mysql-索引、关系、范式

时间:2024-01-05 10:00:25

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

  1. 能够大幅度提升查询数据的效率
  2. 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
    1. 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
    2. 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

  • 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

  • 案例

  • 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.

  • 解决方案
  • 将常用的和不常用的信息分离存储,分成两张表
  • 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
  • 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

  • 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

  • 案例

  • 母亲与孩子的关系: 母亲,孩子两个实体

  • 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.

  • 母亲表

  • [ ] ID(p) 名字 年龄
    1
    2
  • 孩子表

  • [ ] ID(p) 名字 年龄
    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

  • 解决方案
  • 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
  • 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

  • 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

  • 案例

  • 老师和学生

  • 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

  • 解决方案

  • 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

  • 就是增加一个表,用来维护老师和学生的关系

  • 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

  • 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)

  • 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)

  • 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"
  • 要满足第三范式,必须满足第二范式
  • 满足第二范式,必须满足第一范式

  • 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