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데이터 베이스MySQL 튜토리얼 SQL SERVER 第一章 数据库设计

1.数据库的相关概念 数据(Data)数据就是客观信息的一种描述 数据库(DataBase) 指长期存储在计算机内有组织、可共享的数据集合。 数据库管理系统(DataBase Management System) 为数据库建立、使用和维护而配置的软件。 数据库系统(DataBase System) 在计算机

1.数据库的相关概念

数据(Data) 数据就是客观信息的一种描述
数据库(DataBase)
 指长期存储在计算机内有组织、可共享的数据集合。
数据库管理系统(DataBase Management System)
 为数据库建立、使用和维护而配置的软件。
数据库系统(DataBase System)
 在计算机系统中引入数据库后的系统构成。
2.数据的冗余
 同一数据反复存放
 问题:浪费存储空间、更新数据容易出错。
数据库不一致性
 同一数据在不同地方有不同的值
3.数据库的系统模型
数据库系统根据数据存储的数据模型可以分为:
  层次性数据库
  网状型数据库
  关系型数据库
  面向对象型数据库
4.数据库概念模型
基本概念:
  实体:客观存在并可以相互区分的事物就叫实体
  属性:实体的特性,美国服务器,通过属性来对实体进行描述
  键、主键、外键:一个属性或者多个属性构成的子集合能够唯一标识整个属
5.为什么需要设计数据库
良好的数据库设计
  节省数据的存储空间
  能够保证数据的完整性
  方便进行数据库应用系统的开发
糟糕的数据库设计
  数据冗余、存储空间浪费
  内存空间浪费
  数据更新和插入的异常
6.软件项目开发周期
  需求分析--实地调查
  概念结构设计--实体模型
  逻辑结构模型--逻辑模型
  物理结构设计--物理模型
  数据库实施--数据库的运用和调试
7.实体之间的关系
实体之间的关系
  一对一
  一对多
  多对多
8.表示实体间的关系
  E-R图
9.三大范式
  第一范式的目标是确保每列的原子性
  如果每列都是不可再分的最小数据单元(也称为最小的原子单元),则满足第一范式(1NF)

第二范式 (2nd NF)
  如果一个关系满足1NF,并且除了主键以外的其他列,都依赖与该主键,则满足第二范式(2NF)
  第二范式要求每个表只描述一件事情
第三范式 (3rd NF)
  如果一个关系满足2NF,并且除了主键以外的其他列都不传递依赖于主键列,则满足第三范式(3NF)
10.数据库的设计规范是什么?
  为了设计结构良好的数据库,需要遵守一些专门的规则,美国空间,称为数据库的设计范式。
11.可以分为那几范式?
  第一范式(1NF)的目标:确保每列的原子性。
  第二范式(2NF)的目标:确保表中的每列,都和主键相关 。
  第三范式(3NF)的目标:确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关 。
12.什么是数据库?
  长期存储在计算机内,有组织、可共享的数据集合
13.实体之间的关系有哪些?
  一对一、一对多、多对多

,香港空间
성명
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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 출력 (유형, 키, 행, 추가)에서 찾아야 할 주요 메트릭은 무엇입니까?설명 출력 (유형, 키, 행, 추가)에서 찾아야 할 주요 메트릭은 무엇입니까?Apr 15, 2025 am 12:15 AM

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

설명에서 임시 상태를 사용하고 피하는 방법은 무엇입니까?설명에서 임시 상태를 사용하고 피하는 방법은 무엇입니까?Apr 15, 2025 am 12:14 AM

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

다른 SQL 트랜잭션 격리 수준 (커밋되지 않은 읽기, 읽기, 커밋 가능한 읽기, 반복 가능한 읽기, 시리얼이즈 가능) 및 MySQL/innoDB에서의 의미를 설명하십시오.다른 SQL 트랜잭션 격리 수준 (커밋되지 않은 읽기, 읽기, 커밋 가능한 읽기, 반복 가능한 읽기, 시리얼이즈 가능) 및 MySQL/innoDB에서의 의미를 설명하십시오.Apr 15, 2025 am 12:11 AM

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL 대 기타 데이터베이스 : 옵션 비교MySQL 대 기타 데이터베이스 : 옵션 비교Apr 15, 2025 am 12:08 AM

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?Apr 14, 2025 am 12:18 AM

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL : 신규 사용자를위한 리소스 및 튜토리얼MySQL : 신규 사용자를위한 리소스 및 튜토리얼Apr 14, 2025 am 12:16 AM

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

실제 MySQL : 예 및 사용 사례실제 MySQL : 예 및 사용 사례Apr 14, 2025 am 12:15 AM

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

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