一、事务(Transaction)

1、事务的基本概念

事务是一种机制，一个操作序列，一个最小的不可再分的工作单元，包含了一组数据库操作指令，并且将多个操作指令当作一个整体，一同向系统提交或者回滚的操作，事务保证了数据的一致性，如支付宝中转账的操作，转账的账户和收钱的账户，两个操作组成一个完整的事务；

注意：在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务

2、事务的四大特性（ACID）

• 原子性(Atomic)：事务是一个完整的操作，数据必须处于一致的状态，事务中的操作，要么全部成功，要么全部失败，此特性就是原子性；
• 一致性(Consistency)：当事务执行完毕后，数据必须处于一致状态，在开始事务时数据保持一致状态，执行事务的过程中事务可以出现不一致的情况，事务完毕后，数据必须保证一致状态；
• 隔离性(Isolation)：多个事务之间互不依靠，互补影响，相对独立；
• 持久性(Durably)：事务处理完毕后，在系统中发生的变化是永久性的，会永久的保留在数据库中；

事务的 ACID 特性保证了一个事务或者成功提交，或者失败回滚，二者必居其一。因此，它对事务的修改具有可恢复性。即当事务失败时，它对数据的修改都会恢复到该事务执行前的状态。

事务的隔离性是通过锁实现，而事务的原子性、一致性和持久性则是通过事务日志实现 。

3、事务的简单使用

管理事务的三个命令：

• start transaction：开始事务，后边有多条数据库操作语句开始执行；
• commit：开始提交一个事务，对应前边的开始事务操作，将事务处理的结果保存到数据文件中；
• rollback：开始回滚一个事务，在开始事务和commit之间，将事务中的全部语句撤回，恢复到执行开始事务之前的数据状态；

4、并发事务处理带来的问题

• 更新丢失（Lost Update)： 事务A和事务B选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于两个事务都不知道彼此的存在，就会发生丢失更新问题
• 脏读(Dirty Reads)：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
• 不可重复读（Non-Repeatable Reads)：事务 A 多次读取同一数据，事务B在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果不一致。
• 幻读（Phantom Reads)：幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务A读取了几行数据，接着另一个并发事务B插入了一些数据时。在随后的查询中，事务A就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。

并发事务处理带来的问题的解决办法

• “更新丢失”通常是应该完全避免的。但防止更新丢失，并不能单靠数据库事务控制器来解决，需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决，因此，防止更新丢失应该是应用的责任。
• “脏读” 、 “不可重复读”和“幻读” ，其实都是数据库读一致性问题，必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决：
  • 一种是加锁：在读取数据前，对其加锁，阻止其他事务对数据进行修改。
  • 另一种是数据多版本并发控制（MultiVersion Concurrency Control，简称 MVCC 或 MCC），也称为多版本数据库：不用加任何锁， 通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照 （Snapshot)， 并用这个快照来提供一定级别 （语句级或事务级） 的一致性读取。从用户的角度来看，好象是数据库可以提供同一数据的多个版本。

5、事务的隔离级别

查看数据库的事务隔离级别【MySQL 8.0】

SELECT @@transaction_isolation;
1

（1）Read uncommitted -> 读未提交，就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。

Read uncommitted 会出现的现象 —> 脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据

事例：老板要给程序员发工资，程序员的工资是3.6万/月。但是发工资时老板不小心按错了数字，按成3.9万/月，该钱已经打到程序员的户口，但是事务还没有提交，就在这时，程序员去查看自己这个月的工资，发现比往常多了3千元，以为涨工资了非常高兴。但是老板及时发现了不对，马上回滚差点就提交了的事务，将数字改成3.6万再提交。

分析：实际程序员这个月的工资还是3.6万，但是程序员看到的是3.9万。他看到的是老板还没提交事务时的数据。这就是脏读。

那怎么解决脏读呢？Read committed！读已提交，能解决脏读问题。

(2）Read committed -> 读已提交，顾名思义，就是一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据。【oracle 数据库默认的隔离级别】

Read committed 会出现的现象 —> 不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务B在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果不一致。

事例：程序员拿着信用卡去享受生活（卡里当然是只有3.6万），当他埋单时（程序员事务开启），收费系统事先检测到他的卡里有3.6万，就在这个时候！！程序员的妻子要把钱全部转出充当家用，并提交。当收费系统准备扣款时，再检测卡里的金额，发现已经没钱了（第二次检测金额当然要等待妻子转出金额事务提交完）。程序员就会很郁闷，明明卡里是有钱的…
分析：这就是读提交，若有事务对数据进行更新（UPDATE）操作时，读操作事务要等待这个更新操作事务提交后才能读取数据，可以解决脏读问题。但在这个事例中，出现了一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同数据，这就是不可重复读。

那怎么解决可能的不可重复读问题？Repeatable read ！可重复读，能解决不可重复读的问题。

（3）Repeatable read -> 可重复读，就是在开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作。【 InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别】

事例：程序员拿着信用卡去享受生活（卡里当然是只有3.6万），当他埋单时（事务开启，不允许其他事务的UPDATE修改操作），收费系统事先检测到他的卡里有3.6万。这个时候他的妻子不能转出金额了。接下来收费系统就可以扣款了。
分析：重复读可以解决不可重复读问题。写到这里，应该明白的一点就是，不可重复读对应的是修改，即UPDATE操作。但是可能还会有幻读问题。因为幻读问题对应的是插入INSERT操作，而不是UPDATE操作。

1、什么时候会出现幻读？

事例：程序员某一天去消费，花了2千元，然后他的妻子去查看他今天的消费记录（全表扫描FTS，妻子事务开启），看到确实是花了2千元，就在这个时候，程序员花了1万买了一部电脑，即新增INSERT了一条消费记录，并提交。当妻子打印程序员的消费记录清单时（妻子事务提交），发现花了1.2万元，似乎出现了幻觉，这就是幻读。

那怎么解决幻读问题？Serializable！序列化/串行化读可以解决幻读问题。

2、幻读和不可重复读的区别？

• 不可重复读的重点是修改：在同一事务中，同样的条件，第一次读的数据和第二次读的数据不一样。（因为中间有其他事务提交了修改）
• 幻读的重点在于新增或者删除：在同一事务中，同样的条件,，第一次和第二次读出来的记录数不一样。（因为中间有其他事务提交了插入/删除）

（4）Serializable -> 串行化读

Serializable 是最高的事务隔离级别，在该级别下，事务串行化顺序执行，可以避免脏读、不可重复读与幻读。简单来说，Serializable 会在读取的每一行数据上都加锁，所以可能导致大量的超时和锁争用问题。这种事务隔离级别效率低下，比较耗数据库性能，一般不使用。

最后，做一个简单的说明：

事务的隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读已提交)；但是你要知道的是 InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失。

二、索引(Index)

MYSQL 官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构，所以说索引的本质是：数据结构。

• 索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，一般以索引文件的形式存储在磁盘上

1、索引的基本语法

索引的创建：

• 创建索引：CREATE [UNIQUE] INDEX indexName ON mytable(username(length));

  如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。

• 修改表结构(添加索引)：ALTER table tableName ADD [UNIQUE] INDEX indexName(columnName)

删除索引：

• 删除：DROP INDEX [indexName] ON mytable;

查看索引：

• 查看：SHOW INDEX FROM table_name\G --可以通过添加 \G 来格式化输出信息。

使用ALERT命令：

• ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list): 该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL。
• ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column_list 这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）。
• ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list) 添加普通索引，索引值可出现多次。
• ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list)该语句指定了索引为 FULLTEXT ，用于全文索引。

2、优势与劣势

优势

• 提高数据检索效率，降低数据库IO成本
• 降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

劣势

• 索引也是一张表，保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录，所以也需要占用内存。
• 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。 因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段， 都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

3、索引的分类

3.1 从数据结构角度

• B+树索引
• Hash索引
• Full-Text全文索引
• R-Tree索引

3.2 从物理存储角度

• 聚集索引（clustered index）
• 非聚集索引（non-clustered index），也叫辅助索引（secondary index）

聚集索引和非聚集索引都是B+树结构

3.3 从逻辑角度

• 主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
• 普通索引或者单列索引：每个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。
• 多列索引（复合索引、联合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀集合。
• 唯一索引或者非唯一索引
• 空间索引：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。 MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建。

4、索引的详细介绍

4.2 B-Tree （B树）

B-Tree是为磁盘等外存储设备设计的一种平衡查找树。

特别强调：只有B树，没有B-树

系统从磁盘读取数据到内存时是以**磁盘块（block）**为基本单位的，位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是需要什么取什么。

InnoDB 存储引擎中有页（Page）的概念，页是其磁盘管理的最小单位。InnoDB 存储引擎中默认每个页的大小为16KB,，可通过参数 innodb_page_size 将页的大小设置为 4K、8K、16K，在 MySQL 中可通过如下命令查看页的大小：show variables like 'innodb_page_size';

而系统一个磁盘块的存储空间往往没有这么大，因此 InnoDB 每次申请磁盘空间时都会是若干地址连续磁盘块来达到页的大小 16KB。InnoDB 在把磁盘数据读入到磁盘时会以页为基本单位，在查询数据时如果一个页中的每条数据都能有助于定位数据记录的位置，这将会减少磁盘I/O次数，提高查询效率。

B-Tree 结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。

每个节点占用一个盘块的磁盘空间，一个节点上有两个升序排序的关键字和三个指向子树根节点的指针，指针存储的是子节点所在磁盘块的地址。在 B-Tree 结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值。而每一个页的存储空间是有限的，如果data数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的key的数量很小，当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大，增大查询时的磁盘I/O次数，进而影响查询效率。【这是B-Tree存储结构存在的问题，进而引申出另外一种存储结构B+Tree存储结构】

4.2 B+Tree (B+树)

B+Tree 是在 B-Tree 基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB 存储引擎就是用 B+Tree 实现其索引结构。在 B+Tree 中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。

B+Tree相对于B-Tree有几点不同：

1. 非叶子节点只存储键值信息；
2. 所有叶子节点之间都有一个链指针；
3. 数据记录都存放在叶子节点中

B+Tree 性质

1. 我们知道IO次数取决于B+树的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
2. 当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。

索引的最左前缀原则

• 最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
• =和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

4.3 非聚簇索引

MyISAM引擎的索引文件和数据文件是分离的。MyISAM引擎索引结构的叶子节点的数据域，存放的并不是实际的数据记录，而是数据记录的地址。索引文件与数据文件分离，这样的索引称为"非聚簇索引"。MyISAM的主索引与辅助索引区别并不大，只是主键索引不能有重复的关键字。

在MyISAM中，索引（含叶子节点）存放在单独的.myi文件中，叶子节点存放的是数据的物理地址偏移量（通过偏移量访问就是随机访问，速度很快）。

主索引是指主键索引，键值不可能重复；辅助索引则是普通索引，键值可能重复。

通过索引查找数据的流程：先从索引文件中查找到索引节点，从中拿到数据的文件指针，再到数据文件中通过文件指针定位了具体的数据。辅助索引类似。

4.4 聚簇索引

InnoDB引擎索引结构的叶子节点的数据域，存放的就是实际的数据记录（对于主索引，此处会存放表中所有的数据记录；对于辅助索引此处会引用主键，检索的时候通过主键到主键索引中找到对应数据行），或者说，InnoDB的数据文件本身就是主键索引文件，这样的索引被称为"“聚簇索引”，一个表只能有一个聚簇索引。

主键索引：

​ 我们知道InnoDB索引是聚集索引，它的索引和数据是存入同一个.idb文件中的，因此它的索引结构是在同一个树节点中同时存放索引和数据，如下图中最底层的叶子节点有三行数据，对应于数据表中的id、stu_id、name数据项。

在Innodb中，索引分叶子节点和非叶子节点，非叶子节点就像新华字典的目录，单独存放在索引段中，叶子节点则是顺序排列的，在数据段中。Innodb的数据文件可以按照表来切分（只需要开启innodb_file_per_table)，切分后存放在xxx.ibd中，默认不切分，存放在xxx.ibdata中。

辅助（非主键）索引：

​ 这里我们以学生表中的name列建立辅助索引，它的索引结构跟主键索引的结构有很大差别，在最底层的叶子结点有两行数据，第一行的字符串是辅助索引，按照ASCII码进行排序，第二行的整数是主键的值。

这就意味着，对name列进行条件搜索，需要两个步骤：

① 在辅助索引上检索name，到达其叶子节点获取对应的主键；

② 使用主键在主索引上再进行对应的检索操作；

这也就是所谓的“回表查询”

InnoDB 索引结构需要注意的点

1. 数据文件本身就是索引文件
2. 表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构文件
3. 聚集索引中叶节点包含了完整的数据记录
4. InnoDB 表必须要有主键，并且推荐使用整型自增主键

正如我们上面介绍 InnoDB 存储结构，索引与数据是共同存储的，不管是主键索引还是辅助索引，在查找时都是通过先查找到索引节点才能拿到相对应的数据，如果我们在设计表结构时没有显式指定索引列的话，MySQL 会从表中选择数据不重复的列建立索引，如果没有符合的列，则 MySQL 自动为 InnoDB 表生成一个隐含字段作为主键，并且这个字段长度为6个字节，类型为整型。

4.4.1 那为什么推荐使用整型自增主键而不是选择UUID？

• UUID是字符串，比整型消耗更多的存储空间；
• 在B+树中进行查找时需要跟经过的节点值比较大小，整型数据的比较运算比字符串更快速；
• 自增的整型索引在磁盘中会连续存储，在读取一页数据时也是连续；UUID是随机产生的，读取的上下两行数据存储是分散的，不适合执行where id > 5 && id < 20的条件查询语句。
• 在插入或删除数据时，整型自增主键会在叶子结点的末尾建立新的叶子节点，不会破坏左侧子树的结构；UUID主键很容易出现这样的情况，B+树为了维持自身的特性，有可能会进行结构的重构，消耗更多的时间。

4.4.2 为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？

​ 保证数据一致性和节省存储空间，可以这么理解：商城系统订单表会存储一个用户ID作为关联外键，而不推荐存储完整的用户信息，因为当我们用户表中的信息（真实名称、手机号、收货地址···）修改后，不需要再次维护订单表的用户数据，同时也节省了存储空间。

4.5 Hash索引

哈希索引就是采用一定的**(Hash)哈希算法**（常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法），将数据库字段数据转换成定长的Hash值，与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置；如果发生Hash碰撞（两个不同关键字的Hash值相同），则在对应Hash键下以链表形式存储。

检索算法：在检索查询时，就对待查关键字再次执行相同的Hash算法，得到Hash值，到对应Hash表对应位置取出数据即可，如果发生Hash碰撞，则需要在取值时进行筛选。目前使用Hash索引的数据库并不多，主要有Memory等。

MySQL目前有Memory引擎和NDB引擎支持Hash索引。

局限性：

• 哈希索引也没办法利用索引完成排序
• 不支持最左匹配原则
• 在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的---->哈希碰撞问题。
• 不支持范围查询

4.5 full-text全文索引

• 全文索引也是MyISAM的一种特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从MYSQL5.6版本提供对全文索引的支持。
• 它用于替代效率较低的LIKE模糊匹配操作，而且可以通过多字段组合的全文索引一次性全模糊匹配多个字段。
• 同样使用B-Tree存放索引数据，但使用的是特定的算法，将字段数据分割后再进行索引（一般每4个字节一次分割），索引文件存储的是分割前的索引字符串集合，与分割后的索引信息，对应Btree结构的节点存储的是分割后的词信息以及它在分割前的索引字符串集合中的位置。

4.6 R-Tree空间索引

空间索引是MyISAM的一种特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型

5、索引常见问题

5.1 为什么Mysql索引要用B+树不是B树？

用B+树不用B树考虑的是IO对性能的影响，B树的每个节点都存储数据，而B+树只有叶子节点才存储数据，所以查找相同数据量的情况下，B树的高度更高，IO更频繁。数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘页（对应索引树的节点）。其中在MySQL底层对B+树进行进一步优化：在叶子节点中是双向链表，且在链表的头结点和尾节点也是循环指向的。

5.2 为何不采用Hash方式？

因为Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以，对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。所以，哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ Tree是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描。

哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则，如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。

5.3 如何解决回表问题？

覆盖索引（Covering Index），或者叫索引覆盖， 也就是平时所说的不需要回表操作

• 就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。

• 索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据，当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含（覆盖）满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。

• 判断标准

  使用explain，可以通过输出的extra列来判断，对于一个索引覆盖查询，显示为using index，MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询

6、哪些情况下需要建索引

1. 主键自动建立唯一索引
2. 频繁作为查询条件的字段
3. 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
4. 单键/组合索引的选择问题，高并发下倾向创建组合索引
5. 查询中排序的字段，排序字段通过索引访问大幅提高排序速度
6. 查询中统计或分组字段

7、哪些情况不要创建索引

1. 表记录太少
2. 经常增删改的表
3. 数据重复且分布均匀的表字段，只应该为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引（如果某个数据类包含太多的重复数据，建立索引没有太大意义）
4. 频繁更新的字段不适合创建索引（会加重IO负担）
5. where条件里用不到的字段不创建索引

最后，文章是从博主的学习笔记中摘取的，里面也参考了其他博主的文章，但是时间久了，博主已经忘记了，如有侵权请联系我，谢谢。