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一、索引
1、索引
使用一定的数据结构，来保存索引字段（一列或多列）对应的数据，根据索引字段来检索（是否能够命中索引，是sql性能优化的关键），可以提高检索效率。
2、使用
创建主键约束、外键约束、唯一约束时，会自动创建对应列的索引。
- 创建索引
对于主键、外键、唯一约束之外的字段，可以创建普通索引
create index 索引名 on 表名(字段名);
- 删除索引
drop index 索引名 on 表名;【注】创建索引时，需要保存其对应的数据（可能要花费大量的时间）。在更新/删除索引字段，以及插入数据时，都涉及到索引的更新。
3、分类
数据库保存数据的基本单位：page（数据的一行或多行）
目的：硬盘读取文件到内存的IO操作也是要耗时的，读取数据最好能最少次读取到需要的结果集。
MySql中，有多种索引分类：
- 从索引存储结构划分：B Tree索引、Hash索引、R Tree索引、FULLTEXT全文索引
- 从应用层次划分：普通索引、唯一索引、主键索引、复合索引
- 从索引键值类型划分：主键索引、辅助索引（二级索引）
- 从数据存储和索引键值逻辑关系划分：聚簇索引、非聚簇索引
（1）B和B+ Tree
区别：
- 数据存储的不同：B+树保存在叶子节点中，B树保存在所有的节点中。体现出B+树的优势：节点不存储打他，这样一个节点就能存储更多的key，使得树更矮，所以IO操作次数更少；查询性能稳定：每次查询都是从根节点到叶子节点，查寻路径长度相同，即每次查询效率相当。
- 叶子结点的指向：B+树相邻的叶子节点通过指针相连，B树没有。体现出B+树的优势：所有叶子节点形成有序链表，便于范围查找。
（2）聚簇索引和非聚簇索引
- 主键索引（聚簇索引）：默认是B+树（一张表只能有一个主键索引）
B+树的叶子节点上，存放的是主键以及整条数据。
优点：速度快
缺点：主键主要是整型，且字段长度不能太大 ，更新代价大（效率低）
- 非聚簇索引（辅助索引）：非主键约束都是。可以使用很多种类型的数据结构，如B+树、Hash索引等。
假如使用B+树：叶子节点存储的内容为（索引字段+主键值）。
此时搜索数据的方式为：
通过索引字段找到其相应的主键；再通过主键找到其所有数据（回表操作）（因为存在回表操作，意味着效率比主键操作低得多）
优点：更新代价相比聚簇索引小得多（叶子节点是索引值和主键值，没有实际数据）
缺点：也依赖有序数据；可能产生回表操作效率低。
- 覆盖索引：索引字段包含所有需要查询的字段。覆盖操作为非聚簇索引，此时不会产生回表操作。
特殊的一些操作，不会走索引：比如（is null和is not null）
（3）最左匹配原则
最左优先，联合索引中以最左边的索引为起点，任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询（>、<、between、like）立即停止。
二、事务
1、事务的特性（ACID）
- 原子性：事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性保证动作要么全部完成，要么完全不起作用；
- 一致性：执行事务前后，数据保持一致，例如转账业务，无论事务是否成功，转账者和收款人的总额保持不变；
- 隔离性：并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他的事务干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
- 持久性：一个事务被提交后对数据库的改变是永久的。即使数据库发生故障也不能对其产生影响。
2、使用
（1）开启事务：start transaction;
（2）执行多条SQL语句
（3）回滚或提交：rollback/commit;
【注】rollback表示提交失败，commit表示提交成功
3、并发一致性问题
解决这些问题，使用隔离级别。
（1）丢失更新
T1和T2都提交，此时T1获取到的A的值为T2修改后A的值
（2）脏读
第一个事务修改了数据但是没有提交，在第二个事务读取了数据后，第一个事务发生了回滚，此时第二个事务读取到的数据就是脏数据。
（3）不可重复读
一个事务两次数据读取，在进行一次读取后，另一个事务对数据进行了修改，此时两次读取到的数据不相同。
（4）幻影读
一个事务两次读取，中间另一个事务进行了插入操作，导致两次读取到的数据不相同。
4、隔离级别
- 未提交读：事务中的修改，即使没有提交，对于其它事务也是可见的；
- 提交读：一个事务所做的修改再未进行提交前，对于其他事务是不可见的；
- 可重复读：保证同一事务多次读取同一个数据的结果是相同的；
- 可串行化：强制事务串行执行，这样多个事务互不干扰，不会出现并发一致性问题。该隔离级别需要加锁实现。要使用加锁机制保证同一时间只有一个事务执行，保证事务串行执行。
对于隔离级别，级别越高，安全性越高，对应的性能就越差。masql默认的隔离级别为可重复读。
