SQL:力学笃行篇

SQL:力学笃行篇 1

不晓得列位看官,能否有过想测验考试设想表的设法呢?数据间纷乱复杂的关系,又该若何下手呢?满足什么样的设想准绳,才能够合适准确、完整、分歧且平安的要求呢?大概,小采风想和列位一路进修一下表的设想规范。

有位同窗,专职于后台产物司理,担任产物具体的营业逻辑,有幸有过一次深聊。营业逻辑,需要准确的框架和答应范畴的波动。人算不如天年,充实考虑产物的存储需求、数据处置需求、数据的平安需乞降完整性要求,这是文档要求,我们这些小白能做的,莫过于极力合适文档需求,往往不是一蹴而就的。

什么样的表设想,是足够合理呢?合适三大范式设想准绳的表,至多是准确完整的,可是往往不是足够高效的,需要进行必然的反范式化设想。1 第一范式(不再具体引见)字段只要单一属性且不成朋分,由根基数据类型构成,必需是简单的二维表;2 第二范式不克不及答应非主键列对部门主键具有依赖关系;3 第三范式既不部门依赖于营业主键,也不传送依赖于营业主键;

看完三大范式,不要急着骂小采风。这不就是天书吗?完全没有法子去理解,我们仍是看一看具体的例子,测验考试搞清晰这些苦涩的范式吧!

简单一看,这个表的设想,是没有问题的。可是,若是有一天高数从6个学分变成8个学分了,我们还需要一步步更改表中每行记实,完成高数学分的点窜吗?问题的素质是,非主键course_credit列对复合主键列(stu_id,course_name)中的course_name具有部门依赖,即高数学分依赖于高数课程,违反第二范式会发生插入、更新和删除非常,该当将其更改为两张表,具体如下:

这张表的问题在于,从学号能够晓得学院名称,从学院名称能够晓得学院德律风,素质是,school_tel部门依赖于stu_id,即学院德律风部门依赖于学院学号,违反第三范式,该当将其拆分成两张表,具体如下:

小我认为,比拟于前面三点,这点是最为主要,像是终极大boss一样,需求阐发会具有缝隙,逻辑设想会有不足之处,物理设想会有bug,可是维护优化环节,需要更多的经验和更详尽的考量。近日,领会了些数据库架构中的内容,主从拓扑,主从切换,MMM和MHA等学问,主库的读写分手,从库的读负载平衡,主从切换时的异步延迟,从库IO线程读取binlog日记的分歧,binlog日记bindump号令的堵塞等,面临如许汗青浩劫题,小采风只能知难而进了,留给看官中的您,让世界更夸姣了。

本文似乎有点头重脚轻,说是力学笃行篇,却并没有一点干货呢?看官们不要焦急,下面让我们从现实出发,看看现实场景中,一个营业的表是若何设想的(不再进行具体的表建立等),尾随套路的程序,一步步登上封顶。

//用户消息表:用户名为主键 用户名,暗码,手机号,姓名,出华诞期,在线 以用户名为主键,满足第二范式设想; 2 不具有部门依赖和传送依赖关系,合适第三范式设想

//商品消息表:(商品名称,分类名称)结合主键 商品名称,分类名称,出书社名称,图书价钱, 图书描述,作者 //具体阐发 1 图书描述对商品名称具有依赖关系; 2 仅有分类名称,没有分类描述,完整性不足;

//商品消息表:商品名称为主键 商品名称,出书社名称,图书价钱,图书描述,作者 //分类消息表:分类名称为主键 分类名称,分类描述 //商品分类关系表:(商品名称,分类名称)结合主键 商品名称,分类名称

//订单表:订单编号为主键 订单编号,下单用户,下单日期,订单金额, 订单商品分类,订单商品名,订单商品单价, 订单商品数量,领取金额 //具体阐发 1、订单商品分类,订单商品名,订单商品单价曾经 具有于商品及分类表中,数据严峻冗余; 2、订单金额能够有订单计较而来;

以上设想,当然不是最合理的,不外根基满足三大范式的要求,根基实现准确性、完整性和分歧性,可是如许的文档式设想,能实现高效查询吗?

//查询某位用户的订单总金额 select 下单用户名,sum(d.商品价钱*b.商品数量) from 订单表 a join 订单商品联系关系表 b on a.订单编号=b.订单编号 join 商品分类关系表 c on c.商品名称=b.商品名称 and c.分类名称=b.分类名称 join 商品消息表 d on d.商品名称=c.商品名称 group by 下单用户名 //具体阐发 一条简单的查询,需要联系关系四张表,如许会严峻影响查询效率

//1 在订单商品联系关系表中添加商品价钱字段, 削减联系关系商品消息表 订单编号,订单商品分类,订单商品名, 商品数量,商品价钱 //2 去除商品分类消息表, 间接基于商品消息表和分类消息表查询

//查询某位用户的订单总金额 select 下单用户名,sum(b.订单商品名*b.商品数量) from 订单表 a join 订单商品联系关系表 b on a.订单编号=b.订单编号 group by 下单用户名

世界老是这般公允,反范式化通过添加冗余,提高查询效率,可是同时添加表布局的冗余和数据维护非常的难度,所以,恰当情境下自在恰当衡量。

存储引擎选择分歧的场景需要分歧的存储引擎选择,次要是以下几个方面:事务支撑,表锁行锁,读写机能,索引优化,主键外键

字段数据类型选择1 选择准绳优先考虑数字类型,其次是日期或二进制类型,最初是字符类型;不异级此外数据类型,优先选择占空间小的数据类型;2 主键选择主键应尽可能小,由于主键索引中包含非主键属性;主键该当是挨次增加的,提高插入和删除效率;3 VARCHAR和CHAR类型:以字符为单元,不是以字节为单元VARCHAR:字符串列的最大长度比平均长度大,阐扬变长字符特征;字符串序列少被更新,削减存储碎片;CHAR:字符串序列存储长度近似的值;适合存储短字符串;适合存储更新频度比力高的字符串;4 整数类型和实数类型整数类型的位数,由现实场景选择;float和double类型的数据精度问题,在财政类使用中需要留意;5 日期类型:保举利用date字符串存储8字节,datetime存储4字节,int存储4字节,date类型3字节;date类型有良多日期时间函数能够利用;

纸上得来终觉浅,觉知此事要躬行。今天舍友加入了阿里两头件手艺的引见,主讲人一句话,若是说淘宝手艺是喜马拉雅山脉 ,那么两头件手艺就是珠穆朗玛峰。在mysql的架构中,两头件用于洪水猛兽般的高并发请求时的读写分手和读负载平衡,这是手艺造福于社会的终极聪慧,向工程师看齐。很久没有如许的长文了,四个字,与君同业。

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