事务
数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性。事务是数据库运行中的逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
ACID特性
原子性（Atomicity）:
原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
一致性（Consistency）:
事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。比如A向B转账，不可能A扣了钱，B却没收到。
隔离性（Isolation）:
隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。
持久性（Durability）：
持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。
事务的并发问题
1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。
3、幻读：幻读解决了不重复读，保证了同一个事务里，查询的结果都是事务开始时的状态（一致性）。
例如：事务T1对一个表中所有的行的某个数据项做了从“1”修改为“2”的操作，这时事务T2又对这个表中插入了一行数据项，而这个数据项的数值还是为“1”并且提交给数据库。 而操作事务T1的用户如果再查看刚刚修改的数据，会发现还有跟没有修改一样，其实这行是从事务T2中添加的，就好像产生幻觉一样，这就是发生了幻读。
事务的隔离级别
读未提交：另一个事务修改了数据，但尚未提交，而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据（脏读）
不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。
可重复读：在同一个事务里，SELECT的结果是事务开始时时间点的状态，因此，同样的SELECT操作读到的结果会是一致的。但是，会有幻读现象
串行化：最高的隔离级别，在这个隔离级别下，不会产生任何异常。并发的事务，就像事务是在一个个按照顺序执行一样
范式
第一范式
属于第一范式关系的所有属性都不可再分，即数据项不可分。
第二范式
若某关系R属于第一范式，且每一个非主属性完全函数依赖于任何一个候选码，则关系R属于第二范式。（没有非主属性对码的部分依赖）
第三范式
非主属性既不传递依赖于码，也不部分依赖于码。（没有非主属性对码的传递依赖）
索引
索引是帮助数据库高效获取数据的排好序的数据结构（二叉搜索树、红黑树、Hash表、B-Tree）
二叉搜索树
因为二叉搜索树不平衡，如果数据是单调的，树就退化成一条链
红黑树
每个节点要么是黑色，要么是红色。根节点是黑色。叶子节点是黑色。每个红色结点的两个子结点一定都是黑色。任意一结点到每个叶子结点的路径都包含数量相同的黑结点。
虽然红黑树比较平衡，但因为红黑树是二叉树，如果数据量很大，树的高度会变得很大（几十），从磁盘到内存I/O次数很多，但我们期望树的高度在3-5之间。
因此我们不难想到，可以使得每个节点存更多的元素，便有了B-Tree
B-Tree
叶节点具有相同的深度
叶节点的指针为空
所有索引元素不重复
节点中的数据索引从左到右递增排列
MySQL中对每个节点大小有限制（16KB），如果可以不在非叶子节点存date，就可以使得在同样大小的节点中存放更多的索引。
B+树
非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引
叶子节点包含所有索引字段
叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能
指针：更方便的支持范围查找（>20，定位到20之后不需要再回到根节点）
存储引擎
MyISAM存储引擎
索引文件和数据文件是分离的（非聚簇）
.frm表结构文件 MYD数据 MYI索引数据
InnoDB存储引擎
表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件
聚集索引-叶节点包含了完整的数据记录
为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值? (一致性和节省存储空间)
.frm表结构文件 ibd索引和数据
InnoDB 和Mylsam的区别:
1）事务：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持，提供事务支持以及外键等高级数据库功能。
2）性能：MyISAM类型的表强调的是性能，其执行速度比InnoDB类型更快。
3）行数保存：InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count () from table时，InnoDB要扫描整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count ()语句包含where条件时，两种表的操作是一样的。
4）索引存储：对于AUTO_ INCREMENT 类型的字段，InnoDB 中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。MyISAM 支持全文索引(FULLTEXT) 、压缩索引，InnoDB 不支持。
MyISAM的索引和数据是分开的，并且索引是有压缩的，内存使用率就对应提高了不少。能加载更多索引，而Innodb是索引和数据是紧密捆绑的，没有使用压缩从而会造成Innodb比MyISAM体积庞大不小。
InnoDB存储引擎被完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。InnoDB 存储它的表&索引在一个表空间中，表空间可以包含数个文件(或原始磁盘分区)。这与MyISAM表不同，比如在MyISAM表中每个表被存在分离的文件中。InnoDB表可以是任何尺寸，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上。
适合建立索引的情况：
（1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
（2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
（3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
（4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
（5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
（6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
参考：
https://www.bilibili.com/video/BV1aE41117sk?from=search&seid=17029850644712707531