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一、索引
1. 索引是什么？
- 类似于书的目录（Index），用于加速查询。
- 查询时默认全表遍历，复杂度 O(N)，每行需硬盘读取，效率低。
- 索引通过特殊数据结构（如B+树）提升查询速度。
2. 索引的优缺点
优点
- 显著提升查询效率，特别是大数据量场景。
- 查询频率高于增删改的业务场景下尤为合适。
缺点
- 占用额外存储空间。
- 增删改操作时需同步维护索引，可能影响写入性能。
3. 索引的操作
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查看索引
show index from 表名;主键、唯一键（unique）、外键（foreign key）都会自动生成索引。
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创建索引
create index 索引名 on 表名(列名);注意：大表上创建索引是危险操作，可能导致大量IO，建议提前规划。
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删除索引
drop index 索引名 on 表名;只能删除自建索引，不能删除自动生成的主键/唯一索引。
4. 索引背后的数据结构
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二叉搜索树
高度大、IO次数多，不适合数据库索引。
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哈希表
只支持等值查询，不支持范围和模糊查询。
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B+树（主流索引结构）
- N叉搜索树，树高度低，减少硬盘IO。
- 叶子节点存储所有数据，并通过链表连接，方便范围查询。
- 查询都落在叶子节点，查询开销稳定。
- 非叶子节点只存key，不存数据，空间占用小。
- 适合数据库大规模数据的高效检索。
5. 面试高频问题
- 索引是什么？解决了什么问题？
- 索引的代价（空间、写入性能）。
- 如何操作索引？注意事项？
- 索引的数据结构及B+树的优势。
二、事务
1. 事务的作用
- 保证一组SQL操作的原子性，要么全部执行，要么全部不执行（回滚）。
- 典型场景：银行转账，防止只转出未转入。
2. 事务的实现机制
- 数据库通过日志体系记录每一步操作，支持回滚和崩溃恢复。
- 不是所有操作都能回滚（如drop database）。
- 事务操作应尽量简短，避免长事务。
3. 事务的基本操作
- 开启事务：
start transaction; - 提交事务：
commit; - 回滚事务：
rollback;
4. 事务的四大特性（ACID）
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原子性（Atomicity）
要么全部执行，要么全部不执行。
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一致性（Consistency）
事务前后，数据都处于合法状态。
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持久性（Durability）
事务提交后，数据永久保存在硬盘。
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隔离性（Isolation）
并发事务间互不干扰，避免相互影响。
5. 并发事务常见问题
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脏读
一个事务读取到另一个未提交事务的数据。
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不可重复读
同一事务内多次读取，数据被其他已提交事务修改，导致结果不一致。
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幻读
一事务多次查询，期间其他事务插入/删除了数据，导致结果集数量不同。
6. 事务隔离级别
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 | 并发性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| read uncommitted | 有 | 有 | 有 | 最高 | 可读未提交数据，最不安全 |
| read committed | 无 | 有 | 有 | 较高 | 只读已提交数据 |
| repeatable read | 无 | 无 | 有 | 较低 | 读写都加锁，MySQL默认级别 |
| serializable | 无 | 无 | 无 | 最低 | 串行执行，最安全最慢 |
三、总结与建议
- 索引是提升查询性能的利器，但需权衡空间和写入性能。
- B+树是数据库索引的核心结构，掌握其原理有助于面试答题和实际优化。
- 事务保证数据可靠性，理解ACID和隔离级别是数据库开发的基础。
- 索引和事务都需结合实际业务场景合理使用，避免过度依赖或滥用。