索引

概念

由于数据库中的数据十分繁杂，因此我们在增删查改数据的时候需要找到数据的具体位置，为了更加快捷的找到这个数据，我们采取了以空间换时间的做法。为表中添加索引。
所谓索引，就是类似于图书的目录一样，可以快速的检索目标

使用

当我们对数据库创建一系列的约束时（详见上一篇blog），我们的数据库就会自动的创建索引

创建索引

create index 索引名 on 表名(列明);
1

删除索引

drop index 索引名 from 表名;
1

查看索引

show index from 表名;
1

需要注意的是，由于索引是为了我们更方便查找数据，因此在需要查询频率高的列，我们可以创建索引，而数据的变动也影响索引的排列，因此我们在增添，删除，修改频率高的列最好不使用索引。

索引背后的数据结构

前面的blog介绍了不少的数据结构，顺序表，链表，二叉树等等，我们可以思考一下索引用的是哪种数据结构

答案是：哪种都不是，索引用的数据结构是B+树，之所以叫B+树，是因为还有B树，B树和二叉树搜索树类似，只不过是n叉搜索树。

而B+树，其每一个非叶子结点存储的都是数据的大致信息，而叶子结点存储了所有的信息。
例如我们要存储学生信息，张三，19，高中，我们就把19存储在非叶子结点中，便于寻找也减少了内存的负担

事务

概念

事务是指在完成任务的一系列操作单元要么全部成功，要么全部失败。

通俗来讲，就是由于数据的庞大性，某些操作可能会导致数据库崩溃，而导致某些应有的数据的变更并没有生效或者生效多次，因此我们需要事务来避免因此出现数据的错误

使用

开始事务

start transaction;
1

然后我们就可以编写一系列SQL语句，直到我们的任务结束

回滚
即全部失败，将数据回撤到上一个存档

rollback；
1

提交
即全部成功，结束事务的使用

commit；
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需要注意的是，之所以需要事务来实现类似“撤回”的功能，是因为我们的数据量很大，在存档数据时十分麻烦，十分浪费资源，因此需要我们手动选择是否开启事务。

其他问题

由于我们的数据库操作可能是多线程操作，因此涉及到以下几种问题

脏读

当一个事物正在修改数据，而另一个事物读取了修改前的数据并使用了这些数据

例如当两个同事合力完成同一个任务，a完成了一部分代码并上传到github，b通过github获取到了这些代码，并沿着这段代码继续编程，但是a发现这个代码有问题，修改了代码，这时b所读的数据就是脏数据

我们的解决方法就是把写操作加锁，当我们一个事物写操作时另一个事物无法读取该数据

不可重复读

当一个数据在读数据时，另一个事物将数据修改了，导致数据读取的内容不一致

例如当两个同事合力完成同一个任务，b通过github获取到了a的代码，但是读着读着a把代码改了，导致b读的代码不一样了

我们的解决方法是对读操作也加锁，当我们一个事物读操作时另一个事物无法修改这些数据

幻读

和不可重复读类似，由于另一个事物的干涉，导致事物在读取数据时发现数据总量和第一次读取不一致。而不可重复读是两次读取事物的数据内容不同

例如当两个同事合力完成同一个任务，虽然规定了b在阅读a的代码时，a不能更改这个代码，但是a可以去新建另一份代码，也就是当b再阅读代码时，发现有两个文件了

解决方法就是“串行化”，也就是当b在进行读操作时，另一个事物什么事也不能做

影响

由于我们把事物的处理变得“原子化”——也就是说在一个事物操作时，另一个事物无法对数据进行处理，导致了我们的效率有所下降。这个过程就是拿效率换取数据准确度的过程。
因此，对于不同的场景，我们对数据的效率和准确度的要求不同，MySQL提供了四种隔离级别以应对不同的需求

隔离级别

由上到下隔离级别变高，效率下降，数据的准确度提升