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  • 下列不是数据库的主要特点
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    2020-11-01 22:09:07

    1、MySQL是关系型数据库管理系统

    2、体积小,灵活性强,速度快

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    说白了,索引问题就是一个查找问题。。。

    数据库索引

    ,是数据库管理系统中

    一个排序的数据结构

    ,以协助快速查询、更新数据库表中数据。

    索引的实现通常使用B树及其变种B+树

    在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。

    为表设置索引要付出代价的:

    一是增加了数据库的存储空间

    二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)

    2ccc740411a2f12de0e1bfd4aa821b3f.png

    上图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找在O(log

    2

    n)的复杂度内获取到相应数据。

    创建索引可以大大提高系统的性能。

    第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

    第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。

    第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

    第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

    第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。

    也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为,增加索引也有许多不利的方面。

    第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。

    第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。

    第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。

    索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候,应该考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。

    一般来说,应该在这些列上创建索引:

    在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。

    同样,对于有些列不应该创建索引。

    一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:

    第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

    第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。

    第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。

    第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,

    修改性能和检索性能是互相矛盾的

    。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。

    根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建三种索引:

    唯一索引、主键索引和聚集索引

    唯一索引

    唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

    当现有数据中存在重复的键值时,大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如,如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引,则任何两个员工都不能同姓。

    主键索引

    数据库表经常有一列或列组合,其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。

    在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时,它还允许对数据的快速访问。

    聚集索引

    在聚集索引中,表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。

    如果某索引不是聚集索引,则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比,聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

    局部性原理与磁盘预读

    由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的,磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的

    局部性原理

    当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。

    由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间,只需很少的旋转时间),因此对于具有局部性的程序来说,预读可以提高I/O效率。

    预读的长度一般为页(page)的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块,硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块,每个存储块称为一页(在许多操作系统中,页得大小通常为4k),主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时,会触发一个缺页异常,此时系统会向磁盘发出读盘信号,磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中,然后异常返回,程序继续运行。

    B-/+Tree索引的性能分析

    到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。

    上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析,根据B-Tree的定义,可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的,在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧:

    每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个node只需一次I/O。

    B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存),渐进复杂度为O(h)=O(log

    d

    N)。

    一般实际应用中,出度d是非常大的数字,通常超过100,因此h非常小(通常不超过3)。

    而红黑树这种结构,h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h),效率明显比B-Tree差很多。

    综上所述,用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

    应该花时间学习B-树和B+树数据结构

    =============================================================================================================

    1)B树

    B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针,所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。

    成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索,成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。

    在B树中查找给定关键字的方法是:首先把根结点取来,在根结点所包含的关键字K1,…,kj查找给定的关键字(可用顺序查找或二分查找法),若找到等于给定值的关键字,则查找成功;否则,一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间,于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找,直到找到,或指针Pi为空时查找失败。

    2)B+树

    B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针,非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上,包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针,且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话,叶节点的索引必须是稠密索引,若实际数据存储按关键码次序存放的话,叶节点索引时稀疏索引。

    B+树有2个头指针,一个是树的根节点,一个是最小关键码的叶节点。

    所以B+树有两种搜索方法:

    一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。

    一种是从根节点开始搜索,和B树类似,不过如果非叶节点的关键码等于给定值,搜索并不停止,而是继续沿右指针,一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功,都将走完树的所有层。

    B+ 树中,数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。

    这两种处理索引的数据结构的不同之处:

    a,B树中同一键值不会出现多次,并且它有可能出现在叶结点,也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中,并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现,以维持B+树的平衡。

    b,因为B树键位置不定,且在整个树结构中只出现一次,虽然可以节省存储空间,但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。

    c,B树的查询效率与键在树中的位置有关,最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候),最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。

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    数据库特点、四大特征、并发事务引起的问题

    数据库4个基本特点:

    1.数据结构化

    2.数据的共享性高,冗余度低,易扩充

    3.数据独立性

    4.数据由DBMS统一管理和控制

     

    特点:

    共享性高,冗余度低,易扩充

    结构化

    数据库系统实现了整体数据的结构化,这是数据库的最主要的特征之一。这里所说的“整体”结构化,是指在数据库中的数据不再仅针对某个应用,而是面向全组织;不仅数据内部是结构化,而且整体式结构化,数据之间有联系。

    共享性

    数据的共享性高,冗余度低,易扩充,因为数据是面向整体的,所以数据可以被多个用户、多个应用程序共享使用,可以大大减少数据冗余,节约存储空间,避免数据之间的不相容性与不一致性。

    独立性

    数据独立性

    数据独立性包括数据的物理独立性和逻辑独立性

    物理独立性是指数据在磁盘上的数据库中如何存储是由DBMS管理的,用户程序不需要了解,应用程序要处理的只是数据的逻辑结构,这样一来当数据的物理存储结构改变时,用户的程序不用改变。

    逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的,也就是说,数据的逻辑结构改变了,用户程序也可以不改变。

    数据与程序的独立,把数据的定义从程序中分离出去,加上存取数据的由DBMS负责提供,从而简化了应用程序的编制,大大减少了应用程序的维护和修改。

    数据由DBMS统一管理和控制

    数据库的共享是并发的(concurrency)共享,即多个用户可以同时存取数据库中的数据,甚至可以同时存取数据库中的同一个数据。

    DBMS必须提供以下几方面的数据控制功能:

    数据的安全性保护(security)

    数据的完整性检查(integrity)

    数据库的并发访问控制(concurrency)

    数据库的故障恢复(recovery)

    数据库事物四大特性-ACID

    目录:

    1.原子性

    2.一致性

    3.隔离性

    4.持久性

     

    n  原子性:(Atomicity)

    比较官方说法:指事务是一个不可分割的工作单位,事务中的操作要么都发生,要么都不发生。

    理解:要么全部做,要么不做。

    n  一致性:(consistency)

    在事物开始以前,数据库处于一致性的状态,事物结束后,数据库也必须处于一致性的状态。

    拿银行转账来说,一致性要求事务的执行不应改变A、B两个账户的金额总和。如果没有这种一致性要求,转账过程中就会发生钱无中生有,或者不翼而飞的现象。事务应该把数据库从一个一致性状态转换到另外一个一致性状态。

    银行转账例子:

    1.    数据库使用SQLSERVER

    ①   :脚本:先创建一个account银行账户表:

    createtableaccount(

    idintidentity(1,1)primarykey,

    cardnochar(20),

    moneynumeric(18,2)

    )

    insertintoaccountvalues('01',1000.0)

    insertintoaccountvalues('02',1000.0)

     

    实现方案1:

    不考虑任何的条件,简单实现两个账户之间的转账操作。

    参数:

    @out_cardno:转出账户

    @in_cardno:转入账户

    @money:转账金额

    CREATEPROCEDUREsp_transfer_money1

    @out_cardnochar(20),

    @in_cardnochar(20),

    @moneynumeric(18,2)

    AS

    BEGIN

    updateaccountsetmoney=money-@moneywherecardno=@out_cardno

    updateaccountsetmoney=money+@moneywherecardno=@in_cardno

    PRINT'转账成功.'

    END

    --执行上面的存储过程

    EXECsp_transfer_money1'01','02',1200.0

    出现问题:

    转出账户”01”的只有1000块,但是却能够成功的转1200块,这样的做法是不可思议的。

    实现方案2:

    加入对转出账户的余额判断:

    CREATEPROCEDUREsp_transfer_money2

    @out_cardnochar(20),

    @in_cardnochar(20),

    @moneynumeric(18,2)

    AS

    BEGIN

    DECLARE@remainnumeric(18,2)

    select@remain=moneyfromaccountwherecardno=@out_cardno

    IF@remain>=@money

    BEGIN

    updateaccountsetmoney=money-@moneywherecardno=@out_cardno

    updateaccountsetmoney=money+@moneywherecardno=@in_cardno

    PRINT'转账成功.'

    END

    ELSE

    BEGIN

    PRINT'余额不足.'

    END

    END

    EXECsp_transfer_money2'01','02',1000.0

     

    出现问题:

    1.存储过程的参数从外部出入,但是不能确定参数的合法性,一旦参数出现问题,执行存储过程就可能发生错误,导致部分业务代码执行不成功,发生数据不一致的问题。

    2.缺少事务控制的管理

    实现方案3:

    CREATEPROCEDUREsp_transfer_money3

    @out_cardnochar(20),

    @in_cardnochar(20),

    @moneynumeric(18,2)

    as

    BEGIN

    DECLARE@remainnumeric(18,2)

    select@remain=moneyfromaccountwherecardno=@out_cardno

    if@remain>@money

    BEGIN

    BEGINTRANSACTIONT1

    updateaccountsetmoney=money-@moneywherecardno=@out_cardno

    updateaccountsetmoney=money+@moneywherecardno=@in_cardnoPRINT'转账成功.'

    if@remain>@money

    begin

    rollbacktransaction

    end

    COMMITTRANSACTIONT1

    END

    ELSE

    BEGIN

    PRINT'余额不足.'

    END

    END

     

    EXECsp_transfer_money3'01','02',100.0

    现实生活中的金融业务是相当复杂的,上面的几个方案只是模拟了最基本的情况,譬如,跨行之间的转账,同行不同区的转账这些都是具体的业务需求。要把这些业务都使用存储过程来实现的话,对我们的数据库开发人员来说,要求就更高了。

     

     

    n  隔离性:(Isolation)

    理解一:

    事务的隔离性要求系统必须保证事务不受其他并发执行的事务的影响,也既要达到这样一种效果:对于任何一对事务T1和T2,在事务T1看来,T2要么在T1开始之前执行,要么在T1完成之后才开始执行,这样,每个事务都感觉不到系统中有并发事务执行。

    理解二:

    多个用户并发访问数据库时,一个用户的事务不能被其他用户的事务所干扰,多个并发事务之间数据要相互隔离。

    n  持久性:(Durability)

    指一个事务一旦被提交并且成功完成,它对数据库的改变必须是永久的,它对数据库的影响是永久性的。

    即使是在系统遇到故障的情况下也不会丢失,数据的重要性决定了事物的持久性的重要。

    数据库完整性

    数据库完整性(Database Integrity)是指数据库中数据在逻辑上的一致性、正确性、有效性和相容性。数据库完整性由各种各样的完整性约束来保证,因此可以说数据库完整性设计就是数据库完整性约束的设计。数据库完整性约束可以通过DBMS或应用程序来实现,基于DBMS的完整性约束作为模式的一部分存入数据库中。通过DBMS实现的数据库完整性按照数据库设计步骤进行设计,而由应用软件实现的数据库完整性则纳入应用软件设计。

    并发事务引起的问题:

    更新丢失:

    两个事务都同时更新一行数据,但是第二个事务却中途失败退出,导致对数据的两个修改都失效了。这是因为系统没有执行任何的锁操作,因此并发事务并没有被隔离开来。

    脏读:

    脏读又称无效数据读出。一个事务读取另外一个事务还没有提交的数据叫脏读。

    例如:事务T1修改了一行数据,但是还没有提交,这时候事务T2读取了被事务T1修改后的数据,之后事务T1因为某种原因Rollback了,那么事务T2读取的数据就是脏的。

    不可重复读:

    不可重复读是指在同一个事务内,两个相同的查询返回了不同的结果。

    例如:事务T1读取某一数据,事务T2读取并修改了该数据,T1为了对读取值进行检验而再次读取该数据,便得到了不同的结果。

    幻读:

    事务在操作过程中进行两次查询,第二次查询的结果包含了第一次查询中未出现的数据或者缺少了第一次查询中出现的数据

    例如:系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级,但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录,当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来,就好像发生了幻觉一样。这就叫幻读。

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空空如也

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