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1、索引

1.1 查看索引

1.2 创建索引

1.3 删除索引

1.4 索引的实现

2、事务

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1、索引

索引等同于目录，属于针对查询操作的一个优化手段，可以通过索引来加快查询的速度，避免针对表进行遍历。

主键、unique和外键都是会自动生成索引的。

索引能提高查询的速度，但也是有代价的。

1、占用更多的空间，生成索引是需要一系列的数据结构，以及一系列的额外的数据来存储到硬盘空间。

2、可能会降低插入、修改、删除的速度。

1.1 查看索引

使用 show index from 表名； 来查看索引

例如：

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1.2 创建索引

使用 create index 索引名 on 表名(列名)； 来创建索引

例如：

注意：

创建索引时，如果表中的数据很多，创建索引容易使服务器卡住，就需要另一台机器，在MySQL中部署相同的表，创建所需要的索引，然后导入数据替换。

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1.3 删除索引

使用 drop index 索引名 on 表名；来删除索引

自己创建的索引可以删除，如果是自动创建的索引，不能删除。

例如：

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1.4 索引的实现

索引也是通过一定的数据结构实现的，MySQL的索引是一个改进的树形结构 B+树(N叉搜索树）。

B树

B树是通过区间来进行分支的，每个节点的度都是不确定的，一个节点保存N个key，就可以划分出N+1个区间，每个区间都可以衍生一系列的子树。

一个节点中，虽然可以保存N个key，但不是无限制的，达到一定的规模，就会触发节点的分裂，当删除元素达到一定的数目，也会触发节点的合并。

B树（N叉搜索树）

特点：

1、每个节点上有M个key，划分出M+1个区间。

2、进行查询的时候，根据根节点出发，判定当前要查的数据在节点的哪个区间内，再决定下一步往哪走。

3、进行添加和删除元素时，可以涉及到节点的拆分和合并。

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B+树

B+树的特点：

1、B+树也是一个N叉搜索树，一个节点上存在N个key，就划分成N个区间。

2、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。

3、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，叶子节点这一层，包含整个树的数据全集。

4、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的完成数据集合的遍历，并且方便的从数据中按照范围取出一个“子集”。

优点：

1、N叉搜索树，树的高度是有限的。

2、非常擅长范围查询

3、所有的查询都是落在叶子节点上，查询之间的开销是稳定的。

4、由于叶子节点是全集，会把数据只存储在叶子节点上，非叶子节点只存储一个用来排序的key，所以非叶子节点用不了多少空间，就可以缓存在内存中，提升访问的速度。

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2、事务

事务可以把多个SQL语句打包成一个整体，可以保证这些SQL语句要么全部执行，要么一个都不执行，具有原子性的特点。

事务的执行过程：

开始事务：start transaction;

执行各种SQL语句

主动触发回滚：rollback;

事务结束：commit;

事务的原理：

回滚：以日志的方式，记录事务中的关键操作，这样的记录是回滚的依据。然后以打印的方式，将内容放在文件中，即使主机掉电，也不会影响，一旦启动主机，MySQL也会重新启动，发生回滚操作。

事务的特点：

1、原子性：回滚的方式，保证操作都能执行正确。

2、一致性：事务执行前后，数据不能产生特别大的差异。

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，修改仍然有效。

4、隔离性：数据并发执行多个事务时，并发程度越高，整体的效率就越高。

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提高并发执行的程度，对提高效率，但也会产生一些问题。

1、脏读问题

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修改了数据，导致事务B读到的数据是一个无效数据。

解决方法：

针对写加锁，等写的操作完全执行结束，并且不再修改之后再读，并发性降低了，隔离性提高了，效率降低了，准确性提高了。

2、不可重复读

并发执行事务的过程中，如果事务A多次读取同一个数据，出现不同的情况，就是不可重复读，事务A再读的过程中，事务B修改了数据并提交了数据。

解决方法：

针对读操作进行加锁，读的时候不能再修改数据。

3、幻读

一个事务A执行的过程中，两次读取操作，数据内容没有改变，但是结果集变了，就称为“幻读”。

解决方法：

保持决定的串行执行事务，完全没有并发，效率最低，隔离最高，内容最准确。

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