数据库--索引、事务总结

一、索引
（1）什么是索引
索引是一种特殊的数据库结构，它包含着对数据表里所有记录的引用指针，根据这个指针我们就可以找到这个指针所对应的记录。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。从某种程度上说，索引就相当于一本书的目录，根据这个目录中所写的页码我们就能更快的找到我们需要的内容。除了提高检索速度外，索引还可以强制表中的行具有唯一性，从而确保数据的完整性。
（2）索引要解决什么问题
数据库中的数据很多，比如说当我们在一个表中要查找一条记录的时候，就必须从头扫描这个表，看哪条记录是我们想要找的，这样查找就很慢。那么索引就是为了***加快查找的效率***。
缺点：如果在一个表中创建大量的索引，就会影响插入、删除、更新数据的性能，增加索引调整的成本，降低系统的响应速度。
（3）索引的底层数据结构
a)为什么不使用哈希表：
哈希表的查找过程：哈希表查找时，是把key代入哈希函数，通过哈希函数计算对应的下标，再根据下标找到对应的链表，再去遍历key是否相等。
哈希表只能处理相等的情况。
比如：select * from student where score=90.5
但是不能处理 select * from student where score>90.5 and score <95.5这样的情况
b)为什么不用二叉搜索树
二叉树的那个节点最多有两个分支，当有大量数据时，用二叉搜索树存储时，这棵树的高度就比较高，查找效率也不高。
c)什么是B树（也称作B-树），它的优势是什么

B树是个有序的N叉树，它的每个节点可以存储多个数据，因此在存储大量数据的时候，树的高度就大大减小了。从这棵树的结构来看，一个节点的出度=该节点可以存储的数据数目+1。用专业一点的语言描述就是一个内结点x若含有n[x]个关键字，那么x将含有n[x]+1个子女。
d)什么是B+树，它的优势是什么
在B+树里面，非叶子节点不再存储数据，仅仅存在索引，而叶子节点用来存储具体的数据，并且最底层的数据之间从左到右是按照从小到大的顺序分布，并且是一个链表的结构。

从这棵树的结构来看，一个节点能存多少数据，那么它就有多少个子女。
索引加快了查询效率，减慢了插入、删除、修改效率（需要同步修改索引）,也会占用格外的空间。
（4）索引的应用场景
索引适用在查找操作频繁，但插入、删除、修改操作都不频繁的场景。
（5）使用索引（举例）
a）在创建主码（Primary key)、唯一约束（unique)、外键(foreign key)时会自动创建索引；
b)查看索引：show index from 表名；
c)创建普通索引：create index from 索引名 on （表名）列名；
d)删除索引：drop index 索引名 on 表名
（6）索引的分类：
a)单值索引
b)唯一索引
c)主键索引
d)复合索引
e)覆盖索引
f)聚集索引
g)辅助索引
（7）索引什么时候失效
a)在where子句中进行null值判断
b)在where子句中进行不等于!=、<>的判断
c)在where子句中进行or值连接，因为只要有一个属性没有创建索引，就会失效
d)使用模糊查询，”%san"这样的
e)使用函数操作
二、事务
（1）什么是事务
将一组操作封装起来就是事务，称为一个共同的执行单元。
（2）事务的基本特性
a)原子性：事务中的若干操作，要么全部成功，要么全部不执行（其实这里并不是没有执行，而是说在执行的过程当中某个步骤出错，就把前面已经执行完毕的步骤回滚(roll back)。
b)一致性：执行事务前后，数据始终处于合法的状态。
c)持久性：事务一旦执行完成，此时对于数据的修改就是持久生效的，修改结果写入了磁盘中。
d)隔离性：多个事务并发执行时，事务之间不能相互干扰。
（3）事务并发操作可能会带来的问题
a)脏读：一个事务读取了另一个事务未提交的数据。事务A在修改表中的某个数据，事务B读取了修改后的内容，但是A并没有提交，此时B的操作就是脏读。
b)不可重复读：一个事务在执行过程中，两次读取到的数据不相同。事务A读取了某个数据，事务B修改这个数据，事务A再次读取，发现两次读到的结过不一样。
c)幻读：一次事务执行过程中，两次读到的结果集不一样。事务A读取了表中的记录数，事务B对整个表进行操作，比如说增加了一行记录，此时事务B再读，发现结果集不一样。
（4）事务的隔离级别
a)read uncommitted 读未提交：允许读取未提交的数据，此时会发生脏读的问题。
b)read committed读已提交：只允许读取已提交的数据,（给写加锁，解决了脏读的问题，但是又不可重复读的问题）。
c)repeatable read:：（Mysql默认隔离级别）,（给读加锁，解决了不可重复读的问题，但是会有幻读的问题。
d)serializable严格串行化：解决了幻读问题。
（3）使用事务
start transaction; 开启事务
SQL语句
roll back;//commit; 事务结束，开始执行