目录
1.概述
2.事务
3.索引
3.1索引结构
3.2操作语法
1.概述
场景:假如我们需要解散教学部,那么该部门下的所有员工都需要删除。如果教学部成功删除了,但员工出于某些原因(比如SQL语句写错了等)并没有删除,此时就会出现数据不一致的问题。这时我们可以通过数据库中的事务来解决。
事务是一组操作的集合,它是一一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。
场景:假如数据库中有一张表,表中包含几百万甚至几千万条数据,此时我们用查询操作就会很慢,因为查询会扫描整张表,此时我们可以通过构建索引去快速查找数据。
索引是数据库表中的一种数据结构,用于提高数据检索的效率。它们可以被看作是数据库查询的"快速通道",允许数据库管理系统(DBMS)快速定位到需要的数据,而不必扫描整个表。
2.事务
开启事务后,只有当commit前的语句全部成功执行,我们才进行commit提交到数据库,否则进行rollback回滚操作,将数据重新恢复。
实际上,事务开启后,sql语句进行的操作并不在真的数据库上,而是操作了一份副本的数据库,只有commit后,才会将真的数据库进行修改。这就是事务的隔离性。
--开启事务
start transaction;
--删除部门
delete from dept where id = 3;
删除部门下的负工
delete from emp where dept_id = 3;
--提交事务
commit;
--回滚事务
rollback;
数据库事务确保了数据的完整性和一致性。事务具有以下四大特性,被称为ACID属性:
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原子性(Atomicity):事务中的所有操作要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某个点。这保证了数据的完整性,不会出现部分更新的情况。
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一致性(Consistency):事务必须保证数据库从一个一致的状态转移到另一个一致的状态。事务执行的结果必须符合所有预定义的规则,包括外键约束、触发器等。
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隔离性(Isolation):并发执行的事务之间不会互相影响。每个事务都独立运行,不知道其他事务的存在。
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持久性(Durability):一旦事务提交,它对数据库的改变就是永久性的,即使系统发生故障也不会丢失。
3.索引
索引如同书本中的目录,没有目录,我们去查找某一章节的内容时就得一页一页地翻。
举例:下图中左边没有索引的情况下就是全表扫描。右边建立了二叉搜索树的索引,年纪小的放左边,年纪大的放右边。这样我们很快就能找到年龄为45的数据。
优点:
- 提高查询速度:索引可以显著提高数据检索的速度,尤其是在大型数据表中。
- 减少查询中的I/O操作:索引帮助数据库管理系统快速定位数据,减少了磁盘I/O操作。
缺点:
- 增加存储空间:索引需要额外的存储空间,尤其是在大型数据库中。
- 增加写操作的开销:插入、删除和更新操作会变慢,因为索引本身也需要更新。
缺点我们一般忽略不计,因为如今磁盘空间都以T计算,索引占不了多少空间。其次,在业务中,查询的操作比增删改三者加起来都要更加频繁,因此建立索引是必要的。
3.1索引结构
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。我们平常所说的索引,如果没有特别指明,都是指默认的B+Tree结构组织的索引。
如果数据库中的表是按照大小来排序的,那么二叉树就会变成中间图的单向列表,此时搜索性能就会大打折扣。这时可以采用平衡二叉树或者红黑树解决。
但在实际应用中,当数据量很庞大,树的深度就会很深,此时只要是二叉树,它的检索速度都会变慢。B+树可以规避这类问题。
B+树(多路平衡搜索树)是一种自平衡的树形数据结构,并且广泛用于数据库和文件系统中的索引结构。以下是B+树的索引结构图:
非叶子节点只起到查找数据的作用,并不存储具体的数据,具体的数据保存在叶子节点上。所有的key都会出现在叶子节点上,比如根节点的6,在第一个叶子节点上也有6这个key,以此类推。另外,它的叶子节点元素是按照大小进行排序的,并形成双向链表。
查找过程:假如我们要查找53。先通过二分查找的方式定位53在38和67之间,因此走p2指针,再通过二分查找定位到47和55之间,再走p2指针,就找到了53和53对应的数据。
以下是B+树的一些关键特性:
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节点结构:B+树的内部节点可以有多个子节点,并且每个内部节点可以存储多个key。键值key用于分割子节点,每个键值对应一个子节点。
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有序性:B+树中的键值是有序的,这使得它可以高效地执行范围查询。
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叶子节点:所有的数据记录都存储在叶子节点中,叶子节点本身按照键值的顺序链接在一起,形成一个链表,这便于顺序访问。
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高度:B+树的高度比二叉树低,形成的树是矮胖样式的。
B+树的设计使得它非常适合作为数据库索引,因为它可以提供高效的数据检索,尤其是在需要处理大量数据和频繁进行范围查询的场景中。
3.2操作语法
--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;
数据库会自动给主键id创建一个主键索引,它的性能最高。username添加了唯一约束,那么也会自动创建一个唯一索引,实质上这个唯一约束就是唯一索引。name是我们自己创建的索引。