数据库的设计原则:关联还是不关联? 设计网站数据库(确定使用Hibernate)的过程中,时常会有争论,争论的焦点主要还是集中在表与表之间的关联上面: 有的倾向于去掉表与表之间的任何关联;有的拿完整性说话,必须保留所有的关联性。 观点1: 我倾向于去掉
数据库的设计原则:关联还是不关联?
设计网站数据库(确定使用Hibernate)的过程中,时常会有争论,争论的焦点主要还是集中在表与表之间的关联上面:
有的倾向于去掉表与表之间的任何关联;有的拿完整性说话,必须保留所有的关联性。
观点1:我倾向于去掉所有的关联,为了开发的方便。然后写代码的时候自己留意完整性的问题。
观点2:
如果不采用外键关联的话,很多字段势必得集中在一个表里面,从而造成数据冗余。根据领域模型驱动的方式设计数据库表结构,领域模型中的每一个对象只有一项职责,所以对象中的数据项不存在传递依赖,这种思路的数据库表结构设计从一开始即满足第三范式:一个表应满足第二范式,且属性间不存在传递依赖。
如果是小项目的话,为了开发方便一点而不关联都问题不大,但要是大项目的话,感觉还是遵守规范的好
观点3:
看你做什么样一个压力的系统了, 如果的系统是每秒要上万个交易的话, 亲爱的, 我建议你少用join吧。少于1W/S的系统, 无所谓, 怎么搞都一样的。 完整性比任何都重要, 在压力过高的时候, 妥协而已! 我的策略就是对于主压力的表, 一般来说, 系统中总是有几个焦点表的, 数据访问压力高, 读写密集的, 这个几个表好好设计, 不要关联,把读写操作让能力好的, 经验丰富的程序员去做封装DAO API。 其他的小表, 要做关联, 防止程序员出问题。我们现在这个做了4年还在做,200m,50多万行的项目现在是倾向于完全不建关联了,新的数据模型一律不考虑关联
观点4:
具体情况具体分析
业务表 我认为关联要好
而有一些历史信息比如日志什么的,我基本都不关联,而且最大冗余~
我的观点:
db方面经验不足,暂不发表意见。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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