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  • 关系数据库基本原理

    2011-12-12 07:21:35
    第三讲\第2章 关系数据库基本原理系列文档中的第三档
  • 关系代数 五个基本操作 笛卡尔积Cartesian Product 形式定义 假设R的元数r基数为mS的元数...来标注 美何笨桐拉渭应啥磷卧发屡哟司采抬证净浊繁契馏乘锤孤焚宜刺芋秋缮丙02 关系数据库基本原理-关系模型和关系代数 (2)02
  • 自考 04735 数据库系统原理 2018版 各章节思维导图 个人整理,供各位考友学习复习使用,其他自考资源会陆续上传,建议去下载那个常考操作,比较全,这些章节没那个细致
  • 数据库关系模型规范化理论 第一范式到第六范式
  • 数据库基本原理

    千次阅读 2019-05-09 19:58:14
    数据库基本原理我对DB的理解1、数据库的组成:存储+实例不必多说,数据当然需要存储;存储了还不够,显然需要提供程序对存储的操作进行封装,对外提供增删改查的API,即实例。一个存储,可以对应多个实例,这将提高...
    前言

    今天我将站在程序员的角度以MySQL为例探索数据库的奥秘!

    数据库基本原理

    我对DB的理解

    1、数据库的组成:存储+实例

    不必多说,数据当然需要存储;存储了还不够,显然需要提供程序对存储的操作进行封装,对外提供增删改查的API,即实例。

    一个存储,可以对应多个实例,这将提高这个存储的负载能力以及高可用;多个存储可以分布在不同的机房、地域,将实现容灾。

    2、按Block or Page读取数据

    用大腿想也知道,数据库不可能按行读取数据(Why?^_^)。实质上,数据库,如Oracle/MySQL,都是基于固定大小(比如16K)的物理块(BlockorPage,我这里就不区分统一称为Block)来实现调度和管理的。要知道Block是数据库的概念,如何对应到文件系统呢?显然需要指出“这个Block的地址在哪里”,当查找到地址后,读取固定大小的数据就相当于完成了Block的读取了。

    数据库很聪明的,它不会仅仅只读取需要读取的Block,它还会替我们把附近的Block块都读取加载至内存。实际上,这是为了减少IO次数,提高命中率。事实上,一个Block块的附近Block也是热点数据,这种处理方式很有必要!

    3、磁盘IO是数据库的性能瓶颈

    毫无疑问,数据在磁盘上,少不了磁盘IO。什么磁头旋转,定位磁道,寻址的过程,就不说了,我们是程序员,也管不了这些。但是这个过程确实是非常耗时的,和内存读取不是一个数量级,所以后来出现了很多方式来减少IO,提升数据库性能。

    比如,增加内存,让数据库把数据更多的加载至内存。内存虽好,但也不能滥用,为什么这么说呢?假设数据库中有100G数据,如果都加载至内存,也就说数据库要管理100G磁盘数据+100G内存数据,你说累不累?(数据库要处理磁盘和内存的映射关系,数据的同步,还要对内存数据进行清理,如果涉及数据库事务,又是一系列复杂操作......)不过这里需要指出的是,为了加快内存查找速度,数据库一般对内存进行HASH存放。

    比如,利用索引,索引相比内存,是一个性价比非常高的东西,后文详细介绍MySQL的索引原理。

    比如,利用性能更好的磁盘...(和咱们就没关系呢)

    4、提出一些问题思考下:

    为什么我们说利用delete删除一个表的数据较trancate一个表要慢?

    【一个按行查找删除,多费劲;一个基于Block的体系结构删除】

    为什么我们说要小表驱动大表?

    【小表驱动大表会快?什么鬼?M*N和N*M不是一样的么?有鬼的地方,就有索引!】

    探索MySQL索引背后的原理

    对于绝大数的应用系统,读写比例在10:1,甚至100:1,而且insert/update很难出现性能问题,遇到最多的,最棘手的就是select了,select优化是重中之重,显然少不了索引!

    说起MySQL的索引,我们会冒出很多这些东西:BTree索引/B+Tree索引/Hash索引/聚集索引/非聚集索引...这么多,晕头!

    索引到底是什么,想解决什么问题?

    老生常谈了,官网说MySQL索引是一种数据结构,索引的目的就是为了提高查询效率。

    说白了,不使用索引的话,磁盘IO次数比较多!要想减少磁盘IO次数,怎么办?

    我们想通过不断缩小想要获取的数据的范围来筛选出最终想要的结果,把每次查找数据的磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。

    为了应对上述问题,B+Tree索引出来了!

    Hello,B+Tree

    在MySQL中,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,这里将重点分析MyISAM和Innodb。

    MyISAM引擎的B+Tree索引结构

    我们知道对于MyISAM引擎而言,数据文件和索引文件是分离的。从图中也可以看出,通过索引查找到后,就得到了数据的物理地址,然后根据地址定位数据文件中的记录即可。这种方式也叫"非聚集索引"。

    而对于Innodb引擎而言,数据文件本身是索引文件!通俗点说,叶子节点上,MyISAM存储的是记录的物理地址,而Innodb上存储的是数据内容,这种方式即"聚集索引"。

    另外一点需要注意的是,对于Innodb而言,主键索引中叶子节点存储的是数据内容,而普通索引的叶子节点中存储的是主键值!也就是说,对于Innodb的普通索引字段查找,先通过普通索引的B+Tree查找到主键后,然后通过主键索引的B+Tree进行查找。从这里你可以看出,对于Innodb而言,主键的建立非常重要!

    而对于MyISAM而言,主键索引和普通索引仅仅的区别在于主键只需要查找到一条记录即可停止,而普通索引允许重复,找到一条记录后需要继续查找,在结构上没有区别,如上图所示。

    深入B+Tree

    提几个问题:

    ①.为什么B+Tree把真实的数据放到叶子节点,而不是内层节点?

    ②.为什么我们说索引字段要尽可能短,最好是单调递增的?

    ③.为什么复合索引存在最左匹配原则?

    ④.范围查询(>,<,between,like)对最左匹配有什么影响?

    关于B+Tree的一些数学理论,咱们就不玩了,至少一点可以肯定的是:数据表的数据量N=F(树的高度h,每个Block存储的索引的个数m)。在N一定的情况下,索引字段越小,那么m会越大,这意味着h将越小!树越低,当然查找的更快!

    如果内层节点存放真实的数据,显然m会变小,树将变高。

    在实际应用中,我们应该尽可能采用单调递增的字段作为主键,一方面不会使得索引的数据结构变大,减小了索引占用的空间;另一方面也不会频繁的分裂B+Tree,使得效率下降。

    比如复合索引(name,age,sex),B+Tree会优先比较name来确定下一步的搜索方向。如果突然来了个(age,sex),根本上就无从下手。这也是符合常理的,对于一本书,我们说“找到第几章第几节的XXX”,从没有听说过“找到第几节的XXX”!这是复合索引的重要特性,即最左匹配特性。

    假设存在复合索引(name,age,sex),我们在进行select的时候,并没有按照这个顺序进行,而是sex='man'andname='zfz'andage=27,是否会使用索引呢?数据库是很聪明的,在SQL优化的时候,会自动帮助我们调整!但是如果缺失了复合索引的第一列,数据库也将无能为力呢。

    对于最左匹配,MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询就停止匹配。什么意思?比如复合索引(name,age,sex),对于name='zhangfengzhe'andage>26andsex='man',实际上只利用到了复合索引的name列。

    想利用索引,就得“干净”

    什么叫“干净”?就是不要让索引参与计算!比如在索引上应用函数,很可能导致索引失效。为什么呢?

    其实不用想,B+Tree上存储的是数据,要比较的话,需要把所有的数据都应用上函数,显然成本太大。

    想建立索引,看看区分度

    索引虽然物美价廉,但是也别乱来。count(distinctcol)/count(*)可以算一下col的区分度,显然对于主键而言,就是1。区分度太低的话,可以考虑下,是否还有必要建立索引呢?

    Hash索引

    这里并不是要深入分析Hash索引,而是要说明一下Hash的思想真是无处不在!

    在MySQL的Memory存储引擎中,存在hash函数,给一个key,通过hash函数进行计算得到地址,所以通常情况下,hash索引查找,会非常快,O(1)的速度。但是也存在hash冲突,和HashMap一样,通过单链表的形式解决。

    思考下,hash索引是否支持范围查询呢?

    显然是不支持的,它只能给一个KEY去查找。就如同HashMap一样,查找key包含"zhangfengzhe"的,会很快么?

    SQL优化神器:explain

    SQL优化的场景很多,网上的技巧也很多,完全记不住!

    要想彻底解决这个问题,我想只有把索引背后的数据结构和原理做适当的理解,遇到书写SQL或者SQL慢查询的时候,我们有基础去分析,再利用好explain工具去验证,就应该问题不大呢。

    explain查询的结果,可以告诉你哪些索引正在被使用,表是如何被扫描的等等。这里我将演示个Demo。

    数据表student:

    注意复合索引(age,address)

    符合最左前缀匹配

    复合索引失效

    OK,到这里,准备结束了,查询容易,优化不易,且写且珍惜!

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    来源:https://www.jianshu.com/p/aa1f0f29b4f8

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  • 自编自考课件04735数据库
  • 介绍关系模型的基本概念...主要讲述关系数据库标准语言SQL。主要包括数据定义、查询、数据更新、视图、数据控制以及嵌入式SQL的使用 介绍SQL Server 2000的基本概念和基本功 能,并简要介绍了Transact-SQL语言的使用。
  • 为初学者介绍sqlserver基本原理的好书。是入门关系数据库技术的不二选择。深入浅出的介绍了安装和配置、数据库的设计和管理、SQL 语言基础、创建索引、设计数据完整性、存储过程、触发器、安全性、数据库的备份和...
  • 关系数据库 一、关系操作 1.基本关系操作: 关系模型中常用的关系操作包括查询(query) 操作和插入(insert)、 删除(delete)、修改(update) 操作两大部分。 关系的查询表达能力很强,是关系操作中最主要的部分。...

    关系数据库

    一、关系操作

    1.基本关系操作:

    关系模型中常用的关系操作包括查询(query) 操作和插入(insert)、 删除(delete)、修改(update) 操作两大部分。
    关系的查询表达能力很强,是关系操作中最主要的部分。查询操作又可以分为选择(select)、投影( project)、连接(join)、除(divide)、并(union)、差(except)、交( intersection)、笛卡儿积等。其中选择、投影、并、差、笛卡儿积是5种基本操作,其他操作可以用基本操作来定义和导出,就像乘法可以用加法来定义和导出一样。

    二、关系的完整性

    关系模型中有三类完整性约束:实体完整性( entity integrity)、参照完整性(referentialintegrity)和用户定义的完整性(user-defined integrity)。 其中实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件,被称作是关系的两个不变性,应该由关系系统自动支持。用户定义的完整性是应用领域需要遵循的约束条件,体现了具体领域中的语义约束。

    三、关系代数
     

    1.关系代数的运算分类

    按运算符的不同可分为传统的集合运算和专门的关系运算两类。
    2.传统的集合运算
    传统的集合运算是二目运算,包括并、差、交、笛卡儿积4种运算。

    3.专门的关系运算
    专门的关系运算包括选择、投影、连接、除运算等。


    4.连接

    自然连接是一种特殊的等值连接。 它要求两个关系中进行比较的分量必须是同名的属性组,
    并且在结果中把重复的属性列去掉。即若R和S中具有相同的属性组B,U为R和S的全体属
    性集合。
    两个关系R和S在做自然连接时,选择两个关系在公共属性上值相等的元组构成新的关系。此时,关系R中某些元组有可能在S中不存在公共属性上值相等的元组,从而造成R中这些元组在操作时被舍弃了,同样,S中某些元组也可能被舍弃。这些被舍弃的元组称为悬浮元组(dangling tuple)。 
    如果把悬浮元组也保存在结果关系中,而在其他属性上填空值(NULL),那么这种连接就叫做外连接(outer join)如果只保留左边关系R中的悬浮元组就叫做左外连接(left outer join 或left join)如果只保留右边关系S中的悬浮元组就叫做右外连接(right outer join或right join)
     

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  • 数据库系统原理 - - (2)关系数据库

    千次阅读 多人点赞 2020-09-27 09:19:45
    文章目录二:关系数据库1.关系数据库概述a.关系数据库的产生历史b.关系数据模型的组成要素2.关系数据模型a.表(Table)b.关系(Relation)c.列(Column)d.行(Row)e.码或键(Key)f.超码或超键(Super Key)g.候选码...

    感谢内容提供者:金牛区吴迪软件开发工作室

    上一篇:数据库系统原理 - - (1)数据库系统概论

    二:关系数据库

    1.关系数据库概述

    a.关系数据库的产生历史

    在这里插入图片描述

    b.关系数据模型的组成要素

    在这里插入图片描述

    2.关系数据模型

    a.表(Table)

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    b.关系(Relation)

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    c.列(Column)

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    d.行(Row)

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    e.码或键(Key)

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    f.超码或超键(Super Key)

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    g.候选码或候选键(Candidate Key)

    在这里插入图片描述

    h.主属性(Primary Attribute)或非主属性(Nonprimary Attribute)

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    i.主码或主键(Primary Key)

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    j.全码或全键(All Key)

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    k.外码或外键(Foreign Key)

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    l.参照关系(Referencing Relation)和被参照关系(Referenced Relation)

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    m.域(Domain)

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    n.数据类型(Data Type)

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    o.关系模式(Relation Schema)

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    p.关系数据库(Relation Database)

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    q.关系数据库对关系的限定/要求:

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    r.基本的关系操作

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    s.关系数据语言的分类

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    t.关系代数的运算符

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    u.传统的集合运算

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    U代表并【作用是去重】
    俩个关系必须有相同的属性个数。
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    - 代表差
    俩个关系必须有相同的属性个数
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    n 代表交【作用是把俩个表重复的记录提出】
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    x 代表笛卡尔积
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    v.专门的关系运算

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    w.关系的完整性约束

    数据库的数据完整性是指数据库中数据的正确性相容性一致性

    举例:在这里插入图片描述

    分类:
    1. 实体完整性约束
      主码的组成不能为空,主属性不能是空值NULL
    2. 参照完整性约束
      定义外码和主码的引用规则
      要么外码等于主码中某个元祖的主码值,要么为空值(NULL)
    3. 用户定义完整性约束
      域完整性约束(针对某一应用环境的完整性约束)、其他

    3.关系数据库的规范化理论

    a.关系模式中可能存在的冗余和异常问题

    1) 数据冗余

    数据冗余指同一数据被反复存储的情况

    数据冗余会导致更新异常、插入异常、删除异常。

    2)插入异常

    想要插入数据,结构因为表设计的问题,导致不能成功插入

    3)更新异常

    想更新一条数据,结果工作量大,还容易出错

    4)删除异常

    只想删除其中的某些数据 ,结果把不该删的也删了

    b.函数依赖与关键字

    函数依赖:

    关系中属性间的对应关系。
    在这里插入图片描述
    分类:

    • 完全函数依赖
    • 部分函数依赖
    • 传递函数依赖
    关键字的定义:

    设R为任一给定关系,U为其所包含的全部属性集合,X为U的子集,若有完全函数依赖X -> U,则X为R的一个候选关键字。

    举例:
    1.完全函数依赖:
    我在某公司上班,每个部门有部门号,然后每个员工有员工号。每个部门的员工的号都是以0开始【说白了就是员工号不是唯一的】
    那么就只有知道了我的部门号 + 员工号才能知道我。
    那么这三者的关系就是我完全依赖于部门号加员工号。
    2.部分函数依赖:
    我在某公司上班,公司记录了我的身份证号,并另外给了我一个全公司唯一的员工号。
    那么在我的公司当中,既可以通过我的员工号找到我,也可以通过我的身份证号找到我。
    那么这三者的关系就是我部分函数依赖于身份证号和员工号。
    3.传递函数依赖:
    某公司绩效考评记录表记录的是员工号加上绩效评分。员工号是通过我的身份证号 + 指定规则生成的【意思就是员工号不等于我的身份证号】
    那么想要知道我的绩效的话是这个步骤 : 知道我的身份证号 + 指定规则得到员工号 -> 通过员工号查到我的绩效。
    那么这三者的关系就是传递函数依赖关系

    c.范式与关系规范化过程

    在这里插入图片描述

    第一范式1NF

    设R为任一给定关系,如果R中每个列与行的交点处的取值都是不可再分的基本元素,则R为第一范式。简而言之,第一范式就是无重复的列。

    缺点:
    冗余高,插入操作异常,删除操作异常

    下表所示情况,便不符合1NF的要求:
    在这里插入图片描述

    第二范式2NF

    设R为任一给定关系,若R为1NF,
    且其所有非主属性都完全函数依赖于候选关键字,则R为第二范式。
    第二范式简单说 建立在第一范式基础上,消除部分依赖。

    第三范式3NF

    设R为任一给定关系,若R为2NF,
    且其每一个非主属性都不传递函数依赖于候选关键字,则R为第三范式。
    第三范式简单说 建立在第二范式基础上,消除传递依赖

    第三范式的改进形式BCNF

    在这里插入图片描述
    设R为任一给定关系,X、Y为其属性集,F为其函数依赖集,若R为3NF,且其F中所有函数依赖X -> Y(Y不属于X)中的X必包含候选关键字,则R为BCNF。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下一篇:数据库系统原理 - - (3)数据库设计

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  • 关系数据库原理

    千次阅读 2017-10-03 16:32:47
    关系数据库原理这篇文章是对知乎上如何自己实现一个关系数据库的一个尝试性回答,后续会不断更新。对外数据模型为关系数据库,内部的实现主要分成两大类,一类是disk-based,比如mysql,postgres,一类是...

    关系型数据库原理

    这篇文章是对知乎上如何自己实现一个关系型数据库的一个尝试性回答,后续会不断更新。

    对外数据模型为关系型数据库,内部的实现主要分成两大类,一类是disk-based,比如mysql,postgres,一类是memory based,后者包括MemSQL,SAP HAHA,OceanBase。这里说一个disk-based的关系型数据库涉及多少东西。

    上世纪70/80年代内存不大,数据不能都放在内存里,大部分数据都存在磁盘上,读数据也需要从磁盘读,然而读写磁盘太慢了,所以就在内存里做了一个buffer pool,将已经读过的数据缓存到buffer pool中,写的时候也是写到buffer pool中就返回,buffer pool的功能就是管理数据在磁盘和内存的移动。在buffer pool中数据的管理单位是page。page大小一般几十KB。一般都可以配置。如果buffer pool中没有空闲的page,就需要将某一个page提出buffer pool,如果它是dirty page,就需要flush到磁盘,这里又需要一个LRU算法。一个page包含多条记录,page的格式需要设计用来支持变长字段。如果这时宕机了,buffer pool中的数据就丢了。这就需要REDO log,将对数据的修改先写到redo log中,然后写buffer pool,然后返回给客户端,随后,buffer pool中的dirty page会被刷到数据文件中(NO FORCE)。那么重启的时候,数据就能从redo log中恢复。REDO log还没刷完就刷数据到磁盘可以加快写入速度,缺点就是恢复的时候需要回放UNDO log,回滚一些还没有提交的事务的修改。写log又分为逻辑log和物理log,还有物理逻辑log。简单说逻辑log就是记录操作,比如将某个值从1改成2.而物理log记录具体到record的位置,例如某个page的某个record的某个field,原来的值是多少,新值是多少等。逻辑log的问题是并发情况下不太好恢复成一致。物理log对于某些操作比如create table又过于琐碎,所以一般数据库都采用混合的方式。为了跟踪系统中各种操作的顺序,这就需要为log分配id,记做LSN(log sequence number)。系统中记录各种LSN,比如pageLSN, flushedLSN等等。为了加快宕机恢复速度,需要定期写checkpoint,checkpoint就是一个LSN。
    以上ACID里的C和D有关。下面说A和I,即原子性和隔离性。

    这两个性质通过concurrency control来保证。隔离级别有很多种,最开始有4种,从低到高read uncommitted, read committed, repeatable read, serializable。serializable就是多个事务并发执行的结果和某种顺序执行事务的结果相同。除了serializable,其他都有各种问题。比如repeatable read有幻读问题(phantom),避免幻读需要gap lock。read committed有幻读和不可重复读问题。后来又多了一些隔离级别,比如snapshot isolation,snapshot isolation也有write skew问题。早期,并发控制协议大多是基于两阶段锁来做的(2PL),所以早期只有前面提到的四种隔离级别,后来,又出现一类并发控制协议,统称为Timestamp Ordering,所以又多了snapshot isolation等隔离级别。关于隔离级别,可以看看这篇A Critique of ANSI SQL Isolation Levels。2PL需要处理deadlock的问题。

    Timestamp Ordering大体的思想就是认为事务之间冲突不大,不需要加锁,只在commit的时候check是否有冲突。属于一种乐观锁。
    Timestamp Ordering具体来说包括多种,最常见的MVCC就是这类,还有一类叫做OCC(optimistic concurrency control)。MVCC就是对于事务的每次更新都产生新的版本,使用时间戳做版本号。读的时候可以读指定版本或者读最新的版本。几乎主流数据库都支持MVCC,因为MVCC读写互相不阻塞,读性能高。MySQL的回滚段就是用来保存老的版本。MVCC需要有后台线程来做不再需要的版本的回收工作。Postgres的vacuum就是做这事的。OCC和MVCC的区别是,OCC协议中,事务的修改保存在私有空间(比如客户端),commit的时候再去检测冲突,通常的做法是事务开始时看一下自己要修改的数据的最后一次修改的时间戳,提交的时候去check是否这个时间戳变大了,如果是,说明被别人改过了,冲突。冲突后可以回滚或者重试。

    上面这些搞定了就实现了数据库的核心,然后为了性能,需要index,通常有两种,一种支持顺序扫描B+Tree,还有一种是Hash Index。单条读适合用Hash Index,O(1)时间复杂度,顺序扫描只适合用B+Tree,O(logN)复杂度。然后,有些查询只需要扫描索引就能得到结果,有些查询直接扫描数据表就能得到结果,有些查询可以走二级索引,通过二级索引找到数据表然后得到结果。。具体用哪种方式就是优化器的事了。

    再外围一些,关系型数据库自然需要支持SQL了,由SQL变成最后可以执行的物理执行计划中间又有很多步,首先SQL通过词法语法分析生成抽象语法树,然后planner基于这棵树生成逻辑执行计划,逻辑执行计划的生成通常涉及到等价谓词重写,子查询消除等逻辑层面的优化技术,优化的目的当然是性能。比如等价谓词重写,用大于小于谓词消除like,between .. and..等不能利用索引的谓词。下一步是逻辑执行计划生成物理执行计划,物理执行计划树每个节点是一个operator,operator的执行就是实实在在的操作,比如扫表的operator,filter opertor。一个逻辑执行计划通常可以有多个物理执行对应,选择哪个就涉及到物理执行计划优化,这里涉及到经典的cost model,综合考虑内存,CPU, I/O,网络等。最典型的,三表join,从左到右还是右到左,使用hash join,还是sort merge join等。关于查询优化器可以参考数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化

    参考文献:
    1.关系型数据库原理

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  • 本教材的重点章节 13456789 成绩评定方法 课堂提问5% (包括上机) 平时作业5% 课堂考核30% 考勤5% 加分5% 期末考试50(统考) 第1章 关系数据库原理 ER概念模型设计 教学内容 数据库概述 数据库的地位 数据库的基本概念...
  • 数据库是以某种数据模型所确定的数据结构方式来组织和存储某个组织(或部门)相互关联的数据集。数据库管理系统是一种帮助用户建立、使用、管理和维护...数据结构描述了组成数据库基本成分;数据操作描述了对数据
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空空如也

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关系数据库基本原理