索引

索引   实际上就是一张表中数据的目录,可以任意选择能够做目录的字段

balance tree 平衡树

让目录的数据结构变得合理化

缺点:

查询每一个数据所需要的io是不一样的,不是很稳定

取范围的时候,需要向上一个数据页去寻找

b+树      以平衡树为基础

所有的数据都存储在叶子节点,查找数据时候的IO更加稳定

叶子节点与叶子节点之间的地址通过一个双向的指针相连,查找范围的时候更简便

innodb索引的数据结构是b+树 一次性默认读取数据16k

数的高度决定了IO次数,数据的长度越短,作为索引能够建立的这个树形结构越矮,效率越高

应该使用区分度大的内容来作为索引列

innodb和myisam的索引的存储方式

innodb内部 有聚集索引(聚簇索引),叶子节点除了存储索引,还存储值 磁盘预读性原理 和非聚集索引

innodb必须有一个主键,即使没有,mysql也会自动添加一列作为这张表的主键

myisam 内部没有聚集索引,所有索引都是非聚集索引

索引的种类

primary key 除了约束 非空+唯一之外,还有其他的作用 聚集索引 全表只能有一个聚集索引

unique 约束 唯一 非聚集索引的作用

index 没有约束的作用 普通的非聚集索引

正确使用索引

create index ind_id on s1(id)

innodb中 所有的索引数据和存储的数据是存在一个文件里的

创建索引必然会拖慢写的速度

如果没有索引,是全表扫描,有了索引,就可以根据目录快速找到数据

正确使用索引:

1.条件必须是已经创建索引的列

2.如果在条件中对索引列使用了范围,并且范围很大,那么速度会很慢

3.like 后面必须是'确定内容%' 是可以用索引加速查询的 如果是like '%内容',是不能用索引查询的

4.确认使用的索引列的区分度 选择区分度低的列作为索引实际上不会有加速查找的效果

5.索引列在条件中不能参与计算

and/or

使用and条件的时候,mysql在优化查询的时候会优先选择区分度高的列先查询,来缩小其他条件要查询的范围

or条件 只会从左到右依次进行判断,不会加快查询速度,除非条件中出现的所有列区分度都很高,每一个字段都要添加所有

联合索引

 create index 索引名 on 表名(字段1,字段2)

最左前缀匹配原则:必须带上字段1进行索引

覆盖索引

要查找的字段是条件中筛选的字段

# select name from 表 where id =10000 # 用到索引了 ,但是不是覆盖索引

# select id from 表 where id =10000 # 用到索引了 ,也是覆盖索引

# select count(id) from 表 where id >10000 # 用到索引了 ,也是覆盖索引

索引合并

对单列进行索引的创建

id email

# 使用了两个条件id = 100000 or email = 'eva100000@oldboy';

删除索引

drop index 索引名 on 表名

python操作数据库

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password=None,database='db3')
cursor = conn.cursor()
sql = 'select * from employee where post = "teacher";'    #将sql语句封装起来,用sql变量接收
cursor.execute(sql)
# ret = cursor.fetchall()    #显示全部的值
# ret = cursor.fetchone()    #显示一个值
ret = cursor.fetchmany(2)    #可以指定值显示,括号内不写数字默显示一个值
print(ret)
conn.close()

事务和锁

begin; # 开启事务

select * from emp where id = 1 for update; # 查询id值，for update添加行锁；

update emp set salary=10000 where id = 1; # 完成更新

commit; # 提交事务

避免同时修改数据库中的数据,造成数据不安全,在修改时,利用事务保证数据安全

注意 sql语句只能一条一条赋值然后执行,不能把整个事务的sql语句一起赋值

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password=None,database='db3')
cursor = conn.cursor()
sql1 = 'begin;'
sql2 = 'select * from employee where id = 1 for update;'
sql3 = 'update employee set salary=9000 where id = 1;'
sql4 = 'commit;'
cursor.execute(sql1) 
cursor.execute(sql2)
cursor.execute(sql3)
cursor.execute(sql4)     #逐条执行
conn.close()

数据库备份

mysqldump -uroot -p123 数据库名 > 路径                # 备份所有的表以及数据
create database 数据库名
use 数据库
mysql> source 文件的路径

mysqldump -uroot -p123 --databases homework > 路径下    # 备份这个库和所有的表以及数据
source 文件路径