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数据库

[转载] --- 数据库基本知识

發(fā)布時間:2024/7/23 数据库 40 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 [转载] --- 数据库基本知识 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

里面的很多點,我之前都總結(jié)過,但是感覺這篇把這些都連起來了,總結(jié)的挺好,轉(zhuǎn)載保存一下


【從入門到入土】令人脫發(fā)的數(shù)據(jù)庫底層設(shè)計

前言

說到數(shù)據(jù)庫這個詞,我只能用愛恨交加這個詞來形容它。兩年前在自己還單純懵懂的時候進(jìn)了數(shù)據(jù)庫的課堂,聽完數(shù)據(jù)庫的課,覺得這是一門再簡單不過的課程,任何一門編程語言都比SQL要晦澀難懂,任何一門理論課程都比數(shù)據(jù)庫關(guān)系要復(fù)雜得多。直到從被面試官按在地上摩擦,到工作中那一條條令人發(fā)指的慢查詢SQL,這就已經(jīng)完全顛覆了我對數(shù)據(jù)庫的看法。在有各種數(shù)據(jù)庫工具的今天,我們是看不到那簡單到不能再簡單的一張表的背后,隱藏著多少數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的支撐,也看不到我們隨手敲的一條SELECT,背后會有多少算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在給我們做優(yōu)化,作為一個有技術(shù)熱情的coder,應(yīng)該需要對我們每日在用的數(shù)據(jù)庫做一次深入了解。

數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

  • 如何設(shè)計一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

    這個問題很寬泛,需要我們對于整體有一個掌控,對我們平時所用的數(shù)據(jù)庫要有足夠的了解,對整個數(shù)據(jù)庫做模塊劃分是這道題的關(guān)鍵,這就更需要我們足夠了解數(shù)據(jù)庫,對數(shù)據(jù)庫做一個合理的模塊設(shè)計。

  • 設(shè)計

    從開始,首先要明白,數(shù)據(jù)庫的最最根本的作用是什么——存儲數(shù)據(jù),所以我們需要一個存儲模塊來存儲我們的數(shù)據(jù),它可以是一個文件系統(tǒng)(機(jī)械硬盤?SSD固態(tài)硬盤?)。但光有存儲模塊是不夠的,我們還需要一個程序?qū)嵗?/strong>,來組織或者獲取這些數(shù)據(jù),在程序?qū)嵗形覀冃枰峁┇@取和組織這些數(shù)據(jù)的方式,所以我們需要在程序?qū)嵗袑崿F(xiàn)存儲管理模塊。我們還可以在存儲管理模塊中做一些提升效能的工作,例如同時讀取多行分塊分頁存儲等。數(shù)據(jù)庫作為一款對性能要求極高的軟件,我們應(yīng)該加入緩存機(jī)制,來提高其速度,當(dāng)查詢到緩存中已存在的數(shù)據(jù),我們應(yīng)該直接將其從緩存中讀取,這樣可以減少硬盤IO次數(shù),提高效能。到這里為止,我們已經(jīng)完成了對數(shù)據(jù)庫的存儲方面的功能設(shè)計,但是作為數(shù)據(jù)庫,應(yīng)該需要提供給用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查的接口,即平時所寫的SQL,所以我們應(yīng)該提供一個SQL解析模塊,來對日常用戶所寫的SQL語句進(jìn)行解析,轉(zhuǎn)換成機(jī)器可識別的指令,我們也可以直接將編譯過的SQL加入緩存,下次再有同樣的SQL就直接從緩存中讀取,同樣可以提高效能。作為一款成熟的數(shù)據(jù)庫,需要應(yīng)對各種復(fù)雜的環(huán)境,要時刻記錄數(shù)據(jù)庫的狀態(tài),所以我們還需要一個日志管理模塊,對操作和錯誤信息進(jìn)行記錄。數(shù)據(jù)庫中需要支持多用戶操作,但每個用戶都能操作所有的數(shù)據(jù),這是不現(xiàn)實的,所以還需要權(quán)限劃分模塊對數(shù)據(jù)庫用戶進(jìn)行權(quán)限管理。當(dāng)然數(shù)據(jù)庫說到底也只是一款軟件,是軟件就會有bug,就會出故障,故障不可怕,可怕的是在數(shù)據(jù)庫這種敏感軟件下對故障沒有特殊的處理方式,導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失,畢竟數(shù)據(jù)是無價的,所以數(shù)據(jù)庫應(yīng)該引入容災(zāi)機(jī)制,在數(shù)據(jù)庫掛了的時候,對數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)。還有作為數(shù)據(jù)庫最重要的兩個模塊,也是現(xiàn)今任何一個數(shù)據(jù)庫都需要考慮的問題——并發(fā)和查找效率,所以還需引入索引這兩個模塊,這就是實現(xiàn)一個最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫所必需的幾大模塊。

  • 歸納

    綜上對數(shù)據(jù)庫設(shè)計模塊做一個匯總:
    1.存儲模塊
    2.程序?qū)嵗?/strong>
    2.1存儲管理模塊
    2.2緩存機(jī)制
    2.3SQL解析模塊
    2.4日志管理模塊
    2.5權(quán)限劃分模塊
    2.6容災(zāi)機(jī)制
    2.7索引模塊
    2.8鎖模塊

索引

  • 為什么要使用索引

    要考慮這個問題,首先要從最基礎(chǔ)的查找表中數(shù)據(jù)的過程開始說起。通常我們在查找一個序列中的某一個元素時,用到的最簡單的方式就是遍歷,數(shù)據(jù)庫也是一樣,在一張表中查找某一行數(shù)據(jù)時,如果不考慮索引的狀況下,也會采用一個逐行掃描的方式,只不過數(shù)據(jù)庫通常以塊或者頁為單位,所以它通常將整個塊或者頁加載進(jìn)內(nèi)存,然后逐塊輪詢查找到結(jié)果并返回。如果數(shù)據(jù)庫中只有少量數(shù)據(jù),那么進(jìn)行全表掃描,速度還是會很快,但是如果在數(shù)據(jù)量很大的表中,這種方法就不再適用了,在數(shù)據(jù)量很大的表中,由于逐行掃描代價變大,通常需要避免采用這種逐行掃描的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)查找,數(shù)據(jù)庫為了使查詢變得高效,所以引入了索引這種方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行查找。

  • 什么樣的信息能成為索引

    1.主鍵、唯一鍵、普通鍵

  • 索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

    • 二叉查找樹

      眾所周知,二叉查找樹是每個節(jié)點最多由兩個子樹的樹結(jié)構(gòu),而其還有一個特點是,在任意一顆樹中,根節(jié)點左孩子永遠(yuǎn)小于根節(jié)點,根節(jié)點右孩子永遠(yuǎn)大于根節(jié)點,用二叉查找樹作為索引,確實可以提高查找效率,其可以使用二分查找將時間復(fù)雜度控制在O(lgn),但是二叉查找樹有一個顯而易見的缺陷,當(dāng)某種特殊情況(按照某個特定順序插入樹)發(fā)生時,二叉查找樹將變?yōu)橄聢D右側(cè)(線性二叉樹)的狀況:

      此時二叉查找樹查找任意某個元素時,其查找順序與逐行查找無異,查詢時間復(fù)雜度又將回到O(n),查詢效率無法保持。

    • B-Tree

      B-Tree,平衡多路查找樹,如果每個節(jié)點,最多有N個孩子,那么這樣的樹就叫N階B-Tree, 每個節(jié)點中主要包含關(guān)鍵字指向孩子的指針,最多能有幾個孩子,取決于節(jié)點的容量和數(shù)據(jù)庫的相關(guān)配置,通常情況下這個N是很大的。
      B-Tree作為一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),有如下特征:
      1.根節(jié)點至少包含兩個孩子
      2.樹中每個節(jié)點至多含有N個孩子(N>=2)
      3.除根節(jié)點和葉節(jié)點外,其它每個節(jié)點至少有ceil(N/2)個孩子。(ceil表示取上限,例如1.2的上限為2,1.1的上限也為2,非四舍五入
      4.所有葉子節(jié)點都位于同一層,即葉子節(jié)點的高度都是一樣的。
      5.假設(shè)每個非終端節(jié)點包含n個關(guān)鍵字信息(P0,P1...Pn,k1...kn)

      ( a )ki(i=1..n)為關(guān)鍵字,且關(guān)鍵字按順序升序排序k(i-1)<ki。
      ( b )關(guān)鍵字的個數(shù)必須滿足:[ceil(m/2)-1]<=n<=m-1]。
      ( c )非葉子節(jié)點的指針:P[1],P[2]...P[M];其中P[1]指向關(guān)鍵字小于K[1]的子樹,P[N]指向關(guān)鍵字大于K[N-1]的子樹,其它P[i]指向關(guān)鍵字屬于(K[i-1],K[i])的子樹。

      遵守上述規(guī)則,其目的就是盡量使每個索引塊都盡可能多的存儲數(shù)據(jù),盡可能減少查找次數(shù)以提升效率。 舉個例子,模擬一下查找過程,以便于理解:假設(shè)我們要查詢關(guān)鍵字為10的數(shù)據(jù),則從根節(jié)點出發(fā),10<17,于是通過P1進(jìn)入其孩子節(jié)點,10>8且10<12,于是通過P2進(jìn)入其孩子節(jié)點,最后尋找到10。如果不使用索引,而使用逐行掃描的方式進(jìn)行查找,則從0開始至少掃描10次才能查找到10號數(shù)據(jù),有了索引之后可以看到,查找次數(shù)從10變?yōu)?,大大提高了查找效率。
      如果這里是二叉查找樹,會出現(xiàn)極端情況,使得查找時間復(fù)雜度為O(n),而如果是B-Tree,由于上述五個約束,可以讓節(jié)點通過合并、分裂、上移、下移等操作,使得樹高度較二叉查找樹小,查找效率顯然更高。

    • B+ -Tree(MySQL)

      B+ -Tree是B-Tree的一個變體,其定義基本與B樹相同,除了:
      1.非葉子節(jié)點的子樹指針與關(guān)鍵字個數(shù)相同,其表明B+樹能存儲更多的關(guān)鍵字
      2.非葉子節(jié)點的子樹指針P[i],指向關(guān)鍵字值[K[i],K[i+1])的子樹。
      3.非葉子節(jié)點僅用來做索引,數(shù)據(jù)到保存在葉子節(jié)點中。(B+樹的所有檢索都是從根部開始,直到搜索到葉子節(jié)點結(jié)束。)
      4.所有葉子節(jié)點均有一個鏈指針,指向下一個葉子節(jié)點。(方便直接在葉子節(jié)點直接做范圍統(tǒng)計)

      B+樹相較于B樹的優(yōu)勢:
      1.B+樹的磁盤讀寫代價更低。
      2.B+樹的查詢效率更加穩(wěn)定。
      3.B+樹更有利于對數(shù)據(jù)庫的掃描。

    • Hash

      Hash索引是根據(jù)Hash結(jié)構(gòu)的定義,只需要一次運(yùn)算便可以找到數(shù)據(jù)所在位置,不像B+樹或者B樹需要從根結(jié)點出發(fā)尋找數(shù)據(jù),所以Hash索引的查詢效率理論上要高于B+樹索引,但是MySQL中并沒有采用這一種索引,這是由于這種索引除查詢效率之外的缺陷是十分明顯的。
      1.僅僅只能滿足"=","IN",不能使用范圍查詢。由于其是由Hash運(yùn)算獲取的數(shù)據(jù)存放位置,每次Hash運(yùn)算獲取的是一個確定的值,且這個值并不與數(shù)據(jù)本身的大小有關(guān)系,所以其并不能滿足范圍查詢。
      2.無法被用來避免數(shù)據(jù)的排序操作。和1的意思差不多,Hash的索引值是由Hash運(yùn)算獲取的,其索引值與數(shù)據(jù)本身的大小并無明顯關(guān)系。
      3.不能利用部分索引鍵查詢。
      4.不能避免表掃描。由于Hash索引會產(chǎn)生Hash沖突,存在Hash沖突的數(shù)據(jù)會被連接到同一個鏈表上,當(dāng)大量數(shù)據(jù)被連接到相同鏈表上時,查詢某條數(shù)據(jù)就變成了掃描該鏈表,時間復(fù)雜度并不能保證在O(1)。
      5.遇到大量Hash值相等的情況后性能并不一定就會比B-Tree索引高。

    • BitMap索引

      位圖索引,當(dāng)表中的某個字段只有幾種值的時候,例如:性別,此時用位圖索引是一個最佳的選擇。目前使用位圖索引的比較主流的數(shù)據(jù)庫有Oracle數(shù)據(jù)庫。

  • 密集索引和稀疏索引的區(qū)別

    1.密集索引文件中的每個搜索碼都對應(yīng)一個索引值,稀疏索引文件只為索引碼的某些值建立索引項。
    2.密集索引將數(shù)據(jù)存儲與索引放到了一塊,找到索引也就找到了數(shù)據(jù),稀疏索引將數(shù)據(jù)和索引分開存儲,索引結(jié)構(gòu)的葉子節(jié)點指向數(shù)據(jù)的對應(yīng)行。

    • 關(guān)于MySQL的MyISAM和InnoDB
      MyISAM不論是主鍵索引、唯一鍵索引、還是普通索引,都采用的是稀疏索引,而InnoDB必須有且僅有一個密集索引。
      InnoDB密集索引規(guī)則:
      1.若一個主鍵被定義,該主鍵則作為密集索引。
      2.若沒有主鍵被定義,該表的第一個唯一非空索引則作為密集索引。
      3.若不滿足以上條件,InnoDB內(nèi)部會生成一個隱藏主鍵(密集索引)。
      4.非主鍵索引存儲相關(guān)鍵位和其對應(yīng)的主鍵值,包含兩次查找。
      :InnoDB如果查詢條件為主鍵索引,則只需查詢一次,但是輔助索引需要查詢兩次,先通過輔助索引查詢到主鍵索引,再查詢到數(shù)據(jù)。
      從上圖中可以看到,如果一個索引是聚集索引,則其葉子節(jié)點上存放的即是數(shù)據(jù)本身,而如果一個索引是稀疏索引,葉子節(jié)點存放的僅是地址,指向?qū)⒁檎业臄?shù)據(jù)。
  • 如何定位并優(yōu)化慢查詢SQL

    首先先建立一張表

    CREATE DATABASE sqltest; use sqltest; create table tb_test(test_id int primary key auto_increment,test_name varchar(1024),test_date datetime,test_desc varchar(1024) );

總結(jié)

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