文章目录
- 数据库优化
- 数据库设计范式
- MySQL存储引擎
- 字段数据类型和键的选择
- explain语句
- SQL优化
- 表的拆分
数据库优化
数据库设计范式
设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式。
目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。
各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小。但是范式越高也意味着表的划分更细,一个数据库中需要的表也就越多,此时多个表联接在一起的花费是巨大的,尤其是当需要连接的两张或者多张表数据非常庞大的时候,表连接操作几乎是一个噩梦,这严重地降低了系统运行性能。所以通常数据库设计遵循第一第二第三范式,以避免数据操作异常,又不至于表关系过于复杂。
范式简介:
-
第一范式: 数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等组合的数据项。简单来说要求数据库中的表示二维表,每个数据元素不可再分。
例如: 在国内的话通常理解都是姓名是一个不可再拆分的单位,这时候就符合第一范式;但是在国外的话还要分为FIRST NAME和LAST NAME,这时候姓名这个字段就是还可以拆分为更小的单位的字段,就不符合第一范式了。
-
第二范式: 第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一地区分,所有属性依赖于主属性。即选取一个能区分每个实体的属性或属性组,作为实体的唯一标识,每个属性都能被主属性筛选。其实简单理解要设置一个区分各个记录的主键就好了。
-
第三范式: 在第二范式的基础上属性不传递依赖,即每个属性不依赖其他非主属性。要求一个表中不包含已在其它表中包含的非主关键字信息。其实简单来说就是合理使用外键,使不同的表中不要有重复的字段就好了。
MySQL存储引擎
- 定义: mysql数据库管理系统中用来处理表的处理器
- 基本操作
1、查看所有存储引擎mysql> show engines;
2、查看已有表的存储引擎mysql> show create table 表名;
3、创建表指定create table 表名(...)engine=MyISAM;
4、已有表指定alter table 表名 engine=InnoDB;
-
常用存储引擎特点
InnoDB
1. 支持行级锁,仅对指定的记录进行加锁,这样其它进程还是可以对同一个表中的其它记录进 行操作。 2. 支持外键、事务、事务回滚 3. 表字段和索引同存储在一个文件中1. 表名.frm :表结构2. 表名.ibd : 表记录及索引文件
MyISAM
1. 支持表级锁,在锁定期间,其它进程无法对该表进行写操作。如果你是写锁,则其它进程则 读也不允许 2. 表字段和索引分开存储1. 表名.frm :表结构2. 表名.MYI : 索引文件(my index)3. 表名.MYD : 表记录(my data)
-
如何选择存储引擎
1. 执行查操作多的表用 MyISAM(使用InnoDB浪费资源) 2. 执行写操作多的表用 InnoDBCREATE TABLE user( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(30) DEFAULT NULL, sex varchar(2) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) )ENGINE=MyISAM;alter table hobby engine=myisam;
字段数据类型和键的选择
- 数据类型优先程度 数字类型 --> 时间日期类型 --> 字符串类型
- 同一级别 占用空间小的 --> 占用空间大的
字符串在查询比较排序时数据处理慢
占用空间少,数据库占磁盘页少,读写处理就更快
- Innodb如果不设置主键也会自己设置隐含的主键,所以最好自己设置
- 尽量设置占用空间小的字段为主键
- 建立外键会自动建立索引,在表关联查询时建议使用外键子段作为关联条件
- 外键虽然可以保持数据完整性,但是会降低数据导入和操作效率,增加维护成本
explain语句
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:
- 表的读取顺序
- 数据读取操作的操作类型
- 哪些索引可以使用
- 哪些索引被实际使用
- 表之间的引用
- 每张表有多少行被优化器查询
explain select * from class where id <5;
EXPLAIN主要字段解析:
- table:显示这一行的数据是关于哪张表的
- type:这是最重要的字段之一,显示查询使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为system、const、eq_reg、ref、range、index和ALL,一般来说,得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref。
type中包含的值:
- system、const: 可以将查询的变量转为常量. 如id=1; id为 主键或唯一键.
- eq_ref: 访问索引,返回某单一行的数据.(通常在联接时出现,查询使用的索引为主键或唯一键)
- ref: 访问索引,返回某个值的数据.(可以返回多行) 通常使用=时发生
- range: 这个连接类型使用索引返回一个范围中的行,比如使用>或<查找东西,并且该字段上建有索引时发生的情况
- index: 以索引的顺序进行全表扫描,优点是不用排序,缺点是还要全表扫描
- ALL: 全表扫描,应该尽量避免
- possible_keys:显示可能应用在这张表中的索引。如果为空,表示没有可能应用的索引。
- key:实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。
- key_len:使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下,长度越短越好
- rows:MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数
SQL优化
-
尽量选择数据类型占空间少,在where ,group by,order by中出现的频率高的字段建立索引
-
尽量避免使用 select * …;用具体字段代替 * ,不要返回用不到的任何字段
-
尽量控制使用自定义函数
-
查询最后添加 LIMIT 会停止全表扫描
-
尽量避免 NULL 值判断,否则会进行全表扫描,默认值为空时可以用默认0代替
优化前:select number from t1 where number is null;
优化后:select number from t1 where number=0;
-
尽量避免 or 连接条件,否则会放弃索引进行全表扫描,可以用union代替
优化前:select id from t1 where id=10 or id=20;
优化后: select id from t1 where id=10 union all select id from t1 where id=20;
-
尽量避免使用 in 和 not in,否则会全表扫描
优化前:select id from t1 where id in (1,2,3,4);
优化后:select id from t1 where id between 1 and 4;
表的拆分
垂直拆分 : 表中列太多,分为多个表,每个表是其中的几个列。将常查询的放到一起,blob或者text类型字段放到另一个表
水平拆分 : 减少每个表的数据量,通过关键字进行划分然后拆成多个表