对数据库的简单了解

一. 什么是数据库

简单来说,就是数据存储的仓库,本质上其实是一个文件系统,文件是他的组成部分,主要功能就是通过SQL对文件的CRUD操作.
常用的数据库:MYSQL,ORACLE, SQL Server

二. 数据库设计的四个阶段:以ERP项目为例

需求分析:分析需求,将项目中所需要的事务抽取成对象.比如:①员工:员工编号,姓名,年龄,所属部门…②部门:部门编号,部门名称,成立时间..
逻辑设计阶段:用E-R图画出对象模型,以及对象之间的关系
物理设计阶段: 为所设计的数据库选择合适的存储结构和存取路径；实际上就是将前面几步分析好的对象转化成实例化的数据库和表.范式就是规范,就是关系型数据库设计表时遵循的三个规范.要满足第二范式,必须先满足第一范式,要满足第三范式,必须先满足第二范式
第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。列数据的不可分割.
第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识.(主键)
第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。(外键)
反三范式:有时候为了效率,可以设置重复或者可推导出的字段.比如:订单(总价),订单项(单价)

CREATE TABLE `tb_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `money`double DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;

运维优化阶段:代码在进行压力测试时,如果有问题,再对数据库进行优化

三. 悲观锁和乐观锁

悲观锁: 对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度(悲观)，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。说简单点,就是数据库将能够对数据造成安全问题的所有条件全部阻挡在门外.

读锁/共享锁:(准备一把大家都有钥匙的锁)大家都能查询数据库,但是只有持有锁的人才能修改数据.

  START TRANSACTION
      SELECT NAME FROM tb_user LOCK IN SHARE MODE
      UPDATE tb_user SET NAME="张三丰"
  COMMIT;

写锁/排他锁:保证只有一个人能访问,安全.

START TRANSACTION
  SELECT NAME FROM tb_user FOR UPDATE
COMMIT;

乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。简单来说,就像是老美对危险武器不管不问,只有发生事件时才会去过问一样.
这里写图片描述

四. 事务特性ACID:

1.原子性（Atomicity）:表示事务内不可分割,要么都成功,要么都失败
2.一致性（Consistency）:要么都成功,要么都失败.失败了,要对前面的操作进行回滚
3.隔离性（Isolation）:一个事务开启了,不能受其它事务的影响
4.持久性（Durability）:持续性,表示事务开始了,就不能终止.事务提交后,将数据序列化到数据库

五. 存储引擎

Myisam：不支持事务，表锁。适合于更改少，查询多的表，比如说商品分类表 Innodb：支持事务，行锁，是mysql 5.5之后官方推荐及默认，适合经常更改数据的表，比如说订单表

功能	MYISAM	Memory	InnoDB	Archive
存储限制	256TB	RAM	64TB	None
支持事物	No	No	Yes	No
支持全文索引	Yes	No	No	No
支持数索引	Yes	Yes	Yes	No
支持哈希索引	No	Yes	No	No
支持数据缓存	No	N/A	Yes	No
支持外键	No	No	Yes	No

六. 索引

关于索引的东西太多，我在这里不做详谈，只是简单说一下

数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。
• 非聚集索引：data与index是分开的，比如字典中的目录与内容。Myisam下的B+Tree就是非聚集索引。

• 聚集索引：data与index是一起的，比如字典中的页码。InnoDB下的B+Tree就是聚集索引。

索引失效简单例子：

•   -- index(age)
•   select * from user order by age;索引生效
     -- 最左匹配
•   --index(name,age)
•   select * from user order by age;索引失效
•   select * from user where age = 18 and name = ‘Lily’;索引失效
•   
•   -- index(age,name)
•   select * from user where age > 18 and name = ‘Lily’;索引生效一半

七. 数据库优化

大家可以自行去查看一下相应的API文档
这里写图片描述

如果大家想要了解更多的话，可以去看这些文章：Innodb的索引
 B-Tree索引等等。