Mysql事务索引知识汇总

目录

• 一、事务
• 1.事务特性
• 2.事务并发时出现的问题
• 二、索引
• 1.索引使用
• 2.索引类型
• 3.索引注意原则
• 三、SQL
• 1.SQL优点
• 2.SQL分类
• 3.SQL语法及关键字        
• 四、数据库设计
• 1.数据库三大范式
• 2.数据库规范设计

一、事务

          mysql事务是用于处理操作量大、复杂性高的数据

1. 事务特性

• 原子性：保证每个事务所有操作要么全部完成或全部不完成，不可能停滞在中间环节；如事务在执行过程中出现错误，则会回滚到一致性：事务开始结束后保证数据库的完整性没有被破坏，数据都是按照数据库要求的规范写入。
• 隔离性：数据库允许多个事务同时对数据进行读写改操作，隔离性则可以防止多个事务由于交叉执行时导致数据不一致；事务中隔离分为4个级别。【出现：√ 不会出现：×】

	脏读	不可重复读	幻读
读未提交	✔️	✔️	✔️
读已提交	✖️	✔️	✔️
可重复读	✖️	✖️	✔️
串行化	✖️	✖️	✖️

持久性：事务提交后对数据库中的修改则是永久性的。

2. 事务并发时出现的问题

• 脏读：一个事务在处理过程中读取了另一个未提交的事务数据，当未提交的数据提交后，最终导致数据不一致。
• 不可重复读：一个事务在多次进行查询返回数据时，另一个事务将数据修改后提交，导致前事务数据产生不同的结果。
• 幻读：A事务将数据修改完毕时，同一时间B事务新增一条数据，A事务提交后查询发现还有一条数据没有进行修改，好似产生幻觉一样则为幻读。

二、索引

　　　　索引能加快数据库的查询速度并高效获取指定的数据。

优势：

• 提高数据检索效率，降低数据库IO成本
• 通过索引列可以对数据进行排序，降低CPU消耗
• 确保数据唯一性
• 加速表与表之间连接，实现表与表之间参照完整性

劣势：

• 占据磁盘空间
• 降低更新表的效率

1. 索引使用

        创建索引     
              普通索引：
                  create index 索引名称 on 表名(列名)

              其他索引(举例唯一索引unique)：  
                  公式：
                      create unique index 索引名称 on 表名(列名)
                  实例：
                      create table Demo(id int,
                                        name varchar(20),
                                        sex int,
                                        unique index Demo_id(id ASC));
            删除索引
                删除：
                    公式：
                        drop index 索引名 on 表名；
                    实例：
                        drop index Dmoe_id on Demo;

2. 索引类型

• 主键索引(primary key)：对主键进行索引，主键不允许空值。
• 普通索引(index/key)：默认类型，无限制，允许定义索引时有重复值和空值。
• 唯一索引(unique key)：专注于对唯一类型数据进行索引，允许空值。 
• 全文索引(full key)：用于数值比较、范围过滤、关键字匹配的范围性快速查询。 
• 联合索引：多列值组成索引，用于多列组合查询。

3. 索引注意原则

• 索引不是越多越好，数据量小的表不建议添加索引
• 不建议在经常增删改操作的表中添加索引
• 索引一般添加在需要索引的列上

三、SQL

             SQL是一种结构化查询语言，用于对数据进行插入、查询、更新、删除操作来管理数据库系统。

1. SQL优点

• 简单易学，操作性强
• 大多数数据库都支持SQL
• SQL操作数据库时大部分的工作由DBMS来完成

2. SQL分类

• DDL[数据定义语言]：用于操作数据库、表、列，常用语句create、alter、drop；
• DML[数据操作语言]：用于操作数据库中数据，常用语句insert、update、delect；
• DCL[数据控制语言]：用于操作访问权限和安全级别，常用语句grant、deny；
• DQL[数据查询语言]：用于查询数据，常用语句select；

3. SQL语法及关键字                

• insert into：数据插入操作，语法为insert into 表名(列1，列2)value(值1，值2)，插入时列名和值需要一一对应。
• select from：数据查询操作，语法为select * from 表名；*则代表全部列名，可通过输入列名来查询特定数据。
• update set：更新操作，语法为update 表名 set 条件A where 条件B，条件A为修改条件，条件B为修改操作。
• delete from：删除操作，语法为delect from 表名 where 条件A，条件A为删除条件。
• where：用于sql中条件判断、条件过滤等操作。
• having：类似于where，一般使用于group by之后，与where区别在于where过滤行，having过滤组。
• like：用于模糊查询，主要只针对于“字符型”字段，常用"_"和"%"这两种通配符，前者充当占位符，后者代表匹配任意字符。
• order by：用于数据排序，常用ASC升序排列和DESC降序排列。
• group by：用于对字段进行分组。
• not：用于判断表达式真假，类似于java语言中boolean。
• and：用于在where子句后面将多个条件结合起来。
• between：用于取两个值之间的数据范围。
• lnner join：内连接，多表连接时只会显示满足条件的数据结果。
• left join：左连接，多表连接时只会以左表为基准显示左表全部数据，右表只会显示对应数据，若无对应数据显示null。
• right join：右连接，与左连接相反；多表连接时只会以右表为基准显示左表全部数据，左表只会显示对应数据，若无对应数据显示null。
• in：用于嵌套语句查询，常用语子查询中。

四、数据库设计

1. 数据库三大范式

• 每个字段具有原子性不可再分。
• 建立在第一范式的基础上，确保数据库表列中只保存一种数据，不可以把多种数据保存在一个数据库表列中。
• 建立在地二范式的基础上，数据不能存在传递关系，数据库中每个字段和主键都是直接关系。

2. 数据库规范设计

• 系统需求分析
• 概念结构设计
• 逻辑结构设计
• 物理结构设计
• 数据库实施
• 数据库运维

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