索引
- 几乎所有的索引都是建立在字段之上
- 索引：系统根据某种算法，将已有的数据(未来可能新增的数据也算)，单独建立一个文件，这个文件能够快速的匹配数据，并且能够快速的找到对应的表中的记录
索引意义
- 能够大幅度提升查询数据的效率
- 约束数据的有效性、唯一性等
索引前提
- 增加索引的前提条件：索引本身会产生索引文件，这个索引文件有可能会比数据文件还大，会比较消耗磁盘空间
- 如果某个字段需要作为查询条件经常使用，那么可以使用索引,索引根据需求想办法增加
- 如果某个字段需要进行数据的有效性约束，也可能使用索引(主键约束、唯一键约束)
- mysql中提供了很多索引
- 主键索引：primary key
- 唯一键索引：unique key
- 全文索引：fulltext index
- 普通索引：index
关系
- 将实体与实体的关系，反应到最终数据库表的设计上，所有的关系都是指表与表之间的关系
- 关系分为三类：一对一、一对多、多对多
一对一
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一张表的一条记录只能与另外一张表的一条记录进行对应，反之亦然
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案例
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学生表: 包括姓名,性别,年龄,身高,体重,婚姻状况, 籍贯, 家庭住址,紧急联系人这些字段
ID(P) 姓名 性别 年龄 身高 体重 婚姻状况 籍贯 家庭住址 紧急联系人 1 2 -
表设计成以上这种形式: 符合要求. 其中姓名,性别,年龄,身高,体重属于常用数据; 但是婚姻,籍贯,住址和联系人属于不常用数据. 如果每次查询都是查询所有数据,不常用的数据就会影响效率, 实际又不用.
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解决方案
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将常用的和不常用的信息分离存储,分成两张表
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常用信息表：姓名,性别,年龄,身高,体重
ID(P) 姓名 性别 年龄 身高 体重 1 2 -
不常用信息表:保证不常用信息与常用信息一定能够对应上: 找一个具有唯一性(确定记录)的字段来共同连接两张表
ID(P) 婚姻状况 籍贯 家庭住址 紧急联系人 1 2
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总结：一个常用表中的一条记录: 永远只能在一张不常用表中匹配一条记录;反过来,一个不常用表中的一条记录在常用表中也只能匹配一条记录: 一对一的关系
一对多
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一张表中有一条记录可以对应另外一张表中的多条记录; 但是返回过, 另外一张表的一条记录只能对应第一张表的一条记录. 这种关系就是一对多或者多对一
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案例
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母亲与孩子的关系: 母亲,孩子两个实体
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母亲和孩子两个实际之间的关系: 一个妈妈可以在孩子表中找到多条记录(也有可能是一条); 但是一个孩子只能找到一个妈妈: 是一种典型的一对多的关系.
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母亲表
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[ ] | ID(p) | 名字 | 年龄 | 性别 |
| ----- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | | | |
| 2 | | | | -
孩子表
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[ ] | ID(p) | 名字 | 年龄 | 性别 |
| ----- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | | | |
| 2 | | | | -
这种设计解决了实体的设计表问题, 但是没有解决关系问题: 孩子找不出妈,妈也找不到孩子
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解决方案
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在某一张表中增加一个字段,能够找到另外一张表的中记录: 应该在孩子表中增加一个字段指向妈妈表: 因为孩子表的记录只能匹配到一条妈妈表的记录
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修改孩子表，母亲表不变
ID(P) 姓名 年龄 性别 母亲ID 1 母亲表主键 2 母亲表主键
多对多
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一张表中(A)的一条记录能够对应另外一张表(B)中的多条记录; 同时B表中的一条记录也能对应A表中的多条记录: 多对多的关系
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案例
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老师和学生
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老师表
T_id(P) 姓名 性别 1 2 -
学生表
S_id(P) 姓名 性别 1 2 -
这种设计弊端:实现了实体的设计, 但是没有维护实体的关系,一个老师教过多个学生; 一个学生也被多个老师教过
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解决方案
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在学生表中增加老师字段: 不管在哪张表中增加字段, 都会出现一个问题: 该字段要保存多个数据, 而且是与其他表有关系的字段, 不符合表设计规范,所以此时应该增加一张新表: 专门维护两张表之间的关系
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就是增加一个表,用来维护老师和学生的关系
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老师表
T_id(P) 姓名 性别 1 2 -
学生表
S_id(P) 姓名 性别 1 2 -
中间关系表,维护老师和学生之间的关系
id(P) T_ID(P) S_ID(P) 1 1 1 2 2 2 3 1 2 -
增加中间表之后: 中间表与老师表形成了一对多的关系: 而且中间表是多表,维护了能够唯一找到一表的关系; 同样的,学生表与中间表也是一个一对多的关系: 一对多的关系可以匹配到关联表之间的数据
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学生找老师: 找出学生id -> 中间表寻找匹配记录(多条) -> 老师表匹配(一条)
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老师找学生: 找出老师id -> 中间表寻找匹配记录(多条) -> 学生表匹配(一条)
范式
- 范式: Normal Format, 是一种离散数学中的知识, 是为了解决一种数据的存储与优化的问题: 保存数据的存储之后, 凡是能够通过关系寻找出来的数据,坚决不再重复存储: 终极目标是为了减少数据的冗余.
- 范式: 是一种分层结构的规范, 分为六层: 每一次层都比上一层更加严格: 若要满足下一层范式,前提是满足上一层范式
- 六层范式: 1NF,2NF,3NF...6NF, 1NF是最底层,要求最低;6NF最高层,最严格
- Mysql属于关系型数据库: 有空间浪费: 也是致力于节省存储空间: 与范式所有解决的问题不谋而合: 在设计数据库的时候, 会利用到范式来指导设计.
- 但是数据库不单是要解决空间问题,要保证效率问题: 范式只为解决空间问题, 所以数据库的设计又不可能完全按照范式的要求实现: 一般情况下,只有前三种范式需要满足.
- 范式在数据库的设计当中是有指导意义: 但是不是强制规范
1NF(原子性)
- 第一范式: 在设计表存储数据的时候, 如果表中设计的字段存储的数据,在取出来使用之前还需要额外的处理(拆分),那么说表的设计不满足第一范式
- 第一范式要求字段的数据具有原子性: 不可再分
2NF(解决部分依赖)
- 第二范式: 在数据表设计的过程中,如果有复合主键(多字段主键), 且表中有字段并不是由整个主键来确定, 而是依赖主键中的某个字段(主键的部分): 存在字段依赖主键的部分的问题, 称之为部分依赖: 第二范式就是要解决表设计不允许出现部分依赖
- 解决方案
- 将表中存在部分依赖的字段分别拎出来单独创建表
- 取消复合主键、业务主键，使用逻辑主键
3NF(解决传递依赖)
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第三范式: 理论上讲,应该一张表中的所有字段都应该直接依赖主键(逻辑主键: 代表的是业务主键), 如果表设计中存在一个字段, 并不直接依赖主键,而是通过某个非主键字段依赖,最终实现依赖主键: 把这种不是直接依赖主键,而是依赖非主键字段的依赖关系称之为传递依赖. 第三范式就是要解决传递依赖的问题"
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要满足第三范式，必须满足第二范式
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满足第二范式，必须满足第一范式
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解决方案
- 将存在传递依赖的字段,以及依赖的字段本身单独取出,形成一个单独的表, 然后在需要对应的信息的时候, 使用对应的实体表的主键加进来
- 其实就是多对多的时候，解决
逆规范法
- 有时候, 在设计表的时候,如果一张表中有几个字段是需要从另外的表中去获取信息. 理论上讲, 的确可以获取到想要的数据, 但是就是效率低一点. 会刻意的在某些表中,不去保存另外表的主键(逻辑主键), 而是直接保存想要的数据信息: 这样一来,在查询数据的时候, 一张表可以直接提供数据, 而不需要多表查询(效率低), 但是会导致数据冗余增加
- 逆规范化: 磁盘利用率与效率的对抗