MySQL的视图、事务和索引
视图
1. 为什么要有视图
对于复杂的查询,往往是有多个数据表进行关联查询而得到,如果数据库因为需求等原因发生了改变,为了保证查询出来的数据与之前相同,则需要在多个地方进行修改,维护起来非常麻烦
解决办法:定义视图
2. 视图是什么
通俗的讲,视图就是一条SELECT语句执行后返回的结果集。所以我们在创建视图的时候,主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。
视图是对若干张基本表的引用,一张虚表,查询语句执行的结果,不存储具体的数据(基本表数据发生了改变,视图也会跟着改变);
方便操作,特别是查询操作,减少复杂的SQL语句,增强可读性;
3. 定义视图
建议以v_开头
create view 视图名称 as select语句;
4. 查看视图
查看表会将所有的视图也列出来
show tables;
5. 使用视图
视图的用途就是查询
select * from v_stu_score;
6. 删除视图
drop view 视图名称; 例: drop view v_stu_sco;
8. 视图的作用
- 提高了重用性,就像一个函数
- 对数据库重构,却不影响程序的运行
- 提高了安全性能,可以对不同的用户
- 让数据更加清晰
事务
1. 为什么要有事务
事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景
例如:
A用户和B用户是银行的储户,现在A要给B转账500元,那么需要做以下几件事:
- 检查A的账户余额>500元;
- A 账户中扣除500元;
- B 账户中增加500元;
正常的流程走下来,A账户扣了500,B账户加了500,皆大欢喜。
那如果A账户扣了钱之后,系统出故障了呢?A白白损失了500,而B也没有收到本该属于他的500。
以上的案例中,隐藏着一个前提条件:A扣钱和B加钱,要么同时成功,要么同时失败。事务的需求就在于此
所谓事务,它是一个操作序列,这些操作要么都执行,要么都不执行,它是一个不可分割的工作单位。
例如,银行转帐工作:从一个帐号扣款并使另一个帐号增款,这两个操作要么都执行,要么都不执行。所以,应该把他们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位,在每个事务结束时,都能保持数据一致性
2. 事务四大特性(简称ACID)
- 原子性(Atomicity)
- 一致性(Consistency)
- 隔离性(Isolation)
- 持久性(Durability)
以下内容出自《高性能MySQL》第三版,了解事务的ACID及四种隔离级有助于我们更好的理解事务运作。
下面举一个银行应用是解释事务必要性的一个经典例子。假如一个银行的数据库有两张表:支票表(checking)和储蓄表(savings)。现在要从用户Jane的支票账户转移200美元到她的储蓄账户,那么至少需要三个步骤:
- 检查支票账户的余额高于或者等于200美元。
- 从支票账户余额中减去200美元。
- 在储蓄帐户余额中增加200美元。
上述三个步骤的操作必须打包在一个事务中,任何一个步骤失败,则必须回滚所有的步骤。
可以用START TRANSACTION语句开始一个事务,然后要么使用COMMIT提交将修改的数据持久保存,要么使用ROLLBACK撤销所有的修改。事务SQL的样本如下: - start transaction;
- select balance from checking where customer_id = 10233276;
- update checking set balance = balance - 200.00 where customer_id = 10233276;
- update savings set balance = balance + 200.00 where customer_id = 10233276;
- commit;
一个很好的事务处理系统,必须具备这些标准特性:
- 原子性(atomicity)
一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元,整个事务中的所有操作要么全部提交成功,要么全部失败回滚,对于一个事务来说,不可能只执行其中的一部分操作,这就是事务的原子性 - 一致性(consistency)
数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。(在前面的例子中,一致性确保了,即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃,支票账户中也不会损失200美元,因为事务最终没有提交,所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。) - 隔离性(isolation)
通常来说,一个事务所做的修改在最终提交以前,对其他事务是不可见的。(在前面的例子中,当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时,此时有另外的一个账户汇总程序开始运行,则其看到支票帐户的余额并没有被减去200美元。) 持久性(durability)
一旦事务提交,则其所做的修改会永久保存到数据库。(此时即使系统崩溃,修改的数据也不会丢失。)3. 事务命令
表的引擎类型必须是innodb类型才可以使用事务,这是mysql表的默认引擎
查看表的创建语句,可以看到engine=innodb
-- 选择数据库 use jing_dong; -- 查看goods表 show create table goods;
开启事务,命令如下:
开启事务后执行修改命令,变更会维护到本地缓存中,而不维护到物理表中
begin; 或者 start transaction;
提交事务,命令如下
将缓存中的数据变更维护到物理表中
commit;
回滚事务,命令如下:
放弃缓存中变更的数据
rollback;
注意
- 修改数据的命令会自动的触发事务,包括insert、update、delete
- 而在SQL语句中有手动开启事务的原因是:可以进行多次数据的修改,如果成功一起成功,否则一起会滚到之前的数据
索引
1. 为什么要有索引
在图书馆中是如何找到一本书的?
一般的应用系统对比数据库的读写比例在10:1左右(即有10次查询操作时有1次写的操作),
而且插入操作和更新操作很少出现性能问题,
遇到最多、最容易出问题还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重
解决办法:
当数据库中数据量很大时,查找数据会变得很慢
优化方案:索引
2. 索引是什么
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度
3. 索引目的
索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者ze开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成?
4. 索引原理
除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段……这样查第250条数据,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的无效数据。
5. 索引的使用
查看索引
show index from 表名;
创建索引
如果指定字段是字符串,需要指定长度,建议长度与定义字段时的长度一致
字段类型如果不是字符串,可以不填写长度部分
create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))
删除索引:
drop index 索引名称 on 表名;
6. 索引demo
6.1. 创建测试表testindex
create table test_index(title varchar(10));
6.2 使用python程序(ipython也可以)通过pymsql模块 向表中加入十万条数据
```from pymysql import connect
def main():
# 创建Connection连接
conn = connect(host='localhost',port=3306,database='jing_dong',user='root',password='mysql',charset='utf8')
# 获得Cursor对象
cursor = conn.cursor()
# 插入10万次数据
for i in range(100000):
cursor.execute("insert into test_index values('ha-%d')" % i)
# 提交数据
conn.commit()
if name == "main":
main()```
6.3. 查询
开启运行时间监测:
set profiling=1;
查找第1万条数据ha-99999
select * from test_index where title='ha-99999';
查看执行的时间:
show profiles;
为表title_index的title列创建索引:
create index title_index on test_index(title(10));
执行查询语句:
select * from test_index where title='ha-99999';
再次查看执行的时间
show profiles;
7. 注意:
要注意的是,建立太多的索引将会影响更新和插入的速度,因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格,就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了,对于比较小的表,排序的开销不会很大,也没有必要建立另外的索引。
建立索引会占用磁盘空间
转载于:https://www.cnblogs.com/lenfoo/p/11188443.html
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