为了建立冗余较
为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。
在实际开发中最为常见的设计范式有三个:
1.第一范式
第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式。
第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性,本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分,那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储,这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式,如下表所示。?
用户信息表
编号 | 姓名 | 性别 | 年龄 | 联系电话 | 省份 | 城市 | 详细地址 |
1 | 张红欣 | 男 | 26 | 0378-23459876 | 河南 | 开封 | 朝阳区新华路23号 |
2 | 李四平 | 女 | 32 | 0751-65432584 | 广州 | 广东 | 白云区天明路148号 |
3 | 刘志国 | 男 | 21 | 0371-87659852 | 河南 | 郑州 | 二七区大学路198号 |
4 | 郭小明 | 女 | 27 | 0371-62556789 | 河南 | 郑州 | 新郑市薛店北街218号 |
上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求,这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便,也提高了数据库的性能。
2.第二范式
第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
比如要设计一个订单信息表,因为订单中可能会有多种商品,所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键,如下表所示。
订单信息表
订单编号 | 商品编号 | 商品名称 | 数量 | 单位 | 价格 | 客户 | 所属单位 | 联系方式 |
001 | 1 | 挖掘机 | 1 | 台 | 1200000¥ | 张三 | 上海玖智 | 020-1234567 |
001 | 2 | 冲击钻 | 8 | 把 | 230¥ | 张三 | 上海玖智 | 020-1234567 |
002 | 3 | 铲车 | 2 | 辆 | 980000¥ | 李四 | 北京公司 | 010-1234567 |
这样就产生一个问题:这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关,而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。
而如果把这个订单信息表进行拆分,把商品信息分离到另一个表中,把订单项目表也分离到另一个表中,就非常完美了。如下所示。
订单信息表
订单编号 | 客户 | 所属单位 | 联系方式 |
001 | 张三 | 上海玖智 | 020-1234567 |
002 | 李四 | 北京公司 | 010-1234567 |
订单项目表
订单编号 | 商品编号 | 数量 |
001 | 1 | 1 |
001 | 2 | 8 |
002 | 3 | 2 |
商品信息表
商品编号 | 商品名称 | 单位 | 商品价格 |
1 | 挖掘机 | 台 | 1200000¥ |
2 | 冲击钻 | 个 | 230¥ |
3 | 铲车 | 辆 | 980000¥ |
这样设计,在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息,使用商品编号到商品信息表中查询即可。
3.第三范式
第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关。
比如在设计一个订单数据表的时候,可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息(比如姓名、所属公司等)的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。
订单信息表
订单编号 | 订单项目 | 负责人 | 业务员 | 订单数量 | 客户编号 |
001 | 挖掘机 | 刘明 | 李东明 | 1台 | 1 |
002 | 冲击钻 | 李刚 | 霍新峰 | 8个 | 2 |
003 | 铲车 | 郭新一 | 艾美丽 | 2辆 | 1 |
客户信息表
客户编号 | 客户名称 | 所属公司 | 联系方式 |
1 | 李聪 | 五一建设 | 13253661015 |
2 | 刘新明 | 个体经营 | 13285746958 |
这样在查询订单信息的时候,就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录,也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容,减小了数据冗余。

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。

選擇PostgreSQL而非MySQL的場景包括:1)需要復雜查詢和高級SQL功能,2)要求嚴格的數據完整性和ACID遵從性,3)需要高級空間功能,4)處理大數據集時需要高性能。 PostgreSQL在這些方面表現出色,適合需要復雜數據處理和高數據完整性的項目。

MySQL數據庫的安全可以通過以下措施實現:1.用戶權限管理:通過CREATEUSER和GRANT命令嚴格控制訪問權限。 2.加密傳輸:配置SSL/TLS確保數據傳輸安全。 3.數據庫備份和恢復:使用mysqldump或mysqlpump定期備份數據。 4.高級安全策略:使用防火牆限制訪問,並啟用審計日誌記錄操作。 5.性能優化與最佳實踐:通過索引和查詢優化以及定期維護兼顧安全和性能。

如何有效監控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。 1.使用mysqladmin查看連接數。 2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查詢數。 3.PMM提供詳細性能數據和圖形化界面。 4.MySQLEnterpriseMonitor提供豐富的監控功能和報警機制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显著差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高級安全性和良好集成性的企業級應用場景下,應選擇SQLServer而不是MySQL。 1)SQLServer提供企業級功能,如高可用性和高級安全性。 2)它與微軟生態系統如VisualStudio和PowerBI緊密集成。 3)SQLServer在性能優化方面表現出色,支持內存優化表和列存儲索引。


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