Cleared-MySQL （上）

一、数据库设计范式

数据库设计范式是用于组织数据库结构的规则，有助于减少数据冗余和提高数据的一致性。以下介绍常见的几种范式：

1. 第一范式（1NF）

• 定义： 所有字段都是不可再分的原子值

• 特点： 确保每个字段的最小单位不可再拆分。例如，存储地址时，不应将“省、市、区”组合在一个字段，而是分成三个单独字段

• 示例图：

  id	姓名	地址
  1	张三	北京市朝阳区

  不符合 1NF，因为“地址”字段包含多个层次信息。调整后：

  id	姓名	省份	城市	区县
  1	张三	北京	北京市	朝阳区

2. 第二范式（2NF）

• 定义： 在满足 1NF 的基础上，非主键字段完全依赖于主键

• 特点： 避免部分依赖问题，防止数据冗余。例如，在学生表中，“班级名称”字段不应仅依赖于“班级号”，而是依赖整个复合主键

• 示例图：

  学号	班级号	班级名称
  1	101	一年级一班

  此表不符合 2NF。应将“班级名称”拆分到单独的“班级”表中，用“班级号”关联，避免重复存储：

  • 学生表

    学号	班级号
    1	101

  • 班级表

    班级号	班级名称
    101	一年级一班

3. 第三范式（3NF）

• 定义： 在满足 2NF 的基础上，非主键字段之间不存在传递依赖。
• 特点： 防止传递依赖问题，使表结构更为简洁。例如，将“部门名称”单独拆分成部门表，通过部门编号关联到员工表

4. 反范式

反范式的主要思想是通过故意引入冗余数据来优化查询速度，以牺牲存储空间换取查询效率。在性能要求较高的数据库应用中（如大数据分析系统或实时查询系统），反范式的设计常被使用

反范式设计的适用场景

反范式通常适用于以下场景：

1. 高频查询场景： 如果系统中某个查询特别频繁且涉及多表关联，使用反范式可以将所需数据冗余存储在一个表中，从而减少关联查询的开销。

2. 数据仓库/OLAP系统： 在数据仓库等分析型数据库中，查询速度比数据冗余度更重要。反范式设计可以减少复杂查询的响应时间。

3. 读取多于写入场景： 如果应用场景中读操作远多于写操作，可以使用反范式以优化读取效率。虽然数据冗余会增加更新时的一致性维护成本，但总体而言效率会提高。

反范式设计的常用策略

反范式设计可以通过以下几种常用策略实现：

1. 引入冗余字段

为了减少复杂的多表关联查询，可以将其他表的重要字段直接复制到当前表。例如，在一个包含“订单”表和“客户”表的系统中，客户信息可能经常需要随订单信息一起查询。在这种情况下，可以在“订单”表中冗余存储客户姓名和联系方式字段，减少多表查询的次数。

示例图：

• 原始表设计：

  • 客户表

    客户ID	客户姓名	联系方式
    101	张三	12345678

  • 订单表

    订单ID	客户ID	金额
    201	101	500

• 反范式设计后：

  订单ID	客户ID	客户姓名	联系方式	金额
  201	101	张三	12345678	500

这样，查询订单和客户信息可以一次完成，减少了表关联操作

2. 引入汇总字段

在高频统计查询中，反范式设计可以增加一个汇总字段来提前存储数据的聚合结果，从而减少实时计算的开销。例如，在订单表中增加一个“总销售额”字段，用于记录实时的销售总额

• 原始表设计：

  订单ID	商品ID	数量	单价
  201	301	3	100
  202	302	2	150

• 反范式设计后添加汇总字段：

  订单ID	商品ID	数量	单价	总价
  201	301	3	100	300
  202	302	2	150	300

这样可以避免每次查询时进行总价计算。

3. 分区与分表

在数据量特别大的情况下，通过水平分区或分表将数据分布到多个表中，从而降低单个表的查询压力，增加查询效率。特别是在大数据分析场景中，通过分表可以有效提升查询性能

反范式设计的利弊

优点：

• 提高查询速度： 避免多表关联，减少 SQL 查询中的 JOIN 操作
• 适合高频查询和统计分析： 适合大量数据查询需求的场景，如报表系统

缺点：

• 增加存储空间： 冗余数据会增加数据库的存储成本
• 维护一致性复杂度增加： 冗余字段在数据更新时需要同步更新，容易引发数据一致性问题

二、查找算法及树型结构

数据库索引中常用的数据结构包括二叉树、红黑树和 B+ 树，这些结构为数据查找带来了高效性和稳定性

1. 二叉树（Binary Tree）

• 定义： 每个节点最多有两个子节点，分别是左节点和右节点

• 特点： 左子节点的值小于根节点，右子节点的值大于根节点

• 示意图：

         8
        / \
       3   10
      / \    \
     1   6    14
  

2. 红黑树（Red-Black Tree）

• 定义： 一种自平衡的二叉查找树，每个节点有红色或黑色标记，通过旋转和颜色变换保证树的平衡
• 特点： 红黑树的插入和删除效率较高，复杂度为 O(log n)，但在数据库中，存储量较大时，红黑树不适合磁盘存储

3. B+ 树（B+ Tree）

• 定义： B+ 树是一种平衡多路查找树，其所有数据存储在叶节点，非叶节点只存储索引

• 特点： 适合磁盘存储的大规模数据查找。叶节点间通过指针相连，便于范围查询

• 示意图：

          [13]
         /    \
      [3,7]   [16,18]
     / | \     / | \
    1  5  9   14 17 19
  

原文地址：https://blog.csdn.net/Pre_W/article/details/143668065

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