数据库（总结自小林coding）|事务的四大特性、数据库的事务隔离级别、MySQL的执行引擎、MySQL为什么使用B+树来作索引
数据库（总结自小林coding）|事务的四大特性、数据库的事务隔离级别、MySQL的执行引擎、MySQL为什么使用B+树来作索引
事务的四大特性有哪些
事务的四大特性通常被称为 ACID 特性
- 原子性：一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节，而且事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样
- 一致性：是指事务操作前和操作后，数据满足完整性约束，数据库保持一致性状态。
- 隔离性：数据库允许 多个并发事务 同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以 防止多个事务并发执行时由于 交叉执行而导致数据的不一致，因为多个事务同时使用相同的数据时，不会相互干扰，每个事务都有一个完整的数据空间，对其他并发事务是隔离的
- 持久性：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
数据库的事务隔离级别有哪些？
- 读未提交（Read Uncommitted）：
- 指一个事务还没提交时，它做的变更就能被其他事务看到
- 最低的隔离级别，存在脏读、不可重复读和幻读的问题。
- 读提交（Read Committed）：
- 一个事务只能读取已经提交的数据，也就是 提交之后，它做的变更才能被其他事务看到
- 解决了脏读问题，但仍可能出现不可重复读和幻读。
- 可重复读（Repeatable Read）：
- 事务执行期间，多次读取同一数据会得到相同的结果，也就是 一个事务执行过程中看到的数据，一直跟这个事务启动时看到的数据是一致的
- 解决了不可重复读问题，但仍可能出现幻读。
- 串行化（Serializable）：
- 会对记录加上读写锁，在多个事务对这条记录进行读写操作时，如果发生了读写冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行
- 最高的隔离级别，不会出现脏读、不可重复读和幻读。
所以，要解决 脏读现象，就要升级到**「读提交」**以上的隔离级别；要解决 不可重复读现象，就要升级到「可重复读」的隔离级别，而要解决 幻读现象 不建议将隔离级别升级到「串行化」。因为在「可重复读」隔离级别下，可以很大程度上避免幻读现象的发生（注意是很大程度避免，并不是彻底避免）而且 使用「串行化」隔离级别会影响性能
MySQL的执行引擎有哪些？
MySQL的执行引擎主要 负责查询的执行和数据的存储, 其执行引擎主要有MyISAM、InnoDB、Memory 等。
InnoDB：InnoDB是MySQL的默认存储引擎，具有ACID事务支持、行级锁、外键约束等特性。它适用于高并发的读写操作，支持较好的数据完整性和并发控制MyISAM：MyISAM是MySQL的另一种常见的存储引擎，具有较低的存储空间和内存消耗，适用于大量读操作的场景。然而，MyISAM不支持事务、行级锁和外键约束，因此在并发写入和数据完整性方面有一定的限制。Memery：将数据存储在内存中，适用于对性能要求较高的读操作，但是在服务器重启或崩溃时数据会丢失。它不支持事务、行级锁和外键约束
MySQL为什么使用B+树来作索引
B+树是一个B树的变种，提供了高效的数据检索、插入、删除和范围查询性能。
- 单点查询：
- B 树进行单个索引查询时，最快可以在 O(1) 的时间代价内就查到。从平均时间代价来看，会比 B+ 树稍快一些。
- 但是 B 树的查询效率 波动会比较大，因为每个节点既存索引又存记录。有时候访问到了非叶子节点就可以找到索引，而有时需要访问到叶子节点才能找到索引。
- 而B+树的非叶子节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，所以数据量相同的情况下，相比存储即存索引又存记录的 B 树，B+树的非叶子节点可以存放更多的索引，因此 B+ 树可以比 B 树更「矮胖」，查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。
- 插入和删除效率：
- B+ 树有大量的冗余节点，删除一个节点的时候，可以直接从叶子节点中删除，树形结构变化很小 甚至不会发生复杂的树的变形
- B+ 树的插入也是一样，由于有大量的冗余节点，就算节点饱和，可能存在节点的分裂，但是最多只涉及树的一条路径。而B 树没有冗余节点，删除节点的时候非常复杂，可能涉及复杂的树的变形。
- 范围查询：
- B+ 树所有叶子节点间有一个链表进行连接，而 B 树没有这个结构，因此只能通过树的遍历来完成范围查询，这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作，范围查询效率不如 B+ 树。
- 所以 存在大量范围检索的场景，适合使用 B+树，比如数据库。而对于大量的单个索引查询的场景，可以考虑 B 树，比如nosql的MongoDB。
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