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  • 2020-05-21 09:00:50

    1. 存储结构:存储结构化的数据,需要事先定义好字段名称,字段类型,字段个数  数据存储在行与列的交汇处(称之为Cell单元格)
    2. 存储规范:为了充分利用存储空间,尽可能的避免重复(数据冗余),按照数据最小关系表的形式存储,数
    据清晰,一目了然
    3. 查询方式:采用结构化查询语言(SQL)对数据进行管理
    4. 事务性:为了保证数据的商业业务逻辑以及数据安全性,支持ACID的事务特性
    5. 读写性能:关系型数据库追求的是数据实时性和数据的一致性


    缺点总结:
    1. 一旦数据表中存储数据后,修改表结构变得特别困难。
    2. 如果我们想扩展字段时,会对表结构产生影响。
    3. 即使某一行中的某个字段没有赋值,也要使用null填充
    4. 一旦涉及到多张表,因为数据表存在着复杂的关系,管理非常不方便。
    5. 一旦面对海量数据的处理时,读写性能特别差,尤其在高并发这一块。

    更多相关内容
  • 关系数据库中常用的数据结构

    万次阅读 2017-06-26 14:38:39
    数据结构是元素之间的一种关系。...1.数组:array,关系数据库中数组的应用非常广泛,一个table就可以看作是一个二维数组。但是数组的访问效率较低,需要遍历所有数据才能找到满足条件的数据。 2.

    数据结构是元素之间的一种关系。有四种基本的数据结构。线性数据结构,树形数据结构,集合数据结构,图形数据结构



    其中线性数据(元素之间一对一的关系)结构又细分为,数组,链表,队列,堆栈。先详细讨论下线性数据结构的特点

    1.数组:array,关系数据库中数组的应用非常广泛,一个table就可以看作是一个二维数组。但是数组的访问效率较低,需要遍历所有数据才能找到满足条件的数据。

    2.链表:数据元素的增加,删除可以在链表的任意位置完成(插队)

    3.队列:只能在队尾插入,队首删除(

    4.栈:只能在队首进行插入和删除的动作(子弹夹)


    树形结构:树形结构有利于数据的存储和查找。数据元素之间一对多的关系,常见类型又树,比如二叉树,平衡二叉树,B+树


    二叉树,最多有2个分支,而平衡二叉树,保证每个节点都有2个分枝,

    B+树 常用于文件系统中:

    (1)有n棵子树的节点含有n个关键字;
    (2)所有的叶子节点包含了全部关键字的信息,及指向这些关键字记录的指针,且叶子节点本身按关键字大小自小到大顺序链接;
    (3)所有非终端节点可以看成是索引部分,节点中仅含有其子树(根节点)中最大(或最小)关键字,所有B+树更像一个索引顺序表;
    (4)对B+树进行查找运算,一是从最小关键字起进行顺序查找,二是从根节点开始,进行随机查


    字典树是一种以树形结构保存大量字符串。以便于字符串的统计和查找,经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来节约存储空间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。具有以下特点:
    (1)根节点为空;
    (2)除根节点外,每个节点包含一个字符;
    (3)从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串。
    (4)每个字符串在建立字典树的过程中都要加上一个区分的结束符,避免某个短字符串正好是某个长字符串的前缀而淹没。

    散列表(hash table):

    若结构中存在关键字和键值相等的记录,则该记录必定在hash 函数的存储位置上。由此不需要比较便可以直接取得所查记录。这个对应关系为hash function,按这个思想建立的表示hash表


    引用:http://blog.csdn.net/wypblog/article/details/8076324

    最大(最小)堆是一棵每一个节点的键值都不小于(大于)其孩子(如果存在)的键值的树。大顶堆是一棵完全二叉树,同时也是一棵最大树。小顶堆是一棵完全完全二叉树,同时也是一棵最小树。

    注意:

    • 堆中任一子树亦是堆。
    • 以上讨论的堆实际上是二叉堆(Binary Heap),类似地可定义k叉堆。

    下图分别给出几个最大堆和最小堆的例子:


    展开全文
  • 采用关系模型来组织数据结构的数据库(二维) cle DB2 SQLServer Mysql SQLite都是关系数据库 优点:容易理解,它的逻辑类似常见的表格 使用方便,都使用sql语句,sql语句非常的成熟 数据一致性高,冗余低,数据...

    关系型数据库

        采用关系模型来组织数据结构的数据库(二维表)

        cle    DB2    SQLServer    Mysql     SQLite都是关系型数据库

        优点:容易理解,它的逻辑类似常见的表格
                使用方便,都使用sql语句,sql语句非常的成熟
                数据一致性高,冗余低,数据完整性好,便于操作
                技术成熟,功能强大,支持很多复杂操作
        
        缺点:*每次操作都要进行sql语句的解析,消耗较大
                 *不能很好的满足并发需求,特别是海量数据爆发,关系型
                   数据库读写能力会显得不足
                 *关系型数据库往往每一步都要进行加锁的操作,也造成了
                   数据库的负担
                  *数据一致性高,有时也会使数据的存储不灵活


    非关系型数据库(NoSql--->not only sql)

        优点:高并发,读写能力强
                 弱化数据结构一致性,使用更加灵活
                有良好的可扩展性

        缺点:通用性差,没有sql语句那样通用的语句
                 操作灵活导致容易出错和混乱
                 没有外键关联等复杂的操作


        NoSql的使用情况
            1.对数据的存储灵活性要求高,一致性要求低
            2.数据处理海量并发,要求瞬间效率速度比较高
            3.数据比较容易建立Nosql模型
            4.网站临时缓冲存储,爬虫应用
        NoSql的分类:
            1.键值型数据库  (Redis)
            2.文档型数据库  (MongoDB)
            3.列存储数据库  (HBase)
            4.图形数据库    

     

    mysql(关系型数据库) 和 mongodb(非关系型数据库)的概念对比

    mysql            mongodb             含义
     
    database      database            数据库

    table              collection           表/集合

    column             filed                 字段/域

    row                document         记录/文档

    index  

     

    展开全文
  • 层次关系数据库表的设计

    千次阅读 2021-01-28 19:52:15
    数据层次是表达数据的一种重要关系,在数据库的设计,如:组织结构分解、工作任务分解、行政区划的分解等都是层次关系数据的典型实例。表达层次关系数据一般需要实现如下属性:1.层次的最大级联层次数。如:中国...

    数据层次是表达数据的一种重要关系,在数据库的设计中,如:组织结构分解、工作任务分解、行政区划的分解等都是层次关系数据的典型实例。

    表达层次关系的数据一般需要实现如下属性:

    1.层次的最大级联层次数。如:中国->湖南省->长沙市->雨花区,就是4层。

    2.能反映同一层次之间的顺序关系。如:长沙市 必须在 衡阳市的前面,(因为其是省会)。

    3.能获取任意层次的父节点级子节点(子节点集)。

    4.直接获取任意层次的数据。比如:第三层 市级别的数据。

    5.能方便构造层次关系表达树。

    6.层次结构及排序方式的改变不影响其其他数据的内部逻辑关系。

    一般有三种方式来表现层次关系的数据:

    1.建立多个数据库表:

    如: COUNTRY: ID(主键) COUNTRY_NAME

    PROVINCE: ID(主键) COUNTRY_ID(外键),PROVINCE_NAME

    CITY: ID(主键), PROVINCE_ID(外键),CITY_NAME

    此种方式比较简单,但设计的灵活性不够,数据处理起来比较麻烦。

    2.采用表的自关联外键引用

    如: DISTRICT_INFO: ID(主键),PARENT_ID,(外键)DISTRICT_INFO

    通过外键(PARENT_ID)的自身引用主键(ID)来确立层次关系。

    优点:无限级别的层次关系,扩充性强。对于Oracle数据库来说,能简单通过 Start With,,,Connect By--语句来实现数据的查询。

    缺点:不能明确看出层次关系,无法实现排序。

    3.采用编码方式来实现层次

    DISTRICT: ID,CODE,NAME 其中CODE的特点是上级编码是下级编码的前缀

    优点:通过编码的内容能够很容易回去数据的层次关系。

    缺点:使用Like方法或函数查询来实现子集的查找,效率较低,能实现层次关系的级数有限(受CODE的字段长度影响)。

    优化方案:

    集合2,3的优点,采用固定编码级次的长度的方法来设计表。

    DISTRICT:ID,CODE,PARENT_ID,NAME

    其中ID为主键,CODE:规定为4位一级。表现的数据如下:

    ID,CODE PARENT_ID, NAME

    1 0001 中国

    2 00010001 1 湖南

    3 000100010001 2 衡阳

    4 000100010002 2 长沙

    5 0001000100020001 4 雨花

    从数据中可以看出,PARENT_ID可以直观表达层次的上下级关系

    而编码CODE可以直观表达层次关系与同一层次的顺序关系。

    如果要将长沙排在衡阳的前面,需要对调其编码即可,而外部的引用关系由于通过ID实现,不会受其影响。

    获取节点的父级别节点:

    Select * From DISTRICT Where ID=(Select PARENT_ID From DISTRICT Where ID=2)

    获取节点的子级别节点列表:

    Select * From DISTRICT Where PARENT_ID=2

    获取所有的子节点信息:

    Select level, * From DISTRICT d Start With PARENT_ID=2 Connect By d.PARENT_ID=Prior t.ID

    或 --排序模式

    Select * From DISTRICT d Where d.CODE Like '00010001%' Order By CODE

    获取某一层次(N)的节点信息(实现排序,层次码长度固定的意义):

    Select * From DISTRICT Where LENGTH(CODE)=4*N And CODE Like '0001%' Order By CODE......

    posted on 2008-08-26 11:29 都市淘沙者 阅读(3609) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: Oracle/Mysql/Postgres/

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