MySQL是一个小型关系型数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。MySQL的官方网站的网址是:>
小型数据库一般都是一些单机版软件使用的;比如 office里面的一个套件ACCES,VFP,mysql等
数据库的大型中型大型是这样来区分的:
主要是使用的范围,如果用在大型的商业软件中,那么他一处理数据能力也是非常强的。这里有分为十万级数据处理,百万级的数据,千万级,亿万级的数据处理能力来划分。
这个标准还一直在不断被刷新。不过一般大型的数据库常见的有;mssql ,Oracle,Sybase等。
最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据。
对于个人使用而言,选择哪种数据库主要取决于你的需求和使用场景。以下是一些常用的数据库及其特点:
MySQL:开源免费,适合小型项目和网站,易于使用,具有广泛的社区支持和资源。
PostgreSQL:开源免费,适合大型项目和企业应用,功能强大,支持高级特性,例如完整的事务处理和高级查询语言。
SQLite:轻量级的嵌入式数据库,不需要独立的服务器,适合小型应用和移动设备应用。
Microsoft SQL Server:商业数据库,适合在Windows环境下使用,具有强大的功能和高性能。
Oracle:商业数据库,适合大型企业应用,功能非常强大,但价格昂贵。
在选择数据库时,可以考虑以下因素:
数据库的类型和功能是否满足你的需求。
数据库的性能是否满足你的要求。
数据库的可靠性和安全性是否得到保障。
数据库的易用性和可维护性如何。
数据库的成本是否合理。
综合考虑以上因素,你可以选择适合自己使用的数据库。
随着计算机技术越来越广泛地应用于国民经济的各个领域 在计算机硬件不断微型化的同时 应用系统向着复杂化 大型化的方向发展 数据库是整个系统的核心 它的设计直接关系系统执行的效率和系统的稳定性 因此在软件系统开发中 数据库设计应遵循必要的数据库范式理论 以减少冗余 保证数据的完整性与正确性 只有在合适的数据库产品上设计出合理的数据库模型 才能降低整个系统的编程和维护难度 提高系统的实际运行效率 虽然对于小项目或中等规模的项目开发人员可以很容易地利用范式理论设计出一套符合要求的数据库 但对于一个包含大型数据库的软件项目 就必须有一套完整的设计原则与技巧
一 成立数据小组
大型数据库数据元素多 在设计上有必要成立专门的数据小组 由于数据库设计者不一定是使用者 对系统设计中的数据元素不可能考虑周全 数据库设计出来后 往往难以找到所需的库表 因此数据小组最好由熟悉业务的项目骨干组成
数据小组的职能并非是设计数据库 而是通过需求分析 在参考其他相似系统的基础上 提取系统的基本数据元素 担负对数据库的审核 审核内容包括审核新的数据库元素是否完全 能否实现全部业务需求 对旧数据库(如果存在旧系统)的分析及数据转换 数据库设计的审核 控制及必要调整
二 设计原则
规范命名 所有的库名 表名 域名必须遵循统一的命名规则 并进行必要说明 以方便设计 维护 查询
控制字段的引用 在设计时 可以选择适当的数据库设计管理工具 以方便开发人员的分布式设计和数据小组的集中审核管理 采用统一的命名规则 如果设计的字段已经存在 可直接引用 否则 应重新设计
库表重复控制 在设计过程中 如果发现大部分字段都已存在 开发人员应怀疑所设计的库表是否已存在 通过对字段所在库表及相应设计人员的查询 可以确认库表是否确实重复
并发控制 设计中应进行并发控制 即对于同一个库表 在同一时间只有一个人有控制权 其他人只能进行查询
必要的讨论 数据库设计完成后 数据小组应与相关人员进行讨论 通过讨论来熟悉数据库 从而对设计中存在的问题进行控制或从中获取数据库设计的必要信息
数据小组的审核 库表的定版 修改最终都要通过数据小组的审核 以保证符合必要的要求
头文件处理 每次数据修改后 数据小组要对相应的头文件进行修改(可由管理软件自动完成) 并通知相关的开发人员 以便进行相应的程序修改
三 设计技巧
分类拆分数据量大的表 对于经常使用的表(如某些参数表或代码对照表) 由于其使用频率很高 要尽量减少表中的记录数量 例如 银行的户主账表原来设计成一张表 虽然可以方便程序的设计与维护 但经过分析发现 由于数据量太大 会影响数据的迅速定位 如果将户主账表分别设计为活期户主账 定期户主账及对公户主账等 则可以大大提高查询效率
索引设计 对于大的数据库表 合理的索引能够提高整个数据库的 *** 作效率 在索引设计中 索引字段应挑选重复值较少的字段 在对建有复合索引的字段进行检索时 应注意按照复合索引字段建立的顺序进行 例如 如果对一个 万多条记录的流水表以日期和流水号为序建立复合索引 由于在该表中日期的重复值接近整个表的记录数 用流水号进行查询所用的时间接近 秒 而如果以流水号为索引字段建立索引进行相同的查询 所用时间不到 秒 因此在大型数据库设计中 只有进行合理的索引字段选择 才能有效提高整个数据库的 *** 作效率
数据 *** 作的优化 在大型数据库中 如何提高数据 *** 作效率值得关注 例如 每在数据库流水表中增加一笔业务 就必须从流水控制表中取出流水号 并将其流水号的数值加一 正常情况下 单笔 *** 作的反应速度尚属正常 但当用它进行批量业务处理时 速度会明显减慢 经过分析发现 每次对流水控制表中的流水号数值加一时都要锁定该表 而该表却是整个系统 *** 作的核心 有可能在 *** 作时被其他进程锁定 因而使整个事务 *** 作速度变慢 对这一问题的解决的办法是 根据批量业务的总笔数批量申请流水号 并对流水控制表进行一次更新 即可提高批量业务处理的速度 另一个例子是对插表的优化 对于大批量的业务处理 如果在插入数据库表时用普通的Insert语句 速度会很慢 其原因在于 每次插表都要进行一次I/O *** 作 花费较长的时间 改进后 可以用Put语句等缓冲区形式等满页后再进行I/O *** 作 从而提高效率 对大的数据库表进行删除时 一般会直接用Delete语句 这个语句虽然可以进行小表 *** 作 但对大表却会因带来大事务而导致删除速度很慢甚至失败 解决的方法是去掉事务 但更有效的办法是先进行Drop *** 作再进行重建
数据库参数的调整 数据库参数的调整是一个经验不断积累的过程 应由有经验的系统管理员完成 以Informix数据库为例 记录锁的数目太少会造成锁表的失败 逻辑日志的文件数目太少会造成插入大表失败等 这些问题都应根据实际情况进行必要的调整
必要的工具 在整个数据库的开发与设计过程中 可以先开发一些小的应用工具 如自动生成库表的头文件 插入数据的初始化 数据插入的函数封装 错误跟踪或自动显示等 以此提高数据库的设计与开发效率
避免长事务 对单个大表的删除或插入 *** 作会带来大事务 解决的办法是对参数进行调整 也可以在插入时对文件进行分割 对于一个由一系列小事务顺序 *** 作共同构成的长事务(如银行交易系统的日终交易) 可以由一系列 *** 作完成整个事务 但其缺点是有可能因整个事务太大而使不能完成 或者 由于偶然的意外而使事务重做所需的时间太长 较好的解决方法是 把整个事务分解成几个较小的事务 再由应用程序控制整个系统的流程 这样 如果其中某个事务不成功 则只需重做该事务 因而既可节约时间 又可避免长事务
适当超前 计算机技术发展日新月异 数据库的设计必须具有一定前瞻性 不但要满足当前的应用要求 还要考虑未来的业务发展 同时必须有利于扩展或增加应用系统的处理功能
lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16498
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