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  • fabric组件关系

    千次阅读 2018-09-06 19:22:03
    fabric组件关系 fabric的组件包括客户端、网络节点、CA节点和排序。 客户端的主要作用是和fabric系统交互 网络节点是区块链去中心化网络中的对等节点,按照功能分为背书节点和确认节点。背书节点主要对交易元...

    这里写图片描述

    fabric组件关系图

    fabric的组件包括客户端、网络节点、CA节点和排序。
    客户端的主要作用是和fabric系统交互
    网络节点是区块链去中心化网络中的对等节点,按照功能分为背书节点和确认节点。背书节点主要对交易元进行校验、模拟执行和背书。确认节点主要负责校验交易的合法性,并更新和维护区块链数据与账本状态。在实际部署中背书节点和确认节点既可以部署在同一个机器也可以分开部署。
    排序节点主要职责是对各个节点发来的交易进行排序。在并发的情况下,各个节点交易的先后时序需要通过排序节点来确定并达成公式。排序节点按照一定规则确定交易的先后顺序
    CA节点主要给fabric网络中成员提供基于数字证书的身份信息,可以生成或取消成员身份证书。在成员身份明确的基础上,fabric可以实现权限控制的管理。

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  • 这些工具打包在Docker容器中,因此任何人都可以轻松地在本地启动和运行并使用这些组件进行开发,而无需考虑其操作系统是什么。 一旦开发人员在本地成功构建了项目,便可以轻松地将Docker容器部署到服务器(例如...
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  • 本文将介绍虚拟币交易系统的核心组件、主要功能和开发思路。 总体结构 输入图片说明 交易所开发 155--0116--2665 虚拟币交换所应用应当快速、直观并且功能强大。 为了实现这些目标,交易所应用程序应该包含以...

    从2018年伊始,比特币、区块链和智能合约等新技术已成为投资的新方向。据统计市场上有超过1500种活跃的虚拟币,巨大数量的虚拟币种类为加密货币交易所 应用提供了前所未有的机遇。 本文将介绍虚拟币交易系统的核心组件、主要功能和开发思路。

    总体结构 输入图片说明

      交易所开发 155--0116--2665   虚拟币交换所应用应当快速、直观并且功能强大。 为了实现这些目标,交易所应用程序应该包含以下功能:
    复制代码

    交易引擎 前端用户界面 虚拟币钱包 管理控制台 除了这些基本功能之外,每一个虚拟币交换系统都应该有额外的功能,可以在收集用户反馈或分析全球顶级交换所应用后开发。

    下面我们来看看应用程序的关键组件。

    交易引擎

    交易引擎是交易所应用的核心,它对于交易执行、余额计算、订单记录访问和买/卖交易的匹配都至关重要。

    开发加密货币应用程序时,应当优先考虑交易引擎的建设。 如果没有功能强大的引擎,加密货币应用只能是 一个没有任何价值的空壳。

    前端用户界面

    用户界面是交易所的脸面,在很大程度上决定了用户如何看待交易所。 确保以简约的方式构建用户友好且 直观的界面,以提供令人惊喜的交易体验,使用户更容易执行交易订单。 构建此组件时确保它具有以下功能:

    用户注册和登录 资金存入/取出 订单、交易、余额的查询与统计 买进/卖出订单 客户支持功能 加密货币钱包

    嵌入对加密货币钱包的支持对于交易所应用是非常重要的。 所有加密代币/货币将存储在用户的钱包中。 安全性更强的钱包解决方案,将有助于增加用户与加密货币交易所之间的信任度。

    管理控制台

    管理控制台将帮助交易所运营商或持有者管理加密货币交换的不同操作方面。 控制台的功能可以根据具体 的业务需求进行定制,但一般来说,管理控制台必须包含以下功能:

    设置交易费用 管理加密货币列表 添加新货币 向钱包记入/借记资金 解决支持问题 从用户角度而言,一家优秀的数字资产交易所应该至少具备以下条件:(1)安全性高:资金安全和信息安全;(2)平台流动性好:交易量和交易深度;(3)交易费用低;(4)交易速度快,用户体验好;(5)有足够丰富的交易对;(6)没有资金限制(如限制提币/或放缓提币速度);(7)支持多种衍生品;(8)可提供API接口 。

    因此,数字资产交易所的要素资源体现在平台安全问题、用户体验、流量、资金储备、技术能力、金融产品化能力等方面。从政府监管角度而言,牌照和资质也是交易所正常运行一大因素。

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  • 本文介绍一个实际开发并上线的加密货币交易所项目的逻辑架构设计,其中包括撮合服务、做市服务、用户服务、市场数据服务、钱包服务、报表服务等核心组件,并采用了基于AKKA集群的微服务架构。 加密交易所的逻辑架构...

    本文介绍一个实际开发并上线的加密货币交易所项目的逻辑架构设计,其中包括撮合服务、做市服务、用户服务、市场数据服务、钱包服务、报表服务等核心组件,并采用了基于AKKA集群的微服务架构。

    加密交易所的逻辑架构图如下所示:

    在这里插入图片描述

    如果希望快速掌握区块链应用的开发,推荐汇智网的区块链应用开发系列教程,内容涵盖比特币、以太坊、eos、Hyperledger fabric和tendermint等多种区块链,以及java、c#、go、nodejs、python、php、dart等多种开发语言。

    1、订单服务

    订单服务(Order Service)包含了负责匹配委托单并生成市场数据的撮合引擎(matching engine)。在加密货币交易所中,委托单按交易对进行撮合匹配,因此一个ETH/BTC的买单永远不会匹配到一个ETH/USDT的卖单。通常认为每一个交易对的订单匹配是依次进行的,例如,撮合进程必须是单线程的(每个交易对一个线程)。不过实际上还是有办法让这个流程中的某些环节实现并行化以便提高系统的吞吐量。订单处理过程包括以下步骤:

    1. 订单验证。这包括确认交易对处于可交易状态、校验订单的价格与数量等符合最低要求等等。
    2. 资金检查。目的是确保用户的账户中有足额资金用于下单。
    3. 风险检查,以避免异常的交易行为
    4. 确定该委托单的挂单(Maker)费率和吃单(Taker)费率,所依据的规则可能设计交易对、订单数量、用户等级等等。
    5. 创建用于撮合处理的订单对象,冻结下单用户账户中可能会用到的最大数量的资金。
    6. 在交易委托账本中匹配该新订单,匹配的结果可能是:无匹配、部分成交或全部成交。当
      部分成交或全部成交时,可能在交易委托账本中存在一个或多个匹配的订单。
    7. 更新并持久化成交订单用户的账户余额,更新交易委托账本。
    8. 持久化由订单撮合成功而触发的其他数据,例如:订单执行记录、资金交易日志等等。
    9. 生成市场数据,并将更新的数据发布到前台服务器(Front Server)

    假设从第1步到第5步需要5ms,第6步到第7步需要2ms,第8步需要2ms,第9步需要2ms。如果系统
    几乎同时接收到9个委托订单,使用单线程来执行上述全部步骤需要 9 x (5 + 2 + 2 + 2) = 99ms。然而,在上面的步骤中,其实只有第6步和第7步是真正需要单线程的。如果我们为第1步到第5步使用3个Actor,第6步到第7步使用1个actor以确保这两个步骤单线程执行,第8步和第9步使用1个actor,那么处理流程就变成了这样:

    在这里插入图片描述

    现在全部9个订单的总处理时间就缩短到了25ms,相对于前面的全串行处理所需的99ms,这是不小的改善。

    订单服务(Order Service)是一个使用Akka和Spring框架开发的独立应用。它作为一个节点加入Akka集群,然后集群中的前台服务器(Front Server)节点就可以发现它。当启动订单服务实例时,
    我们可以在命令行参数中指定需要处理哪些交易对。我们可以使用单一的订单服务节点来处理所有的交易对,也可以使用多个订单服务节点分别处理不同的交易对集合。这意味着订单服务支持按交易对进行分片(sharding)。由于Akka系统actor的位置透明特性,前台服务节点并不需要关心订单服务是运行在一个节点还是多个节点上,这使得撮合引擎具备了水平扩展(Scale Out)的能力。

    如果在集群中针对一个交易对(Trading Pair)存在多个订单服务节点,前台服务节点将始终访问最近加入集群的节点。我们可以启动一个订单服务节点A来处理BTC/USDT交易对,然后启动第二个订单服务节点B也来处理BTC/USDT交易对。前台服务器会始终将消息发送给最后加入集群的订单服务节点,因此集群中所有的前台服务节点都会发送BTC/USDT订单消息给节点B。如果之后的某个时间,节点B从集群中被移除,那么所有的前台服务节点将会得到Akka集群的通知,之后就会将BTC/USDT订单消息发送给节点A了。

    我们使用这个用于前台服务节点和订单服务节点之间的简单的服务发现及路由协议,来实现订单服务的热备份(Hot Standby)高可用性。这个简单协议使得订单服务的水平扩展和升级非常容易。
    例如,当有一个新的订单服务需要部署时,我们可以先让老版本节点继续运行,然后启动新版本的节点。一旦新版本上线,前台服务节点将自动使用最新加入的节点而非之前的老版本节点,接下来我们只需要关掉老版本节点就可以了。

    为了尽可能缩短订单匹配的时间,订单服务需要在内存中缓存(Cache)整个交易委托账本。当系统中存在多个处理相同交易对的订单服务节点时,就会在不同的节点上缓存交易委托账本的完全一致的多个拷贝。我们设计了一个简单但有效的方法来校验并同步多个节点上的内存委托账本。

    订单服务还负责生成以下市场数据:

    • K线数据,间隔分别为:1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、1小时、2小时、4小时、6小时、12小时、 1天、1周、1月
    • 所有交易对的市场深度(market depth)数据
    • 所有交易对的最新出价
    • 最近成交的交易对

    订单服务将这些市场数据存入Redis服务中,并通过Redis的复制机制同步到前台集群中的redis服务器上,然后由前台服务器载入并推送给订阅该数据的用户。

    2、做市服务

    做市(Market making)对于加密货币交易所 —— 尤其是对于一个新创办的加密交易所 —— 的成功至关重要。如果交易所没有足够的交易人,那么买卖价差(bid-ask spread)通常要大于那些具有较好流动性的加密货币交易所。做市商(Market maker)为交易所增加了流动性,缩小了买卖价差,同时也为交易委托账本增加了深度,这些因素同时也会更加吸引交易人的加入。

    做市商可以来自交易所的外部,他们使用交易所提供的API向交易委托账本中挂买单(Bid)和卖单(Ask)。对于一个刚创立的加密交易所而言,其本身也需要为某些交易对提供流动性,从而承担了做市商的角色。

    一个基本的做市策略包括同时挂买单和卖单,这样当两方的订单都被市场吃掉后就挣到了买卖价差。由于加密货币的价格剧烈不稳定性,当市场价格向一个方向持续运动时,使用这种策略的做市商有可
    能损失惨重。例如,做市商挂买单以300 USDT的价格买1 ETH,同时挂另一个卖单以301 USDT的价格卖1 ETH。如果这两个订单都成交了,那么做市商就赚了1 USDT。如果卖单成交,价格继续上涨至310USDT,那么做市商的买单就没有机会在短期内成交,这导致做市商面临一个潜在的9 USDT的亏损。

    做市模块使用订单服务以及外部交易所的交易委托账本、做市商的有效资金等作为输入,生成一系列
    不同价位的卖单和卖单。当任何输入发生变化,输出的做市委托单也会相应地变化,从而引起交易委托账本的相应变化。出于性能方面的考虑,订单服务内置了做市支持能力。订单服务将区别对待来自
    普通用户的委托单以及来自做市模块的委托单 —— 这些做市委托单只需要很少的资源,因此更加具有动态性。它们可以作为一个整体加入交易委托账本,或者进行一些调整,乃至从账本中整体移除,而不需要像普通用户的委托单那样必须逐一对待。同时,这些做市委托单也可以与用户单成交,如果任何用户的委托能够匹配这些做市单,那么接下来的执行和普通委托单是一致的。

    除了向交易委托账本中添加订单,做市模块还能够向外部交易所下单,并且监视外部交易所中的订单执行状态,以实现自动化的对冲(Hedging)。

    做市模块是使用Akka和Spring框架开发的一个独立应用。它连接到集群中的订单服务节点,看起来像订单服务的扩展模块 —— 订单服务的运行不需要做市模块。

    3、用户服务

    用户服务是一个用Akka和spring框架开发的独立应用,它为前台服务器提供用户相关的服务,例如
    用户注册、用户身份验证、KYC提交、密码管理、API密钥管理、充值地址管理等等。

    当用户服务实例启动时,它会加入Akka集群,前台服务节点将会自动发现用户服务。我们可以在集群中启动多个用户服务节点。在这种情况下,前台服务器以轮询调度方式(round robin)将消息发送给所有的存活用户服务节点,从而保证了用户服务模块的可扩展性及高可用性。

    用户服务可以直接访问核心数据库以及redis集群。它使用钱包服务节点提供的服务来创建新的区块链
    地址。

    4、钱包服务

    与逻辑架构图中的其他模块不同,钱包服务不是一个单一的独立应用,而是由多个应用组成。这主要
    是基于安全方面的考虑。作为一个整理,钱包服务:

    • 为用户账户生成新的区块链地址以用于接收充值
    • 管理交易所持有的热钱包地址私钥
    • 创建提币交易,签名并提交到区块链网络
    • 连接到多个区块链网络,搜索处理充值交易,跟踪提币交易的执行状态
    • 在某些情况下,归集散落在众多用户地址中的加密货币到交易所的中心热/冷钱包。
    • 校验交易所数据库中的资金数目,确保与区块链上的数据一致。

    上述这些功能,有些是由用户服务模块通过REST接口调用,有些则需要接入区块链网络,而另一些
    则不需要接入区块链网络或其他模块,甚至不需要网络接入。我们将钱包服务基于其连接性与安全需求等拆分为多个应用。

    5、Maria DB及ETL

    在核心站点中包含一个Maria DB Galera集群。集群中的主(Master)数据库实例由应用直接使用,同时在集群中创建了两级从(Slave)数据库:

    在这里插入图片描述

    一个从集群中直接复制的数据库是复制中转库(replication staging database)。它作为边缘站点中的主库提供服务。当从核心数据库集群中复制时,它会过滤掉前台服务和web服务不使用的数据表,这可以避免泄漏敏感数据,同时减少了需要复制到边缘站点的数据量。

    另一个直接从集群中复制的数据库是报表库实例。在这个MariaDB从库实例上创建有两个库,一个用于从核心集群中复制,另一个服务于管理服务器的报表功能。我们使用多维数据模型,并且在报表数据库中实现分析报表的生成。新的数据每个几秒钟就从复制库中抽取、转换并载入,以便保证管理服务器的数据时效。

    出于安全及报表目的,每个30分钟或1个小时,系统制作一个所有用户状态的快照,包括账户余额、订单、交易执行等等。快照是活的,因为所有的历史快照都可以直接从报表数据库中查询并加以利用。当制作快照时,ETL流程将临时停止复制过程,以确保复制库处于静止状态。

    6、REdis

    核心站点中的Redis用于保存订单服务生成的市场数据,并通过复制机制推送到前端站点。我们之前在Part 2中已经详细介绍了redis的复制机制。

    7、管理服务器和ETL

    管理服务器是一个J2EE web应用,使用spring框架和spring mvc开发。Tomcat作为管理服务模块的应用服务器。Nginx置于Tomcat之前以启用HTTPS以及内容缓存。

    管理服务器为交易所内部员工提供后台管理系统。采用基于角色的权限分配机制,用户可以分配不同的角色,而不同的角色则可以访问系统中的不同功能。管理服务器可以对每个用户的每个操作都生成审计日志。

    我们使用ELK栈作为准实时分析子系统的基础。Logstash负责从各种来源(例如前台服务器和web服务器)采集日志并存入Elasticsearch数据库。验证过身份的交易所员工可以使用Kibana来查看预定义的报表,或者在ElasticSearch上执行任意的查询。我们也在管理服务器上构建了一些查询Elasticsearch数据的报表,这样大部分员工就不用同时访问管理服务器和Kibana了。


    原文链接:加密货币交易所微服务架构设计 —— 汇智网

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  • ,可以看出MySQL最上层是连接组件。下面服务器是由连接池、管理服务和工具组件、SQL接口、查询解析器、查询优化器、缓存、存储引擎、文件系统组成。 1、连接池 管理、缓冲用户的连接,线程处理等需要缓存的需求...

    一、MySQL体系架构

    在这里插入图片描述
    由图,可以看出MySQL最上层是连接组件。下面服务器是由连接池、管理服务和工具组件、SQL接口、查询解析器、查询优化器、缓存、存储引擎、文件系统组成。

    1、连接池 管理、缓冲用户的连接,线程处理等需要缓存的需求。连接池的作用就是将这些连接缓存下来,下次可以直接用已经建立好的连接,提升服务器性能。

    2、管理服务和工具组件 系统管理和控制工具,例如备份恢复、Mysql复制、集群等 。

    3、SQL接口 接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果。

    4、查询解析器 SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析(权限、语法结构)。解析器是由Lex和YACC实现的,是一个很长的脚本, 主要功能:

    • 将SQL语句分解成数据结构,并将这个结构传递到后续步骤,以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的
    • 如果在分解构成中遇到错误,那么就说明这个sql语句是不合理的

    5、查询优化器 SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化 他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。

    用一个例子就可以理解: select uid,name from user where gender = 1;

    • 这个select 查询先根据where 语句进行选取,而不是先将表全部查询出来以后再进行age过滤
    • 这个select查询先根据id和name进行属性投影,而不是将属性全部取出以后再进行过滤
    • 将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果

    6、缓存 如果查询缓存有命中的查询结果,查询语句就可以直接去查询缓存中取数据

    7、插入式存储引擎 存储引擎说白了就是如何管理操作数据(存储数据、如何更新、查询数据等)的一种方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(即存储和操作此表的类型)

    二、MySQL存储引擎

    对于MySQL 5.5及更高版本,默认的存储引擎是InnoDB。在5.5版本之前,MySQL的默认存储引擎是MyISAM。

    1、什么是MySQL存储引擎?

    MySQL属于关系型数据库,而关系型数据库的存储是以表的形式进行的,对于表的创建,数据的存储,检索,更新等都是由MySQL存储引擎完成的,这也是MySQL存储引擎在MySQL中扮演的重要角色。存储引擎可以概括为数据文件在磁盘上的不同组织形式. SQL Server和Oracle的读者可能很清楚,这两种数据库的存储引擎只有一个,而MySQL的存储引擎种类比较多,如MyISAM,InnoDB和Memory.多种存储引擎是因为MySQL的开源性.

    2、MySQL存储引擎的作用是什么?

    MySQL存储引擎在MySQL中扮演重要角色,其作比较重要作用,大致归结为如下两方面:

    • 管理表创建,数据检索,索引创建等
    • 满足自定义存储引擎开发。

    3、MySQL存储引擎种类

    常用的三种存储引擎:

    (1)InnoDB

    MySQL 5.5 及以后版本中的默认存储引擎,他的优点如下:

    • 灾难恢复性好
    • 支持事务
    • 使用行级锁
    • 支持外键关联
    • 支持热备份
    • 对于InnoDB引擎中的表,其数据的物理组织形式是簇表(Cluster Table),主键索引和数据是在一起的,数据按主键的顺序物理分布实现了缓冲管理,不仅能缓冲索引也能缓冲数据,并且会自动创建散列索引以加快数据的获取

    (2)MyISAM

    该存储引擎管理非事务性表;使用表级锁;提供高速存储和检索;可以配合锁,实现操作系统下的复制备份、迁移;支持全文搜索;数据紧凑存储,因此可获得更小的索引和更快的全表扫描性能。

    (3)MEMORY

    提供内存中的表,以前称为堆,不支持事务和外键。它在RAM中处理所有数据,以便比在磁盘上存储数据更快地访问。用于快速查找引用和其他相同的数据。

    不常用的几种存储引擎:

    (4)MERGE

    将多个类似的MyISAM表分组为一个表,可以处理非事务性表,默认情况下包括这些表。

    (5)PERFORMANCE_SCHEMA

    该引擎主要用于收集数据库服务器性能参数。这种引擎提供以下功能:提供进程等待的详细信息,包括锁、互斥变量、文件信息;保存历史的事件汇总信息,为提供MySQL服务器性能做出详细的判断;对于新增和删除监控事件点都非常容易,并可以随意改变mysql服务器的监控周期,例如(CYCLE、MICROSECOND)。 MySQL用户是不能创建存储引擎为PERFORMANCE_SCHEMA的表。

    (6)ARCHIVE

    Archive是归档的意思,在归档之后很多的高级功能就不再支持了,仅仅支持最基本的插入和查询两种功能。在MySQL 5.5版以前,Archive是不支持索引,但是在MySQL 5.5以后的版本中就开始支持索引了。Archive拥有很好的压缩机制,它使用zlib压缩库,在记录被请求时会实时压缩,所以它经常被用来当做仓库使用。

    (7)CSV

    该种类型的存储引擎不支持索引,即使用该种类型的表没有主键列;另外也不允许表中的字段为null。csv的编码转换需要格外注意。

    (8)BLACKHOLE

    该存储引擎支持事务,而且支持mvcc的行级锁,写入这种引擎表中的任何数据都会消失,主要用于做日志记录或同步归档的中继存储,这个存储引擎除非有特别目的,否则不适合使用。

    (9)FEDERATED

    该存储引擎可以不同的Mysql服务器联合起来,逻辑上组成一个完整的数据库。这种存储引擎非常适合数据库分布式应用。将数据存储在远程数据库中,本地是不存储任何数据的。

    4、MySQL存储引擎的选择

    在这里插入图片描述

    三、数据库的范式设计

    1、关系数据库有六种范式:

    第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴德斯科范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式(2NF),其余范式以此类推。一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。

    (1) 第一范式

    1NF是对属性的原子性,要求属性具有原子性,不可再分解;

    第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式。数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等非原子数据项。简而言之,第一范式就是无重复的域。

    (2)第二范式

    2NF是对记录的惟一性,要求记录有惟一标识,即实体的惟一性,即不存在部分依赖;

    满足第二范式必须先满足第一范式。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

    (3)第三范式

    3NF是对字段的冗余性,要求任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余,即不存在传递依赖;

    首先是 2NF,另外非主键列必须直接依赖于主键,不能存在传递依赖。即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况。简而言之,第三范式(3NF)要求一个关系中不包含已在其它关系已包含的非主关键字信息。

    2、 范式的利弊

    **优点:**范式可以避免数据冗余,减少数据库的空间,减轻维护数据完整性的麻烦。

    **缺点:**按照范式的规范设计出来的表,等级越高的范式设计出来的表越多。

    例如第一范式可能设计出来的表可能只有一张表而已,再按照第二范式去设计这张表时就可能出来两张或更多张表,如果再按第三范式或更高的范式去设计这张表会出现更多比第二范式多
    的表。表的数量越多,当我们去查询一些数据,必然要去多表中去查询数据,这样查询的时间要比在一张表中查询中所用的时间要高很多。也就是说我们所用的范式越高,对数据操作的性能越低。所以我们在利用范式设计表的时候,要根据具体的需求再去权衡是否使用更高范式去设计表。

    3、反范式

    故名思义,跟范式所要求的正好相反,在反范式的设计模式,我们可以允许适当的数据的冗余,用这个冗余去取操作数据时间的缩短。也就是用空间来换取时间,把数据冗余在多个表中,当查询时可以减少或者是避免表之间的关联。

    4、反范式的利弊

    **优点:**查询时可以减少表的关联;可以更好的进行索引优化;

    **缺点:**存在数据冗余以及数据维护异常;对数据的修改需要更多的成本

    四、MySQL索引

    1、数据库索引的原理

    该原理就是对收集到的大量数据进行筛选,从中搜索出自己需要获得的重要信息。如针对数据库中的一行或是多行,筛选出满足你设定条件的人数等。建立数据库索引的便利之处在于能迅速定位到信息,为搜索提供帮助。

    2、MySQL中索引的优点和缺点

    优点:

    • 所有的MySql列类型(字段类型)都可以被索引,也就是可以给任意字段设置索引
    • 大大加快数据的查询速度

    缺点:

    • 创建索引和维护索引要耗费时间,并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加
    • 索引也需要占空间,我们知道数据表中的数据也会有最大上线设置的,如果我们有大量的索引,索引文件可能会比数据文件更快达到上线值
    • 当对表中的数据进行增加、删除、修改时,索引也需要动态的维护,降低了数据的维护速度。

    3、MySQL中索引的使用原则

    通过上面说的优点和缺点,我们应该可以知道,并不是每个字段度设置索引就好,也不是索引越多越好,而是需要自己合理的使用。

    • 对经常更新的表就避免对其进行过多的索引,对经常用于查询的字段应该创建索引。
    • 数据量小的表最好不要使用索引,因为由于数据较少,可能查询全部数据花费的时间比遍历索引的时间还要短,索引就可能不会产生优化效果。
    • 在一同值少的列上(字段上)不要建立索引,比如在学生表的"性别"字段上只有男,女两个不同值。相反的,在一个字段上不同值较多可以建立索引。

    上面说的只是很片面的一些东西,索引肯定还有很多别的优点或者缺点,还有使用原则,先基本上理解索引,然后等以后真正用到了,就会慢慢知道别的作用。

    4、MySQL数据库的索引类型

    索引我们分为四类来讲 单列索引(普通索引,唯一索引,主键索引)、组合索引、全文索引、空间索引

    单列索引:一个索引只包含单个列,但一个表中可以有多个单列索引。

    (1)普通索引

    MySQL中基本索引类型,没有什么限制,允许在定义索引的列中插入重复值和空值,用于加速查询。

    创建方法:

    a. 建表的时候一起创建

    CREATE TABLE mytable ( name VARCHAR(32) , INDEX index_mytable_name (name) );
    

    b. 建表后,直接创建索引

    CREATE INDEX index_mytable_name ON mytable(name);
    

    c. 修改表结构

    ALTER TABLE mytable ADD INDEX index_mytable_name (name);
    

    注:如果是字符串字段,还可以指定索引的长度,在列命令后面加上索引长度就可以了(例如:name(11))

    (2)唯一索引

    索引列中的值必须是唯一的,但是允许为空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。

    创建方法:

    a.建表的时候一起创建

    CREATE TABLE mytable ( `name` VARCHAR(32) , UNIQUE index_unique_mytable_name (`name`) );
    

    b. 建表后,直接创建索引

    CREATE UNIQUE INDEX index_mytable_name ON mytable(name);
    

    c. 修改表结构

    ALTER TABLE mytable ADD UNIQUE INDEX index_mytable_name (name);
    

    注:如果是字符串字段,还可以指定索引的长度,在列命令后面加上索引长度就可以了(例如:name(11))
    在这里插入图片描述

    (3)主键索引

    是一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。

    创建方法:

    a.建表的时候一起创建

    CREATE TABLE mytable ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `name` VARCHAR(32) , PRIMARY KEY (`id`) );
    

    b. 修改表结构

    ALTER TABLE test.t1 ADD CONSTRAINT t1_pk PRIMARY KEY (id);
    

    注:如果是字符串字段,还可以指定索引的长度,在列命令后面加上索引长度就可以了(例如:name(11))

    (4)组合索引

    在表中的多个字段组合上创建的索引,只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时,索引才会被使用,使用组合索引时遵循最左前缀集合。

    创建方法:

    a.建表的时候一起创建

    CREATE TABLE mytable ( `id` int(11) , `name` VARCHAR(32) , INDEX index_mytable_id_name (`id`,`name`) );
    

    b. 建表后,直接创建索引

    CREATE INDEX index_mytable_id_name ON mytable(id,name);
    

    c. 修改表结构

    ALTER TABLE mytable ADD INDEX index_mytable_id_name (id,name);
    
    (5)全文索引

    全文索引,只有在MyISAM引擎上才能使用,只能在CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上使用全文索引,介绍了要求,说说什么是全文索引,就是在一堆文字中,通过其中的某个关键字等,就能找到该字段所属的记录行,比如有"你是个靓仔,靓女 …" 通过靓仔,可能就可以找到该条记录。这里说的是可能,因为全文索引的使用涉及了很多细节,我们只需要知道这个大概意思。

    创建方法:

    a. 建表的时候一起创建

    CREATE TABLE `article` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `title` char(250) NOT NULL , `contents` text NULL , `create_at` int(10) NULL DEFAULT NULL , PRIMARY KEY (`id`), FULLTEXT (contents) );
    

    b. 建表后,直接创建索引

    CREATE FULLTEXT INDEX index_article_contents ON article(contents);
    

    c. 修改表结构

    ALTER TABLE article ADD FULLTEXT INDEX index_article_contents (contents);
    
    (6)空间索引

    空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引,MySQL中的空间数据类型有四种,GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。在创建空间索引时,使用SPATIAL关键字。要求,引擎为MyISAM,创建空间索引的列,必须将其声明为NOT NULL。

    如果任何问题或者建议,欢迎留言交流。

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