本文中说到的“建”,并非单纯的建一个库,或是建一张表,而是你建好的库和表在项目的运营中,是否能应付各种事件,下面我说说几个我在项目中遇到的问题以及处理的方法,算是一个小小的心得,给大家分享下。
一、两表之间若有关联,你是否还在用主键进行关联?比如现在有2张表,一张新闻栏目表,一张新闻表,现在两张表需要进行关联,我想大多数人的做法肯定是在新闻表里建一个新闻栏目id,然后把新闻栏目表里的主键ID(自增)写到这个字段里,通过这样进行两表关联。
如果你是这样做的,赶紧改掉这个习惯吧。也许你会问为什么,栏目id是主键啊,又是自增的,为什么这样操作不行?原因其实很简单,栏目我们会增加,也会删除,删除就会造成主键id之间会有断号的情况,由于主键设置为自增,也就是说你之前删掉的栏目,再进行添加,id是不会去补上哪个空缺的,而是一直递增。这样就会造成一种情况,如果那天对数据库进行优化,把主键进行了重新排序(暂时没有找到mysql优化软件会优化主键,但是可以通过代码删除主键,然后从新建立自增主键来实现主键重新排序),那就彻底杯具了,栏目和文章完全对不上号了。所以我建议两表之间关联不用主键,而是单独建一个编号的字段,我们这里可以用mysql的uuid()函数做为编号,相关文献可以参考《UUID做主键好还是不好》,只所以一张表要2个主键,一个物理主键(自增id),一个逻辑主键(UUID),原因是:对于InnoDB这种聚集主键类型的引擎来说,数据会按照主键进行排序,由于UUID的无序性,InnoDB会产生巨大的IO压力,此时不适合使用UUID做物理主键,可以把它作为逻辑主键,物理主键依然使用自增ID。至于性能,我本地测了下基本上没差异,网上也有人做了10W条数据的测试——《实测MYSQL UUID性能》。
二、统一把主键类型设为bigint吧
bigint是从-2^63 (-9223372036854775808)到2^63-1 (9223372036854775807)的所有整型数据,存储大小为8个字节。而int是从-2^31 (-2,147,483,648)到2^31-1 (2,147,483,647)的整型数据,存储大小为4个字节。存储空间扩大一倍,而存储数据却扩大N倍,再加上主键是一个自增的字段,我们根本无法控制它会自增到多少数值,所以我通常在建表的时候,主键类型都是设为bigint的,同样,上面提到的编号字段类型也是bigint。
三、不要把varchar长度设太“死”
这也是我之前经常犯得一个毛病,比如手机,我就设置为varchar(11),邮编设置成varchar(6),姓名设置成varchar(10)等等等等,看似每个字段都设置得很严谨,但是在项目实际进行中,这完全就是自找苦吃,比如手机,用户偏偏就要在手机号前输个0,又比如邮编,如果用户输入的是全角的数字呢?姓名就更不用说了,万一是个少数民族的人,名字七八个字。所以我建议,既然定义为varchar,就代表不会涉及到计算,何不干脆定义一个通用的长度,比如varchar(50),如果真要限制长度,用程序去判断,不要让数据库来限制,不然用户输了一长串,结果mysql就存了前几个字符,让人觉得这程序有问题。
还有就是,如果你是做cms这种通用后台,更别把字段限制得太“死”,因为你无法预料之后的每个项目的需求,所以还是把varchar设大一点,我现在是统一都设为255,如果很有可能会超过255的字段,比如URL,我就干脆设置成text,一劳永逸。
四、为常用的搜索字段建立索引吧
不解释,但不要盲目建立索引。
五、欢迎您的回复补充

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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