光看文章的题目可能很难明白我想说什么,还是先描述一下项目中遇到的问题吧。 我们项目中一张这样的表用来保存各种资源,假设为资源1、资源2等等,用ResGenre来标识。 我们可以认为资源类型是一个抽象的概念,资源1、资源2这些都是资源子类。一开始所有这些
光看文章的题目可能很难明白我想说什么,还是先描述一下项目中遇到的问题吧。
我们项目中一张这样的表用来保存各种“资源”,假设为资源1、资源2……等等,用ResGenre来标识。
我们可以认为资源类型是一个抽象的概念,资源1、资源2这些都是资源子类。一开始所有这些子类型都只有ResId,ResName等几个字段,一张ResInfo表就可以满足需求了。但是我们都知道项目千变万化,唯一不变的就是“变化”。随着业务的发展可能资源子类型越来越多,头疼的是原来的这张表的几个字段已经满足不了需求了,各个子类型的字段在不断扩充,最头疼的是它们加的字段都各不相同……这时该怎么办?
大概有以下几种办法:
单表继承
所谓单表继承就是所有的字段都保存在一张表上,增加字段时就扩充原来的表。
这种方法优点简单粗暴,当子类型很少以及子类型的特殊属性很少的时候还是可取的。但是如果子类型达到了10几个,而且子类型的字段很多时缺点也显而易见:冗余太多,某一行记录存在许多与当前子类无关的属性,而且页面管理起来也相当繁琐,每次增加一个字段的时候,所有子类型都受到影响。
每个子类型创建一个表
添加一个子类型就增加一张表。
两个子类型存储完全独立,,每增加一张表页面就要重新管理一张表,子类型很多的时候这种方式也不是很好。
多表继承
既有基表,又有子类型表,就像面向对象里面的继承。
多表继承的方式可以减少字段的冗余,但是同样的子类型很多时,表较多,管理起来比较麻烦。
半结构化数据模型
如果有很多子类型或者必须经常增加新的字段支持,那么可以用一个BLOB列来存储数据,用XML或者JSON格式。
Property是一个属性列:它可以用Json来存储额外增加的字段:同时包含了字段名字和值。
{ "Field1":"Value1","Field2":"Value2" }

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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