MySQL03：事務和索引
事務
事務執行基本要素（ACID）
原子性（Atomicity）：事務是一個不可分割的工作單位，事務中的操作要麼都發生，要麼都不發生
一致性（Consistency）：事務前後資料的完整性必須保持一致
隔離性（Isolation）：資料庫為每一個使用者開啟的事務，不能被其他事務的操作資料所幹擾，多個併發事務之間要相互隔離
永續性（Durability）：事務一旦被提交，它對資料庫中資料的改變就是永久性的，即使資料庫發生故障也不應該對其有任何影響
事務隔離
不隔離導致的問題
髒讀：一個事務讀取了另外一個事務未提交的資料
不可重複讀：在一個事務內讀取表中的某一行資料，多次讀取結果不同（這個不一定是錯誤，只是某些場合不對）
虛讀（幻讀）：在一個事務內讀取到了別的事務插入的資料，導致前後讀取數量總量不一致
手動提交事務
MySQL預設開啟了事務自動提交
CREATE DATABASE `shop`; USE `shop`; CREATE TABLE `account`( `id` INT(3) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(20) NOT NULL, `money` DECIMAL(9, 2) NOT NULL, PRIMARY KEY(`id`) )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `account`(`name`, `money`) VALUES ('A', 2000), ('B', 1000); SET autocommit = 0; -- 關閉事務自動提交 START TRANSACTION; -- 手動開啟事務 UPDATE `account` SET `money` = `money` - 500 WHERE `name` = 'A'; UPDATE `account` SET `money` = `money` + 500 WHERE `name` = 'B'; COMMIT; -- 提交 ROLLBACK; -- 回滾 SET autocommit = 1; -- 開啟事務自動提交 SAVEPOINT 儲存點名; -- 設定事務還原點 ROLLBACK TO SAVEPOINT 儲存點名; -- 回滾還原點 RELEASE SAVEPOINT 儲存點名; -- 刪除還原點
事務隔離級別
SELECT @@tx_isolation; -- 查詢當前事務隔離級別
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL 級別; -- 設定事務隔離級別
| 隔離級別 | 描述 |
|---|---|
| Serializable | 可避免髒讀、不可重複讀、虛讀情況的發生（序列化） |
| Repeatable read | 可避免髒讀、不可重複讀情況的發生（可重複讀） |
| Read committed | 可避免髒讀情況發生（讀已提交） |
| Read uncommitted | 最低級別，以上情況均無法保證（讀未提交） |
索引
索引是幫助MySQL高效獲取資料的資料結構，可以大大加快資料的查詢速度
，但建立和維護索引組要耗費時間，因此索引不是越多越好
索引原理
在資料庫查詢中，減少磁碟訪問時資料庫的效能優化的主要手段
為什麼索引能提升資料庫查詢效率呢？根本原因就在於索引減少了查詢過程中讀寫磁碟的IO次數
那麼它是如何做到的呢？使用B+樹
B+樹
B樹每個節點中不僅包含資料的key值，還有data值，要儲存同樣多的key，就需要增加樹的高度。樹的高度每增加一層，查詢時的磁碟I/O次數就增加一次，進而影響查詢效率
而在B+Tree中，資料只出現在葉子節點，所有葉子節點增加了一個鏈指標可以相互訪問，大大增加了每個節點儲存的key值數量，降低了樹的高度
聚集索引與非聚集索引
聚集索引：
- 索引數值和實體地址是保持一致順序的，索引較大的行，其實體地址也比較靠後
- 與非聚集索引相比，有著更快的檢索速度，但當表發生資料增刪改時，索引樹也要相應修改，導致開銷更大一些
- 建立條件：
- 在InnoDB中，聚集索引預設就是主鍵索引
- 如果表中沒有定義主鍵，那麼該表的第一個唯一非空索引被作為聚集索引
- 如果沒有主鍵也沒有合適的唯一索引，那麼InnoDB內部會生成一個隱藏的主鍵作為聚集索引
非聚集索引：
非聚集索引葉子節點上儲存的是索引欄位自身值和主鍵索引
回表二次查詢：使用聚集索引查詢可以直接定位到記錄，而非聚集索引需要掃描兩遍索引樹，即先通過非聚集索引定位到主鍵值，再通過聚集索引定
位到目標值，效能比聚集索引低
聯合索引（多列索引/複合索引/組合索引）
聚集索引會導致回表二次查詢，解決方法是建立聯合索引，該索引指向多個欄位，但是B+樹只能根據一個欄位來構建，因此依據最左邊的欄位來構建B+樹
最左匹配原則：因為聯合索引是依據最左邊的欄位來構建的，因此查詢時必須要先查左邊的欄位，才能查剩下的欄位，左邊欄位稱為右邊欄位的前導列
索引分類
主鍵索引（PRIMARY KEY）
唯一標識、只能存在一個
不允許值重複或者值為空
唯一索引（UNIQUE KEY）
唯一標識、可存在多個不同的唯一索引
建立唯一性索引的目的不是為了提高訪問速度，而是為了避免資料出現重複，但允許有空值
全文索引（FULLTEXT KEY）
用來查詢文字中的關鍵字，只能在 CHAR、VARCHAR 或 TEXT型別的列上建立，允許插入重複值和空值
普通索引（KEY）
沒有任何限制，唯一目的就是加快系統對資料的訪問速度，在定義索引的列中可以插入重複值和空值
索引的建立
SHOW INDEX FROM `account`; -- 顯示所有的索引資訊
CREATE TABLE 表名 (欄位名 欄位型別 [,...], 索引型別(欄位名 [,...])); -- 在建立表的同時建立
CREATE 索引型別 索引名 ON 表名 (欄位名 [,...]) -- 在已有的表上建立索引，但該語句不能建立主鍵
ALTER TABLE 表名 ADD 索引型別 索引名(欄位名 [,...]); -- 在已有的表上建立索引
索引原則
索引不是越多越好
不要對經常變動的的資料加索引
小資料量的表不需要加索引
索引一般加在經常要被查詢的欄位上
索引的失效
1、WHERE條件包含多欄位，但其中有欄位沒有索引時，不會使用索引
2、多列索引中違反最左匹配原則，不會使用索引
3、查詢條件不是等值或範圍查詢時，更傾向於全表掃描而不會使用索引
4、使用OR條件時，除非每個欄位都有索引，否則不會使用索引
5、模糊查詢時，如果萬用字元%在字串最前面，會導致索引失效而進行全表查詢
6、在欄位名上進行計算或者使用函式，會導致索引失效
MySQL優化
EXPLAIN
EXPLAIN命令模擬優化器執行SQL語句，從而知道MySQL是如何處理SQL語句，分析查詢語句和表結構的效能瓶頸
作用：可以看到表的讀取順序、資料讀取操作的操作型別、哪些索引可以使用、哪些索引被實際使用、表之間的引用、每張表有多少行被優化器查詢
EXPLAIN SELECT * FROM 表名; -- 在SQL語句前面加上EXPLAIN即可
常用結果分析
| 欄位 | 釋義 |
|---|---|
| id | 按SELECT語句出現的順序增長，值越大執行優先順序越高，值相同則從上往下執行，值為 NULL 最後執行 |
| select_type | 表示查詢型別，如簡單查詢（SIMPLE）、複雜查詢（PRIMARY）、子查詢（SUBQUERY）等 |
| type | 表示關聯型別或訪問型別，如根據主鍵索引（system、const）、唯一或普通索引（ref）、範圍查詢（range）、全表查詢（index） |
| key | 實際使用的索引 |
| rows | 大致估算出找到所需的記錄所需要讀取的行數 |
| Extra | 額外資訊，如索引覆蓋（Using index）、前導列（Using index condition）、回表（NULL）、WHERE過濾（Using where）等 |
百萬級資料庫測試
-- 建立表
CREATE TABLE `app_user`(
`id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(50) DEFAULT '' COMMENT '使用者暱稱',
`email` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '使用者郵箱',
`phone` VARCHAR(20) DEFAULT '' COMMENT '手機號',
`gender` TINYINT(4) UNSIGNED DEFAULT '0' COMMENT '性別（0：男；1：女）',
`password` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '密碼',
`age` TINYINT(4) DEFAULT '0' COMMENT '年齡',
`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使用者表';
-- 定義函式，插入100萬條資料
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('使用者名稱', i), '[email protected]', CONCAT('18', FLOOR(RAND() * ((999999999-100000000) + 100000000))),
FLOOR(RAND() * 2), UUID(), FLOOR(RAND() * 2) * 100);
SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN i;
END;
-- 執行函式
SELECT mock_data();
-- 測試沒有索引時查詢時間
SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='使用者名稱10000'; -- 0.901 sec
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='使用者名稱10000'; -- type：ALL，rows：992168
-- 測試有索引時查詢時間
CREATE INDEX `id_app_user_name` ON `app_user`(`name`); -- 建立索引
SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='使用者名稱10000'; -- 0.010 sec
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='使用者名稱10000'; -- type：ref，rows：1