存储引擎
什么是存储引擎，有什么用呢？
存储引擎是MySQL中特有的一个术语，其它数据库中没有。（Oracle中有，但是不叫这个名字） 存储引擎这个名字高端大气上档次。实际上存储引擎是一个表存储/组织数据的方式。 不同的存储引擎，表存储数据的方式不同。 怎么给表添加/指定“存储引擎”呢？ show create table t_student; 可以在建表的时候给表指定存储引擎。 CREATE TABLE `t_student` ( `no` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `cno` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`no`), KEY `cno` (`cno`), CONSTRAINT `t_student_ibfk_1` FOREIGN KEY (`cno`) REFERENCES `t_class` (`classno`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8 在建表的时候可以在最后小括号的")"的右边使用： ENGINE来指定存储引擎。 CHARSET来指定这张表的字符编码方式。 结论： mysql默认的存储引擎是：InnoDB mysql默认的字符编码方式是：utf8 怎么查看mysql支持哪些存储引擎呢？ 命令： show engines \G
MyISAM存储引擎
它管理的表具有以下特征： 使用三个文件表示每个表： 格式文件 — 存储表结构的定义（mytable.frm） 数据文件 — 存储表行的内容（mytable.MYD） 索引文件 — 存储表上索引（mytable.MYI）：索引是一本书的目录，缩小扫描范围，提高查询效率的一种机制。 可被转换为压缩、只读表来节省空间 提示一下： 对于一张表来说，只要是主键， 或者加有unique约束的字段上会自动创建索引。 MyISAM存储引擎特点： 可被转换为压缩、只读表来节省空间 这是这种存储引擎的优势！！！！ MyISAM不支持事务机制，安全性低。
InnoDB存储引擎
这是mysql默认的存储引擎，同时也是一个重量级的存储引擎。 InnoDB支持事务，支持数据库崩溃后自动恢复机制。 InnoDB存储引擎最主要的特点是：非常安全。 它管理的表具有下列主要特征： – 每个 InnoDB 表在数据库目录中以.frm 格式文件表示 – InnoDB 表空间 tablespace 被用于存储表的内容（表空间是一个逻辑名称。表空间存储数据+索引。） – 提供一组用来记录事务性活动的日志文件 – 用 COMMIT(提交)、SAVEPOINT 及ROLLBACK(回滚)支持事务处理 – 提供全 ACID 兼容 – 在 MySQL 服务器崩溃后提供自动恢复 – 多版本（MVCC）和行级锁定 – 支持外键及引用的完整性，包括级联删除和更新 InnoDB最大的特点就是支持事务： 以保证数据的安全。效率不是很高，并且也不能压缩，不能转换为只读， 不能很好的节省存储空间。
MEMORY存储引擎
使用 MEMORY 存储引擎的表，其数据存储在内存中，且行的长度固定， 这两个特点使得 MEMORY 存储引擎非常快。 MEMORY 存储引擎管理的表具有下列特征： – 在数据库目录内，每个表均以.frm 格式的文件表示。 – 表数据及索引被存储在内存中。（目的就是快，查询快！） – 表级锁机制。 – 不能包含 TEXT 或 BLOB 字段。 MEMORY 存储引擎以前被称为HEAP 引擎。 MEMORY引擎优点：查询效率是最高的。不需要和硬盘交互。 MEMORY引擎缺点：不安全，关机之后数据消失。因为数据和索引都是在内存当中。
事务
什么是事务？ 一个事务其实就是一个完整的业务逻辑。 是一个最小的工作单元。不可再分。 什么是一个完整的业务逻辑？ 假设转账，从A账户向B账户中转账10000. 将A账户的钱减去10000（update语句） 将B账户的钱加上10000（update语句） 这就是一个完整的业务逻辑。 以上的操作是一个最小的工作单元，要么同时成功，要么同时失败，不可再分。 这两个update语句要求必须同时成功或者同时失败，这样才能保证钱是正确的。 只有DML语句才会有事务这一说，其它语句和事务无关！！！ insert delete update 只有以上的三个语句和事务有关系，其它都没有关系。 因为 只有以上的三个语句是数据库表中数据进行增、删、改的。 只要你的操作一旦涉及到数据的增、删、改，那么就一定要考虑安全问题。 InnoDB存储引擎：提供一组用来记录事务性活动的日志文件 事务开启了： insert insert insert delete update update update 事务结束了！ 在事务的执行过程中，每一条DML的操作都会记录到“事务性活动的日志文件”中。 在事务的执行过程中，我们可以提交事务，也可以回滚事务。 提交事务？ 清空事务性活动的日志文件，将数据全部彻底持久化到数据库表中。 提交事务标志着，事务的结束。并且是一种全部成功的结束。 回滚事务？ 将之前所有的DML操作全部撤销，并且清空事务性活动的日志文件 回滚事务标志着，事务的结束。并且是一种全部失败的结束。
提交事务、回滚事务
提交事务：commit; 语句 回滚事务：rollback; 语句（回滚永远都是只能回滚到上一次的提交点！） 事务对应的英语单词是：transaction 测试一下，在mysql当中默认的事务行为是怎样的？ mysql默认情况下是支持自动提交事务的。（自动提交） 什么是自动提交？ 每执行一条DML语句，则提交一次！ 这种自动提交实际上是不符合我们的开发习惯，因为一个业务 通常是需要多条DML语句共同执行才能完成的，为了保证数据 的安全，必须要求同时成功之后再提交，所以不能执行一条 就提交一条。 怎么将mysql的自动提交机制关闭掉呢？ 先执行这个命令：start transaction;
代码演示
演示事务： ---------------------------------回滚事务---------------------------------------- mysql> use bjpowernode; Database changed mysql> select * from dept_bak; Empty set (0.00 sec) mysql> start transaction; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> insert into dept_bak values(10,'abc', 'tj'); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> insert into dept_bak values(10,'abc', 'tj'); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> select * from dept_bak; +--------+-------+------+ | DEPTNO | DNAME | LOC | +--------+-------+------+ | 10 | abc | tj | | 10 | abc | tj | +--------+-------+------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> rollback; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from dept_bak; Empty set (0.00 sec) ---------------------------------提交事务---------------------------------------- mysql> use bjpowernode; Database changed mysql> select * from dept_bak; +--------+-------+------+ | DEPTNO | DNAME | LOC | +--------+-------+------+ | 10 | abc | bj | +--------+-------+------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> start transaction; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> insert into dept_bak values(20,'abc Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> insert into dept_bak values(20,'abc Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> insert into dept_bak values(20,'abc Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> commit; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> select * from dept_bak; +--------+-------+------+ | DEPTNO | DNAME | LOC | +--------+-------+------+ | 10 | abc | bj | | 20 | abc | tj | | 20 | abc | tj | | 20 | abc | tj | +--------+-------+------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> rollback; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from dept_bak; +--------+-------+------+ | DEPTNO | DNAME | LOC | +--------+-------+------+ | 10 | abc | bj | | 20 | abc | tj | | 20 | abc | tj | | 20 | abc | tj | +--------+-------+------+ 4 rows in set (0.00 sec)
事务四个特性
A：原子性 说明事务是最小的工作单元。不可再分。 C：一致性 所有事务要求，在同一个事务当中，所有操作必须同时成功，或者同时失败， 以保证数据的一致性。 I：隔离性 A事务和B事务之间具有一定的隔离。 教室A和教室B之间有一道墙，这道墙就是隔离性。 A事务在操作一张表的时候，另一个事务B也操作这张表会那样？？？ D：持久性 事务最终结束的一个保障。事务提交，就相当于将没有保存到硬盘上的数据 保存到硬盘上！
事务的隔离性
A教室和B教室中间有一道墙，这道墙可以很厚，也可以很薄。这就是事务的隔离级别。 这道墙越厚，表示隔离级别就越高。 事务和事务之间的隔离级别有哪些呢？4个级别 读未提交：read uncommitted（最低的隔离级别）《没有提交就读到了》 什么是读未提交？ 事务A可以读取到事务B未提交的数据。 这种隔离级别存在的问题就是： 脏读现象！(Dirty Read) 我们称读到了脏数据。 这种隔离级别一般都是理论上的，大多数的数据库隔离级别都是二档起步！ 读已提交：read committed《提交之后才能读到》 什么是读已提交？ 事务A只能读取到事务B提交之后的数据。 这种隔离级别解决了什么问题？ 解决了脏读的现象。 这种隔离级别存在什么问题？ 不可重复读取数据。 什么是不可重复读取数据呢？ 在事务开启之后，第一次读到的数据是3条，当前事务还没有 结束，可能第二次再读取的时候，读到的数据是4条，3不等于4 称为不可重复读取。 这种隔离级别是比较真实的数据，每一次读到的数据是绝对的真实。 oracle数据库默认的隔离级别是：read committed 可重复读：repeatable read《提交之后也读不到，永远读取的都是刚开启事务时的数据》 什么是可重复读取？ 事务A开启之后，不管是多久，每一次在事务A中读取到的数据 都是一致的。即使事务B将数据已经修改，并且提交了，事务A 读取到的数据还是没有发生改变，这就是可重复读。 可重复读解决了什么问题？ 解决了不可重复读取数据。 可重复读存在的问题是什么？ 可以会出现幻影读。 每一次读取到的数据都是幻象。不够真实！ 早晨9点开始开启了事务，只要事务不结束，到晚上9点，读到的数据还是那样！ 读到的是假象。不够绝对的真实。 mysql中默认的事务隔离级别就是这个！！！！！！！！！！！ 序列化/串行化：serializable（最高的隔离级别） 这是最高隔离级别，效率最低。解决了所有的问题。 这种隔离级别表示事务排队，不能并发！ synchronized，线程同步（事务同步） 每一次读取到的数据都是最真实的，并且效率是最低的。 查看隔离级别：SELECT @@tx_isolation +-----------------+ | @@tx_isolation | +-----------------+ | REPEATABLE-READ | +-----------------+ mysql默认的隔离级别
索引（index）
什么是索引？ 索引是在数据库表的字段上添加的，是为了提高查询效率存在的一种机制。 一张表的一个字段可以添加一个索引，当然，多个字段联合起来也可以添加索引。 索引相当于一本书的目录，是为了缩小扫描范围而存在的一种机制。 对于一本字典来说，查找某个汉字有两种方式： 第一种方式：一页一页挨着找，直到找到为止，这种查找方式属于全字典扫描。 效率比较低。 第二种方式：先通过目录（索引）去定位一个大概的位置，然后直接定位到这个 位置，做局域性扫描，缩小扫描的范围，快速的查找。这种查找方式属于通过 索引检索，效率较高。 select * from t_user where name = 'jack'; 以上的这条SQL语句会去name字段上扫描，为什么？ 因为查询条件是：name='jack' 如果name字段上没有添加索引（目录），或者说没有给name字段创建索引， MySQL会进行全扫描，会将name字段上的每一个值都比对一遍。效率比较低。 MySQL在查询方面主要就是两种方式： 第一种方式：全表扫描 第二种方式：根据索引检索。 注意： 在实际中，汉语字典前面的目录是排序的，按照a b c d e f....排序， 为什么排序呢？因为只有排序了才会有区间查找这一说！（缩小扫描范围 其实就是扫描某个区间罢了！） 在mysql数据库当中索引也是需要排序的，并且这个所以的排序和TreeSet 数据结构相同。TreeSet（TreeMap）底层是一个自平衡的二叉树！在mysql 当中索引是一个B-Tree数据结构。 遵循左小又大原则存放。采用中序遍历方式遍历取数据。
实现原理
假设有一张用户表：t_user id(PK) name 每一行记录在硬盘上都有物理存储编号 ---------------------------------------------------------------------------------- 100 zhangsan 0x1111 120 lisi 0x2222 99 wangwu 0x8888 88 zhaoliu 0x9999 101 jack 0x6666 55 lucy 0x5555 130 tom 0x7777 提醒1：在任何数据库当中主键上都会自动添加索引对象，id字段上自动有索引， 因为id是PK。另外在mysql当中，一个字段上如果有unique约束的话，也会自动 创建索引对象。 提醒2：在任何数据库当中，任何一张表的任何一条记录在硬盘存储上都有 一个硬盘的物理存储编号。 提醒3：在mysql当中，索引是一个单独的对象，不同的存储引擎以不同的形式 存在，在MyISAM存储引擎中，索引存储在一个.MYI文件中。在InnoDB存储引擎中 索引存储在一个逻辑名称叫做tablespace的当中。在MEMORY存储引擎当中索引 被存储在内存当中。不管索引存储在哪里，索引在mysql当中都是一个树的形式 存在。（自平衡二叉树：B-Tree）
添加索引的条件
什么条件下，我们会考虑给字段添加索引呢？ 条件1：数据量庞大（到底有多么庞大算庞大，这个需要测试，因为每一个硬件环境不同） 条件2：该字段经常出现在where的后面，以条件的形式存在，也就是说这个字段总是被扫描。 条件3：该字段很少的DML(insert delete update)操作。（因为DML之后，索引需要重新排序。） 建议不要随意添加索引，因为索引也是需要维护的，太多的话反而会降低系统的性能。 建议通过主键查询，建议通过unique约束的字段进行查询，效率是比较高的。
索引的创建和删除
创建索引： mysql> create index emp_ename_index on emp(ename); 给emp表的ename字段添加索引，起名：emp_ename_index 删除索引： mysql> drop index emp_ename_index on emp; 将emp表上的emp_ename_index索引对象删除。
是否使用索引进行检索
1.5、在mysql当中，怎么查看一个SQL语句是否使用了索引进行检索？ mysql> explain select * from emp where ename = 'KING'; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ 扫描14条记录：说明没有使用索引。type=ALL mysql> create index emp_ename_index on emp(ename); mysql> explain select * from emp where ename = 'KING'; +----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | emp | ref | emp_ename_index | emp_ename_index | 33 | const | 1 | Using where | +----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+-------------+
索引失效的情况
索引有失效的时候，什么时候索引失效呢？ 失效的第1种情况： select * from emp where ename like '%T'; ename上即使添加了索引，也不会走索引，为什么？ 原因是因为模糊匹配当中以“%”开头了！ 尽量避免模糊查询的时候以“%”开始。 这是一种优化的手段/策略。 mysql> explain select * from emp where ename like '%T'; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ 失效的第2种情况： 使用or的时候会失效，如果使用or那么要求or两边的条件字段都要有 索引，才会走索引，如果其中一边有一个字段没有索引，那么另一个 字段上的索引也会实现。所以这就是为什么不建议使用or的原因。 mysql> explain select * from emp where ename = 'KING' or job = 'MANAGER'; +----+-------------+-------+------+-----------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+-----------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | emp | ALL | emp_ename_index | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where | +----+-------------+-------+------+-----------------+------+---------+------+------+-------------+ 失效的第3种情况： 使用复合索引的时候，没有使用左侧的列查找，索引失效 什么是复合索引？ 两个字段，或者更多的字段联合起来添加一个索引，叫做复合索引。 create index emp_job_sal_index on emp(job,sal); mysql> explain select * from emp where job = 'MANAGER'; +----+-------------+-------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | emp | ref | emp_job_sal_index | emp_job_sal_index | 30 | const | 3 | Using where | +----+-------------+-------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+ mysql> explain select * from emp where sal = 800; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ 失效的第4种情况： 在where当中索引列参加了运算，索引失效。 mysql> create index emp_sal_index on emp(sal); explain select * from emp where sal = 800; +----+-------------+-------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | emp | ref | emp_sal_index | emp_sal_index | 9 | const | 1 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------------+ mysql> explain select * from emp where sal+1 = 800; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ 失效的第5种情况： 在where当中索引列使用了函数 explain select * from emp where lower(ename) = 'smith'; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
索引分类
单一索引：一个字段上添加索引。 复合索引：两个字段或者更多的字段上添加索引。 主键索引：主键上添加索引。 唯一性索引：具有unique约束的字段上添加索引。 ..... 注意：唯一性比较弱的字段上添加索引用处不大。
视图
什么是视图？
视图：站在不同的角度去看待同一份数据。
视图创建和删除
创建视图对象： create view dept2_view as select * from dept2; 删除视图对象： drop view dept2_view; 注意：只有DQL语句才能以view的形式创建。 create view view_name as 这里的语句必须是DQL语句;
视图的用途
《方便，简化开发，利于维护》 我们可以面向视图对象进行增删改查，对视图对象的增删改查，会导致 原表被操作！（视图的特点：通过对视图的操作，会影响到原表数据。） //面向视图查询 select * from dept2_view; // 面向视图插入 insert into dept2_view(deptno,dname,loc) values(60,'SALES', 'BEIJING'); // 查询原表数据 mysql> select * from dept2; +--------+------------+----------+ | DEPTNO | DNAME | LOC | +--------+------------+----------+ | 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | | 20 | RESEARCH | DALLAS | | 30 | SALES | CHICAGO | | 40 | OPERATIONS | BOSTON | | 60 | SALES | BEIJING | +--------+------------+----------+ // 面向视图删除 mysql> delete from dept2_view; // 查询原表数据 mysql> select * from dept2; Empty set (0.00 sec) 假设有一条非常复杂的SQL语句，而这条SQL语句需要在不同的位置上反复使用。 每一次使用这个sql语句的时候都需要重新编写，很长，很麻烦，怎么办？ 可以把这条复杂的SQL语句以视图对象的形式新建。 在需要编写这条SQL语句的位置直接使用视图对象，可以大大简化开发。 并且利于后期的维护，因为修改的时候也只需要修改一个位置就行，只需要 修改视图对象所映射的SQL语句。 我们以后面向视图开发的时候，使用视图的时候可以像使用table一样。 可以对视图进行增删改查等操作。视图不是在内存当中，视图对象也是 存储在硬盘上的，不会消失。 再提醒一下： 视图对应的语句只能是DQL语句。 但是视图对象创建完成之后，可以对视图进行增删改查等操作。 小插曲： 增删改查，又叫做：CRUD。 CRUD是在公司中程序员之间沟通的术语。一般我们很少说增删改查。 一般都说CRUD。 C:Create（增） R:Retrive（查：检索） U:Update（改） D:Delete（删）
DBA常用命令
重点掌握： 数据的导入和导出（数据的备份） 其它命令了解一下即可。 数据导出？ 注意：在windows的dos命令窗口中： mysqldump bjpowernode>D:\bjpowernode.sql -uroot -p123456 可以导出指定的表吗？ mysqldump bjpowernode emp>D:\bjpowernode.sql -uroot -p123456 数据导入？ 注意：需要先登录到mysql数据库服务器上。 然后创建数据库：create database bjpowernode; 使用数据库：use bjpowernode 然后初始化数据库：source D:\bjpowernode.sql
数据库设计三范式
什么是数据库设计范式？ 数据库表的设计依据。教你怎么进行数据库表的设计。 数据库设计范式共有？ 3个。 第一范式：要求任何一张表必须有主键，每一个字段原子性不可再分。 第二范式：建立在第一范式的基础之上，要求所有非主键字段完全依赖主键， 不要产生部分依赖。 第三范式：建立在第二范式的基础之上，要求所有非主键字段直接依赖主键， 不要产生传递依赖。 声明：三范式是面试官经常问的，所以一定要熟记在心！ 设计数据库表的时候，按照以上的范式进行，可以避免表中数据的冗余，空间的浪费。 第一范式 最核心，最重要的范式，所有表的设计都需要满足。 必须有主键，并且每一个字段都是原子性不可再分。 学生编号 学生姓名 联系方式 ------------------------------------------ 1001 张三 zs@gmail.com,1359999999 1002 李四 ls@gmail.com,13699999999 1001 王五 ww@163.net,13488888888 以上是学生表，满足第一范式吗？ 不满足，第一：没有主键。第二：联系方式可以分为邮箱地址和电话 学生编号(pk) 学生姓名 邮箱地址 联系电话 ---------------------------------------------------- 1001 张三 zs@gmail.com 1359999999 1002 李四 ls@gmail.com 13699999999 1003 王五 ww@163.net 13488888888 第二范式： 建立在第一范式的基础之上， 要求所有非主键字段必须完全依赖主键，不要产生部分依赖。 学生编号 学生姓名 教师编号 教师姓名 ---------------------------------------------------- 1001 张三 001 王老师 1002 李四 002 赵老师 1003 王五 001 王老师 1001 张三 002 赵老师 这张表描述了学生和老师的关系：（1个学生可能有多个老师，1个老师有多个学生） 这是非常典型的：多对多关系！ 分析以上的表是否满足第一范式？ 不满足第一范式。 怎么满足第一范式呢？修改 学生编号+教师编号(pk) 学生姓名 教师姓名 ---------------------------------------------------- 1001 001 张三 王老师 1002 002 李四 赵老师 1003 001 王五 王老师 1001 002 张三 赵老师 学生编号 教师编号，两个字段联合做主键，复合主键（PK: 学生编号+教师编号） 经过修改之后，以上的表满足了第一范式。但是满足第二范式吗？ 不满足，“张三”依赖1001，“王老师”依赖001，显然产生了部分依赖。 产生部分依赖有什么缺点？ 数据冗余了。空间浪费了。“张三”重复了，“王老师”重复了。 为了让以上的表满足第二范式，你需要这样设计： 使用三张表来表示多对多的关系！！！！ 学生表 学生编号(pk) 学生名字 ------------------------------------ 1001 张三 1002 李四 1003 王五 教师表 教师编号(pk) 教师姓名 -------------------------------------- 001 王老师 002 赵老师 学生教师关系表 id(pk) 学生编号(fk) 教师编号(fk) ------------------------------------------------------ 1 1001 001 2 1002 002 3 1003 001 4 1001 002 背口诀： 多对多怎么设计？ 多对多，三张表，关系表两个外键！！！！！！！！！！！！！！！ 第三范式 第三范式建立在第二范式的基础之上 要求所有非主键字典必须直接依赖主键，不要产生传递依赖。 学生编号（PK） 学生姓名 班级编号 班级名称 --------------------------------------------------------- 1001 张三 01 一年一班 1002 李四 02 一年二班 1003 王五 03 一年三班 1004 赵六 03 一年三班 以上表的设计是描述：班级和学生的关系。很显然是1对多关系！ 一个教室中有多个学生。 分析以上表是否满足第一范式？ 满足第一范式，有主键。 分析以上表是否满足第二范式？ 满足第二范式，因为主键不是复合主键，没有产生部分依赖。主键是单一主键。 分析以上表是否满足第三范式？ 第三范式要求：不要产生传递依赖！ 一年一班依赖01，01依赖1001，产生了传递依赖。 不符合第三范式的要求。产生了数据的冗余。 那么应该怎么设计一对多呢？ 班级表：一 班级编号(pk) 班级名称 ---------------------------------------- 01 一年一班 02 一年二班 03 一年三班 学生表：多 学生编号（PK） 学生姓名 班级编号(fk) ------------------------------------------- 1001 张三 01 1002 李四 02 1003 王五 03 1004 赵六 03 背口诀： 一对多，两张表，多的表加外键！！！！！！！！！！！！
总结表的设计
一对多： 一对多，两张表，多的表加外键！！！！！！！！！！！！ 多对多： 多对多，三张表，关系表两个外键！！！！！！！！！！！！！！！ 一对一： 一对一放到一张表中不就行了吗？为啥还要拆分表？ 在实际的开发中，可能存在一张表字段太多，太庞大。这个时候要拆分表。 一对一怎么设计？ 没有拆分表之前：一张表 t_user id login_name login_pwd real_name email address........ --------------------------------------------------------------------------- 1 zhangsan 123 张三 zhangsan@xxx 2 lisi 123 李四 lisi@xxx ... 这种庞大的表建议拆分为两张： t_login 登录信息表 id(pk) login_name login_pwd --------------------------------- 1 zhangsan 123 2 lisi 123 t_user 用户详细信息表 id(pk) real_name email address........ login_id(fk+unique) ----------------------------------------------------------------------------------------- 100 张三 zhangsan@xxx 1 200 李四 lisi@xxx 2 口诀：一对一，外键唯一！！！！！！！！！！
嘱咐
数据库设计三范式是理论上的。 实践和理论有的时候有偏差。 最终的目的都是为了满足客户的需求，有的时候会拿冗余换执行速度。 因为在sql当中，表和表之间连接次数越多，效率越低。（笛卡尔积） 有的时候可能会存在冗余，但是为了减少表的连接次数，这样做也是合理的， 并且对于开发人员来说，sql语句的编写难度也会降低。 面试的时候把这句话说上：他就不会认为你是初级程序员了！
