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事务和索引

事务

什么是事务

事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行

如果一个SQL语句出错,则该批次内的所有SQL都将被取消执行

MySQL事务处理只支持InnoDB和BDB数据表类型

事务的ACID原则  百度 ACID

原子性(Atomic)

整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚(ROLLBACK)到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

一致性(Consist)

一个事务可以封装状态改变(除非它是一个只读的)。事务必须始终保持系统处于一致的状态，不管在任何给定的时间并发事务有多少。也就是说：如果事务是并发多个，系统也必须如同串行事务一样操作。其主要特征是保护性和不变性(Preserving an Invariant)，以转账案例为例，假设有五个账户，每个账户余额是100元，那么五个账户总额是500元，如果在这个5个账户之间同时发生多个转账，无论并发多少个，比如在A与B账户之间转账5元，在C与D账户之间转账10元，在B与E之间转账15元，五个账户总额也应该还是500元，这就是保护性和不变性。

隔离性(Isolated)

隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。

持久性(Durable)

在事务完成以后，该事务对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。

基本语法

-- 使用set语句来改变自动提交模式

SET autocommit = 0;   /*关闭*/

SET autocommit = 1;   /*开启*/

-- 注意:

--- 1.MySQL中默认是自动提交

--- 2.使用事务时应先关闭自动提交

-- 开始一个事务,标记事务的起始点

START TRANSACTION

-- 提交一个事务给数据库

COMMIT

-- 将事务回滚,数据回到本次事务的初始状态

ROLLBACK

-- 还原MySQL数据库的自动提交

SET autocommit =1;

-- 保存点

SAVEPOINT 保存点名称 -- 设置一个事务保存点

ROLLBACK TO SAVEPOINT 保存点名称 -- 回滚到保存点

RELEASE SAVEPOINT 保存点名称 -- 删除保存点

测试

/*

课堂测试题目

A在线买一款价格为500元商品,网上银行转账.

A的银行卡余额为2000,然后给商家B支付500.

商家B一开始的银行卡余额为10000

创建数据库shop和创建表account并插入2条数据

*/

CREATE DATABASE `shop`CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

USE `shop`;

CREATE TABLE `account` (

`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` VARCHAR(32) NOT NULL,

`cash` DECIMAL(9,2) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

INSERT INTO account (`name`,`cash`)

VALUES('A',2000.00),('B',10000.00)

-- 转账实现

SET autocommit = 0; -- 关闭自动提交

START TRANSACTION;  -- 开始一个事务,标记事务的起始点

UPDATE account SET cash=cash-500 WHERE `name`='A';

UPDATE account SET cash=cash+500 WHERE `name`='B';

COMMIT; -- 提交事务

# rollback;

SET autocommit = 1; -- 恢复自动提交

索引

索引的作用

提高查询速度

确保数据的唯一性

可以加速表和表之间的连接 , 实现表与表之间的参照完整性

使用分组和排序子句进行数据检索时 , 可以显著减少分组和排序的时间

全文检索字段进行搜索优化.

分类

主键索引 (Primary Key)

唯一索引 (Unique)

常规索引 (Index)

全文索引 (FullText)

主键索引

主键 : 某一个属性组能唯一标识一条记录

特点 :

最常见的索引类型

确保数据记录的唯一性

确定特定数据记录在数据库中的位置

唯一索引

作用 : 避免同一个表中某数据列中的值重复

与主键索引的区别

主键索引只能有一个

唯一索引可能有多个

CREATE TABLE `Grade`(

`GradeID` INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARYKEY,

`GradeName` VARCHAR(32) NOT NULL UNIQUE

-- 或 UNIQUE KEY `GradeID` (`GradeID`)

)

常规索引

作用 : 快速定位特定数据

注意 :

index 和 key 关键字都可以设置常规索引

应加在查询找条件的字段

不宜添加太多常规索引,影响数据的插入,删除和修改操作

CREATE TABLE `result`(

-- 省略一些代码

INDEX/KEY `ind` (`studentNo`,`subjectNo`) -- 创建表时添加

)

-- 创建后添加

ALTER TABLE `result` ADD INDEX `ind`(`studentNo`,`subjectNo`);

全文索引

百度搜索：全文索引

作用 : 快速定位特定数据

注意 :

只能用于MyISAM类型的数据表

只能用于CHAR , VARCHAR , TEXT数据列类型

适合大型数据集

/*

#方法一：创建表时

CREATE TABLE 表名 (

字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],

字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],

[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY

[索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])

);

#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名

ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;

#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引

ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX

索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;

#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;

#删除主键索引: ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;

#显示索引信息: SHOW INDEX FROM student;

*/

/*增加全文索引*/

ALTER TABLE `school`.`student` ADD FULLTEXT INDEX `studentname` (`StudentName`);

/*EXPLAIN : 分析SQL语句执行性能*/

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE studentno='1000';

/*使用全文索引*/

-- 全文搜索通过 MATCH() 函数完成。

-- 搜索字符串作为 against() 的参数被给定。搜索以忽略字母大小写的方式执行。对于表中的每个记录行，MATCH() 返回一个相关性值。即，在搜索字符串与记录行在 MATCH() 列表中指定的列的文本之间的相似性尺度。

EXPLAIN SELECT *FROM student WHERE MATCH(studentname) AGAINST('love');

/*

开始之前，先说一下全文索引的版本、存储引擎、数据类型的支持情况

MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引；

MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引;

只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引。

测试或使用全文索引时，要先看一下自己的 MySQL 版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。

*/

拓展：测试索引

建表app_user：

CREATE TABLE `app_user` (

`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',

`email` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',

`phone` varchar(20) DEFAULT '' COMMENT '手机号',

`gender` tinyint(4) unsigned DEFAULT '0' COMMENT '性别(0:男；1：女)',

`password` varchar(100) NOT NULL COMMENT '密码',

`age` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '年龄',

`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

`update_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='app用户表'

批量插入数据：100w

DROP FUNCTION IF EXISTS mock_data;

DELIMITER $$

CREATE FUNCTION mock_data()

RETURNS INT

BEGIN

DECLARE num INT DEFAULT 1000000;

DECLARE i INT DEFAULT 0;

WHILE i < num DO

INSERT INTO app_user(`name`, `email`, `phone`, `gender`, `password`, `age`)

VALUES(CONCAT('用户', i), '24736743@qq.com', CONCAT('18', FLOOR(RAND()*(999999999-100000000)+100000000)),FLOOR(RAND()*2),UUID(), FLOOR(RAND()*100));

SET i = i + 1;

END WHILE;

RETURN i;

END;

SELECT mock_data();

索引效率测试

无索引

SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'; -- 查看耗时

SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';

SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: app_user

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 992759

filtered: 10.00

Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

创建索引

CREATE INDEX idx_app_user_name ON app_user(name);

测试普通索引

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: app_user

partitions: NULL

type: ref

possible_keys: idx_app_user_name

key: idx_app_user_name

key_len: 203

ref: const

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: NULL

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';

1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';

1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';

1 row in set (0.00 sec)

索引准则

索引不是越多越好

不要对经常变动的数据加索引

小数据量的表建议不要加索引

索引一般应加在查找条件的字段

索引的数据结构

-- 我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类

hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢

btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长(我们就用它，因为innodb默认支持它)

-- 不同的存储引擎支持的索引类型也不一样

InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；

MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；

Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；

NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；

Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

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