分享20个数据库设计的最佳实践_MySQL
数据库设计是整个程序的重点之一,为了支持相关程序运行,最佳的数据库设计往往不可能一蹴而就,只能反复探寻并逐步求精,这是一个复杂的过程,也是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。下面给出了20个数据库设计最佳实践,当然,所谓最佳,还是要看它是否适合你的程序。一起来了解了解吧。
1.使用明确、统一的标明和列名,例如 School, SchoolCourse, CourceID。
2.数据表名使用单数而不是复数,例如 StudentCourse,而不是StudentCourses。
3.数据表名不要使用空格。
4.数据表名不要使用不必要的前缀或者后缀,例如使用School,而不是TblSchool,或者SchoolTable等等。
5.数据库中的密码要加密,到应用中再解密。 (其实就是散列存储、单向加密)
6.使用整数作为ID字段,也许现在没有这个必要,但是将来需要,例如关联表,索引等等。
7.使用整数字段做索引,否则会带来很大的性能问题 。
8.使用 bit 作为布尔字段,使用整数或者varcha是浪费。同时,这类字段应该以“Is”开头。
9.要经过认证才能访问数据库,不要给每一个用户管理员权限。
10.尽量避免使用“select *”,而使用“select [required_column_list]”以获得更好的性能。
11.假如程序代码比较复杂,使用ORM框架,例如hibernate,iBatis。ORM框架的性能问题可以通过详细的配置去解决。
12.分割不常使用的数据表到不同的物理存储以获得更好的性能。
13.对于关键数据库,使用安全备份系统,例如集群,同步等等。
14.使用外键,非空等限制来保证数据的完整性,不要把所有的东西都扔给程序。
15.缺乏数据库文档是致命的。你应该为你的数据库设计写文档,包括触发器、存储过程和其他脚本。
16.对于经常使用的查询和大型数据表,要使用索引。数据分析工具可以帮助你决定如何建立索引。
17.数据库服务器和网页服务器应该放在不同的机器上。这回提高安全性,并减轻CPU压力。
18.Image和blob字段不应该定义在常用的数据表中,否则会影响性能。
19.范式(Normalization)要按照要求使用以提高性能。Normalization做的不够会导致数据冗余,而过度Normalization 会导致太多的join和数据表,这两种情况都会影响性能。
20.多花点时间在数据库设计上,否则你将来会付出加倍的时间来偿还。
英文原址:javacodegeeks.com

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
