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sql
什么是数据库, 数据库管理系统, 数据库系统, 数据库管理员?
学习mysql的第一天，我接触了这几个概念。虽然说这几个在使用不是很明显区分，但是作为数据库基础知识，同样需要熟练掌握。
- 数据库 就是信息的集合或者说数据库是由数据库管理系统管理的数据集合。
- 数据库管理系统：操作和管理数据库的大型软件
- 数据库系统：一般包括软件，数据库和数据库管理员
- 数据库管理员 负责全面管理和控制数据库
什么是元组, 码, 候选码, 主码, 外码, 主属性, 非主属性？
- 元组：表里面的一行就是一个元组，每列就是一个属性，二维表里面也叫行
- 码：对应表里面的列
- 候选码：某一属性或者属性组可以唯一标识元组（比如学生学号）
- 主码：主键，候选码里面选出的一个。每一个实体类只能有一个主键，但是可以有多个候选码
- 外码：其他表的主键
- 主属性：候选码里面出现过的属性
- 非主属性：不在候选选码里面的属性
提到主键和外码，那么他们有什么区别？主键只能标识一个元组，不允许重复，不允许是空，一个表只有一个。外键：用来简历和其他表连续，是另外一个表的主键，在当前表里面，可以重复，可以为空，一个表有多个外键
提到外键，让我想起来之前项目里面遇到的数据库数据同步问题，所以我当时在想，能不能用外键来保存一下更新。结果当然是失败了。
- 失败第一个原因：太复杂了，每次做delete和update都需要考虑外键，代码逻辑太不合理了，特别是如果需要变化，当前表不需要和其他表关联那么就会增加很大麻烦
- 额外工作量（头发，哀家的头发没了）：数据库维护过程中，新加了外键维护的工作，涉及外键字段的增删改都需要有相关操作检测。为了保证数据一致性和正确性，消耗了额外资源
- 分布分库不友好。
那么外键没有优点吗？当然有，比如在数据少的时候，保证了数据库数据的一致性和完整性，并且有级联操作，减少了代码量。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群; 级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风 险; 外键影响数据库的插入速度
数据库范式
- 1NF：属性（对应于表中的字段）不能再被分割，也就是这个字段只能是一个值，不能再分为多个其他的字段了
- 2NF：2NF 在 1NF 的基础之上，消除了非主属性对于码的部分函数依赖（依赖：若在一张表中，在属性（或属性组）X 的值确定的情况下，必定能确定属性 Y 的值，那么就可以说 Y 函数依赖于 X，写作 X → Y。部分依赖：如果 X→Y，并且存在 X 的一个真子集 X0，使得 X0→Y，则称 Y 对 X 部分函数依赖）
- 3NF：3NF 在 2NF 的基础之上，消除了非主属性对于码的传递函数依赖（传递依赖：x->y y->z ---> x->z）
删除数据
- delete：
delete from 表名 where 列名=？，删除某行数据，如果不加where就是删除表里面全部数据 - drop：
drop table 表名，删除表，包括数据和结构 - truncate：
truncate table 表名，删除表里面数据
nosql
nosql泛指非关系型的数据库，主要针对的是键值、文档以及图形类型数据存储。他天生支持分布式，数据冗余和数据分片等特性，旨在提供可扩展的高可用高性能数据存储解决方案。
nosql优势
- 灵活：架构灵活，能更快更多进行迭代开发
- 可扩展：他的数据通常使用分布式硬件集群横向扩展
- 高性能：对特点数据模型进行了优化
- 功能强大：有住那么api和数据模型
nosql数据类型
- 键值：每个项目都包括键和值，比如redis
- 文档：数据被存储在类似json文档里面，比如mongoDB
- 图形：轻松构建和运行与高度连接的数据集一起使用的应用程序，比如Neo4j
- 宽列：存储打开数据
mysql
命名规范
- 所有数据库名字小写，并用下划线分割
- 数据库名字禁用给自己
- 见名知意，长度不超过32字符
- 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致
优化
- 前提是找到需要优化语句：一般是最频繁使用的，提高最明显的，可以参考慢日志来找到耗时最长的。
- 充分利用表上索引。避免使用双%号的查询条件。如：
a like '%123%'，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的） - 禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT <字段列表> 查询
SELECT *消耗更多的 CPU 和 IO 以网络带宽资源SELECT *无法使用覆盖索引SELECT <字段列表>可减少表结构变更带来的影响
- 建议使用预编译语句进行数据库操作
- 预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题。
- 只传参数，比传递 SQL 语句更高效。
- 相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
- 避免使用子查询，可以把子查询优化为 join 操作。
子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响
大批量数据写操作，应该分批多次进行
主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况
并且大批量写操作会产生大量日志，特别是对于 row 格式二进制数据而言，由于在 row 格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因
大批量修改数据，一定是在事务里面进行，就会导致大批量数据被锁定，进行阻塞。
