数据库设计经验谈
数据库模型的设计是否合理会极大影响系统的使用性能。笔者依据多年来设计和使用数据库的经验,提出以下一些设计原则,供同仁们参考。
慎用游标(Cursor)
游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段,一般使用游标来逐行遍历数据,根据取出数据条件的不同进行不同的操作。而对于多表和大表中定义的游标(大的数据集合)循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机,笔者在某市“住房公积金管理系统”进行日终账户滚积数计息处理时,对一个10万个账户的游标处理时导致程序进入了一个无限期的等待(后经测算需48小时才能完成)(硬件环境:Alpha/4000 128MB RAM ,SCO Unix ,Sybase 11.0)。经修改程序并改用UPDATE语句后,该处理过程得以在20分钟之内完成。示例如下:
Declare Mycursor cursor for select count—no from COUNT
Open Mycursor
Fetch Mycursor into @vcount—no
While (@@sqlstatus=0)
Begin
If @vcount—no=′ ′ 条件1
操作1
If @vcount—no=′ ′ 条件2
操作2
...
Fetch Mycursor into @vcount—no
End
...
改为
Update COUNT set 操作1 for 条件1
Update COUNT set 操作2 for 条件2
...
在某些必须使用游标的场合,可考虑将符合条件的数据行转入临时表中,再对临时表定义游标进行操作,这样,可使性能得到明显提高。笔者在某地市“电信收费系统”数据库后台程序设计中,对一个表(3万行中符合条件的30多行数据)进行游标操作(硬件环境:PC服务器,PⅡ266 64MB RAM ,Windows NT4.0 MS SQL Server 6.5)。
示例如下:
Create #tmp /* 定义临时表 */
( 字段1
字段2
... )
Insert into #tmp select * from TOTAL where 条件
Declare Mycursor cursor for select * from #tmp /*对临时表定义游标*/
...
索引(Index)的使用技巧
创建索引一般有两个目的:维护被索引列的惟一性和提供快速访问表中数据的策略。大型数据库有两种索引,即簇索引和非簇索引,一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据,所有的数据均添加在表的尾部;而建立了簇索引的表,其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储,一个表只允许有一个簇索引,因此,根据B树结构,可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列查询的速度,但与此同时会降低插入、更新、删除操作的性能,尤其是当填充因子(Fill Factor)较大时。所以对索引较多的表进行频繁的插入、更新、删除操作时,建表和索引时应设置较小的填充因子,以便在各数据页中留下较多的自由空间,减少页分割及重新组织的工作。
数据的一致性和完整性
为了保证数据库的一致性和完整性,设计人员往往会设计过多的表间关联(Relation),尽可能地降低数据冗余。表间关联是一种强制性措施,建立后,对父表(Parent Table)和子表(Child Table)的插入、更新、删除操作均要占用系统的开销,另外,最好不要用Identify 属性字段作为主键与子表关联。如果数据冗余低,数据的完整性容易得到保证,但增加了表间连接查询的操作。为了提高系统的响应时间,合理的数据冗余也是必要的。使用规则(Rule)和约束(Check)来防止系统操作人员误输入造成数据的错误是,设计人员的另一种常用手段,但是,不必要的规则和约束也会占用系统的不必要开销,需要注意的是,约束对数据的有效性验证要比规则快。所有这些,设计人员在设计阶段应根据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。
事务的陷阱
事务是在一次性完成的一组操作。虽然这些操作是单个的操作,SQL Server能够保证这组操作要么全部都完成,要么一点儿都不做。正是大型数据库的这一特性,使得数据的完整性得到了极大的保证。
众所周知,SQL Server为每个独立的SQL语句都提供了隐含的事务控制,使得每个DML的数据操作得以完整提交或回滚,但是SQL Server还提供了显式事务控制语句,如:
BEGIN TRANSACTION 开始一个事务
COMMIT TRANSACTION 提交一个事务
ROLLBACK TRANSACTION 回滚一个事务
事务可以嵌套,可以通过全局变量@@trancount检索到连接的事务处理嵌套层次。要特别注意的是,每个显示或隐含的事物开始都使得该变量加1,每个事务的提交使该变量减1,每个事务的回滚都会使得该变量置0,而只有当该变量为0时的事务提交(最后一个提交语句时),才把物理数据写入磁盘。
数据类型的选择
数据类型的合理选择对于数据库的性能和操作具有很大的影响,有关这方面的书籍也有不少的阐述,笔者这里主要介绍几点经验:
1. Identify字段不要作为表的主键与其它表关联,这将会影响到该表的数据迁移。
2. Text 和Image字段属指针型数据,主要用来存放二进制大型对象(BLOB)。这类数据的操作相比其它数据类型较慢,因此要避开使用。
3. 日期型字段的优点是有众多的日期函数支持,因此,在日期的大小比较、加减操作上非常简单。但是,在按照日期作为条件的查询操作也要用函数,相比其它数据类型速度上就慢许多,因为用函数作为查询的条件时,服务器无法用先进的性能策略来优化查询而只能进行表扫描遍历每行。

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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