视图:
对于一个sql查询，如果发生了修改，就需要修改sql语句。
我们可以通过定义视图来解决问题。改变需求之后就改变视图。
视图是对查询的封装
定义视图： create view 视图名称 as select语句;
例如：定义视图 查询所有学生对应的成绩。
create view v_stu_score as
select students.* , scores.score
from students inner join scores
on scores.stuid = sudents.id;
查看视图:查看表会把视图也列出来
show tables;
删除视图: drop view 视图名称;
例如：drop view v_stu;
使用： 视图的用途就是查询。
select * from v_stu_score;
事务:
1 为什么要有事务
事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景
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)是并发控制的基本单位。所谓事务,它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。
例如，银行转帐工作：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。
所以，应该把他们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保持数据一致性
2 事务四大特性(简称ACID):
原子性(Atomicity)：事务中的全部操作在数据库中是不可分割的，要么全部完成，要么均不执行
一致性(Consistency)：几个并行执行的事务，其执行结果必须与按某一顺序串行执行的结果相一致
隔离性(Isolation)：事务的执行不受其他事务的干扰，事务执行的中间结果对其他事务必须是透明的
持久性(Durability)：对于任意已提交事务，系统必须保证该事务对数据库的改变不被丢失，即使数据库出现故障
3 事务的使用:
只有innodb引擎才支持使用事务
查看表的创建语句可以看到 engine = innodb
show create table students;
修改数据库的命令都会出发事务，并且执行结束会提交。包括 insert、update 和 delete
开启事务: 开启事务后 变更会维护本地缓存当中，不修改真实的库表
begin;
提交事务: 提交后 会将本地缓存中的临时表变化提交给真实表做出修改
commit;
回滚事务: 如果提交失败 或者事务执行到一半发生异常 可以回滚，放弃内存当中改变的临时结果。
rollback;
例如：
begin; -- 开启事务
insert into classes (name) values ( "haha" );
-- begin后执行了修改语句，此时执行select能看到修改后的数据表，是在我们内存当中的临时表。
-- rollback; 如果执行回滚，代表放弃之前的修改，实际上真实表没有任何变化。
commit; -- 提交事务，代表我刚刚做出的修改更改到真实表当中。
索引:
在实际当中使用数据库，绝大多数的操作都是在查询数据。
当数据库中数据库中数据量非常大的时候，查询速度就会很慢。
索引是优化查询速度的方案。
主键和唯一索引都是索引，可以提高查询速度。索引会单独创建一个目录，对应数据的位置。
索引分单列索引和组合索引：
单列索引，索引只包含一列数据。一张表可以有多个单列索引。
多列索引，一个索引包含多个列。
索引实际上是mysql服务器为了一个平衡二叉树。当我们按照索引查找实际上执行了二分查找。
语法：
查看索引: show index from 表名;
创建索引: create index 索引名 on 表名( 字段名称(长度) );
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长度一直。
如果不是字符串 可以不填写长度
删除索引: drop index 索引名 on 表名;
缺点:
虽然索引大大提高查询速度，但会降低更新表的效率。每次更新表，sql还需要对索引进行维护。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。
索引查询时间测试:
1 创建一个测试表:
create table test_index(
id int primary key auto_increment;
title varchar(10)
);
2 插入十万条数据
创建存储过程:
delimiter //
create procedure pro_test()
begin
declare i int default 0;
while i < 1000000 do
insert into test_index value( 0 , concat("test",i) );
i += 1;
end while;
end
//
delimiter ;
调用存储过程:
call pro_test();
3 开启运行时间监控
set profiling = 1;
4 查找数据
select * from test_index where id = 100000
select * from test_index where title = "test1000000";
查看执行时间: show profiles;
-- 可以看出，主键是自动维护一个索引的，查询主键花费时间明显少特别多。
5 创建一个索引后再查询：
create index index_test on test_index( title varchar(10) );
select * from test_index where title = "test1000000";
show profiles;
可以看出 添加索引之后明显时间降低。