标签：对比 host 效率 sql数据库 pymysql tar key cursor 数据库
事务就是用户定义的一系列执行SQL语句的操作, 这些操作要么完全地执行，要么完全地都不执行， 它是一个不可分割的工作执行单元。
事务的使用场景:
在日常生活中，有时我们需要进行银行转账，这个银行转账操作背后就是需要执行多个SQL语句，假如这些SQL执行到一半突然停电了，那么就会导致这个功能只完成了一半，这种情况是不允许出现，要想解决这个问题就需要通过事务来完成。
原子性:
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:
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，即使在转账过程中系统崩溃，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:
通常来说，一个事务所做的修改操作在提交事务之前，对于其他事务来说是不可见的。（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:
一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。
说明:
事务能够保证数据的完整性和一致性，让用户的操作更加安全。
在使用事务之前，先要确保表的存储引擎是 InnoDB 类型, 只有这个类型才可以使用事务，MySQL数据库中表的存储引擎默认是 InnoDB 类型。
查看MySQL数据库支持的表的存储引擎:
-- 查看MySQL数据库支持的表的存储引擎 show engines;
说明:
查看goods表的创表语句:
-- 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`) | | | ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=25 DEFAULT CHARSET=utf8 | +-------+--------------------------------------------------------+
说明:
开启事务:
begin; 或者 start transaction;
说明:
当设置autocommit=0就是取消了自动提交事务模式，直到显示的执行commit和rollback表示该事务结束。
set autocommit = 0; insert into students(name) values(‘刘三峰‘); -- 需要执行手动提交，数据才会真正添加到表中, 验证的话需要重新打开一个连接窗口查看表的数据信息，因为是临时关闭自动提交模式 commit -- 重新打开一个终端窗口，连接MySQL数据库服务端 mysql -uroot -p -- 然后查询数据,如果上个窗口执行了commit，这个窗口才能看到数据 select * from students;
提交事务:
将本地缓存文件中的数据提交到物理表中，完成数据的更新。
commit;
回滚事务:
放弃本地缓存文件中的缓存数据, 表示回到开始事务前的状态
rollback;
事务演练的SQL语句:
begin; insert into students(name) values(‘李白‘); -- 查询数据，此时有新增的数据, 注意: 如果这里后续没有执行提交事务操作，那么数据是没有真正的更新到物理表中 select * from students; -- 只有这里提交事务，才把数据真正插入到物理表中 commit; -- 新打开一个终端，重新连接MySQL数据库，查询students表,这时没有显示新增的数据，说明之前的事务没有提交，这就是事务的隔离性 -- 一个事务所做的修改操作在提交事务之前，对于其他事务来说是不可见的 select * from students;
索引在MySQL中也叫做“键”，它是一个特殊的文件，它保存着数据表里所有记录的位置信息，更通俗的来说，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。
应用场景:
当数据库中数据量很大时，查找数据会变得很慢，我们就可以通过索引来提高数据库的查询效率。
查看表中已有索引:
show index from 表名;
说明:
索引的创建:
-- 创建索引的语法格式 -- alter table 表名 add index 索引名[可选](列名, ..) -- 给name字段添加索引 alter table classes add index my_name (name);
说明:
索引的删除:
-- 删除索引的语法格式 -- alter table 表名 drop index 索引名 -- 如果不知道索引名，可以查看创表sql语句 show create table classes; alter table classes drop index my_name;
创建测试表testindex:
create table test_index(title varchar(10));
向表中插入十万条数据:
from pymysql import connect def main(): # 创建Connection连接 conn = connect(host=‘localhost‘,port=3306,database=‘python‘,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()
验证索引性能操作：
-- 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; -- 给title字段创建索引： alter table test_index add index (title); -- 再次执行查询语句 select * from test_index where title=‘ha-99999‘; -- 再次查看执行的时间 show profiles;
联合索引又叫复合索引，即一个索引覆盖表中两个或者多个字段，一般用在多个字段一起查询的时候。
-- 创建teacher表 create table teacher ( id int not null primary key auto_increment, name varchar(10), age int ); -- 创建联合索引 alter table teacher add index (name,age);
联合索引的好处:
在使用联合索引的时候，我们要遵守一个最左原则,即index(name,age)支持 name 、name 和 age 组合查询,而不支持单独 age 查询，因为没有用到创建的联合索引。
最左原则示例:
-- 下面的查询使用到了联合索引 select * from stu where name=‘张三‘ -- 这里使用了联合索引的name部分 select * from stu where name=‘李四‘ and age=10 -- 这里完整的使用联合索引，包括 name 和 age 部分 -- 下面的查询没有使用到联合索引 select * from stu where age=10 -- 因为联合索引里面没有这个组合，只有 name | name age 这两种组合
说明:
优点：
缺点：
使用原则：
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原文地址：https://www.cnblogs.com/tracydzf/p/12597868.html
