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  • 1.使用MyISAM而不是InnoDBMySQL有很多的数据库引擎,一般也就用MyISAM和InnoDB。MyISAM 是默认使用的。但是除非你是建立一个非常简单的数据库或者只是实验性的,那么到大多数时候这个选择是错误的。MyISAM不支持...

    1.使用MyISAM而不是InnoDB

    MySQL有很多的数据库引擎,单一般也就用MyISAM和InnoDB。

    MyISAM 是默认使用的。但是除非你是建立一个非常简单的数据库或者只是实验性的,那么到大多数时候这个选择是错误的。MyISAM不支持外键的约束,这是保证数据完整性的精华所在啊。另外,MyISAM会在添加或者更新数据的时候将整个表锁住,这在以后的扩展性能上会有很大的问题。

    解决办法很简单:使用InnoDB。

    2.使用错误的数据类型

    MySQL提供一系列数字、字符串、时间等的数据类型。如果你想存储日期,那么就是用DATE或者DATETIME类型,使用整形或者字符串会让事情更加复杂。

    有时候你想用自己定义的数据类型,例如,使用字符串存储序列化的PHP对象。数据库的添加可能很容易,但是这样的话,MySQL就会变得很笨重,而且以后可能导致一些问题。

    3.不使用UTF-8

    那些英美国家的用户,很少考虑语言的问题,这样就造成很多产品就不能在其他地方通用。还有一些GBK编码的,也会有很多的麻烦。

    UTF-8解决了很多国际化的问题。虽然PHP6才能比较完美的解决这个问题,但是也不妨碍你将MySQL的字符集设置为UTF-8。

    4.不过滤用户输入

    应该是:永远别相信用户的输入。用后端的PHP来校验过滤每一条输入的信息,不要相信Javascript。像下面这样的SQL语句很容易就会被攻击:

    $username = $_POST["name"]; $password = $_POST["password"]; $sql = "SELECT userid FROM usertable WHERE username='$username'AND password='$password';"; // run query...

    这样的代码,如果用户输入”admin’;”那么,就相当于下面这条了:

    SELECT userid FROM usertable WHERE username='admin';

    这样入侵者就能不输入密码,就通过admin身份登录了。

    5.该用SQL的地方使用PHP

    如果你刚接触MySQL,有时候解决问题的时候可能会先考虑使用你熟悉的语言来解决。这样就可能造成一些浪费和性能比较差的情况。比如:计算平均值的时候不适用MySQL原生的AVG()方法,而是用PHP将所有值循环一遍然后累加计算平均值。

    另外还要注意SQL查询中的PHP循环。通常,在取得所有结果之后再用PHP来循环的效率更高。

    一般在处理大量数据的时候使用强有力的数据库方法,更能提高效率。

    6.不优化查询

    99%的PHP性能问题都是数据库造成的,一条糟糕的SQL语句可能让你的整个程序都非常慢。MySQL的EXPLAIN statement,Query Profiler,many other tools的这些工具可以帮你找出那些调皮的SELECT。

    7.使用PHP的mysql方法

    PHP从一开始就提供了MySQL的函数库。很多程序都依赖于mysql_connect、mysql_query、mysql_fetch_assoc等等,但是PHP手册中建议:

    如果你使用的MySQL版本在4.1.3之后,那么强烈建议使用mysqli扩展。

    mysqli,或者说MySQL的高级扩展,有一些优点:

    有面向对象的接口

    prepared statements(预处理语句,可以有效防止SQL-注入攻击,还能提高性能)

    支持多种语句和事务

    另外,如果你想支持多数据库那么应该考虑一下PDO。

    8.在SELECT查询中使用*

    不要使用*在表中返回所有的字段,这会非常的慢。你只需要取出你需要的数据字段。如果你需要取出所有的字段,那么可能你的表需要更改了。

    以上是大纲或介绍,如需要完整的资料或者如不符合您的要求,请联系技术人员qq:58850198咨询

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  • 其可以通过定义键约束条件来强制要求中每行数据的唯一性。没有键,就不能唯一标识一行数据,数据也就不能额满足集合的要求。相反,这样的数据将称为多集或者包。 数据的查询可以返回任何顺序排列的数据行,...

    1.集合论

    集合论:
    所谓集合是把我们直观或思维中确定的,不同的哪些对象作为一个整体来考虑的结果。这些对象就是集合的元素或成员。
    “整体”的意思是应该将集合视为一个实体,重点关注的应该是一组对象,而不是组成集合的而单独对象。
    “不同的”是指集合中的每一个元素必须是唯一的。其可以通过定义键约束条件来强制要求表中每行数据的唯一性。没有键,就不能唯一标识一行数据,数据表也就不能额满足集合的要求。相反,这样的数据表将称为多集或者包。
    数据表的查询可以返回任何顺序排列的数据行,除非自己定义排序。

    2.谓词逻辑

    谓词逻辑:
    谓词就是用来刻画事务是否具有某种性质或满足某种表达式条件的一个词项。也就是true或false。在关系模型中,谓词用于维护数据的逻辑完整性和定义它的结构。
    在集合论中,可以用谓词来定义集合。以集合元素的某个属性为基础来定义集合则更为方便。

    3.关系模型

    关系模型
    是一个用于表示数据的语义模型,其理论基础是集合论和谓词逻辑。
    关系模型的目标是要用最少的或完全无冗余的支持完整数据的持久化表示,而且还要将数据完整性定义为模型的一部分。
    关系模型的一个关键要点就是:一个关系代表一个集合,在数据库的实现中就表现为数据表。

    4.数据生命周期

    数据生命周期
    在这里插入图片描述

    4.1联机事务处理(OLTP)

    联机事务处理(OLTP)
    数据首先进入OLTP系统,OLTP系统重点是数据输入,而不是生成报表,主要处理的事务包括,插入,更新和删除数据。关系模型的目标主要定位于OLTP系统,一个规范化的模型可以为数据输入和数据一致性提供更好的性能。在规范化的环境中,每个数据表用于表示一个实体,并将数据冗余保持在最低限度。当要修改一个实体事实时,只要在一个地方继续宁修改,使修改操作的以优化,同时也减少了发生错误的机会。

    4.2数据仓库(DW)

    数据仓库(DW)
    它是专门针对数据检索和生成报表而设计的环境。模型有意保持了一定的冗余,允许通过更少的表和更简单的关系,最终得到比OLTP环境更加简单和有效的查询。
    数据仓库最简单的设计是所谓的星形模式,包括多个维度表和一个事实表。每个维度代表一个如何分析数据的主题。例如,在处理订单和销售的系统中,可能要按照客户,产品,雇员,时间等不同的维度对数据进行分析。每个维度实现为一个具有冗余数据的表。事实表存储用户感兴趣的事实和质量,比如与维度主键的每个组合相关的数量和值。注意,数据仓库中的数据通常会预先聚合到某个特定级别的粒度(如日期),而在OLTP环境中的数据通常按照事务级别来记录。
    从源系统(OLTP,以及其他系统)抽取数据,对数据进行处理,并将数据加载到数据仓库的工具称为ETL。sqlserver提供了一个称为SSIS的工具来处理ETL需求。

    4.3联机分析处理(OLAP)

    联机分析处理(OLAP)
    OLAP系统支持对聚合后的数据进行动态的在线分析。
    如果数据仓库以sqlserver来实现。任何时候用户请求聚合数据时,应用程序通常会扫描和聚合大量的基础数据,效率很低且代价很高。
    解决这样的需求可以使用SSAS,注意,SSAS是独立于sqlserver服务的一种服务(或引擎)。

    4.4数据挖掘(DM)

    数据挖掘(DM)
    OLAP系统为用户提供了问题的答案,但不是让用户自己在数据海洋中查找有效信息,是由数据挖掘算法梳理数据,从中筛选有用的信息。数据挖掘对于企业具有巨大的商业价值。
    SSAS支持用数据挖掘算法(包括巨累分析,决策树)来解决这些需求。用于管理和查询数据挖掘模型的语言(DMX)

    5.SqlServer实例

    SqlServer实例
    是指安装的一个SQLServer数据库引擎/服务。在同一台计算机上可以安装多个sqlserver实例,每个实例是完全彼此独立的。同一部计算机的两个实例和两部不同计算机的实例相差无几。
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哪些约束不是单表约束