1.一对很少  one-to-few  可以采用内嵌文档 person集合中 { name:'张三', age:20, address:[ {country:"中国",province:"山西省",city:"长治市"}, {country:"中国",province:"山西省",city:"太原市"} ] } 优点:不需要单独执行一条语句去获取内嵌的内容 缺点:法把这些内嵌文档当做单独

三范式https://blog.csdn.net/qq_36432666/article/details/78934073 https://kb.cnblogs.com/page/138526/ http://blog.sina.com.cn/s/blog_a29f7cb50101jr5d.html https://www.cnblogs.com/mjbrian/p/6841226.html https://blog.csdn.net/persistencequxi/article/detail

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

比较常用的数据库是关系型数据库,但很多场景下nosql数据库会更加擅长,从sql到nosql实施的第一步就是设计表结构,这是两种不同的思维方式,这里说下HBase表设计. 需求:需要一张stock表用于保存市场所有股票的分钟走向,即每个股票每分钟记录一次价格. 方案一:瘦表. 用stockId+datetime作为RowKey,这样方便通过stockId或datetime快速扫描获取到相关记录. RowKey ColumnFamily "stock_cf" stockId+dateti

为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引. 1.选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2.为经常需要排序.分组和联合操作的字段建立索引 经常需要ORDER BY.GROUP BY.DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间.如果为其建立索引,可

0.三大范式及反范式 ◆ 第一范式(1NF):强调的是列的原子性,即列不能够再分成其他几列.  ◆ 第二范式(2NF):首先是 1NF,另外包含两部分内容,一是表必须有一个主键:二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分.  ◆ 第三范式(3NF):首先是 2NF,另外非主键列必须直接依赖于主键,不能存在传递依赖.即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况.  第二范式(2NF)和第三范式(3NF)的概念很容易混淆,区分它们的关键点在

-背景: 鉴于我们使用mongo作为数据库,期间少不了需要添加索引和对业务表进行设计.因此以下我对mongo索引及表设计原则做了一些分享.希望对大家有用,如有错误还望指正~ MongDB的索引类型简介: -单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 1,单建索引 db.table.createIndex({"user_id":1}) 1:升序 -1:降序 使用说明:只要查询中包含user_id即可使用索引 无论是在find条件中 还是在sort中 1,-1都会使用

这是我的ERP设计经验分享系列,今天讲的是数据库的表设计(1),主要阐述: 1.单字段的主键:2.使用int32作为主键类型:3.使用版本字段处理乐观锁定:4.生效字段标明是否允许“被使用”:5.锁定字段处理悲观锁定:6.行唯一字段处理分布式应用:

一.守护进程是什么? Linux Daemon(守护进程)是运行在后台的一种特殊进程.它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件.它不需要用户输入就能运行而且提供某种服务,不是对整个系统就是对某个用户程序提供服务.Linux系统的大多数服务器就是通过守护进程实现的.常见的守护进程包括系统日志进程syslogd. web服务器httpd.邮件服务器sendmail和数据库服务器mysqld等. 守护进程一般在系统启动时开始运行,除非强行终止,否则直到系统关机都保持运行.守护进

索引定义:是一个单独的,存储在磁盘上的数据库结构,其包含着对数据表里所有记录的引用指针. 数据库索引的设计原则: 为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引.那么索引设计原则又是怎样的?1．选择唯一性索引唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2．为经常需要排序.分组和联合操作的字段建

为啥要把表设计拿出来独立成章?因为我觉得像我这样搞了很多年Java后端开发的技术人员,在学习HBase的时候,会受到关系型数据库3NF.BCNF的影响.事实上,数据库范式在HBase里完全没用,必须转变思想.因此把这一点单独写出来,供类似情况的技术人员参考. HBase逻辑视图 这个图看起来像是Excel表格,不同的是,它的一个单元格可以有多个版本的数据,这是HBase的多版本特性,默认版本数是1.实际存储格式是每个单元格一行记录,如下图. hbase(main):003:0> scan 'te

写在前面 前前后后忙忙碌碌,度过了新工作的三个月.博客许久未新,似乎对忙碌没有一点点防备.总结下来三个月不断的磨砺自己,努力从独乐乐转变到众乐乐,体会到不一样的是,连办公室的新玩意都能引起莫名的兴趣了,作为一只忙碌的 “猿” 倒不知正常与否. 咳咳, 正题, 今天要写一篇关于mysql的主键.索引的文章,mysql的研究博主进行还不够深入,今天讨论的主题主要是,主键对增删改查的具体影响是什么? 博主将用具体的实验说明. 如果你不了解主键,你可以先看看下面的小节,否则你可以直接跳转到实验步骤 了解

mysql数据库设计原则: 必须使用InnoDB存储引擎 解读:支持事务.行级锁.并发性能更好.CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高 禁止使用存储过程.视图.触发器.Event 解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现“增机器就加性能”.数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧 表必须有主键,例如自增主键 解读:a)主键递增,数据行写入可以提高插入性

索引的优点 1.加快数据的检索速度,这是创建索引的最主要的原因; 2.通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性; 3.加速表和表之间的连接; 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间. 索引的缺点 1.创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加. 2.索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大. 3.当对表中的数据进行增加.删除和修改的时候,索引也要同

MySQL进阶 知识点梳理 一.约束 1. 外键约束 为什么要有外键约束 例如:一个user表,一个orderlist 如果现在想要直接删除id为1的张三,但是orderlist里还有用户id为1的订单数据,这样合理么? 给uid添加外键约束之后,uid就是外键列 如果与另外的一张表的主键有关联关系,那么这一列就是外键列 建表语句 -- 创建db2数据库CREATE DATABASE db2;-- 使用db2数据库USE db2;​-- 创建user用户表CREATE TABLE USER( i

MySql数据表设计,索引优化,SQL优化,其他数据库 1.数据表设计 1.1数据类型 1.2避免空值 1.3text类型优化 2.索引优化 2.1索引分类 2.2索引优化 3.SQL优化 3.1分批处理 3.2操作符<>优化 3.3OR优化 3.4IN优化 3.5不做列运算 3.6避免Select all 3.7Like优化 3.8Join优化 3.9Limit优化 4.其他数据库 原文微信公众号:芋道源码 原文地址:如何去写一手好SQL? 1.数据表设计 1.1数据类型 数据类型的选择原则

表是Oracle数据库中最基本的对象之一.万丈高楼从平地起,这个基础对象对于数据库来说,非常重要.因为其设计是否合理,直接跟数据库的性能相关.从Oracle数据库菜鸟到数据库专家这个过程中,在表设计与管理上,或多或少,会犯一些错误.笔者今天就谈谈自己在这方面的经验与教训,或许能够给大家一些警示作用. 表是Oracle数据库中最基本的对象之一.万丈高楼从平地起,这个基础对象对于数据库来说,非常重要.因为其设计是否合理,直接跟数据库的性能相关.从Oracle数据库菜鸟到数据库专家这个过程中,在表设计

数据库表设计这块学问比较多,我这里单从互联网角度出发同时结合Innodb的特性给出一些设计方法供大家参考.本文构建大概分两分部分:Innodb的特性及设计中如何利用这种特性. Innodb特性: Innodb是索引聚集表, 存储结构是BTREE Innodb的表的数据存储是有顺序的,默认是以主建排序,主建即是数据本身,不单独存放. 如果没有主建,Innodb以第一个唯一索引排序,如果连唯一索引也没,Innodb内部会产生一个6字节的字段排序(这个也是性能杀手,所以对这块如果不想花太多时间去想这个

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:

ACT_ID_*:与权限,用户与用户组,以及用户与用户组关系相关的表 ACT_RU_*:代表了流程引擎运行时的库表,RU表示Runtime ACT_HI_*:HI表示History当流程完成了节点以后,就将其迁移到历史数据库表 ACT_GE_*(通用数据库 )涉及到两个表: act_ge_property:属性表,保存一些流程引擎的kv键值属性 对应数据库实体:PropertyEntityImpl act_ge_bytearray:资源表,存储的是一些流程定义的资源信息(包括流程定义文件xml.

规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎. 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过1000字节.另外MyISAM数据和索引是分开,而InnoDB的数据存储是按聚簇(cluster)索引有序排列的,主键是默认的聚簇(cluster)索引,因此MyISAM虽然在一般情况下,查询性能比InnoDB高,但InnoDB的以主键为条件的查询性能是非常高的. 规则2:命名规则. 数据库和表名应尽可