数据库设计 ,可以使数据库通过健壮的数据库结构高效并且健康的进行工作。 数据库设计原则: 1、熟悉需求。2、开发符合规范的数据库。3、审核数据库设计。 数据库规范 1、命名规范: 1、表名的单数和复数形式要统一。2、对于字段,如果主键是数字类型的,可
数据库设计,可以使数据库通过健壮的数据库结构高效并且健康的进行工作。
数据库设计原则:1、熟悉需求。2、开发符合规范的数据库。3、审核数据库设计。
数据库规范
1、命名规范:1、表名的单数和复数形式要统一。2、对于字段,如果主键是数字类型的,可以考虑使用_N结尾,例如USERID_N;如果是字符类型_C结尾USERNAME_C;3、如果一个单词经常出现,比如USER,则可以考虑以_U结尾,例如,USERID可以表示成ID_U,USERNAME表示为NAME_U。4、如果某一列是日期类型,则使用D_开头,起到强调的作用,例如:D_CREATEDATETIME。
2、明确现实中实体与数据表的关系。3、一张数据表不能既没有主键也没有外键。4、表要符合基本表的特征。
5、必须满足第一第二范式,尽量满足第三范式。6、比较简洁的E-R图。7、符合完整性约束。
基本表的特征:1、原子性,就是基本表中的字段是不可在分解的。2、原始性,基本表中的记录是袁术数据的记录。3、演绎性,由基本表和关系表中的数据可以派生出任何想要的数据。4、稳定性、基本表中的结构是相对稳定的,表中的记录需要长期保存。
第一范式:是对属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分。第二范式:记录的唯一性约束,要求记录有唯一标识,即实体的唯一性。第三范式:对字段冗余的约束,即任何字段不能由其他字段派生出来,要求字段没有冗余,一个表中的字段除了和主键有关外,这些字段他们之间不能有关系,也就是说这个表中的字段只能和主键相关,他们之间没有关系。
数据库设计技巧:1、在符合系统需求的前提下,表的个数越少越好,一张表中组合主键字段数越少越好,一个表中的字段越少越好。2、检查各种变化字段。3、避免使用保留字。4、数据库设计的时候多使用删除标记字段。5、避免使用触发器。6、如果发现在重复输入数据,就需要创建新的表和新的关系。7、熟练使用数据库设计工具。8、创建E-R图和数据字典。9、每个表都应该有三个有用的字段:修改记录时间、修改人、修改后的版本。10、对于地址和电话采用多个字段。
SQL查询优化
劣质SQL判断条件:1、运行时间超长。2、引发严重的等待事件。3、不能满足压力测试。4、消耗大量系统资源。
索引是对数据库表中一列或者多列的值进行排序的一种结构。使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。
索引存在的问题:1、索引占用表空间,创建太多索引可能会造成索引冗余。2、索引影响DML性能。
索引使用的条件:1、一个字段里包含大量的值。2、一个字段包含多个空值。3、多个字段经常出现在where查询中。4、表非常大并且查询返回数据量低于总数据的20%。
创建索引的语法:
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名) TABLESPACE 表空间名
例如:
Select identity_L from depositor where identity_L between 109000 and 110000 --未使用索引,查询值在109000到110000之间的值 CREATE INDEX DPTOR_INDEX ON DEPOSITOR(IDENTITY_L) TABLESPACE DEMO --使用索引查询。
索引类型,按列值是否唯一分为:非唯一索引和唯一索引。按索引列的个数分为单列索引和复合索引。按照索引的物理组织方式分为:B树索引、反向键索引、基于函数的索引、位图索引。
创建复合索引时,表指定的第一个列为主导列。
select *from depositor t where IDENTITY_L>100000 AND ACT>=500 --未使用索引 create index OP_IDACT_INDEX on DEPOSITOR(IDENTITY_L,ACT) tablespace DEMO --使用复合索引
使用复合索引的情况:1、当SQL语句的WHERE自居中用到复合索引的主导列时。2、当某几个列在SQL语句的WHERE子句中经常通过and操作符联合在一起使用,并且这些列合在一起是选择性比各自单个列的选择性要好时。
3、当有几个查询语句都是查询相同的几个列值时。
反向键索引就是将当前列中的值反转后生成的索引。
创建反向键索引的语法:create index索引名 on 表名(列名) reverse tablespace表空间;
基于函数的索引,基于一个或者多个列上的函数或表达式创建的索引。
注意:表达式中不能包含聚合函数(SUM、COUNT、AVG、MIN、MAX)。
基于函数索引的语法:CREATE INDEX索引名 ON 表名(函数(列名)) TABLESPACE表空间;
select lower(firstname) from depositor t; --没有使用基于函数索引的情况。 create index firstname_lower on depositor(lower(firstname)) tablespace prd;
使用基于函数的索引的情况:1、一个表中的字段经常被函数所调用,那么这个字段就可以使用基于函数的索引。
位图索引:
值\行 |
1 |
2 |
3 |
4 |
张三 |
1 |
0 |
0 |
1 |
李四 |
0 |
0 |
0 |
1 |
王五 |
0 |
1 |
0 |
1 |
小明 |
1 |
0 |
1 |
1 |
整个表就是针对一个列建立出来的位图索引,这个表中的列(1,2,3,4)表示的是对应的索引列的第几行。行代表的是当前行,当前被索引列的值。比如图中第一列1,张三第一列的值是1,表示在当前被索引的第一行的位置中张三这个值时存在的,并且是1。
使用位图索引的情况:主要是处理数据的聚合关系的,用于一个重复数据很多的情况。
位图索引的语法:
CREATE BITMAP INDEX 索引名 ON 表名(列名) TABLESPACE 表空间; select count(*) from depositor t where firstname=’Luke’; create bitmap index fn_bitmap on depositor(firstname) tablespace prd;
表分区:有利于管理非常大的表和索引。当表里面的内容或者整个表的结构非常庞大的时候,就考虑表分区。
表分区的优点:1、提高数据的可用性,当某个分区损坏不会影响整个表结构。2、减少管理负担。3、改善语句性能。
表分区的分区方式:1、区间分区。2、散列分区。3、列表分区。4、组合分区。
区间分区:往往根据一个列值的范围来划分,开发中常常使用日期字段来划分。
语法:
PARTITIONBY RANGE(列名) --RANGE表示分区的方式 ( PARTITION 分区表名 VALUES LESS THAN (值) tablespace 表空间 )
示例:PART_1这个分区保存早于(不包括)2008年12月31日的数据
create table drawlist( dt_draw date not null) PARTITIONBY RANGE(dt_draw) ( PARTITION PART_1 VALUES LESSTHAN(to_date(‘1/1/2009’,’dd/mm/yyyy’)) tablespace DEMO, PARTITION PART_1 VALUES LESSTHAN(to_date(‘1/1/2011’,’dd/mm/yyyy’)) tablespace DEMO, PARTITION PART_1 VALUES LESSTHAN(to_date(MAXVALUE) tablespace DEMO ) insert into drawlist values(to_date(‘31/12/2008’,’dd/mm/yyyy’)); insert into drawlist values(to_date(‘01/01/2009’,’dd/mm/yyyy’)); insert into drawlist values(to_date(‘06/06/2009’,’dd/mm/yyyy’)); insert into drawlist values(to_date(‘31/12/2010’,’dd/mm/yyyy’)); insert into drawlist values(to_date(‘01/01/2011’,’dd/mm/yyyy’)); insert into drawlist values(to_date(‘04/05/2011’,’dd/mm/yyyy’)); select *from drawlist partition(part_2); 显示结果:2009-1-1;2009-6-6;2010-12-31;
散列分区:会对分区键应用一个散列函数,以此确定数据应当放在N个分区中的哪个分区中。直到散列算法是将数据随机均匀的分布。为了使数据分布的更均匀,分区表的数目建议为2的幂,也就是1、4、8、16……
散列分区语法:
PARTITION BY HASH(列)(PARTITION 分区表名 tablespace表空间) createtable hash_table (hash_no INTEGER not null ) PARTITIONBY HASH(hash_no) ( PARTITION PART_1 tablespace DEMO, PARTITION PART_2 tablespace DEMO, PARTITION PART_3 tablespace DEMO, PARTITION PART_4 tablespace DEMO, )
对其随机插入500条测试语句
selectcount(*) from hash_table partition(part_1) selectcount(*) from hash_table partition(part_2) selectcount(*) from hash_table partition(part_3) selectcount(*) from hash_table partition(part_4)
输出结果基本均匀分布,分别为:123、116、121、140。
列表分区:可以将数据按照列的值分类。列表分区语法如下:
PARTITIONBY LIST(列) ( PARTITION 分区表名values(指定值1,指定值2……) )
示例:根据用户所在地区将用户存储在不同分区中
create table area( code INTEGERnot null ) PARTITION BY LIST(code) ( PARTITIONPART_1 values(102200,102202,102203), PARTITIONPART_2 values(164300,164302,164303) ) tablespace DEMO; insert into area values(102200); insert into area values(102203); insert into area values(164300); insert into area values(164303); select * from area partition(part_1) select * from area partition(part_2)
查询结果:在part_1分区中数据为102200、102202;part_2分区中数据位164300、164303;
组合分区:就是区间分区与散列分区或者区间分区与列表分区的组合。
区间-散列组合分区表语法:首先按照列1的值进行区间分区,然后按照列2散列分区。
PARTITION BY RANGE(列1) SUBPARTITION BY HASH(列2)( PARTITION分区名 VALUES LESS THAN (值) TABLESPACE表空间, )
区间-列表组合分区表语法:先按照列1的值进行区间分区,然后按照列2指定值进行列表分区
PARTITION BY RANGE(列1) SUBPARTITION BY LIST(列2)( PARTITION 分区名 VALUES LESS THAN (值) TABLESPACE 表空间 ( SUBPARTITION 子分区名 VALUES(列表指定值1……) TABLESPACE 表空间 ) )
组合分区示例:
select *from range_list partition(part_2);
返回值为:DT_DATE 2009-1-1,2010-12-31,2010-11-21;CODE 102200,164300,164300;
select *from range_list subpartition(part2_list);
结果为:DT_DATE 2009-1-1;CODE102200;
分区维护:增加分区、删除分区、截断分区、合并分区。
增加分区的语法:
ALTER TABLE 表名 ADD PARTITION 分区表名 VALUES LESS THAN(值)
例如:
ALTERTABLE DRAWLIST ADD PARTITION PART_4 VALUES LESS THAN(TO_DATE(‘1/1/2012’,’DD/MM/YYYY’)) TABLESPACE DEMO;
删除分区语法:
ALTER TABLE 表名 DROP PARTITION 分区表名
例如:
ALTER TABLE DRAWLIST DROPPARTITION PART_3;
截断分区是删除当前分区中的数据,但不删除当前分区,也不影响其他分区。
语法:
ALTER TABLE 表名 TRUNCATE PARTITION 已存在的分区表
如:
ALTER TABLE DRAWLI ST TRUNCATEPARTITION PART_1;
合并分区是将两个分区的数据合并成一个分区里,注意:高界限的分区不能合并到低界限的分区中。
合并分区的语法:
ALTER TABLE 表名 MERGE PARTITIONS 分区表1,分区表2 INTO PARTITION 分区表2
例如:
ALTER TABLE drawlist MERGE PARTITIONS part_2,part_4 INTO PARTITION part_4;
SQL优化途径:选择合适的Oracle优化器、选择恰当的扫描方式、善于利用共享的SQL语句。
1、选择合适的优化器。CBO优化器:基于成本的优化器,这个成本是指CPU和内存占用率。
在编写SQL时,可以使用CBO对SQL进行优化从而获得更快的响应速度。
优化器使用的模式根据目标而定,CBO的优化模式有四种分别为:1、Rule:基于规则。2、Choose:默认,表或者索引有统计信息,走CBO模式,否则,走RBO模式。3、FirstRow:表中有统计信息时,以最快方式返回查询的前几行,总体减少响应时间,4、AllRows:表中有统计信息时,以最快的方式返回表的所有行,总体提高查询吞吐量。
1、 选择合适的扫描方式。Oracle中,查询数据可以分为:全表扫描、使用ROWID、索引全扫描、快速索引扫描。
全表扫描:就是Oracle读取表中所有的行,并检查每一行是否满足WHERE语句的限制。在数据量大的表中不建议使用全表扫描,效率低下。
使用ROWID:ROWID指出该行所在的数据文件、数据块以及行在该块的位置。是Oracle存取单行数据最快的方式。
索引全扫描:只在CBO模式下有效,这种方式查询的数据必须可以从索引中直接得到。
快速索引扫描:它会扫描索引中所有的数据块,与全索引扫描类似,但这种方式不会对查询出的数据进行排序,这种方式会获得最大吞吐量,并且缩短执行时间。
3、学会利用共享的SQL语句。它存在Oracle的系统全局区中,也就是SGA,可以通过设置SGA的大小,来提高sql的执行效率。

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于索引优化器工作原理的相关内容,其中包括了MySQL Server的组成,MySQL优化器选择索引额原理以及SQL成本分析,最后通过 select 查询总结整个查询过程,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

sybase是基于客户/服务器体系结构的数据库,是一个开放的、高性能的、可编程的数据库,可使用事件驱动的触发器、多线索化等来提高性能。

visual foxpro数据库文件是管理数据库对象的系统文件。在VFP中,用户数据是存放在“.DBF”表文件中;VFP的数据库文件(“.DBC”)中不存放用户数据,它只起将属于某一数据库的 数据库表与视图、连接、存储过程等关联起来的作用。

数据库系统由4个部分构成:1、数据库,是指长期存储在计算机内的,有组织,可共享的数据的集合;2、硬件,是指构成计算机系统的各种物理设备,包括存储所需的外部设备;3、软件,包括操作系统、数据库管理系统及应用程序;4、人员,包括系统分析员和数据库设计人员、应用程序员(负责编写使用数据库的应用程序)、最终用户(利用接口或查询语言访问数据库)、数据库管理员(负责数据库的总体信息控制)。

microsoft sql server是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统,是一个全面的数据库平台,使用集成的商业智能(BI)工具提供了企业级的数据管理,具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。SQL Server数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能,使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。

结构层次是“数据库→数据表→记录→字段”;字段构成记录,记录构成数据表,数据表构成了数据库。数据库是一个完整的数据的记录的整体,一个数据库包含0到N个表,一个表包含0到N个字段,记录是表中的行。

go语言可以写数据库。Go语言和其他语言不同的地方是,Go官方没有提供数据库驱动,而是编写了开发数据库驱动的标准接口,开发者可以根据定义的接口来开发相应的数据库驱动;这样做的好处在于,只要是按照标准接口开发的代码,以后迁移数据库时,不需要做任何修改,极大方便了后期的架构调整。

mysql查询为什么会慢,关于这个问题,在实际开发经常会遇到,而面试中,也是个高频题。遇到这种问题,我们一般也会想到是因为索引。那除开索引之外,还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢?


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