数据库--索引、事务总结

一、索引
（1）什么是索引
索引是一种特殊的文件，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。通俗来讲，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。
（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***。
（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
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：（这部分内容涉及到并发的内容，等后面再进行补充）
（3）事务的隔离级别以及不同隔离级别中产生的问题
（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