范式

MySQL数据库的三大范式和备份 文章目录 MySQL数据库的三大范式和备份 前言 1.MySQL数据库的三大范式 1.范式的简介 2.通俗的理解 2.数据库备份的重要性 2.1数据库备份的重要性 2.2造成数据丢失的原因 3.数据库备份的分类 3.1从物理与逻辑的角度 3.2数据库的备份的策略角度 3.3MySQL完全备份 1.完全备份 2.完全备份的优点 3.完全备份的缺点 3.4mysqldump备份数据库 1.MySQL数据库的备份的方式 2.mysqldump命令 3.mysqldump命令备份 3.5恢复数据库或者数据库中的表 1.恢复数据库 2.恢复数据库中的表 3.MySQL备份思路 4.MySQL增量备份 4.1MySQL增量备份的恢复方法 前言 我们已经能够很明显的区分出数据库的增量备份和差异备份了，下面，我们就来仔细研究研究如何进行备份。 1.MySQL数据库的三大范式 1.范式的简介 范式的英文名称是Normal Form，它是英国人E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的。 范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。目前有迹可寻的共有8种范式，依次是：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。通常所用到的只是前三个范式，即：第一范式（1NF）

s数据库面试主要包含范式、事务、存储过程、SQL语言，以及索引等诸多方面。 1.数据库理论 第一范式：关系模式R的所有属性的值域中每一个值都是不可再分解的值，则称R属于第一范式。 第二范式：如果关系型数据库属于第一范式，并且R中每一个非主属性完全函数依赖于R的某个候选键，则称第二范式。 第三范式：如果关系型数据库是第二范式，且每个非主属性每个非主属性都不传递依赖于R的候选键，则称R的第三范式。 BC范式：关系模式属于第一范式，且每个属性都不传递依赖于R的候选键。 第四范式：R是一个关系模式，D是R上的多值依赖集合。如果D中成立非平凡的多值依赖X->->Y时，X必是R的超键。 数据库事务：作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些单元要么全做要么全不做，是不可分割的工作单元。（原子性、一致性、独立性、持久性） 游标作用：定位结果集的行。 事前触发（事案件发生前触发）、事后触发、语句级触发（可以在语句执行前或者后执行）、行级触发（触发器影响的每一行触发） SQL注入式攻击就是攻击者把SQL命令插入到Web表单的输入域或页面请求的查询字符串中，欺骗服务器执行恶意的SQL命令。 2.SQL语言 select *from ppp where num<=all(select num from ppp) ------------找出表ppp中num最小的对应数据 selct top 1 num

维度建模简介 维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，因此它对业务用户来说很直观，并能提供较快的查询性能。 维度建模将客观世界分为事实和维度。 1、维度建模 VS 范式(3NF)建模 建模方法 开发周期 开发成本 数据冗余 维护成本 维度建模(Kimball) 短 低 有 高 范式建模(Inmon) 长 高 无 低 在数仓模型架构设计中，维度建模以星型模型为主。 dw层通常采用范式建模 ，并可根据实际情况允许存在一些冗余。 dm层通常采用维度建模 ，因维度建模构建出的数据模型更复合普通人的认知，易被理解，从而有利于数据的推广使用。 2、维度建模的好处？ 范式建模是一种 想尽方法消除数据冗余 的设计方法，数据被分成很多离散的实体，每一个实体在关系数据库中都对应一个数据表。即使简单的订单业务过程也会产生好几十个表。这种规范化方式对事务处理来说非常有好处，因这种情况下事务的加载和更新会比较简单和迅速。 维度建模的好处： 1.业务角度—可理解性 最主要原因。因信息都被分组到一致的业务分类（维）中，业务分类可以帮助用户查询模型。 2.技术角度—星型联接数据库的查询优化是简单、可预测、可控制的 大多数数据库优化器都是为星型联结设计的（先对维度表加上约束条件并查找满足查询条件的键，随后通过对相关维度键进行笛卡尔积操作来查询事实表） 注：笛卡尔积 设A,B为集合，用A中元素为第一元素

数据库设计三大范式 数据库设计范式 什么是范式：简言之就是，数据库设计对数据的存储性能，还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的，规范的的数据库是需要满足一些 规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。 什么是三大范式： 第一范式：当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时，称R是满足第一范式的，简记为1NF。满足第一范式是关系模式规范化的最低要 求，否则，将有很多基本操作在这样的关系模式中实现不了。 第二范式：如果关系模式R满足第一范式，并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性，称R满足第二范式，简记为2NF。 第三范式：设R是一个满足第一范式条件的关系模式，X是R的任意属性集，如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字，称R满足第三范式，简记为3NF. 注：关系实质上是一张二维表，其中每一行是一个元组，每一列是一个属性 理解三大范式 第一范式 1、每一列属性都是不可再分的属性值，确保每一列的原子性 2、两列的属性相近或相似或一样，尽量合并属性一样的列，确保不产生冗余数据。 如果需求知道那个省那个市并按其分类，那么显然第一个表格是不容易满足需求的，也不符合第一范式。 显然第一个表结构不但不能满足足够多物品的要求，还会在物品少时产生冗余。也是不符合第一范式的。 第二范式 每一行的数据只能与其中一列相关

前言 在设计关系型数据库时，我们从课上的学习得知，需要参照不同的范式及原则，设计表结构与表关系。在课上，我们关注的角度更多是，设计要符合范式，保证数据不冗余。但在实际的开发设计中，我们往往要从更多角度思考数据库的设计原则，根据不同的需求场景，进行不同角度的侧重。比如开发是否便捷，表结构是否易维护，查询效率是否达到要求等等。 设计原则 一般的企业级应用数据库中，对于数据的冗余是有一定容忍性的，但对于数据库增删改查的效率，往往会有很高的要求。这时候，我们之前遵循的一些原则，就要做出不同程度的改变。比如，之前依据少冗余原则，参考的设计三大范式，可能在数据库增删改查效率的面前，就要做一些妥协了。 在设计能容忍冗余、重视效率的数据库时，个人认为，主要需要考虑以下几方面： 中间表不可以随意使用 在充分遵循三大范式的前提下，我们的设计就会有很多的中间表（关系表）。但如果在两个表中，其中有一个表增删改频繁，那么从效率角度而言，这样的设计就是不合格的。这样的设计确实会减少很多数据冗余，但是也会大大增加每条数据增删改的开销。所以从一般的企业级应用场景来看，中间表不可以随意使用。 通过了解中间表的使用缺陷，我们也就知道了什么时候可以使用中间表。当左表和右表都没有非常频繁的改动需求，但有非常频繁的联表查询需求的时，我们就可以运用中间表，来提升查询效率，并减少数据冗余。 每个表增删改的范围尽量都在本表进行

一、什么是数据库？ 数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作 二、什么是范式？ 范式来自英文Normal form，简称NF。要想设计—个好的关系，必须使关系满足一定的约束条件，此约束已经形成了规范，分成几个等级，一级比一级要求得严格。 三、什么是数据库范式？ 设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。 　　列举几个关系数据库：oracle、db2、sqlserver、sybase、mysql~ 目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。 数据的三大范式以及什么是反三大范式 一:首先说一下什么是三大范式: 　　1.第一范式（1NF）：确保每一列的原子性（做到每列不可拆分） 　　2.第二范式（2NF）：在第一范式的基础上，非主字段必须依赖于主字段（一个表只做一件事） 　　3.第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，消除传递依赖 　　上面都是官话 ,对于设计表来说 第一范式是什么意思呢 看表1-1 　　　

作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/24696366/answer/29189700 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 ============ 2015-1-6 更新，补充了 BCNF 的解释 ============ 国内绝大多数院校用的王珊的《数据库系统概论》这本教材，某些方面并没有给出很详细很明确的解释，与实际应用联系不那么紧密，你有这样的疑问也是挺正常的。 我教《数据库原理》这门课有几年了，有很多学生提出了和你一样的问题，试着给你解释一下吧。 （基本来自于我上课的内容，某些地方为了不过于啰嗦，放弃了一定的严谨，主要是在“关系”和“表”上） 首先要明白”范式（NF）”是什么意思。按照教材中的定义，范式是“ 符合某一种级别的关系模式的集合，表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度 ”。 很晦涩吧？实际上你可以把它粗略地理解为 一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别 。就像家里装修买建材，最环保的是E0级，其次是E1级，还有E2级等等。 数据库范式也分为1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF。 一般在我们设计关系型数据库的时候，最多考虑到BCNF就够 。符合高一级范式的设计，必定符合低一级范式，例如符合2NF的关系模式，必定符合1NF。

存储引擎 概念 数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。 存储引擎主要有： 1. MyIsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated 。 InnoDB（B+树） InnoDB 底层存储结构为B+树， B树的每个节点对应innodb的一个page，page大小是固定的，一般设为 16k。其中非叶子节点只有键值，叶子节点包含完成数据。 数据库：存储引擎+InnoDB+TokuDB+ MyIASM +Memory+索引+三范式等 适用场景 ： 1）经常更新的表，适合处理多重并发的更新请求。 2）支持事务。 3）可以从灾难中恢复（通过 bin-log 日志等）。 4）外键约束。只有他支持外键。 5）支持自动增加列属性 auto_increment。 TokuDB（Fractal Tree-节点带数据） TokuDB 底层存储结构为 Fractal Tree,Fractal Tree 的结构与 B+树有些类似, 在 Fractal Tree中，每一个 child 指针除了需要指向一个 child 节点外

数据库设计三大范式 数据库设计的三大范式 为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就叫做范式。 范式就是符合某一种设计要求的总结，要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。 在实际开发中最常见的设计范式有三个： 1、第一范式（确保每列保持原子性） 第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的 所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库满足第一范式。 第一范式的合理遵循需要根据系统给的实际需求来确定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成为一个数据库表的字段就行，但是如果系统经常访问“地址”属性中的“城市”部分，那么一定要把“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分来进行存储，这样对地址中某一个部分操作的时候将非常方便，这样设计才算满足数据库的第一范式。如下图。 上图所示的用户信息遵循第一范式的要求，这样对用户使用城市进行分类的时候就非常方便，也提高了数据库的性能。 2、第二范式（确保表中的每列都和主键相关） 第二范式在第一范式的基础上更进一层，第二范式需要确保数据库表中每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。 比如要设计一个订单信息表

逻辑设计 一行数据中的每个属性值都叫做分量 基于上面几个实体。画出他们的ER图： 一对一 一对多 多对多 逻辑设计中使用的一些规范： 数据库操作异常与数据冗余 第一范式： 第二范式： 说白了，就是 联合主键中的某一关键字，决定着非关键字的值 ，就不符合二范式 第三范式： BC范式： 物理设计： 选择哪种数据库？ 大的事务性操作推荐Oracle,Oracle同时也是大型的关系型数据库 MySQL存储引擎： MyISAM:写很少 读很多，不支持事务 InnoDB,适用于事务，行级锁，没有表级锁，推荐使用 MySQL5.5以后默认的存储引擎 MySQL 表及字段的命名规则 来源： CSDN 作者： 留歌36 链接： https://blog.csdn.net/liuge36/article/details/103798873