暴风雨的礼物·MySQL06:事务和索引
MySQL06:事务和索引
基于MySQL5.7.19版本
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 UPDATECURRENT_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), ‘‘, 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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