三大范式设计 一 数据库表中的所有字段都只具有单一属性 单一属性的列是由基本数据类型所构成的 设计出来的表都是简单的二维表 二 要求表中只具有一个业务主键，也就是说符合第二范式的表不能存在非主键列只对部分主键的依赖关系 三 每一个非主属性既不部分依赖于也不传递依赖于业务主键，也就是在第二范式基础上相 ...
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2019-12-30 11:30:08
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1、定长和不定长要区分开 2、不常用的列和常用的列分开存 3、增加冗余，反范式化 4、btree索引，就是用树形结构存储在磁盘上，其中操作是用2分发，找一个中间点，然后把大比这个大的分在一边，小的放在一边，然后当你查询的时候，从数字头开始，大小分开找，这个适合区间查找，不适合一个一个找 5、hash索引，就是当你存储在硬盘的数据，先给你一个地址，然后你下次来找的时候直接用那个地址找到那个值
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2018-09-26 22:10:25
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设计好处 良好的数据库逻辑设计和物理设计师数据库获得高性能的基础 范式化设计和反范式化设计（减少冗余、减少异常、让数据组织的更加和谐） 优化目的 减少数据冗余（尽量） 尽量避免数据维护中出现更新、插入和删除等异常 插入：如果表中的某个实体随着另一个实体而存在 更新：如果更改表中的某个实体的单独属性时 ...
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2018-04-24 11:06:07
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HBase是什么 HBase构建在 HDFS 之上的分布式列式键值存储系统。HBase内部管理的文件全部存储在HDFS中。 HBase VS HDFS HDFS适合批处理场景 不支持数据随机查找 不适合增量数据处理 不支持数据更新 HBase VS RDBMS 范式化和反范式化事务(单行：多行ACI ...
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2018-04-17 11:50:10
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范式化的优点：范式化更新操作通常比反范式化要快。当数据较好的范式化时，就只有很少或者没有重复数据，所以，只需要修改更少的数据。范式化的表通常更小，可以更好地放在内存里，所以执行操作会更快。很少有多余的数据意味着检索列表数据更少需要distinct或者groupby语句。范..
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2017-07-22 22:22:31
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1.过分的反范式化为表建立太多的列 我们在设计数据库的结构时，比较容易犯的第一个错误就是对表进行了过分的反范式化的设计，这就容易造成了表中的列过多，虽然说Mysql允许为一个表建立很多的列，但是由于Mysql的插件式架构的原因，前面博客已经有介绍，Mysql的服务器层和存储引擎层是分离的，Mysql ...
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2017-06-04 20:05:55
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一.范式化与反范式化范式的优点：1）范式化的数据库更新起来更加快；
2）范式化之后，只有很少的重复数据，只需要修改更少的数据；
3）范式化的表更小，可以在内存中执行；
4）很少的冗余数据，在查询的时候需要更少的distinct或者groupby语句。范式的缺点：1）范式化的表，在..
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2016-12-24 14:34:08
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【物理设计的工作】① 选择合适的数据库管理系统：Oracle，SQLServe，MySQL，PgSQL② 定义数据库、表及字段的命名规范③ 根据所选的 DBMS 系统选择合适的字段类型④ 反范式化设计 —— 考虑读效率，在一些表中增加适当的冗余（空间换时间）【数据库选择】【MySQL 常用的存储引擎...
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2015-05-04 06:22:44
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1.慢查询当一个资源变得效率低下的时候，应该了解一下为什么会这样。有如下可能原因：1.资源被过度使用，余量已经不足以正常工作。2.资源没有被正确配置3.资源已经损坏或者失灵因为慢查询，太多查询的实践过长而导致堆积在逻辑上。慢查询到底是原因还是结果？在深入调查前是无法知晓的。记住，在正常的时候这个查询也是正常运行的。一个查询需要filesort和创建临时表并不一定意味着就是有问题的。尽管消除file...
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2015-04-26 12:26:34
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技巧一、速度和完整性的折中
在多个文档中使用的数据可以采用内嵌（反范式话）的方式，也可以采用引用（范式化）的方式。这种策略并没有优劣之分，各自都有优缺点。关键是要选择适合自己的应用场景方案。 反范式化会产生不一致的数据。但要是范式化，应用则必须在每次确认时做额外一次查找。因为极高的性能和瞬间一致性不可兼得，所以必须要想清楚哪个才是应用最需要的。
考虑因素一般包括：
是否总要额外读取一次几乎...
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2014-11-26 01:29:20
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