《mysql篇》--索引事务

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索引

索引的介绍

索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，是一种特殊的文件，包含着对数据表里所有记录的引用指针，因为索引本身也比较大，所以索引一般是存储在磁盘上的，索引的种类有很多，不过如果没有特殊说明，我们一般认为索引是一个B+树的结构。

索引的作用

优势：

可以提高列检索的效率，降低搜索成本。
对提高数据库的性能有很大的作用。
通过索引对数据进行，排序也可以大大提高排序效率
数据库中的表、数据、索引之间的关系，类似于书架上的图书、书籍内容和书籍目录的关系。
劣势：
- 会占用磁盘空间
- 有时可能会比较危险，在创建索引时需要对现有的数据，进行大规模的从新整理(调整存储的数据结构),如果当前是一个空表，或者数据不多，创建索引一般没有什么问题，如果这个表本来就很大，此时创建索引就需要对所有数据进行重新调整结构，重新存储，就有可能把服务器给卡住，一般来说，创建索引都是在创建表时就规划好的。
  索引的使用
  
  查看索引
  
  show index from 表名；
  
  举例：
```
 create table demo(
id int primary key,
age int,
name varchar(20));
show index from demo;
```
  创建索引
  
  create index 索引名字 on 表名(列名);
  
  举例：
```
create index index_id on demo(id);
show index from demo;
```
  //这里的举例只是为了讲解
  
  删除索引
  
  drop index 索引名 on 表名;
```
 drop index index_id on demo;
 show index from demo;
```
  //主键，unique，外键都是会自动生成索引的
  
  索引内部的原理和逻辑
  
  如果没有特殊说明，我们一般认为索引是一个B+树的结构。
  
  二叉搜索树
  
  博主在之前的博客中有详细讲解过二叉搜索树，如果有兴趣可以去看看。
  
  B树
  
  在将B+树之前我们要先了解一些B树，B树又叫多路平衡查找树，他并不是一棵二叉树，而是一棵多叉树，每个结点有M个子节点，M称为B树的阶，
  
  B树的特点包括：
  - 每个节点可以有多个子节点，这使得B树能够优化大块数据的读写操作。
  - B树的所有叶子节点都在同一层，保持了树的平衡。
  - B树中的关键字从小到大排列，每个结点上有M个key，划分出M+1个区间
  - 叶子节点不包含关键字，指向这些外部结点的指针为空，叶子结点的数目正好等于树中所包含的关键字总个数加1。
    
    每个结点可以看作是一个区间，从无穷小到无穷大，每一个关键字都会将这个区间划分，每个小区间又可以向下延申出子结点，又或者说每个结点里所包含的关键字大小，都在其对应的父结点，的相应的小区间里
    
    举例:查找7
    
    首先从根结点开始，7比10小，所以在10左边的区间，然后继续查找比较，7比3大，在3右边的区间，继续查找比较，在这个结点中可以查找到7，查找结束。
    
    进行查询的时候，就可以直接从根结点出发，判定当前要查找的数据在节点上的哪个区间，决定下一步往哪里走，进行添加/删除元素可能会涉及到结点的拆分和结点的合并
    
    //B树可以有效的减少访问硬盘的次数，从而大大提高检索的性能
    
    B+树
    - 为了进一步提高检索的性能，在B树的基础上改造得到了B+树，B+树是B树的改进，针对数据库量身定做
    - B+树也是一个N叉搜索树，一个结点上存在N个key，划分成N个区域
    - 每个节点上N个key中，最后一个就相当于当前子树的最大值
    - 父节点上的每个key都会以最大值的身份，在子节点的对应区间中存在(key可能会重复出现)
    - 叶子节点这一层，包含整个树的数据全集
    - B+树会以链表的形式，把叶子节点串起来(此时就方便我们进行遍历，也方便按照范围取出一个子集)
      
      假如说要查询id>26 and id