mysql 视图 事务 索引
为什么需要有视图
* 对于复杂的查询，往往是有多个数据表进行关联查询而得到，而这种语句往往比较复杂，也可能非常频繁的使用。
比如这样的SQL语句
select goods.name,goods_cates.name,goods_brands.name
from goods
join goods_cates on goods.cate_id = goods_cates.id
join goods_brands on goods.brand_id = goods_brands.id;
为了简化用户复杂的操作，我们可以考虑使用视图。
视图简介
视图就是一个能够把复杂SQL语句的功能封装起来的一个虚表。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。
视图是对若干张基本表的引用，一张虚表，只查询语句执行结果的字段类型和约束，不存储具体的数据（基本表数据发生了改变，视图也会跟着改变）；
方便操作，特别是查询操作，减少复杂的SQL语句，增强可读性；
定义视图
建议以v_开头
create view 视图名称 as select语句;
# 同基本表的表结构一直 视图在保存基本表字段信息的时候字段不能重复
# 因此需要对select结果集中的字段进行重命名
create view v_goods_info
as
select goods.name gname,goods_cates.name gcname ,goods_brands.name gbname
from goods
join goods_cates on goods.cate_id = goods_cates.id
join goods_brands on goods.brand_id = goods_brands.id;
查看视图
查看表会将所有的视图也列出来
show tables;
使用视图
视图的用途就是查询
select * from v_goods_info;
删除视图
drop view 视图名称;
例：
drop view v_stu_sco;
总结
- 视图封装了对多张基本表的复杂操作，简化用户操作
- 视图只是一个虚表,并不存储任何基本表的表数据,当用户使用视图的时候 视图会从基本表中取出
- 通过视图可以对用户展示指定字段从而屏蔽其他字段数据，更加安全
事务简介
为什么要有事务呢
例如：
A用户和B用户是银行的储户，现在A要给B转账500元，那么需要做以下几件事：
- 检查A的账户余额>500元；
- A 账户中扣除500元;
- B 账户中增加500元;
正常的流程走下来，A账户扣了500，B账户加了500，皆大欢喜。
那如果A账户扣了钱之后，系统出故障了呢？A白白损失了500，而B也没有收到本该属于他的500。
以上的案例中，隐藏着一个前提条件：A扣钱和B加钱，要么同时成功，要么同时失败。事务的需求就在于此
事务Transaction，是指作为一个基本工作单元执行的一系列SQL语句的操作，要么完全地执行，要么完全地都不执行。
从一个帐号扣款并使另一个帐号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。这两个操作必须保证全部成功或者什么都不做，不允许出现成功1个失败一个的情况。
事务四大特性ACID
- 原子性(Atomicity)
- 一致性(Consistency)
- 隔离性(Isolation)
- 持久性(Durability)
以下内容出自《高性能MySQL》第三版，了解事务的ACID有助于我们更好的理解事务运作。
下面举一个银行应用是解释事务必要性的一个经典例子。假如一个银行的数据库有两张表：支票表（checking）和储蓄表（savings）。现在要从用户Jane的支票账户转移200美元到她的储蓄账户，那么至少需要三个步骤：
- 检查支票账户的余额高于或者等于200美元。
- 从支票账户余额中减去200美元。
- 在储蓄帐户余额中增加200美元。
上述三个步骤的操作必须打包在一个事务中，任何一个步骤失败，则必须回滚所有的步骤。
可以用START TRANSACTION语句开始一个事务，然后要么使用COMMIT提交将修改的数据持久保存，要么使用ROLLBACK撤销所有的修改。事务SQL的样本如下：
- start transaction;
- select balance from checking where customer_id = 10233276;
- update checking set balance = balance - 200.00 where customer_id = 10233276;
- update savings set balance = balance + 200.00 where customer_id = 10233276;
- commit;
一个很好的事务处理系统，必须具备这些标准特性：
原子性（atomicity）
一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性
一致性（consistency）
数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。（在前面的例子中，一致性确保了，即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）
隔离性（isolation）
通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。（在前面的例子中，当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时，此时有另外的一个账户汇总程序开始运行，则其看到支票帐户的余额并没有被减去200美元。）
持久性（durability）
一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。（此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。）
抛出问题 事务有哪四个特性分别表示什么???
事务的使用
表的引擎类型必须是innodb类型才可以使用事务，这是mysql表的默认引擎
查看表的创建语句，可以看到engine=innodb
-- 选择数据库
use jing_dong;
-- 查看goods表
show create table goods;
mysql root@(none):jing_dong> show create table goods;
+-------+--------------------------------------------------------+
| Table | Create Table |
+-------+--------------------------------------------------------+
| goods | CREATE TABLE `goods` ( |
| | `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, |
| | `name` varchar(150) NOT NULL, |
| | `cate_id` int(10) unsigned NOT NULL, |
| | `brand_id` int(10) unsigned NOT NULL, |
| | `price` decimal(10,3) NOT NULL DEFAULT '0.000', |
| | `is_show` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'1', |
| | `is_saleoff` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'0', |
| | PRIMARY KEY (`id`), |
| | KEY `cate_id` (`cate_id`) |
| | ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=25 DEFAULT CHARSET=utf8 |
+-------+--------------------------------------------------------+
开启事务
- 开启事务后执行修改命令，变更会维护到本地缓存中，而不维护到物理表中
begin;
或者
start transaction;
提交事务
- 将缓存中的数据变更维护到物理表中
commit;
回滚事务
- 放弃缓存中变更的数据 表示事务执行失败 应该回到开始事务前的状态
rollback;
验证事务的ACID特性
验证提交
step1：连接
- 终端1：查询商品分类信息
select * from goods_cates;
step2：增加数据
- 终端2：开启事务，插入数据
begin;
insert into goods_cates(name) values('小霸王游戏机');
- 终端2：查询数据，此时有新增的数据
select * from goods_cates;
step3：查询
- 终端1：查询数据，发现并没有新增的数据
select * from goods_cates;
step4：提交
- 终端2：完成提交
commit;
step5：查询
- 终端1：查询，发现有新增的数据
select * from goods_cates;
2.5.2 验证回滚
- 为了演示效果，需要打开两个终端窗口，使用同一个数据库，操作同一张表
step1：连接
- 终端1
select * from goods_cates;
step2：增加数据
- 终端2：开启事务，插入数据
begin;
insert into goods_cates(name) values('小霸王游戏机');
- 终端2：查询数据，此时有新增的数据
select * from goods_cates;
step3：查询
- 终端1：查询数据，发现并没有新增的数据
select * from goods_cates;
step4：回滚
- 终端2：完成回滚
rollback;
step5：查询
- 终端1：查询数据，发现没有新增的数据
select * from goods_cates;- 原子的ACID特性
- 事务有原子性、一致性、隔离性、持久性
- 原子性强调事务中的多个操作时一个整体
- 一致性强调数据库中不会保存不一致状态
- 隔离性强调数据库中事务之间相互不可见
- 持久性强调数据库能永久保存数据，一旦提交就不可撤销
关于事务方面需要注意的几个问题
- 修改数据的命令会自动的触发事务，包括insert、update、delete
- 在mysql命令行中会自动提交事务，所以当我insert语句执行完成后没有commit数据库也看到了提交的数据。
- 当我们不需要mysql命令行自动提交的时候 键入
set autocommit=0即可 - SQL语句中有手动开启事务的原因是：可以进行多次数据的修改，如果成功一起成功，否则一起会滚到之前的数据
- 不可撤销的操作（隐式提交）: 除了对表数据insert/update/delete语句之外的绝大多数语句都是不能撤销的，比如数据库、表结构的操作，大家可以动手验证。
为什么需要索引
思考: 如何在一个图书馆中找到一本书的 在图书馆中如果其他辅助手段只能一条道走到黑，一本书->一本书的扫，终于经过1个小时的连续扫描发现你需要看的那本书在一分钟之前被人借走了。这种就是顺序查找。 图书馆管理员发现这个问题，于是决定减少这样的(＞﹏＜)悲剧故事。 为同学们购置了一套图书馆管理系统，大家要找书籍先在系统上查找到书籍所在的房屋编号和货架编号，然后就可以直接大摇大摆的去取书了。我们把这种能够帮助我们快速查询数据的线索就称之为索引。
一般的应用系统对比数据库的读写比例在10:1左右(即有10次查询操作时有1次写的操作)，
而且插入操作和更新操作很少出现性能问题，
遇到最多、最容易出问题还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。当数据库中数据量很大时，查找数据会变得很慢，我们就可以使用索引来提高数据库的查询效率。
索引是什么
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的位置信息。
更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度.
索引原理
除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。
索引的使用
- 查看表中已有索引
show index from 表名;
- 创建索引
- 如果指定字段是字符串，需要指定长度，建议长度与定义字段时的长度一致
- 字段类型如果不是字符串，可以不填写长度部分
create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))
- 删除索引：
drop index 索引名称 on 表名;
验证索引是否能够提升查询性能
创建测试表testindex
create table test_index(title varchar(10));
使用python程序（ipython也可以）通过pymsql模块 向表中加入十万条数据
注意: 可能当前终端在前面验证事务的时候已经关闭了自动提交。 因此最简单的方式就是重开mysql终端。
from pymysql import connect
def main():
# 创建Connection连接
conn = connect(host='localhost',port=3306,database='jing_dong',user='root',password='mysql',charset='utf8')
# 获得Cursor对象
cursor = conn.cursor()
# 插入10万次数据
for i in range(100000):
cursor.execute("insert into test_index values('ha-%d')" % i)
# 提交数据
conn.commit()
if __name__ == "__main__":
main()
查询
- 开启运行时间监测：
set profiling=1;
- 查找第1万条数据ha-99999
select * from test_index where title='ha-99999';
- 查看执行的时间：
show profiles;
- 为表title_index的title列创建索引：
create index title_index on test_index(title(10));
- 执行查询语句：
select * from test_index where title='ha-99999';
- 再次查看执行的时间
show profiles;
总结
- 索引可以明显提高某些字段的查询效率
- 索引使用
- 创建 create index xxx on 表名(字段名[(索引长度 字符串类型才需要指定)])
- 查看 show index for xxx
- 索引的副作用-索引虽好 不要贪杯
- 要注意的是，建立太多的索引将会影响更新和插入的速度，因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了，对于比较小的表，排序的开销不会很大，也没有必要建立另外的索引。
- 建立索引会占用磁盘空间
