  • 默认MySQL的事务是自动提交的，当执行一条DML语句，MySQL会立即隐式的提交事务。

操作

MYSQL中有两种方式进行事务的操作：

  1. 自动提交事务：即执行一条sql语句提交一次事务。（默认MySQL的事务是自动提交）
  2. 手动提交事务：先开启，再提交

事务操作有关的SQL语句：

SQL语句 描述
start transaction; / begin ; 开启手动控制事务
commit; 提交事务
rollback; 回滚事务

手动提交事务使用步骤：

  • 第1种情况：开启事务 => 执行SQL语句 => 成功 => 提交事务
  • 第2种情况：开启事务 => 执行SQL语句 => 失败 => 回滚事务

四大特性

面试题：事务有哪些特性？

  • 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小单元，要么全部成功，要么全部失败。
  • 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
  • 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
  • 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

事务的四大特性简称为：ACID

  • 原子性（Atomicity） ：原子性是指事务包装的一组sql是一个不可分割的工作单元，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。

  • 一致性（Consistency）：一个事务完成之后数据都必须处于一致性状态。

​ 如果事务成功的完成，那么数据库的所有变化将生效。

​ 如果事务执行出现错误，那么数据库的所有变化将会被回滚(撤销)，返回到原始状态。

  • 隔离性（Isolation）：多个用户并发的访问数据库时，一个用户的事务不能被其他用户的事务干扰，多个并发的事务之间要相互隔离。

​ 一个事务的成功或者失败对于其他的事务是没有影响。

  • 持久性（Durability）：一个事务一旦被提交或回滚，它对数据库的改变将是永久性的，哪怕数据库发生异常，重启之后数据亦然存在。

索引

索引(index)：是帮助数据库高效获取数据的数据结构 。

  • 简单来讲，就是使用索引可以提高查询的效率。

添加索引后查询：

-- 添加索引
create index idx_sku_sn on tb_sku (sn);  #在添加索引时，也需要消耗时间

-- 查询数据（使用了索引）
select * from tb_sku where sn = '100000003145008';

优点：

  1. 提高数据查询的效率，降低数据库的IO成本。
  2. 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU消耗。

缺点：

  1. 索引会占用存储空间。
  2. 索引大大提高了查询效率，同时却也降低了insert、update、delete的效率。

结构

MySQL数据库支持的索引结构有很多，如：Hash索引、B+Tree索引、Full-Text索引等。

当我们向二叉查找树保存数据时，是按照从大到小(或从小到大)的顺序保存的，此时就会形成一个单向链表，搜索性能会打折扣。

可以选择平衡二叉树或者是红黑树来解决上述问题。（红黑树也是一棵平衡的二叉树）

B+Tree结构：

  • 每一个节点，可以存储多个key（有n个key，就有n个指针）
  • 节点分为：叶子节点、非叶子节点
    • 叶子节点，就是最后一层子节点，所有的数据都存储在叶子节点上
    • 非叶子节点，不是树结构最下面的节点，用于索引数据，存储的的是：key+指针
  • 为了提高范围查询效率，叶子节点形成了一个双向链表，便于数据的排序及区间范围查询

拓展：

非叶子节点都是由key+指针域组成的，一个key占8字节，一个指针占6字节，而一个节点总共容量是16KB，那么可以计算出一个节点可以存储的元素个数：16*1024字节 / (8+6)=1170个元素。

  • 查看mysql索引节点大小：show global status like 'innodb_page_size'; -- 节点大小：16384

当根节点中可以存储1170个元素，那么根据每个元素的地址值又会找到下面的子节点，每个子节点也会存储1170个元素，那么第二层即第二次IO的时候就会找到数据大概是：1170*1170=135W。也就是说B+Tree数据结构中只需要经历两次磁盘IO就可以找到135W条数据。

对于第二层每个元素有指针，那么会找到第三层，第三层由key+数据组成，假设key+数据总大小是1KB，而每个节点一共能存储16KB，所以一个第三层一个节点大概可以存储16个元素(即16条记录)。那么结合第二层每个元素通过指针域找到第三层的节点，第二层一共是135W个元素，那么第三层总元素大小就是：135W*16结果就是2000W+的元素个数。

结合上述分析B+Tree有如下优点：

  • 千万条数据，B+Tree可以控制在小于等于3的高度
  • 所有的数据都存储在叶子节点上，并且底层已经实现了按照索引进行排序，还可以支持范围查询，叶子节点是一个双向链表，支持从小到大或者从大到小查找

语法

创建索引

create  [ unique ]  index 索引名 on  表名 (字段名,... ) ;

查看索引

show  index  from  表名;

删除索引

drop  index  索引名  on  表名;

注意事项：

  • 主键字段，在建表时，会自动创建主键索引

  • 添加唯一约束时，数据库实际上会添加唯一索引

posted @ 2025-04-14 20:58  星星永远发着光  阅读(13)  评论(0)    收藏  举报