【剧前爆米花--爪哇岛寻宝】MySQL中索引和事务

作者:困了电视剧

专栏:《MySQL数据库》

文章分布:这是一篇关于Java中异常类的文章,在本篇文章中详细讲解了异常的使用逻辑和底层的执行过程,如有疏漏,欢迎大佬指正!

【剧前爆米花--爪哇岛寻宝】MySQL中索引和事务_第1张图片

目录

索引

用法

底层逻辑

事务

并发执行事务可能产生的问题

脏读问题

不可重复读

幻读 


索引

索引是一种特殊的文件,包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索
引, 并指定索引的类型,各类索引有各自的数据结构实现。
1.数据库中的表、数据、索引之间的关系,类似于书架上的图书、书籍内容和书籍目录的关     系。
2.索引所起的作用类似书籍目录,可用于快速定位、检索数据。
3.索引对于提高数据库的性能有很大的帮助。 

用法

create index 索引名 on 表名 ( 字段名 );
当我们将数据放入一个表中时(这里先假定这个表的名字是student,表中存储的是student的
个人信息),如果只是一个客户端并且此时数据库中的数据很少,那MySQL的服务器还可以在极短的时间里完成处理,但如果数据库中存储的数据很多呢?那当我们想进行查询的时候就需要一条一条数据的进行比较,如果此时又不止一个客户端访问数据库而是很多的客户端同时访问数据库呢?那需要的时间又需要增加许多。
这就造成了很多麻烦,为了解决这一问题,MySQL采用的方法之一就是建立一个索引。当你建立了一个索引时在进行查找就会大大降低所消耗的时间,但是这同时也存在一个弊端,当你需要对数据库中的数据进行更改的时候,那你的目录(索引)就也要进行相应的更新,这就增加了操作所需要的时间。
现在可能有人要问了,这索引这么玄乎,那他底层的原理是什么?

底层逻辑

当创建一个MySQL的索引,就是构建一个B+树,这个树中的元素就是数据库中存储的内容。

我们在了解B+树之前先了解什么是B树,B树又称B-树,是一个n叉搜素树,如图所示

【剧前爆米花--爪哇岛寻宝】MySQL中索引和事务_第2张图片

此时我们发现如果数据库中的数据按这种方式进行排列的话,数据参差不齐很难找到我们需要的数据,此时就需要我们的B+树来进行安排了。

【剧前爆米花--爪哇岛寻宝】MySQL中索引和事务_第3张图片

除了叶子节点,其他节点保留的仅仅是一个键值也就是用primary定义的key,然后最后一排的叶子节点中存储的才是每一个完整的数据,就比如如果是学生,那叶子节点以外的存储的是id编号,而叶子结点存储的则是每一个学生的姓名,班级等等。

B+数会使所有的数据都出现在叶子节点上,并且叶子节点都在同一个高度,这就使查找的时候效率大大增高。 

事务

在生活中我们会遇到这样的问题,当我们再给别人转账的时候,如果我们转出500,在对方账户上进行转入500时发生了错误,那怎么办?我们的500块钱就会这样打水漂了嘛?

不会,为了解决这一问题,MySQL引入了事务这一概念。

事务的本质是将多个sql语句给打包成一个整体,要么全部执行成功,要么就一个都不执行,而不会出现执行一半这种中间状态。这体现了事务最核心的特性——原子性。

注:这里的一个都不执行是,并不是完全不执行,而是如果在执行一半时突然出错了,就停止执行,并将已经执行的部分给进行还原,所以看起来就好像没有执行过一样,这种方式叫做“回滚”。

事务的特性:

1.原子性——最核心的特性。

2.一致性,数据执行前后数据一定要是靠谱的,就比如转500,一个用户少了500,另一个用     户却多了5000,这就是不靠谱的数据。

3.持久性,事务修改的内容是写到硬盘上的,持久存在的,重启也不丢失。

4.隔离性,这个“隔离性”是为了解决“并发”执行事务,引起的问题。

并发执行事务可能产生的问题

脏读问题

在事务A对数据库中的数据进行修改的时候,如果此时事务B进来读了数据,那此时这个事务B读的数据就是脏数据,因为这个数据不是准确的,不确定事务A会不会在进行修改。

为了解决这一个问题,MySQL引入了“写操作加锁”这样的机制,即当事务A在对数据进行修改的时候,事务B不能进行读操作。

不可重复读

当事务A修改好后,此时事务B进行读操作,但当事务B进行读的过程中,事务A又来进行修改了,那事务B读的数据又不准确了。

于是MySQL引入了“读操作加锁”这个机制,是数据的准确性大大增加,提高了事务的隔离性,但同时事务的并发处理能力也下降了。

幻读 

在引入读写加锁后,还可能会出现这样的问题,就是虽然我这一个文件在我读的时候不会发生改变了,但是我可能还有其他很多文件,这些个文件并没有上锁,所以当我一次性读完时,我发现我刚才读的那个没有改变但其他的却发生了变化,这在一些情况下是不允许的。

所以此时,MySQL使用“串行化”这样的方式来解决幻读,彻底放弃并发处理事务。

以上就是本篇博客的全部内容了,如有疏漏欢迎补充指正。

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