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成寿寺网站建设公司,seo还能赚钱吗,宝安区建设网站,外贸高端网站定制目录 ♫索引 ♪什么是索引 ♪索引的数据结构 ♪索引的使用 ♫事务 ♪什么是事务 ♪事务的特性 ♪事务的使用 ♫索引 ♪什么是索引 索引是存储在磁盘上的一个数据结构,通过索引可以快速地定位到存储在磁盘上的数据。 索引在提高查询速度的同时,还提…

目录

♫索引

♪什么是索引

♪索引的数据结构

♪索引的使用

 ♫事务

♪什么是事务

♪事务的特性

♪事务的使用


♫索引

♪什么是索引

索引是存储在磁盘上的一个数据结构,通过索引可以快速地定位到存储在磁盘上的数据。

索引在提高查询速度的同时,还提高了增删改(增删改的同时还需要额外调整索引)和空间的开销(构建索引需要额外的磁盘空间)。

♪索引的数据结构

索引的目的是为了加快查询速度,在我们已知的数据结构中,虽然哈希表查询的时间复杂度(O(1))最低,但哈希表并不能查询指定范围的数据,故并不适合构成MySQL里的索引而二叉搜索树虽然能查询指定范围,但由于是二叉,当数据量大时,树的高度就会比较高,元素之间的比较次数就多,读硬盘的次数也就会变多,从而速度就会降低,故也不是很适合构成MySQL里的索引。那MySQL里的索引底层到底是什么呢?其实它的底层是一种名叫B+树的数据结构。

B+树具有以下特点:

①.B+树是一颗N插搜索树,每个节点有N个key,N个key划分出N个区间,最后一个key为所在区间的最大值

②.父节点的key会在子节点中重复出现,并且是该子节点的最大值,这样叶子节点就包含所有数据的全集

③.叶子结点会以类似链表的形式互相连接

B+树由于是N叉搜索树,故高度会比二叉搜索树低,从而读取硬盘的次数就比较低;B+树的所有的查询都是落在叶子节点上,中间比较次数差不多,故查询操作比较均衡;由于B+数的叶子节点包含所有数据,故只需在叶子节点存放具体数据,非叶子节点只需存放索引值即可,这样极大节省了内存空间,就有可能将非叶子节点放进内存中缓存,进一步降低硬盘IO的次数。

♪索引的使用

♩查看索引
创建主键约束( PRIMARY KEY )、唯一约束( UNIQUE )、外键约束( FOREIGN KEY )时,会自动创建对应列的索引:
语法: show index from 表名;
mysql> create table student(id int primary key auto_increment, name varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)mysql> show index from student;
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table   | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           0 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
1 row in set (0.01 sec)
♩创建索引
对于非主键、非唯一约束、非外键的字段,可以创建普通索引:
语法: create index 索引名 on 表名(列名);
mysql> create index idx_student_name on student(name);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0mysql> show index from student;
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table   | Non_unique | Key_name         | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student |          0 | PRIMARY          |            1 | id          | A         |           0 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| student |          1 | idx_student_name |            1 | name        | A         |           0 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)

♩删除索引
语法: drop index 索引名 on 表名;
mysql> drop index idx_student_name on student;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0mysql> show index from student;
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table   | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           0 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)

注:

①.创建索引最好是在表创建之初执行,如果对已有大量数据的表创建索引会吃掉大量磁盘IO,花费很长时间

②.可以使用explain关键字显示出查询过程中具体的索引使用情况

③.每个索引列都有对应的B+树,对于非主键列的索引会先查询该索引列的B+树,再根据查询结果查询主键列的B+树

 ♫事务

♪什么是事务

事务是指在数据库中进行的一组相关的操作,被当作一个单独的工作单元处理,要么全部执行,要么全部回滚。

♪事务的特性

事务具有以下四个特性:

♩ Atomicity(原子性):一个事务中的所有操作要么全部成功,要么全部失败,不能只执行其中部分操作。

♩ Consistency(一致性):事务执行前后数据库的状态必须保持一致,也就是满足数据库的约束和规则。

Isolation(隔离性):当多个事务同时执行时,每个事务都应该被视为独立的,不能相互影响。每个事务必须独立执行,并发执行时不能出现干扰。

Durability(持久性):事务完成后,其所作的修改应该永久保存在数据库中,即使系统出现故障也不应该丢失。

♪事务的使用

MySQL中开启事务的语句为start transaction,提交事务的语句为commit,回滚事务的语句为rollback。事务的使用可以保证数据的一致性和完整性,避免数据损坏和丢失。

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> insert into student values(1,"张三");
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)mysql> update student set name="李四" where name="张三";
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
http://www.hkea.cn/news/417909/

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