一.三大范式 1.第一范式:消除一个字段包含多个数据库值,消除一个记录包含重复的组(单独的一列包含多个项目),即可满足1NF. 2.第二范式:消除部分依赖性即可转化为2NF.部分依赖性表示一个记录中包括的字段只依赖于主键的一部分.解决部分依赖性的最简单方法是将复合主键分成两部分,每一部分表示一个单独的表. 3.第三范式:消除可传递依赖性即可满足3NF.可传递依赖性表示记录中至少一个值不依赖主键,而是依赖于这个记录中的另一个字段. 4.数据库规范化: 1NF:删除重复的组,并确定一个主键或复合主键

任务的阶段信息直接存储为JSON格式,这种格式避免了表关联,避免建表,应用层处理也简单的多了. 1. JSON内容为信息性质,而不具备非统计功能:简单讲就是展示,不能用于深度处理: 2. JSON内容不应该是多表需要的:比如一些信息其实是被多表共享的,这就不可以了,因为存在一个更新批量的问题:JSON内容一旦修改/创建其实是要影响多个表,那么慎用JSON: 3. JSON内容应该是依附性比较强,比如阶段信息永远都是依附于任务而存在,如果有逻辑要单独针对“阶段”内容进行处理,或者在表的概念上有需要

navicat 是我一直在使用的一个数据库操作工具,非常方便快捷.如果没有可用navicat可以留言邮箱我直接发您. 今天来介绍一下使用navicat导出数据库字段设计.废话不多说,先看导出效果. 查询sql SELECT TABLE_NAME 表名, COLUMN_NAME 字段名称, COLUMN_TYPE 字段类型, IF ( IS_NULLABLE = 'YES', '是', '否' ) 是否可为空, IF ( COLUMN_KEY = 'PRI', '是', '否' ) 是否主键, C

Atitit.数据库分区的设计 attilax  总结 1. 分区就是分门别类的文件夹 (what)1 2. 分区的好处(y)1 3. 分区原则(要不要分区,何时分区)how2 4. 主要的分表类型有range,list,hash,key等2 5. 水平分区(Horizontal Partitioning) 垂直分区(Vertical Partitioning)3 6. 分区的操作4 7. 分区理论  并行数据库的体系结构4 8. 参考7 1. 分区就是分门别类的文件夹 (what) 分区的原理

二.基于单表设计的多表设计原则:(1)表关系: 一)一对一关系: 定义: 在这种关系中,关系表的每一边都只能存在一个记录.每个数据表中的关键字在对应的关系表中只能存在一个记录或者没有对应的记录.这种关系和一对配偶之间的关系非常相似——要么你已经结婚,你和你的配偶只能有一个配偶,要么你没有结婚没有配偶.大多数的一对一的关系都是某种商业规则约束的结果,而不是按照数据的自然属性来得到的.如果没有这些规则的约束,你通常可以把两个数据表合并进一个数据表,而且不会打破任何规范化的规则. 一对一关系又分为:一

1. 前言 我们在设计数据库的时候一定会带上新增.更新的时间.操作者等审计信息. 之所以带这些信息是因为假如有一天公司的数据库被人为删了,尽管可能有数据库备份可以恢复数据.但是我们仍然需要追踪到这个事是谁干的,在什么时间干的,具体干了哪些事等等,方便定责和修补.但是我们变更每条数据都要去显式变更这些信息就十分繁琐,我们希望无感知的来处理这些信息. 2. 通用方式 那么有什么好的解决思路呢?在Spring Data框架中提供@CreatedBy和@LastModifiedBy来捕捉谁创建或修改的实

golang github.com/go-sql-driver/mysql 遇到的数据库,设置库设计不合理的解决方法,查询中报了以下这个错 Scan error on column index 2: unsupported Scan, storing driver.Value type <nil> 解决方案就是动态的把数据 字段前加一上一个COALESCE SELECT u.id,ta.`title` as `活动名` ,COALESCE(IFNULL(i.name,i.nickname) F

设计数据库其实就是设计数据库中的表.到底要注意些什么才能够设计好一个数据库呢?一个宗旨,8个建议. 一个宗旨“尽量少的表,每个表中尽量少的列,合理的表结构”. 8个建议: 第一个,首先要考虑的是咱们这个数据库的主要作用是什么?至少包含哪些数据?这些数据又分别属于哪些实体对象?对象之间又存在什么样的关系?比如说新闻文章管理系统的数据库,它要存放的数据至少包括:文章分类.文章标题.发文时间.作者:而既然是管理系统,那么肯定会有人要添加.删除或修改文章,那么就延伸出管理员,有管理员了就存在账号.密码:

前言 今天是第三篇了,上一篇简单模拟了数据,实现了LayIM页面的数据加载.那么今天呢就要用数据库的数据了.闲言少叙,书归正传,让我们开始吧. 数据库 之前有好多小伙伴问我数据库是怎么设计的.我个人用关系型数据库比较多,一般就是根据业务来分析,一对一的关系,一对多的关系,多对多的关系等,那么对于LayIM就根据这几个关系出发.而且先根据业务来设计.它初始化的数据我们都见过了,数据中分别包含以下四个部分. 个人用户信息 好友分组信息 群组信息 大部分业务都是围绕着用户转的,那么我们一条一条的分析.

当数据库的字段为date类型时候: //--------------------------------------------------数据库设计----------------------------------------------- //-------------------------------------------------对应表----------------------------------- //-----------------------------------

使用EF框架访问数据库时,如果某些表具有公共字段,例如在审核流程中,对于各类申请单资料的创建人.创建时间.修改人.修改时间,这些可能多表都需要的字段,如果在每个实体中进行赋值操作显然是类似和重复的,下面是一个统一在数据提交时进行赋值的例子(经简化,如果只是为记录时间并不用这么做),记录如下: 1. 创建一个公用接口IAudited,包含公用字段,申请单实体类继承这个接口. 2. 定义一个抽象类DbEntity(用dbml文件的EntityBase属性,使数据库实体类都继承自此类),定义OnSav

Javascript一种直译式脚本语言,是一种动态类型.弱类型.基于原型的语言,内置支持类型.它的解释器被称为JavaScript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是在html(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用来给HTML网页增加动态功能. 在1995年时,由Netscape公司的BrendanEich,在网景导航者浏览器上首次设计实现而成.因为Netscape与Sun合作,Netscape管理层希望它外观看起来像java,因此取名为JavaScript.但实际上

一.单表设计与优化: (1)设计规范化表,消除数据冗余(以使用正确字段类型最明显):数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要.避免数据库操作异常的数据库设计方式.满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式. 第一范式(1NF)无重复的列所谓第一范式(1NF)是指在关系模型中,对域添加的一个规范要求,所有的域都应该是原子性的,即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,记录等非原子数据项. 第二

背景:数据库中多个表有时间字段,并且字段名一致 需求:该时间字段由MybatisPlus自动插入和更新,业务代码无需处理 方法: 一.创建基础实体[BaseEntity],定义需要处理的公共字段(创建时间.修改时间.创建人.修改人.备注……),供其他业务实体类继承 import com.baomidou.mybatisplus.annotations.TableField; import com.baomidou.mybatisplus.enums.FieldFill; import lombo

MySQL数据库优化主要涉及两个方面,一方面是对SQL语句优化,另一方面是对数据库服务器和数据库配置的优化. 数据库优化 SQL语句优化 为了更好的看到SQL语句执行效率的差异,建议创建几个结构复杂的数据表,多导入一些数据进行测试,看到的效果比较直观. 尽量避免在列上进行运算,这样会导致索引失效. 优化前SELECT * FROM t WHERE YEAR(d)>=2011; 优化后SELECT * FROM t WHERE d>='2011-01-01'; 使用JOIN时,应该用小结果集驱动

SQL语句优化 1 企业SQL优化思路 1.把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分 2.长的SQL语句无法使用索引,能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引. 3.对SQL语句功能的拆分和修改 4.减少"烂"SQL由运维(DBA)和开发交流(确认),共同确定如何改,最终由DBA执行 5.制定开发流程 2 不适合走索引的场景 1.唯一值少的列上不适合建立索引或者建立索引效率低.例如:性别列 2.小表可以不建立索引,100条记录. 3.对于数据仓库,大量全表扫描的情况,建索

数据库中字段类型对应C#中的数据类型: 数据库                 C#程序 int int32 text string bigint int64 binary System.Byte[] bit Boolean char string datetime System.DateTime decimal System.Decimal float System.Double image System.Byte[] money   System.Decimal nchar String n

我们在一个项目的时候,花费最多事件的估计还是数据库的时间了,我们的数据库暂时就这样设计好了: 暂时我们的数据库就这样设计好了用下先,建好后如下所示:

python_way day18 html-day4 1.Django-路由系统   - 自开发分页功能 2.模板语言:之母板的使用 3.SQLite:model(jDango-ORM) 数据库时间字段插入的方法 一.Django-路由系统 当我们访问django web框架时django给我们提供了一套路由系统,通过不同的url对应不同的函数(django内部循环匹配,只要有匹配上的就去找对应的函数名,匹配就结束了.) 图示: urls   ->  views 创建django程序: proj

获得数据库指定字段的值,赋给本地变量 (1)如下,获得userinfo数据表里的字段"userid"."orgid", string userid=""; string orgid=""; using (SQLiteConnection con = new SQLiteConnection(Constants.DATA_SOURCE)) { con.Open(); using (SQLiteCommand cmd = new

在使用ALM的OTA接口编写脚本的时候,通常会需要知道各个选项在数据库中对应的字段,才能通过脚本读取或写入数据.比如要获取test case的step内容,要在测试结束时将测试实际结果写回test set中的test instance. Label in ALM UI Field in Database Description Test Name TS_NAME Test case的名字 Requirement Id RQMV_REQ_ID Requirement的ID Actual ST_AC