数据库提升知识点汇总

1.数据库的设计范式E-R模型当前物理的数据库都是按照E-R模型进行设计的E表示entry,实体R表示relationship,关系一个实体转换为数据库中的一个表关系描述两个实体之间的对应规则,包括一对一一对多多对多关系转换为数据库表中的一个列*在关系型数据库中一行就是一个对象范式经过研究和对使用中问题的总结,对于设计数据库提出了一些规范,这些规范被称为范式第一范式(1NF):列不可拆分第二范式(...

数据库提升知识点汇总
1. 数据库的设计范式E-R模型
  • 当前物理的数据库都是按照E-R模型进行设计的
  • E表示entry,实体
  • R表示relationship,关系
  • 一个实体转换为数据库中的一个表
  • 关系描述两个实体之间的对应规则,包括
    • 一对一
    • 一对多
    • 多对多
  • 关系转换为数据库表中的一个列 *在关系型数据库中一行就是一个对象
范式

经过研究和对使用中问题的总结,对于设计数据库提出了一些规范,这些规范被称为范式

  • 第一范式(1NF):列不可拆分
  • 第二范式(2NF):唯一标识
  • 第三范式(3NF):引用主键

说明:后一个范式,都是在前一个范式的基础上建立的

2. 事务
  • 事务的基本介绍
  • 概念:
    • 如果一个包含多个步骤的业务操作,被事务管理,那么这些操作要么同时成功,要么同时失败
  • 操作:
  • 开启事务 start transaction
  • 回滚 rollback
  • 提交 commit
  • MySQL数据库中事务默认自动提交
    • 事务提交的两种方式
      • 自动提交
        • mysql就是自动提交的
        • 一条DML(增删改)语句会自动提交一次事务
      • 手动提交
        • Oracle数据库默认手动提交事务
        • 需要先开启事务,再提交
    • 修改事务的默认提交方式
      • 查看事务的默认提交方式:select @@autocommit; --1代表自动提交 0代表手动提交
      • 修改 set @@autocommit=0
  • 事务的四大特征
  • 原子性:是不可分割的最小操作单位,要么同时成功,要么同时失败
  • 持久性:当事务提交或回滚后,数据库会持久化的保存数据
  • 隔离性:多个事务之间,相互独立
  • 一致性:事务操作前后,总量不变
  • 事务的隔离级别(了解)
    • 概念:多个事务之间隔离的,相互独立,但是如果多个事务操作同一批数据,会引发一些问题,设置不同的隔离级别就可以解决这些问题
    • 存在问题:
    • 脏读: 一个事务,读取到另一个事务中没有提交的数据。
    • 不可重复读: 在同一事务中,两次读取到的数据不一样
    • 幻读:一个事务操作DML数据表中所有记录,另一个事务添加了一条记录,则第一个事务查询不到自己的修改
    • 隔离级别
    • read uncommitted: 读未提交
      • 产生的问题:脏读不可重复读、幻读
    • read committed 读已提交
      • 产生的问题:不可重复读、幻读
    • repeatable read 可重复读
      • 产生的问题:幻读
    • serializable: 串行化
  • 在企业开发中,框架里面配置事务来解决相关的数据库问题,spring框架在项目中配置事务。

    3. 为什么需要锁,锁的分类,锁粒度

    数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性。

    加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制,在该事务释放锁之前,其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。

    锁的分类

    读锁/共享锁:只要是读的线程都能获得这把锁–> 读时不会触发安全问题 lock in share mode

    写锁/排他锁:一个人持有锁,其他人都不能拿到锁。for update

    锁粒度

    一种提高共享资源并发性的方式就是让锁对象更有选择性。尽量只锁定需要修改的部分数据,而不是所有的资源。更理想的方式是。只对修改的数据片进行精确的锁定。任何时候,在给定的资源上,锁定的数据量越少,则系统的并发程度越高,只要相互之间不发生冲突即可。
    但是加锁也需要消耗资源,锁的各种操作,包括获得锁、检查锁是否已经解除、释放锁等,都会增加系统的开销。如果系统花费大量的时间来管理锁,而不是存取数据,那么系统的性能可能会因此受到影响。

    所谓的锁策略,就是在锁的开销和数据的安全性之间寻求平衡。

    • 表锁

    表锁是Mysql中最基本的锁策略,并且时开销最小的策略。表锁会锁定整张表。对表进行写操作(插入、删除、更新等),需要先获得写锁,这会阻塞其他用户对该表的所有读写操作。读锁之间是不相互阻塞的。

    • 行级锁

    行级锁可以最大程度地支持并发处理(同时也带来了最大的锁开销)。

    行级锁只在存储引擎层实现,而Mysql服务器层没有实现。

    4. 乐观锁,悲观锁的概念及实现方式

    乐观锁01

    乐观锁:制定了一个版本号,每次操作这个数据,对应版本号 1,提交数据时,要比安全的版本号大一,否则提交失败。

    悲观锁:就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。

    • 读锁/共享锁:只要是读的线程都能获得这把锁–> 读时不会触发安全问题 lock in share mode
    • 写锁/排他锁:一个人持有锁,其他人都不能拿到锁。for update
    5. 分页如何实现(Oracle,MySql)mysql
  • 语法: limit 开始的索引,每页查询的条数;
  • 公式: 开始的索引 = (当前的页码-1) * 每页显示的条数;
  • limit 是mysql的方言
  • oracle

    rownum行号:当我们做select操作的时候,每查询出一行记录,就会在该行上加上一个行号,行号从1开始,依次递增,不能跳着走。

    排序操作会影响rownum的顺序,如果涉及到排序,还是要用rownum的话,可以再次嵌套查询

    select rownum,t.* from(select rownum,e.* from emp e order by e.sal desc)t;
    -- emp表工资倒序排列后,每页五条记录,查询第二页-- rownum不能写上大于一个正数select * from(select rownum rn,tt.* from( select * from emp order by sal desc )tt where rownum<11)where rn>5;
    6. Mysql引擎InnoDB存储引擎

    该存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。

    InnoDB存储引擎的特点:支持自动增长列,支持外键约束

    MyISAM存储引擎

    不支持事务、也不支持外键,优势是访问速度快,对事务完整性没有 要求或者以select,insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建表

    MEMORY存储引擎

    使用存在于内存中的内容来创建表,一旦服务关闭,表中的数据就会丢失掉。

    MERGE存储引擎

    是一组MyISAM表的组合,这些MyISAM表必须结构完全相同。对merge类型的表可以进行查询,更新,删除操作,这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行的。

    7. 内连接,左连接,右连接作用及区别

    多表查询

  • 内连接查询 只包括交集

  • 隐式内连接

    SELECTt1.`name`, -- 员工表的姓名t1.`gender`, -- 员工表的性别t2.`name` -- 部门表的名称FROMemp t1,dept t2WHEREt1.`dept_id`=t2.`id`;

  • 显式内连接

    select 字段列表 from 表名1 inner join 表名2 on 条件
  • 内连接查询:

  • 从哪些表中查询数据
  • 条件是什么
  • 查询哪些字段
  • 外链接查询

  • 左外连接 一般用左外,包括左外和交集

    select 字段列表 from 表1 left join 表2 on 条件

    左外连接查询的是左表所有数据以及其交集部分

  • 右外连接

    select 字段列表 from 表1 right join 表2 on 条件

  • 子查询

    • 概念:查询中嵌套查询,称嵌套查询为子查询

      -- 查询工资最高的员工信息SELECT MAX(salary) FROM emp;-- 查询员工信息,工资等于9000SELECT * FROM emp WHERE emp.`salary`=9000;-- 合并为一条SELECT * FROM emp WHERE emp.`salary`=(SELECT MAX(salary) FROM emp);
    • 子查询的不同情况

    • 子查询的结果是单行单列的值

      • 子查询可以作为条件,放在where后边,使用运算符去判断

        -- 查询员工工资小于平均工资的人SELECT * FROM emp WHERE emp.`salary`< (SELECT AVG(salary) FROM emp);

    • 子查询的结果是多行单列的数组

      • 子查询可以作为条件,放在where后边,使用运算符in来判断
      -- 查询所有财务部和市场部员工的信息SELECT id FROM dept WHERE NAME = '财务部' OR NAME='市场部';SELECT * FROM emp WHERE dept_id = 3 OR dept_id=2;-- 子查询SELECT * FROM emp WHERE dept_id IN (SELECT id FROM dept WHERE NAME = '财务部' OR NAME='市场部');

    • 子查询的结果是多行多列的子表

      • 子查询可以作为一张虚拟表参与查询,放在from后边
      -- 查询员工的入职日期是2011-11-11日之后的员工信息和部门信息-- 子查询SELECT * FROM dept t1,(SELECT * FROM emp WHERE emp.`join_date` >'2011-11-11') t2WHERE t1.id = t2.dept_id;-- 普通内连接SELECT * FROM emp t1,dept t2 WHERE t1.`dept_id`=t2.`id` AND t1.`join_date`>'2011-11-11';

  • 8. Statement和PreparedStatement之间的区别Statement: 执行sql的对象
  • 执行sql

  • boolean execute(String sql): 可以执行任意的sql(了解)

  • int executeUpdate(String sql): 执行DML(insert\update\delete) 语句、DDL语句

    返回值:影响的行数,可以通过它判断DML是否执行成功,返回值>0则执行成功,反之,失败

  • ResultSet executeQuery(String sql): 执行DQL(select)语句

  • PreparedStatement: 执行sql的对象
  • SQL注入问题:在拼接sql时,有一些sql的特殊关键字参与字符串的拼接,会造成安全性问题

  • 输入用户随便,输入密码: a' or 'a' = 'a
  • 解决sql注入问题: 使用PreparedStatement对象来解决

  • 预编译的SQL:参数使用?作为占位符

  • 步骤:

  • 导入jar包
  • 注册驱动
  • 获取数据库连接对象
  • 定义sql
    • 注意:sql的参数使用?作为占位符(列字段对应的数据),如select * from user where username = ? and password = ?;
  • 获取执行sql语句的对象PreparedStatement Connection.prepareStatement(String sql)
  • 给?赋值
    • 方法: setXxx(参数1,参数2)
      • 参数1:?的位置编号,从1开始
      • 参数2:?的值
  • 执行sql,接受返回结果,不需要传递sql语句
  • 处理结果
  • 释放资源
  • 注意:

    后期都会使用PreparedStatement来完成增删改查的所有操作

  • 可以防止SQL注入
  • 效率更高
  • 预编译:preparedStatement对象,会提前(预编译)校验SQL语句是否正确,接下来执行SQL语句时,传递的参数就是?对应的数据,而不会把传递的参数作为SQL语句的一部分

  • 预编译对象,会对特殊的关键词进行转义,比如or,把它作为password的参数;而statement对象,没有预编译功能,也不会对参数的关键词进行转义,传递的数据是什么,就是什么,如果参数有关键词,会作为SQL语句的一部分

  • 9. 什么是数据库连接池概念:

    其实就是一个容器(集合),存放数据库连接的容器。当系统初始化好后,容器被创建,容器会申请有一些连接对象,当用户来访问数据库时,从容器中获取连接对象,用户访问完,会将连接对象归还给容器。

    好处:
  • 节约资源
  • 用户访问高效
  • 实现
  • 标准接口: DataSource javax.sql包下的
  • 方法:
    • 获取连接:getConnection()
    • 归还连接:Connection.close() 如果连接对象connection是从连接池中获得的,那么调用Connection.close()方法,则不再关闭连接池,而是归还连接
  • 技术实现
  • C3P0: 数据库连接池技术
  • Druid: 数据库连接池实现技术,由阿里巴巴提供
  • 索引以及索引的实现(B 树介绍、和B树、R树区别10. 数据库的分区分表1. 分库分表

    优点:

    将大表分割为多个小表,大幅度查询的行数,从而提高查询效率

    相比于分区,对于单个小表可建立索引,进一步提高查询

    缺点:

  • 数据量大幅增长的话,分表表数不够,需要重新分表,移数据略显麻烦
  • 将数据导入到多个表中,对于查询该表所有数据的统计不大好统计
  • 数据表建的太多,看起来凌乱,且导入历史数据麻烦
  • 增加列不方便
  • 浪费存储空间
  • 2. 数据库分区

    优点:

  • 和数据库分库分表的思想接近,属于屋里存储层面的分库分表,数据量过大时,删除索引查询速度可显著提高
  • 数量若增大,查询速度减慢时,可直接通过语句增加分区个数,提高查询速度。
  • 缺点:

  • 单表数据量过大时,对于分区建立索引会降低查询速度
  • 数据库迁移数据困难
  • 多表连接查询效率明显降低
  • 数据插入较慢,不适合插入频繁操作
  • 浪费存储空间
  • 11. MYSQL语句优化思路
  • 找到慢的SQL(慢查询日志)
  • 分析SQL(explain)
  • 优化SQL
  • 1. 慢查询日志

    开启慢查询日志

    在my.ini中设置如下开启慢查询日志slow-query-log=1(开启慢查询日志)slow_query_log_file="mysql-slow.log"(慢查询日志的路径)long_query_time=10(大于多少的才进行记录,单位是毫秒)

    筛选慢查询日志找到需要优化的SQL

    使用mysql提供的mysqldumpslow工具mysqldumpslow -s t -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log(获取按照耗时排序的前10条sql语句)
    2. explain的使用
    explain select * from course_base cb ,category cwhere  cb.st = c.id ;
    explain的作用
    • 查看表的加载顺序
    • 查看SQL的查询类型
    • 哪些索引可能被使用
    • 哪些索引被实际使用了
    • 表之间的引用关系
    • 一个表中有多少行被优化器查询
    • 其他额外的辅助信息
    重点
    • type:查询等级,从最好到最差依次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > all

    一般需要达到ref和range, 之前的需要唯一索引。

    ref:非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行

    range:只检索给定范围的行,不用扫描全部索引

    • rows:估算需要读取的行数,优化目标:越少越好
    • extra里面group by没有使用索引时会显示using filesort和using temporary着两个关键字。
    3. 优化SQL

    目的就是提高explain中的type的等级,减少rows扫描行数,优化extra信息中提及的信息。

    主要从以下几点入手:

  • 对于type等级低且rows大的表加索引
  • 检查是否有SQL写法不当导致索引失效
  • 优化SQL写法减少查询次数
  • 尽量指明返回的列,避免select *
  • 索引失效的几种情况
    • 最佳左前缀法则:如果索引多列,查询要从最左前列开始且不跳过索引中的列,因为底层的B 树会从最左的索引开始找,如果顺序反了会导致索引失效从而全表查询(组合索引会出现这种情况)
    • like以%开头的话mysql索引会失效,%放后边或者不写就不会失效
    • 使用不等于的时候无法使用索引
    • 字符串不加单引号会导致索引失效
    12. 分片1. 什么是分片

    通过某种特定的条件,将存放在同一个数据库中的数据分散存放在多个数据库(主机),达到分散单台设备负载的效果。

    数据的切分(Sharding)根据切分规则的类型,分为两种切分模式

    • 一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,称为数据的垂直切分

    在这里插入图片描述

    • 另外一种根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多态数据库(主机)上,称为数据的水平切分

    在这里插入图片描述

    分片相关的概念

    以mycat为例

    在这里插入图片描述

    逻辑库(schema):数据库中间件可以被看做一个或多个数据库集群构成的逻辑库

    逻辑表(table):对应用来说,读写数据的表就是逻辑表

    分片表:需要进行分片的表

    非分片表:不需要进行数据切分的表

    分片节点(dataNode):数据切分后,一个大表被分到不同的分片数据库中,每个表分片所在的数据库就是分片节点。

    节点主机(dataHost):数据切分后,每个分片节点不一定单独一台主机,可能多个分片节点在一台分片主机上

    分片规则(rule):数据切分的规则

    mycat分片规则

    rule.xml用于定义分片规则,常见两种

    • 按主键范围分片rang-long,在autopartition-long.txt里面配置
    • 一致性哈希 murmur 设置节点权重,没有默认都是1
    源文地址:https://www.guoxiongfei.cn/csdn/4870.html