MySQL（八）：三大范式和数据库的优化 - Go语言中文社区

MySQL（八）：三大范式和数据库的优化

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一、关系型数据库三大范式

1.第一范式

字段要具有原子性，不可以继续拆分，一般根据实际需求来去决定
在这里插入图片描述
例如此例，每个字段在此需求不可拆分，因此满足第一范式

2.第二范式

建立在第一范式的基础上，每一列数据必须可以被唯一的区分，依赖于主键 每一张表至少要有一个主键

3.第三范式

建立在第二范式的基础之上，一般应用于设计多表关系中，要求一个数据表中不包含已在其他表中已包含的非主键字段，因为会出现冗余，表的信息如果能被推导出来就不应该单独设计一个字段来存储，可以使用外键进行关联，而不是将另一张表中的非主键属性直接写在当前表中
在这里插入图片描述
在此例子，如果我们把每个商品后都写分类，会造成数据冗余，因此我们单独建立一个类别表并且和第一个商品表进行关联

4.反三范式

允许部分字段冗余

在这里插入图片描述
总结：三大范式只是一般设计数据库的基本理念，可以建立冗余较小、结构合理的数据库。如果有特殊情况，当然要特殊对待，数据库设计最重要的是看需求跟性能，需求>性能>表结构。所以不能一味的去追求范式建立数据库。

二、数据库的优化

1.架构优化

①添加缓存：大多数MySQL服务器都启用了查询缓存。这是提高性能的最有效方法之一，由数据库引擎悄悄地处理。当同一查询多次执行时，结果将从缓存中获取，这是相当快的。（般使用非关系数据库做为缓存数据库 将数据存到内存中）

2.SQL语句优化

①允许部分字段冗余，使用逻辑外键避免使用物理外键
②添加索引：给查询频繁的条件添加索引，使用索引最左原则
③查询时 select 后面不使用*
④避免修改where后面字段
⑤sql关键字尽量大写
⑥使用关联查询替代嵌套子查询
⑦使用where条件过滤 避免全表查询
⑧Update修改时，避免修改索引字段所在的列
⑨将ip地址存储为无符号int

3.库和表结构优化

当单个库或者表中的数据量大时 数据库的性能会变慢

解决：分库分表：垂直拆分和水平拆分

————————————垂直拆分————————————————
①垂直拆分表
当一个表中的数据量比较大字段比较多时，创建一个附属表，将表中不常用的字段存入附属表，通过创建外检进行关联
②垂直拆分库
根绝不同的业务需求，将不同的表放入不同的库中，一般会放到多个服务器上

————————————水平拆分————————————————
①水平分库分表
单表数据量太大 将数据水平拆分成多个表，多个表组合在一起才能组成一个完成的数据
将拆分的表放到不同的库中

？？？？？？？？？？？？？？水平拆分面临的问题： 主键如何保证唯一性？？？？？？？？
1.制定每张表的id取值范围
2.通过时间或者地理位置
3.通过趋势递增 雪花算法

水平分库 会面临 多表查询会受到影响 事物也会受到影响
目前没有人能解决这些问题，我们可以使用开源的框架产品来解决

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