I 文档定义 1.1 编写目的 为了在软件生命周期内规范数据库相关的需求分析.设计.开发.测试.运维工作,便于不同团队之间的沟通协调,以及在相关规范上达成共识,提升相关环节的工作效率和系统的可维护性.同时好的规范,在执行的时候可以培养出好的习惯,好的习惯是软件质量的保证. 1.2  适用范围 本文档适用于开发.测试.QA及运维团队成员. II . 命名设计规范 2.1 总则 (1)所有命名采用26个英文小写字母和0-9这十个自然数,加上下划线_组成.不能出现其他字符(注释除外). (2)对象名尽

前言: 很多人都认为性能是在通过编写代码(程序代码或者是数据库代码)的过程中优化出来的,其实这是一个非常大的误区.真正影响性能最大的部分是在设计中就已经产生了的,后期的优化很多时候所能够带来的改善都只是在解决前妻设计所遗留下来的一些问题而已,而且能够解决的问题通常也比较有限.本章将就如何在 MySQL 数据库 Schema 设计的时候保证尽可能的高效,尽可能减少后期的烦恼. 9．1 高效的模型设计 最规范的就一定是最合理的吗? 在数据库Schema设计理论方面,一直有一个被大家奉为“葵花宝典”的

第9章 MySQL数据库Schema设计的性能优化 前言: 很多人都认为性能是在通过编写代码(程序代码或者是数据库代码)的过程中优化出来的,其实这是一个非常大的误区.真正影响性能最大的部分是在设计中就已经产生了的,后期的优化很多时候所能够带来的改善都只是在解决前妻设计所遗留下来的一些问题而已,而且能够解决的问题通常也比较有限.本章将就如何在 MySQL 数据库 Schema 设计的时候保证尽可能的高效,尽可能减少后期的烦恼. 9.1 高效的模型设计 最规范的就一定是最合理的吗? 在数据库Sche

mysql数据库架构设计与优化 2019-04-23 20:51:20 无畏D尘埃 阅读数 179  收藏 更多 分类专栏: MySQL   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_37735385/article/details/89480900 数据库设计规范 数据库设计规范 1. 数据库命名规范 2. 数据库基本设计规范 3. 数据库索引设计规范 4. 数据库字段设计规

一.数据库设计 规则一之存储规则: 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. 规则二之命

一: 设计表: user:   ID,  PWD,  name,  type archiveRecord:     referdate,   archiveNum,   owner,   user,  status,   returndate. 二: 数据库操作接口实现: 新建用户:user表, 管理员类型可以增加,删除,修改 用户. 对archive表:  增加, 删除, 改 archive检索: 6个字段可以组合查询:

优化思路: 1.检查数据表结构,改善不完善设计 2.跑一遍主要业务,收集常用的数据库查询SQL 3.分析查询SQL,适当拆分,添加索引等优化查询 4.优化SQL的同时,优化代码逻辑 5.添加本地缓存和redis缓存 6.增加数据库硬件配置和增加读写分离 检查数据表结构 看数据表结构设计是否合理. 尽可能不要使用NULL值 建表的时候如果不对创建的值设置默认值,MYSQL设置默认都会为NULL. NULL使得索引维护更加复杂,强烈建议对索引列设置NOT NULL NOT IN.!=等负向条件查询在

首先,我们使用Navicat Premium编辑器创建一个用户,同时设置用户权限,MySQL默认有一个root用户,拥有最高权限 下面,我们先创建一个用户: ①CREATE USER  'aaa'@'localhost'  IDENTIFIED  BY  'aaa'; 这里我们通过CREAT USER 创建了一个叫  'aaa'@'localhost' 的用户. ②GRANT ALL ON *.* TO 'jredu'@'localhost'; 再通过GRANT给我们创建的用户分配权限,这里*.

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

三范式 1NF:字段不可分; 2NF:有主键,非主键字段依赖主键; 3NF:非主键字段不能相互依赖; 解释: 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库; 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物; 3NF:每列都与主键有直接关系,不存在传递依赖; 第一范式(1NF) 即表的列的具有原子性,不可再分解,即列的信息,不能分解, 只要数据库是关系型数据库(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server),就自动的满足1NF.数据库表的每一列都是不可分割的

第10章 MySQL Server性能优化 前言: 本章主要通过针对MySQL Server(mysqld)相关实现机制的分析,得到一些相应的优化建议.主要涉及MySQL的安装以及相关参数设置的优化,但不包括mysqld之外的比如存储引擎相关的参数优化,存储引擎的相关参数设置建议将主要在下一章“常用存储引擎的优化”中进行说明. 10.1 MySQL 安装优化 选择合适的发行版本 1. 二进制发行版(包括RPM等包装好的特定二进制版本) 由于MySQL开源的特性,不仅仅MySQL AB提供了多个平

一.工具导出 1.使用的是MySQL-Front工具,这个工具使用非常方便,尤其是导出数据的时候,几百万的数据一两分钟就导完了,推荐使用. MySQL-Front下载(只有3.93M):http://www.mysqlfront.de/ 2.打开工具连接mysql: 3.选择数据库,一mysql自带数据库为例: 3.以HTML的格式导出,选择数据库名右击选择导出->HTML文件,选择导出的路径,点击运行: 4.导出的文件在谷歌浏览器打开: 5.新建word文档,复制浏览器的内容粘贴到word中:

一.表设计过程中应该注意的数据类型 1)更小的通常更好 控制字节长度 2)使用合适的数据类型: 如tinyint只占8个位,char(1024)与varchar(1024)的对比,char用于类似定长数据存储比varchar节省空间,如:uuid(32),可以用char(32). 3)尽量避免NULL建议使用NOT NULL DEFAULT '' 4)NULL的列会让索引统计和值比较都更复杂.可为NULL的列会占据更多的磁盘空间,在Mysql中也需要更多复杂的处理程 二.索引设计过程中应该注意的

作业设计表:多张表存储学生成绩及各种信息 需要从表里面体现: 关于学生的:代号 姓名 性别 年龄 班级 关于课程的:代号 名称 关于老师的:代号 姓名 关于成绩的:例如:闫超--网页--90 要能查看学生,课程,老师,成绩的信息 能根据学生代号和课程代号看到成绩 能根据学生代号找到带课老师 通过excel表设计 5. 标清楚列名,类型,长度,备注和关系 这是用escel做的 这是用SQL代码写的 create table class ( code ) primary key, name ) );

1.选择优化的数据类型 MySQL支持很多种不同的数据类型,并且选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要.不管选择何种类型,下面的简单原则都会有助于做出更好的选择: (1).更小通常更好 一般来说,要试着使用正确地存储和表示数据的最小类型.更小的数据类型通常更快,因为它们使用了更少的磁盘空间.内存和CPU缓存,而且需要的CPU周期也更少. 但是要确保不人低估需要保存的值,在架构中的多个地方增加数据类型的范围是一件极其费力的工作.如果不确实需要什么数据类型,就选择你认为不会超出范围的最小类型. (

命令: 用于清空某表的数据 且让自增的id重新从0开始 truncate table 你的表名

float:浮点型,含字节数为4,32bit,数值范围为-3.4E38~3.4E38(7个有效位)double:双精度实型,含字节数为8,64bit数值范围-1.7E308~1.7E308(15个有效位)decimal:数字型,128bit,不存在精度损失,常用于银行帐目计算.(28个有效位) numberic === decimal float f = 345.98756f;//结果显示为345.9876,只显示7个有效位,对最后一位数四舍五入.double d=345.97542357863

转载自脚本之家 http://www.jb51.net/article/51831.htm  作者:忙碌的松鼠 对于大型网站如facebook,ebay等网站,如果没有Memcache做为中间缓存层,数据访问不可能吃得消,对于一般网站,只要具备独立的服务器,完全可以通过配置Memcache提高网站访问速度和减少数据库压力,这里主要讨论一下Memcache和MySQL数据库交互过程的流程关系,了解Memcache的中间缓存层作用,从而深入了解Memcache机制原理. Memcache和MySQL

前言 这篇是MySQL 数据库规范的最后一篇--调优篇,旨在提供我们发现系统性能变弱.MySQL系统参数调优,SQL脚本出现问题的精准定位与调优方法. 目录 1.MySQL 调优金字塔理论 2.MySQL 慢查询分析--mysqldumpslow.pt_query_digest工具的使用(SQL脚本层面) 3.选择合适的数据类型 4.去除无用的索引--pt_duplicate_key_checker工具的使用(索引层面) 5.反范式化设计(表结构) 6.垂直水平分表 7.MySQL 重要参数调优

python2.7爬取豆瓣电影top250并分别写入到TXT,Excel,MySQL数据库 1.任务 爬取豆瓣电影top250 以txt文件保存 以Excel文档保存 将数据录入数据库 2.分析 电影中文名的采集可以查看:http://www.cnblogs.com/carpenterworm/p/6026274.html 电影链接采集:

转载请注明出处 利用python2.7正则表达式进行豆瓣电影Top250的网络数据采集 1.任务 采集豆瓣电影名称.链接.评分.导演.演员.年份.国家.评论人数.简评等信息 将以上数据存入MySQL数据库 2.任务解析 requests是很好的网络数据采集模块,配合BeautifulSoup可以解析许多HTML.但个人认为BeautifulSoup返回对象不是字符串,而利用其find及findall总觉得力有未逮,与正则表达式的配合总显得有些冗余,甚至需要将BeautifulSoup返回对象转换