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数据库变化策略有哪些类型,MySql数据类型有哪些

来源:整理 时间:2024-05-12 22:24:54 编辑:黑码技术 手机版

1,MySql数据类型有哪些

数值类型 日期和时间类型字符串类型具体查看手册:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/column-types.html

MySql数据类型有哪些

2,有哪些常见的数据库优化方法

关于数据库优化,可以从以下几个方面入手:1. 对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断。3. 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符。4. 查询的时候select后面不要用*,手动把字段名字加上。
关于数据库优化,可以从以下几个方面入手:1. 对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断。3. 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符。4. 查询的时候select后面不要用*,手动把字段名字加上。

有哪些常见的数据库优化方法

3,数据库有哪些类型

数据库通常分为:层次式数据库;网络式数据库;关系式数据库三种类型。
模糊数据库 指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的,不能表示许多模糊不清的 事情。随着模糊数学理论体系的建立,人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中,从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面,首先是如何在数据库中存放模糊数据;其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。 统计数据库 管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录,但其目的是向用户提供各种统计汇总信息,而不是提供单个记录的信息。 网状数据库 处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构,称为系。系类型 是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中,有一个记录类型处于主导地位,称为系主记录类 型,其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是dbtg系统。1969年美国的 codasyl组织提出了一份“dbtg报告”,以后,根据dbtg报告实现的系统一般称 为dbtg系统。现有的网状数据库系统大都是采用dbtg方案的。dbtg系统是典型的三级结构体系:子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言ssddl,模式定义语言sddl,设备介质控制语言dmcl。另外还有数据操纵语言dml。 演绎数据库 是指具有演绎推理能力的数据库。一般地,它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中,称为外延数据库;用逻辑规则定义要导出的事实,称为内涵数据库。主要研究内容为,如何有效地计 算逻辑规则推理。具体为:递归查询的优化、规则的一致性维护等。

数据库有哪些类型

4,数据库调优的方法有哪些

1.引言 数据库调优可以使数据库应用运行得更快,它需要综合考虑各种复杂的因素。将数据均 匀分布在磁盘上可以提高I/O 利用率,提高数据的读写性能;适当程度的非规范化可以改善 系统查询性能;建立索引和编写高效的SQL 语句能有效避免低性能操作;通过锁的调优解 决并发控制方面的性能问题。 数据库调优技术可以在不同的数据库系统中使用,它不必纠缠于复杂的公式和规则,然 而它需要对程序的应用、数据库管理系统、查询处理、并发控制、操作系统以及硬件有广泛 而深刻的理解。 2.计算机硬件调优 2.1 数据库对象的放置策略 利用数据库分区技术,均匀地把数据分布在系统的磁盘中,平衡I/O 访问,避免I/O 瓶颈: (1)访问分散到不同的磁盘,即使用户数据尽可能跨越多个设备,多个I/O 运转,避免 I/O 竞争,克服访问瓶颈;分别放置随机访问和连续访问数据。 (2)分离系统数据库I/O 和应用数据库I/O,把系统审计表和临时库表放在不忙的磁盘 上。 (3)把事务日志放在单独的磁盘上,减少磁盘I/O 开销,这还有利于在障碍后恢复,提 高了系统的安全性。 (4)把频繁访问的“活性”表放在不同的磁盘上;把频繁用的表、频繁做Join的表分别 放在单独的磁盘上,甚至把频繁访问的表的字段放在不同的磁盘上,把访问分散到不同的磁 盘上,避免I/O 争夺。 2.2 使用磁盘硬件优化数据库 RAID (独立磁盘冗余阵列)是由多个磁盘驱动器(一个阵列)组成的磁盘系统。通过将磁盘阵列当作一个磁盘来对待,基于硬件的RAID允许用户管理多个磁盘。使用基于硬件的 RAID与基于操作系统的RAID相比较,基于硬件的RAID能够提供更佳的性能。如果使用基于操作系统的RAID,那么它将占据其他系统需求的CPU周期;通过使用基于硬件的RAID, 用户在不关闭系统的情况下能够替换发生故障的驱动器。 SQL Server 一般使用RAID等级0、1 和5。 RAID 0 是传统的磁盘镜象,阵列中每一个磁盘都有一个或多个磁盘拷贝,它主要用来 提供最高级的可靠性,使RAID 0成倍增加了写操作却可以并行处理多个读操作,从而提高 了读操作的性能。 RAID 1 是磁盘镜像或磁盘双工,能够为事务日志保证冗余性。 RAID 5带奇偶的磁盘条带化,即将数据信息和校验信息分散到阵列的所有磁盘中,它可以消除一个校验盘的瓶颈和单点失效问题,RAID 5 也会增加写操作,也可以并行处理一个读操作,还 可以成倍地提高读操作的性能。 相比之下,RAID 5 增加的写操作比RAID 0 增加的要少许多。在实际应用中,用户的读操作要求远远多于写操作请求,而磁盘执行写操作的速度很快,以至于用户几乎感觉不到增加的时间,所以增加的写操作负担不会带来什么问题。在性能较好的服务器中一般都会选择使用RAID 5 的磁盘阵列卡来实现,对于性能相对差一些的服务器也可利用纯软件的方式来实现RAID 5。 3.关系系统与应用程序调优 3.1 应用程序优化 从数据库设计者的角度来看,应用程序无非是实现对数据的增加、修改、删除、查询和体现数据的结构和关系。设计者在性能方面的考虑因素,总的出发点是:把数据库当作奢侈 的资源看待,在确保功能的同时,尽可能少地动用数据库资源。包括如下原则: (1)不访问或少访问数据库; (2)简化对数据库的访问; (3)使访问最优; (4)对前期及后续的开发、部署、调整提出要求,以协助实现性能目标。 另外,不要直接执行完整的SQL 语法,尽量通过存储过程来调用SQL Server。客户与服务器连接时,建立连接池,让连接尽量得以重用,以避免时间与资源的损耗。非到不得已, 不要使用游标结构,确实使用时,注意各种游标的特性。
我推荐你学习这个教程来自小流老师的oracle数据库精讲课程第一讲:oracle性能监控回顾体系结构性能监控内容性能监控方法第二讲:oracle优化过程、目标和方法优化过程优化目标优化方法第三讲:sql语句的处理过程sql语句的处理过程共享sql语句的规则实例分析绑定变量的使用方法第四讲:数据访问方式和表连接方法数据访问方式(理论+实践)表连接方法(理论+实践)第五讲:优化器的工作原理优化器的介绍优化器的工作原理优化器的使用方法第六讲:执行计划的生成、分析和干预执行计划的生成执行计划的分析执行计划的干预第七讲:sql语句的案例分析第八讲:sga的性能调整—buffer cache调优原因分析如何实现调优第九讲:sga的性能调整—library cache调优原因分析如何实现调优第十讲:优化表表的基础知识及相关术语优化表的相关技术实践操作第十一讲:优化索引索引的基础知识及相关术语优化索引的相关技术实践操作第十二讲:最小资源争夺会话管理和优化锁管理和优化等待事件管理和优化第十三讲:主机性能调优优化内存优化io资源优化cpu第十四讲:数据库设计优化设计优化相关技术总结调优课程重点内容

5,数据库设计

说起数据库设计,相信大家都明白怎么回事,但说起数据库设计的重要性,我想大家也只是停留在概念上而已,到底如何重要?怎么重要呢?今天就将我至今为止的理解向大家阐述下。一个不良的数据库设计,必然会造成很多问题,轻则增减字段,重则系统无法运行。我先来说说数据库设计不合理的表现吧:1. 与需求不符因为这个原因造成的改动量往往是最大。如果进入编码阶段的话,很可能会直接让你崩溃掉。2. 性能低下含有大数据量的表之间的关联过多;没有合理的字段设计来用于查询而造成的SQL查询语句很复杂;对于大数据量的表没有采用有效的手段去处理;滥用视图等。3. 数据完整性丧失含有主外键关系的表之间关联字段的设计方式不合理,造成更新与删除操作后程序容易出错或不完善;使用了已经删除或丢失掉的数据。4. 可扩展性性太差表设计的与业务绑定的太紧密、单一,造成表的可拓展性、可修改性太差,无法新需求的要求。5. 非必要数据冗余量太大没用的垃圾数据存储过多,不仅占用资源,还影响查询效率。6. 不利于计算或统计缺少必要的联系性或统计性字段或用于计算统计的字段分散于多个表中,造成计算统计的步骤繁琐,甚至无法计算统计。7. 没有详尽的数据记录信息缺少必要的字段,造成无法跟踪数据变化、用户操作,也无法进行数据分析。8. 表之间的耦合性太大多张表之间关联的过于紧密,造成一张表发生变化而影响到其他表。9. 字段设计考虑不周字段长度过短或字段类型过于明确,造成可发挥、可拓展的空间太小。大多数的程序员对于软件开发的出发点认识不是很明确,总是认为实现功能才是重要的,在简单了解完基本需求后就急忙进入编码阶段,对于数据库设计思考的比较少、比较简单,大多设计都只停留在表面上,这往往是要命的,会为系统留下很多隐患。要么是写代码开发过程中才发现问题,要么就是系统上线运转后没多久就出现问题,还有可能给后期维护增加了很多工作量。如果到了那个时候再想修改数据库设计或进行优化等同于推翻重来。数据库是整个软件应用的根基,是软件设计的起点,它起着决定性的质变作用,因此我们必须对数据库设计高度重视起来,培养设计良好数据库的习惯,是一个优秀的软件设计师所必须具备的基本素质条件!那么我们要做到什么程度才是对的呢?下面就说说数据库设计的原则1. 数据库设计最起码要占用整个项目开发的40%以上的时间数据库是需求的直观反应和表现,因此设计时必须要切实符合用户的需求,要多次与用户沟通交流来细化需求,将需求中的要求和每一次的变化都要一一体现在数据库的设计当中。如果需求不明确,就要分析不确定的因素,设计表时就要事先预留出可变通的字段,正所谓“有备无患”。2. 数据库设计不仅仅停留于页面demo的表面页面内容所需要的字段,在数据库设计中只是一部分,还有系统运转、模块交互、中转数据、表之间的联系等等所需要的字段,因此数据库设计绝对不是简单的基本数据存储,还有逻辑数据存储。3. 数据库设计完成后,项目80%的设计开发在你脑海中就已经完成了每个字段的设计都是有他必要的意义的,你在设计每一个字段的同时,就应该已经想清楚程序中如何去运用这些字段,多张表的联系在程序中是如何体现的。换句话说,你完成数据库设计后,程序中所有的实现思路和实现方式在你的脑海中就已经考虑过了。如果达不到这种程度,那当进入编码阶段后,才发现要运用的技术或实现的方式数据库无法支持,这时再改动数据库就会很麻烦,会造成一系列不可预测的问题。4. 数据库设计时就要考虑到效率和优化问题一开始就要分析哪些表会存储较多的数据量,对于数据量较大的表的设计往往是粗粒度的,也会冗余一些必要的字段,已达到尽量用最少的表、最弱的表关系去存储海量的数据。并且在设计表时,一般都会对主键建立聚集索引,含有大数据量的表更是要建立索引以提供查询性能。对于含有计算、数据交互、统计这类需求时,还要考虑是否有必要采用存储过程。5. 添加必要的(冗余)字段像“创建时间”、“修改时间”、“备注”、“操作用户IP”和一些用于其他需求(如统计)的字段等,在每张表中必须都要有,不是说只有系统中用到的数据才会存到数据库中,一些冗余字段是为了便于日后维护、分析、拓展而添加的,这点是非常重要的,比如黑客攻击,篡改了数据,我们便就可以根据修改时间和操作用户IP来查找定位。6. 设计合理的表关联若多张表之间的关系复杂,建议采用第三张映射表来关联维护两张表之间的关系,以降低表之间的直接耦合度。若多张表涉及到大数据量的问题,表结构尽量简单,关联也要尽可能避免。7. 设计表时不加主外键等约束性关联,系统编码阶段完成后再添加约束性关联这样做的目的是有利于团队并行开发,减少编码时所遇到的问题,表之间的关系靠程序来控制。编码完成后再加关联并进行测试。不过也有一些公司的做法是干脆就不加表关联。8. 选择合适的主键生成策略主键生成策略大致可分:int自增长类型(identity、sequence)、手动增长类型(建立单独一张表来维护)、手动维护类型(如userId)、字符串类型(uuid、guid)。int型的优点是使用简单、效率高,但多表之间数据合并时就很容易出现问题,手动增长类型和字符串类型能很好解决多表数据合并的问题,但同样也都有缺点:前者的缺点是增加了一次数据库访问来获取主键,并且又多维护一张主键表,增加了复杂度;而后者是非常占用存储空间,且表关联查询的效率低下,索引的效率也不高,跟int类型正好相反。终上所述,我们可见数据库设计在整个软件开发的起到的举足轻重的作用,尤其是我说的设计原则的第一点,数据库与需求是相辅相成的,我经常把软件开发比作汽车制造。汽车制造会经过图纸设计,模型制作,样车制造,小批量试生产,最后是批量生产等步骤。整个过程环环相扣,后一过程是建立在前一过程正确的前提基础之上的。如果在图纸设计阶段发现了一个纰漏,我们可以重新进行图纸设计,如果到了样车制造阶段发现这个错误,那么我们就要把从图纸设计到样车制造的阶段重来,越到后面发现设计上的问题,所付出的代价越大,修改的难度也越大。数据库设计难度其实要比单纯的技术实现的难很多,他充分体现了一个人的全局设计能力和掌控能力,所以在今后的项目中大家一定要着重培养这方面的能力,这里我将我的经验分享给了大家,希望能对大家有所帮助。
我不要你的分,给你一点建议: 真正想掌握数据库,一定要自己学会分析。根据需求自己分析出数据结构,各个表之间的关系,数据怎么表示,那样才能真正学会。每个人的习惯不同,他设计出来觉得这个样子已经可以满足需要了,但你没有真正理解它的核心思想,依然不能控制数据逻辑。那有什么用呢? 如果仅仅是为了拿到毕业证,那很容易。
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