mysql事务：

MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你既需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！

• 在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务。• 事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。• 事务用来管理 insert,update,delete 语句一般来说，事务是必须满足4个条件（ACID）：：原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。• 原子性：一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。• 一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。• 隔离性：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。• 持久性：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失

mysql索引：

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。拿汉语字典的目录页（索引）打比方，我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需要的字。索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。

索引的数据结构

上面讲了索引的基本原理，数据库的复杂性，以及操作系统的一些内容，目的就是让大家了解到，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定有它的背景和使用场景。那么，我们需要这些数据结构能够做什么呢？其实很简单，就是：每次查找数据的时候，把磁盘I/O次数限制在一个很小的数量级，最好是一个常量数量级。那么我们就想到，如果一个高度可控的多路搜索树，是否能够满足需求呢？在这样的背景下，B+树应运而生。

详解B+树

如上图，是一棵B+树。B+树的定义，童鞋可以自行百度，我们只说一些重点。图中浅蓝色的块，我们称之为一个磁盘，可以看到，每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色）和指针（黄色）。如：磁盘块1包含数据17和数据35，包含指针P1,P2,P3，P1指向数据小于17的磁盘块，P2指向数据在17到35之间的数据所在磁盘块，P3指向数据大于35的数据所在的磁盘块。真实数据存在于叶子节点，即3，5，9，10，13，15，28，29，36，60，75，79，90，99 。非叶子节点不存储真实数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。

B+树的查找过程

还是使用上面的B+树。假设，我们要查找数据项29，那么我们首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存中，此时进行了一次I/O，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存计算时间由于非常短（对比于I/O）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址指向磁盘块3，由磁盘加载到内存，此时进行了第二次I/O，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，此时进行了第三次I/O，同时内存中计算二分查找找到29，查询结束。这一过程，一共进行了3次I/O。在真实使用场景中，三层的B+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查询只需要三次I/O，性能提高将会是巨大的。B+树就是一种索引数据结构，如果没有这样的索引，每个数据项发生一次I/O，那么成本将会大大提升。

B+树的性质

在上面的查找例子中，我们可以分析出一些B+树的性质：

1，I/O的次数取决于B+树的高度H，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是M，则有：H=log(M+1)N，当数据量N一定的情况下，M越大，H越小；而M=磁盘块大小/数据项大小，磁盘块大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度也就越低。这也就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4个字节，要比bigint的8个字节小一半。这也是为什么B+树要求把真实数据放在叶子节点内而不是内层节点内，一旦放到内层节点内，磁盘块的数据项会大幅度的下降，导致树层级的增高。当数据项为1时，B+树会退化成线性表。

2，B+树的数据项是复合性数据结构，比如（name，age，gender）的时候，B+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当（小张，22，女）这样的数据来检索的时候，B+树会优先比较name来确定下一步的搜索方向，如果name相同再依次比较age和gender，最后得到检索的数据。但是，当（22，女）这样没有name的数据来的时候，B+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候，name就是第一个比较因子，必须根据name来搜索才知道下一步去哪里查询。比如，当（小张，男）这样的数据来检索时，B+树就可以根据name来指定搜索方向，但下一字段age缺失，所以只能把名字是“小张”的所有数据都找到，然后再匹配性别是“男”的数据了。这个是非常重要的一条性质，即索引的最左匹配特性。

索引的类型

在MySQL中，索引分为两大类：聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引则不同；聚簇索引能够提高多行检索的速度，而非聚簇索引则对单行的检索速度很快。

在这两大类的索引类型下，还可以将索引分成四个小类：

1，普通索引：最基本的索引，没有任何限制，是我们大多数情况下使用到的索引。

2，唯一索引：与普通索引类型，不同的是唯一索引的列值必须唯一，但允许为空值。

3，全文索引：全文索引（FULLTEXT）仅可以适用于MyISAM引擎的数据表；作用于CHAR、VARCHAR、TEXT数据类型的列。

4，组合索引：将几个列作为一条索引进行检索，使用最左匹配原则。

建立索引的原则

我们回头来看一开始提到的慢查询，当我们了解完索引原理之后，对慢查询的优化应该有一些想法，这里我们先总结一下建立索引的一些原则：

1，最左前缀匹配原则。这是非常重要、非常重要、非常重要（重要的事情说三遍）的原则，MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询（>,<,BETWEEN,LIKE）就停止匹配，比如：a = 1 AND b = 2 AND c > 3 AND d = 4，如果建立 （a,b,c,d）顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立（a,b,d,c）的索引，则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

2，等于（=）和in 可以乱序。比如，a = 1 AND b = 2 AND c = 3 建立（a,b,c）索引可以任意顺序，MySQL的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的模式。

3，尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是 COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*)。表示字段不重复的比率，比率越大我们扫描的记录数就越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度是0。可能有人会问，这个比率有什么经验么？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要JOIN的字段我们要求在0.1以上，即平均1条扫描10条记录。

4，索引列不能参与计算，尽量保持列“干净”。比如，FROM_UNIXTIME(create_time) = ‘2016-06-06’ 就不能使用索引，原因很简单，B+树中存储的都是数据表中的字段值，但是进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然这样的代价太大。所以语句要写成 ：create_time = UNIX_TIMESTAMP(‘2016-06-06’)。

5，尽可能的扩展索引，不要新建立索引。比如表中已经有了a的索引，现在要加（a,b）的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

6，单个多列组合索引和多个单列索引的检索查询效果不同，因为在执行SQL时，MySQL只能使用一个索引，会从多个单列索引中选择一个限制最为严格的索引。

根据上面这些原则，我们来修改开篇的慢查询：

SELECTcount(*) AS countFROM trade_bASe AS aWHEREa.trade_status = 7 AND a.create_time BETWEEN '2015-09-01' AND '2016-01-14' AND a.booking_source = '2'

根据这条SQL，应该建立的索引是：trade_status, booking_source,create_time的联合索引；其中，trade_status、booking_source的顺序可以颠倒，而且 create_time 的区间查询放到后面。这就是利用了索引的最左匹配原则。这一点和oracle刚好相反，oracle是从右到左

慢查询的优化步骤

1，查看运行效果，是否真的很慢，主要设置SQL_NO_CACHE。

2，WHERE条件单表查询，锁定最小返回记录表。这句话的意思是，把查询语句的WHERE都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高

3，EXPLAIN查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）

4，ORDER BY LIMIT 形式的SQL语句，让排序的表优先查

5，多去了解业务的使用场景

6，加索引时，要参照建立索引的几大原则

7，观察结果，不符合预期，则重新从1开始分析。

索引的优化方法

1，何时使用聚簇索引或非聚簇索引：

2，索引不会包含有NULL值的列：只要列中包含有NULL值，都将不会被包含在索引中，组合索引中只要有一列有NULL值，那么这一列对于此条组合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时，不要让索引字段的默认值为NULL。

3，使用短索引：假设，如果有一个数据类型为CHAR(255)的列，在前10个或20个字符内，绝大部分数据的值是唯一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省I/O操作。

4，索引列排序：MySQL查询只使用一个索引，因此如果WHERE子句中已经使用了索引的话，那么ORDER BY中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下，不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要，最好给这些列也创建组合索引。

5，LIKE语句操作：一般情况下，不建议使用LIKE操作；如果非使用不可，如何使用也是一个研究的课题。LIKE “%aaaaa%”不会使用索引，但是LIKE “aaa%”却可以使用索引。

6，不要在索引列上进行运算：在建立索引的原则中，提到了索引列不能进行运算，这里就不再赘述了。

最后，总结一下，其实任何数据库层面的优化，都抵不上应用系统的优化，同样是MySQL，Facebook/Google等等都可以支撑，所以且行且珍惜吧！



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