Jeder macht Fehler, aber als Datenbankadministratoren sollten wir versuchen, sie zu vermeiden, um die Kosten für das Unternehmen zu senken und die Datenqualität sicherzustellen. Die folgenden fünf Fehler beim Datenbankdesign müssen unsere Wachsamkeit wecken.
1. Wählen Sie den geeigneten Datentyp, um eine übermäßige Erweiterung der Datenbank zu vermeiden
Bitte achten Sie auf die Wahl des Datentyps. Wenn Sie beispielsweise wissen, dass der numerische Bereich einer Spalte zwischen 0 und 100.000 liegt, müssen Sie den Datentyp BIGINT nicht verwenden, da der Typ INT ausreichend ist.
Wenn Sie sich für Ersteres entscheiden, verschwenden Sie jedes Mal, wenn Sie ein Datenelement einfügen, 4 Bytes als für Letzteres. Das mag trivial klingen, aber mit zunehmendem Datenvolumen wird das Problem deutlich.
2. Befolgen Sie ISO-Standards, um die Interoperabilität zwischen heterogenen Datenbanksystemen sicherzustellen
Die IT-Infrastruktur großer Unternehmen ist sehr komplex und erfordert möglicherweise den Datenaustausch zwischen verschiedenen Datenbanksystemen. Nehmen wir als Beispiel den Datentyp TIMESTAMP. Der in Transact-SQL definierte Datentyp TIMESTAMP unterscheidet sich vom ISO-Standard. Auch andere Datenbanksysteme weichen von ISO-Standards ab. Daher müssen wir ISO-Standards so weit wie möglich befolgen, um die Interoperabilität zwischen heterogenen Datenbanksystemen sicherzustellen.
3. Serialisierung mit entsprechendem Mechanismus implementieren
Es ist sehr wichtig, die Serialisierung der in die Datenbank eingefügten Datensätze sicherzustellen, und viele Datenbankdesigner verwenden verschiedene Mechanismen, um die Anwendung der Serialisierung sicherzustellen. Einige Datenbankdesigner führen gerne GUIDs in Datenbankentwürfe ein, aber die Einführung von GUIDs ist keine gute Wahl, da GUIDs nicht standardmäßig serialisiert sind und die Verwendung von GUID-Spalten als Primärschlüssel und/oder Indizes sogar zu Leistungsproblemen führen kann.
4. Berücksichtigen Sie Fremdschlüssel beim Erstellen von Indizes
Wenn in Ihrer Datenbank Fremdschlüssel definiert wurden, sollten Sie beim Erstellen von Indizes mehr Aufmerksamkeit schenken und diese Situation in das gesamte Datenbankdesign einbeziehen.
5. Ignorieren Sie nicht Kandidatenschlüssel im Zusammenhang mit Geschäftsanforderungen
Datenbankdesigner sollten sich nicht nur auf Ersatzschlüssel konzentrieren und die Geschäftsanforderungen vergessen. Dies ist natürlich sehr schädlich für die Datenqualität. Wenn Sie keine Einschränkungen oder Indizes für geschäftsrelevante Kandidatenschlüssel festlegen, können doppelte Werte auftreten.
Bitte vermeiden Sie die oben genannten fünf Fehler beim Datenbankdesign, da dies Ihnen dabei hilft, Kosten für Ihr Unternehmen zu sparen und die Datenqualität zu verbessern.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt von5 häufige Fehler beim Datenbankdesign. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

MySQLhandlesconcurrencyusingamixofrow-levelandtable-levellocking,primarilythroughInnoDB'srow-levellocking.ComparedtootherRDBMS,MySQL'sapproachisefficientformanyusecasesbutmayfacechallengeswithdeadlocksandlacksadvancedfeatureslikePostgreSQL'sSerializa

MysqlHandLestransactionSeffektivtheInodbengine, unterstützend propertiessimilartopostgresqlandoracle.1) MysqlusesRepeAtReadastHeDeFaultISolationLevel, was kanbeadToreadcommittforhigh-Trafficcenarios.2) itopeTiPeTePectoreToRectcommittforhighscenarios.2) itopeTIPIPIPIPIPIPIPIMISCHISCHISCHISHEPERFORMERCREPHIPUTION.

MySQLisbetterforspeedandsimplicity,suitableforwebapplications;PostgreSQLexcelsincomplexdatascenarioswithrobustfeatures.MySQLisidealforquickprojectsandread-heavytasks,whilePostgreSQLispreferredforapplicationsrequiringstrictdataintegrityandadvancedSQLf

MySQL verarbeitet die Datenreplikation durch drei Modi: Asynchron, halbsynchron und Gruppenreplikation. 1) Die asynchrone Replikationsleistung ist hoch, die Daten können jedoch verloren gehen. 2) Die halbsynchrone Replikation verbessert die Datensicherheit, erhöht jedoch die Latenz. 3) Die Gruppenreplikation unterstützt die Replikation und das Failover mit mehreren Master, die für Anforderungen an hoher Verfügbarkeit geeignet sind.

Die Erklärungserklärung kann verwendet werden, um die SQL -Abfrageleistung zu analysieren und zu verbessern. 1. Führen Sie die Erklärung zur Erklärung aus, um den Abfrageplan anzuzeigen. 2. Analysieren Sie die Ausgabeergebnisse, achten Sie auf den Zugriffstyp, die Indexverwendung und den Verbindung der Reihenfolge. 3. Erstellen oder passen Sie die Indizes anhand der Analyseergebnisse an, optimieren Sie die Join -Operationen und vermeiden Sie die volle Tabellen -Scan, um die Effizienz der Abfrage zu verbessern.

Die Verwendung von MySQldump für logische Sicherungen und MySQLenterPriseBackups für Hot Backup ist effektive Möglichkeiten, um MySQL -Datenbanken zu sichern. 1. Verwenden Sie MySQldump, um die Datenbank zu sichern: mysqldump-uroot-pmydatabase> mydatabase_backup.sql. 2. Verwenden Sie MySQLenterPriseBackup für Hot Backup: Mysqlbackup-User = Root-Password = Passwort-Backup-Dir =/path/to/backupbackup. Verwenden Sie bei der Wiederherstellung das entsprechende Leben

Die Hauptgründe für die langsame MySQL -Abfrage sind fehlende oder unsachgemäße Verwendung von Indizes, Komplexität der Abfrage, übermäßiges Datenvolumen und unzureichende Hardware -Ressourcen. Zu den Optimierungsvorschlägen gehören: 1. Erstellen Sie geeignete Indizes; 2. Optimieren Sie Abfrageanweisungen; 3.. Verwenden Sie die Tabellenpartitionierungstechnologie; 4.. Angemessene Hardware upgraden.

MySQL View ist eine virtuelle Tabelle, die auf SQL -Abfrageergebnissen basiert und keine Daten speichert. 1) Ansichten vereinfachen komplexe Abfragen, 2) die Datensicherheit verbessern und 3) die Datenkonsistenz beibehalten. Ansichten sind Abfragen in Datenbanken, die wie Tabellen verwendet werden können, aber Daten werden dynamisch generiert.


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