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MySQL思维导图

来源:SegmentFault

时间:2023-02-25 09:06:17 439浏览 收藏

小伙伴们有没有觉得学习数据库很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《MySQL思维导图》,以下内容将会涉及到MySQL、思维导图,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!

Mysql思维导图

常见相关问题

数据库事务(ACID)

原子性:事务是最小的执行单位,不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成,要么完全不起作用;

一致性: 执行事务前后,数据保持一致,多个事务对同一个数据读取的结果是相同的;

隔离性: 并发访问数据库时,一个用户的事务不被其他事务所干扰,各并发事务之间数据库是独立的;

持久性: 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的,即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

什么是脏读?幻读?不可重复读?

脏读(Drity Read): 某个事务已更新一份数据,另一个事务在此时读取了同一份数据,由于某些原因,前一个RollBack了操作,则后一个事务所读取的数据就会是不正确的。

不可重复读(Non-repeatable read): 在一个事务的两次查询之中数据不一致,这可能是两次查询过程中间插入了一个事务更新的原有的数据。

幻读(Phantom Read): 在一个事务的两次查询中数据不一致,例如有一个事务查询了几列(Row)数据,而另一个事务却在此时插入了新的几列数据,先前的事务在接下来的查询中,就会发现有几列数据是它先前所没有的。

什么是事务的隔离级别?MySQL的默认隔离级别是什么?

由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable,这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻读这几类问题。

SQL 标准定义了四个隔离级别:

· READ-UNCOMMITTED(读取未提交): 最低的隔离级别,允许读取尚未提交的数据变更,可能会导致脏读、幻读或不可重复读

· READ-COMMITTED(读取已提交): 允许读取并发事务已经提交的数据,可以阻止脏读,但是幻读或不可重复读仍有可能发生

· REPEATABLE-READ(可重复读): 对同一字段的多次读取结果都是一致的,除非数据是被本身事务自己所修改,可以阻止脏读和不可重复读,但幻读仍有可能发生

· SERIALIZABLE(可串行化): 最高的隔离级别,完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行,这样事务之间就完全不可能产生干扰,也就是说,该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读

Mysql 默认采用的 REPEATABLE_READ隔离级别 Oracle 默认采用的 READ_COMMITTED隔离级别

数据库为什么使用B+树而不是B树

· B树只适合随机检索,而B+树同时支持随机检索和顺序检索;

· B+树空间利用率更高,可减少I/O次数,磁盘读写代价更低。一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针,只是作为索引使用,其内部结点比B树小,盘块能容纳的结点中关键字数量更多,一次性读入内存中可以查找的关键字也就越多,相对的,IO读写次数也就降低了。而IO读写次数是影响索引检索效率的最大因素;

· B+树的查询效率更加稳定。B树搜索有可能会在非叶子结点结束,越靠近根节点的记录查找时间越短,只要找到关键字即可确定记录的存在,其性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。而在B+树中,顺序检索比较明显,随机检索时,任何关键字的查找都必须走一条从根节点到叶节点的路,所有关键字的查找路径长度相同,导致每一个关键字的查询效率相当。

· B-树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起,只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树不支持这样的操作。

· 增删文件(节点)时,效率更高。因为B+树的叶子节点包含所有关键字,并以有序的链表结构存储,这样可很好提高增删效率。

B+树在满足聚簇索引和覆盖索引的时候不需要回表查询数据,

在B+树的索引中,叶子节点可能存储了当前的key值,也可能存储了当前的key值以及整行的数据,这就是聚簇索引和非聚簇索引。 在InnoDB中,只有主键索引是聚簇索引,如果没有主键,则挑选一个唯一键建立聚簇索引。如果没有唯一键,则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。

当查询使用聚簇索引时,在对应的叶子节点,可以获取到整行数据,因此不用再次进行回表查询。

什么是聚簇索引?何时使用聚簇索引与非聚簇索引

· 聚簇索引:将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据

· 非聚簇索引:将数据存储于索引分开结构,索引结构的叶子节点指向了数据的对应行,myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中,当需要访问数据时(通过索引访问数据),在内存中直接搜索索引,然后通过索引找到磁盘相应数据,这也就是为什么索引不在key buffer命中时,速度慢的原因

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《MySQL思维导图》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识,快来关注吧!

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