数据库基础知识总结
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数据库知识基础，这部分内容一定要理解记忆。虽然这部分内容只是理论知识，但是非常重要，这是后面学习 MySQL 数据库的基础。PS: 这部分内容由于涉及太多概念性内容，所以参考了维基百科和百度百科相应的介绍。
什么是数据库, 数据库管理系统, 数据库系统, 数据库管理员?
数据库相关概念详解
1. 数据库（Database, DB）
数据库是信息的集合，用于存储、管理和操作数据。它以结构化的形式存储数据，便于用户和应用程序进行查询、修改和维护。
特点：
- 数据存储持久化。
- 数据具有一定的组织结构。
- 数据支持高效的检索和操作。
示例：
- 电子商务系统的用户信息、订单信息。
- 社交媒体平台的用户关系数据。
2. 数据库管理系统（Database Management System, DBMS）
数据库管理系统是用于创建、管理和操作数据库的软件工具。它为用户和应用程序提供接口，以便对数据库中的数据进行操作。
功能：
- 数据存储和管理：支持数据的插入、更新、删除和查询。
- 数据安全性：通过用户权限管理保证数据安全。
- 数据一致性：通过事务管理确保数据完整性。
- 数据备份和恢复：保障数据在系统故障时不丢失。
常见 DBMS：
- 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server。
- 非关系型数据库（NoSQL）：MongoDB、Redis、Cassandra。
3. 数据库系统（Database System, DBS）
数据库系统是一个完整的系统，包含以下组件：
- 数据库：存储数据的核心部分。
- 数据库管理系统（DBMS）：操作和管理数据库的软件。
- 硬件：运行数据库系统的物理资源（服务器、存储设备等）。
- 用户：数据库的使用者，包括普通用户、开发者和管理员。
- 数据库管理员（DBA）：负责数据库的规划、设计和维护。
特点：
- 数据库系统不仅包括数据，还包括与数据相关的工具、硬件和人员。
- 它是一个协调数据存储和使用的完整生态。
4. 数据库管理员（Database Administrator, DBA）
数据库管理员是负责数据库系统运行、管理和维护的专业人员。
主要职责：
- 数据库设计：设计数据库的结构（表、字段、索引等）。
- 性能优化：分析并优化数据库性能（查询优化、索引设计）。
- 数据安全性：管理用户权限，防止未授权访问。
- 备份与恢复：定期备份数据并在故障时恢复。
- 监控与故障处理：实时监控数据库运行状态，解决性能瓶颈和故障。
技能要求：
- 精通数据库技术（SQL、存储引擎）。
- 熟悉系统管理（操作系统、硬件资源）。
- 了解数据安全和性能优化策略。
总结
| 术语 | 定义 |
|---|---|
| 数据库 (DB) | 存储数据的集合，具有组织结构，支持高效操作。 |
| DBMS | 操作和管理数据库的软件，提供查询、修改、存储和安全功能。 |
| 数据库系统 | 由数据库、DBMS、硬件、用户、管理员组成的完整系统，用于数据存储与管理。 |
| DBA | 负责数据库的规划、设计、管理和优化的专业人员，保障数据库的高效安全运行。 |
这些概念构成了数据库技术的基础，是数据存储和管理领域的重要组成部分。
什么是元组, 码, 候选码, 主码, 外码, 主属性, 非主属性？
数据库关键概念详解
1. 元组（Tuple）
- 定义：元组是关系数据库中表中的一行数据，代表一个具体的记录。
- 特性：
- 每个元组由一组属性组成。
- 元组通常表示实体或实体之间的关系。
- 示例：
在学生表学生（学号, 姓名, 年龄, 性别, 班级）中：每一行（如学号 姓名 年龄 性别 班级 1 张三 18 男 一班 2 李四 19 女 二班1 张三 18 男 一班）就是一个元组。
2. 码（Key）
- 定义：码是能唯一标识一个元组的属性或属性组。
- 特性：
- 码可以是单个属性（如学号）或多个属性的组合（如姓名+班级）。
- 码保证了表中每行记录的唯一性。
3. 候选码（Candidate Key）
- 定义：一个关系中，若某个属性或属性组的值可以唯一标识元组，同时这些属性的任意子集不能唯一标识元组，则该属性或属性组为候选码。
- 特点：
- 一个关系可以有多个候选码。
- 候选码是唯一性和最小性的结合。
- 示例：
在学生（学号, 姓名, 班级）中：- 学号可以唯一标识学生。
- 如果假设姓名和班级的组合也可以唯一标识学生，则候选码为
{学号}和{姓名, 班级}。
4. 主码（Primary Key）
- 定义：主码是从候选码中选择出的，作为表中元组唯一标识的属性或属性组。
- 特点：
- 一个关系只能有一个主码。
- 主码的值必须唯一且不能为空。
- 示例：
在学生（学号, 姓名, 班级）中：- 如果选择学号作为主码，则
学号是主码。
- 如果选择学号作为主码，则
5. 外码（Foreign Key）
- 定义：外码是一个表中的某个属性，该属性是另一个表的主码，用于表示两个表之间的关系。
- 特点：
- 外码的值必须在被引用表的主码中存在（或为空，若允许空值）。
- 示例：
- 表
学生（学号, 姓名, 班级编号）中的班级编号是另一个表班级（班级编号, 班级名称）的主码，则班级编号是学生表的外码。
- 表
6. 主属性（Prime Attribute）
- 定义：候选码中出现过的属性称为主属性。
- 特点：
- 主属性是候选码的一部分。
- 如果候选码是一个属性组，则组内所有属性都是主属性。
- 示例：
在工人（工号, 身份证号, 姓名, 性别, 部门）中：- 候选码为
{工号}和{身份证号}。 - 主属性为
工号和身份证号。
- 候选码为
7. 非主属性（Non-Prime Attribute）
- 定义：不包含在任何候选码中的属性称为非主属性。
- 特点：
- 非主属性无法唯一标识元组。
- 通常用于记录附加信息。
- 示例：
在学生（学号, 姓名, 年龄, 性别, 班级）中：- 如果主码是
学号，则姓名、年龄、性别和班级是非主属性。
- 如果主码是
概念关系总结
| 术语 | 定义 |
|---|---|
| 元组 | 表中的一行，代表一个记录或实体。 |
| 码 | 能唯一标识一个元组的属性或属性组。 |
| 候选码 | 满足唯一性和最小性的属性或属性组，表中可能有多个候选码。 |
| 主码 | 从候选码中选出的唯一标识元组的属性或属性组，一个表中只能有一个主码。 |
| 外码 | 一个表中的属性，引用另一个表的主码，用于表示两个表之间的关系。 |
| 主属性 | 候选码中包含的属性。 |
| 非主属性 | 不包含在任何候选码中的属性，通常用于记录附加信息。 |
这些概念是关系型数据库设计的基础，理解它们有助于掌握数据库的设计原则和约束。
什么是 ER 图？
什么是 ER 图？
ER 图（Entity-Relationship Diagram, 实体联系图）是一种用于描述数据库逻辑设计的图形化工具。它以直观的方式表示数据实体、实体属性以及实体之间的关系，是数据库设计的基础工具。
1. ER 图的组成要素
1.1 实体（Entity）
- 定义：实体是现实世界中可以被描述的数据对象或对象集合。例如，学生、教师、课程等。
- 分类：
- 强实体：可以独立存在的实体。例如，学生实体。
- 弱实体：依赖于其他实体存在的实体。例如，订单中的订单详情。
- 表示：实体在 ER 图中用矩形框表示。
- 示例：
实体：学生 矩形框中写：学生
1.2 属性（Attribute）
- 定义：属性是描述实体的特性或字段。例如，学生实体的属性包括学号、姓名、年龄。
- 分类：
- 简单属性：不可再分的基本属性，例如姓名。
- 复合属性：可分解为多个属性的属性，例如地址（包括城市、街道等）。
- 多值属性：一个实体可能有多个值的属性，例如电话（一个学生可能有多个电话）。
- 派生属性：通过其他属性计算得来的属性，例如年龄可以通过出生日期派生。
- 表示：属性在 ER 图中用椭圆形表示，并通过连线与对应的实体相连。
- 示例：
学生实体的属性：学号、姓名、年龄 矩形框（学生）通过连线连接到椭圆框（学号、姓名、年龄）
1.3 联系（Relationship）
- 定义：联系是实体之间的关联，用于描述实体之间的逻辑关系。
- 分类：
- 一对一（1:1）：一个实体与另一个实体有唯一的对应关系。例如，一个教师只负责一个班级。
- 一对多（1:N）：一个实体可以与多个实体对应。例如，一个班级包含多个学生。
- 多对多（M:N）：一个实体可以与多个实体相互对应。例如，学生与课程之间的选课关系。
- 表示：联系在 ER 图中用菱形表示，连接到相关实体。
- 示例：
联系：学生和课程之间的选课关系 菱形框中写：选课
2. ER 图示例
以下是一个典型的 ER 图示例，用于描述学生选课的关系：
- 实体：学生、课程。
- 属性：
- 学生：学号、姓名、年龄。
- 课程：课程号、课程名、学分。
- 联系：
- 学生与课程之间的联系是多对多（M:N）。
图示：
[矩形] 学生
|——[椭圆] 学号
|——[椭圆] 姓名
|——[椭圆] 年龄
[矩形] 课程
|——[椭圆] 课程号
|——[椭圆] 课程名
|——[椭圆] 学分
[菱形] 选课（连接“学生”与“课程”）3. ER 图中的关系约束
基数（Cardinality）：
- 描述实体之间的数量约束，例如：
- 1:1，1:N，M:N。
- 描述实体之间的数量约束，例如：
参与约束（Participation Constraint）：
- 完全参与：某实体的所有实例都必须参与某联系。
- 部分参与：某实体的部分实例参与某联系。
4. ER 图的作用
- 数据库设计：通过 ER 图清晰表示业务逻辑，为数据库结构设计提供直观的参考。
- 沟通工具：帮助开发人员、业务人员对数据模型达成共识。
- 分析复杂关系：理清实体、属性和联系的结构化关系。
5. 实际应用场景
- 项目开发：
- 需求分析阶段用 ER 图设计数据库结构。
- 数据库优化：
- 分析冗余数据，优化表设计。
- 数据建模：
- 对复杂业务场景建模，例如电商系统的订单、用户和商品之间的关系。
ER 图是一种强大的工具，可以帮助开发者和设计者更直观地理解和规划数据库的设计，是数据库设计中不可或缺的一部分。
数据库范式了解吗?
数据库范式详解
1. 什么是数据库范式？
数据库范式是关系型数据库设计的理论基础，旨在通过规范化表结构减少数据冗余，避免插入、更新和删除异常。范式分为多个级别，每个级别在满足前一级别的基础上进一步规范化。
2. 数据库的常见范式
2.1 第一范式（1NF）
- 定义：属性（字段）必须是不可分割的原子值。
- 目标：确保表中的每一列都是最小的数据单位，不能再分。
- 特点：
- 列中的数据是单一的，不允许嵌套表或数组等复杂结构。
- 示例：
不满足 1NF 的表（电话字段有多个值）：满足 1NF 的表：学号 姓名 电话 1 张三 123456, 654321学号 姓名 电话 1 张三 123456 1 张三 654321
2.2 第二范式（2NF）
- 定义：在满足 1NF 的基础上，消除非主属性对码的部分函数依赖。
- 目标：确保非主属性完全依赖于主码。
- 特点：
- 每个非主属性都依赖于主码的全部字段。
- 避免部分依赖引起的数据冗余。
- 示例：
不满足 2NF 的表（部分函数依赖问题）：学号 课程 分数 学生姓名 1 数学 85 张三 1 物理 90 张三- 主码是
(学号, 课程)，但学生姓名仅依赖于学号，存在部分函数依赖。
满足 2NF 的设计： - 拆分为两张表：
- 学生表：
学号 学生姓名 1 张三 - 成绩表：
学号 课程 分数 1 数学 85 1 物理 90
- 学生表：
- 主码是
2.3 第三范式（3NF）
- 定义：在满足 2NF 的基础上，消除非主属性对码的传递函数依赖。
- 目标：消除间接依赖，减少数据冗余。
- 特点：
- 非主属性不能通过其他非主属性依赖主码。
- 示例：
不满足 3NF 的表（传递函数依赖问题）：学号 系名 系主任 1 计算机 王老师 2 数学 李老师- 主码是
学号，但系主任依赖于系名，而系名又依赖于学号，存在传递函数依赖。
满足 3NF 的设计： - 拆分为两张表：
- 系信息表：
系名 系主任 计算机 王老师 数学 李老师 - 学生表：
学号 系名 1 计算机 2 数学
- 系信息表：
- 主码是
3. 核心概念解释
函数依赖（Functional Dependency）：
- 属性集 ( X ) 的值唯一确定属性集 ( Y ) 的值，则称 ( Y ) 函数依赖于 ( X )，记作 ( X \to Y )。
部分函数依赖：
- ( X \to Y )，但 ( X ) 的真子集 ( X_0 \to Y )，则称 ( Y ) 对 ( X ) 部分依赖。
完全函数依赖：
- ( X \to Y )，且 ( X ) 的任何真子集都不能确定 ( Y )，则称 ( Y ) 对 ( X ) 完全依赖。
传递函数依赖：
- ( X \to Y )，且 ( Y \to Z )，则称 ( Z ) 对 ( X ) 存在传递函数依赖。
4. 范式的目标和优点
- 1NF：保证数据原子性，避免复杂数据结构。
- 2NF：避免数据的部分依赖，减少冗余。
- 3NF：消除间接依赖，进一步减少数据冗余，提高数据一致性。
通过范式化设计，可以：
- 降低数据冗余。
- 避免数据异常（插入异常、删除异常、修改异常）。
- 提高数据库设计的逻辑清晰度。
5. 范式化的实际应用
- 范式化是数据库设计的基础，但实际应用中需要在规范化和性能之间进行权衡：
- 范式化（高范式）有利于数据一致性和减少冗余。
- 反范式化（低范式）有利于提升查询性能（如引入冗余字段减少联表操作）。
数据库设计时通常结合规范化和性能优化，根据业务需求设计合理的表结构。
主键和外键有什么区别?
主键和外键的区别详解
1. 主键（Primary Key）
- 定义：主键用于唯一标识表中的每一行记录。它是表中一列或多列的组合，值必须唯一且不能为空。
- 特点：
- 主键的值是唯一的，表中不能有重复的主键值。
- 主键列的值不能为空（NOT NULL）。
- 一个表只能有一个主键。
- 主键通常被用于快速定位特定记录。
- 作用：
- 保证数据的唯一性。
- 用于数据库索引优化，提高查询效率。
- 示例：
表学生：学号 (主键) | 姓名 | 年龄 101 | 张三 | 20 102 | 李四 | 21
2. 外键（Foreign Key）
- 定义：外键用于建立两个表之间的联系。它是一个表中的列，该列的值引用另一个表的主键。
- 特点：
- 外键的值可以重复。
- 外键可以为空（如果业务逻辑允许）。
- 一个表可以有多个外键。
- 外键约束可以确保数据一致性和参照完整性。
- 作用：
- 表示表之间的关联关系（如一对多、多对多）。
- 确保引用的数据在被引用表中存在。
- 示例：
表班级：表班级编号 (主键) | 班级名称 1 | 一班 2 | 二班学生：学号 (主键) | 姓名 | 班级编号 (外键) 101 | 张三 | 1 102 | 李四 | 2
3. 主键和外键的区别
| 属性 | 主键 | 外键 |
|---|---|---|
| 作用 | 唯一标识表中的记录 | 建立两个表之间的关系 |
| 唯一性 | 值必须唯一 | 值可以重复 |
| 是否允许为空 | 不允许为空 | 可以为空 |
| 个数限制 | 每个表只能有一个主键 | 每个表可以有多个外键 |
| 约束方向 | 用于表内部的数据唯一性约束 | 用于跨表的参照完整性约束 |
| 示例 | 学生表中的“学号”用于唯一标识学生 | 学生表中的“班级编号”引用班级表中的主键“班级编号” |
4. 主键和外键的关系
- 主键是被引用的对象：主键通常是被其他表的外键所引用。
- 外键依赖主键：外键的值必须来源于被引用表的主键，或者为空。
主键和外键的结合构成了数据库中表与表之间的关联，是关系型数据库的核心机制。
为什么不推荐使用外键与级联？
为什么不推荐使用外键与级联？
虽然外键和级联在一定程度上可以保证数据一致性和完整性，但在分布式和高并发场景中，它们可能引入更多问题，尤其是在现代系统架构中。以下是详细分析。
1. 不推荐使用外键与级联的原因
1.1 增加了数据库操作的复杂性
- 外键检查：
- 数据库每次执行插入、更新、删除操作时都需要额外验证外键约束，这增加了数据库的工作负担，尤其是在高并发场景中。
- 级联操作：
- 外键级联更新或删除操作可能触发多个表的联动更新，导致操作复杂且潜在风险较高（如阻塞或更新风暴）。
1.2 对分布式架构不友好
- 分库分表限制：
- 在分库分表的场景中，外键约束无法跨库生效。例如，如果学生表和成绩表分布在不同的数据库中，数据库无法验证外键约束，也无法执行级联操作。
- 分布式事务问题：
- 使用外键可能需要分布式事务来保证一致性，而分布式事务复杂且性能代价高。
1.3 增加开发和维护难度
- 开发和测试不便：
- 外键约束会限制数据操作，导致在开发和测试时插入或删除数据变得麻烦。
- 模拟复杂场景时需要满足所有外键约束，这增加了测试数据准备的难度。
- 需求变更的灵活性：
- 如果业务需求发生变化，比如不再需要某些关联，移除外键可能会涉及大范围的数据库调整。
1.4 可能引发数据库性能问题
- 插入和更新的性能影响：
- 每次操作都需要检查外键完整性，尤其是在外键关联字段有索引的情况下，可能影响写入性能。
- 阻塞与死锁风险：
- 外键和级联操作会导致强阻塞，一旦某个操作耗时较长，可能引发数据库锁等待甚至死锁问题。
2. 外键与级联的优点
外键和级联也有其优势，在一些特定场景中仍然适用：
2.1 保证数据的一致性和完整性
- 外键约束确保引用完整性，防止孤立数据（如成绩表中存在无效的学生 ID）。
2.2 降低开发成本
- 通过数据库级别的约束减少代码逻辑。
- 级联操作可以简化数据的增删改操作，特别是在小型单机系统中。
3. 推荐的替代方案
在现代系统中，通常在应用层而不是数据库层解决外键相关的问题，以下是一些替代方案：
3.1 应用层保证数据一致性
- 在代码中显式管理数据关联关系，通过事务或逻辑校验保证一致性。
- 优点：
- 灵活性高，适合分布式系统。
- 可以根据业务需求动态调整关联逻辑。
3.2 使用索引代替外键
- 为关联字段创建索引，虽然不能直接保证数据一致性，但提高了查询效率。
- 结合应用层校验，可以避免外键检查带来的性能问题。
3.3 分布式场景的解决方案
- 消息队列：在操作主表和从表时，通过事件驱动异步更新关联数据。
- 分布式事务：在强一致性要求下，可使用两阶段提交（2PC）或补偿事务（TCC）。
4. 什么时候可以使用外键？
虽然不推荐在高并发、分布式场景中使用外键，但在以下场景中仍可以考虑使用外键：
- 系统是单机部署，并发量较低。
- 不涉及分库分表，所有数据都存储在一个数据库中。
- 数据一致性要求极高且操作频率较低。
总结
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 保证数据一致性和完整性 | 增加数据库操作复杂性，影响性能 |
| 降低开发成本，简化操作 | 不适合分布式架构，无法跨库实现 |
| 避免孤立数据（孤儿记录） | 对需求变更不友好，可能引发锁等待、更新风暴 |
外键和级联操作是双刃剑，在实际开发中需要根据系统架构、性能需求和业务场景权衡使用。如果系统规模较小、无需分库分表，可以适当使用外键；在高并发分布式场景下，则推荐通过应用层逻辑来替代外键的功能。
什么是存储过程?
什么是存储过程？
1. 定义
存储过程（Stored Procedure） 是一组事先经过编译并存储在数据库中的 SQL 语句和逻辑控制语句的集合。开发者可以通过调用存储过程来执行预定义的操作，而无需重复编写 SQL 代码。
2. 存储过程的特点
预编译：
- 存储过程在创建时就已编译，调用时不需要再次编译，因此执行速度较快。
封装性：
- 可以封装复杂的业务逻辑，将多个 SQL 语句组合成一个逻辑单元。
参数支持：
- 存储过程支持传入参数（IN）、传出参数（OUT）、双向参数（INOUT），增强了灵活性。
复用性：
- 存储过程可以被多个应用或程序调用，减少代码重复。
3. 存储过程的优缺点
3.1 优点
- 提高性能：
- 预编译后的存储过程执行速度快，减少了 SQL 的解析和优化过程。
- 减少网络通信：
- 一次调用存储过程即可完成多个操作，减少客户端与数据库之间的多次交互。
- 封装复杂逻辑：
- 将复杂的业务逻辑集中到数据库层，便于统一管理。
- 增强安全性：
- 可以限制用户对表的直接操作，保护数据。
3.2 缺点
- 难以调试和维护：
- 存储过程的逻辑隐藏在数据库中，调试困难，且修改存储过程可能需要停机。
- 缺乏移植性：
- 不同数据库的存储过程语法差异较大，导致无法跨平台移植。
- 扩展性差：
- 将业务逻辑嵌入数据库，随着业务复杂度增加，难以拆分和扩展。
- 消耗数据库资源：
- 存储过程运行在数据库端，会占用数据库的 CPU 和内存资源。
4. 存储过程的结构
一个典型的存储过程结构如下：
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE ExampleProcedure(
IN param1 INT, -- 输入参数
OUT param2 VARCHAR(255) -- 输出参数
)
BEGIN
-- 存储过程逻辑
SELECT name INTO param2
FROM students
WHERE id = param1;
END //
DELIMITER ;调用存储过程：
CALL ExampleProcedure(1, @output_param);
SELECT @output_param;5. 存储过程的应用场景
复杂业务逻辑的封装：
- 如订单处理、库存更新等需要多次 SQL 操作的场景。
批量数据操作：
- 如数据迁移、定期报表生成等。
权限控制：
- 将敏感数据的操作封装在存储过程中，通过存储过程的权限控制数据访问。
6. 为什么不推荐使用存储过程？
6.1 阿里巴巴开发手册中的建议
阿里巴巴 Java 开发手册建议禁止使用存储过程，主要原因：
- 调试困难：存储过程逻辑隐藏在数据库中，不易调试。
- 难以扩展：存储过程与业务逻辑绑定，复杂逻辑难以拆分。
- 不利于分布式架构：在分布式和微服务架构中，业务逻辑应分布在应用层，而不是集中在数据库层。
- 移植性差：不同数据库的存储过程语法不同，跨平台迁移困难。
7. 推荐替代方案
将业务逻辑移至应用层：
- 使用 Java 或其他后端语言实现业务逻辑，降低对数据库的依赖。
避免复杂操作集中在数据库：
- 使用轻量级的 SQL 语句配合应用层的逻辑处理。
引入批处理工具：
- 对于批量操作，使用独立的批处理工具（如 Spring Batch）。
引入分布式架构：
- 利用分布式系统设计业务逻辑，更适应高并发和高可用场景。
8. 何时使用存储过程？
在以下场景中，可以考虑使用存储过程：
- 单机应用：
- 系统规模小，业务逻辑简单。
- 高安全性需求：
- 需要对表直接操作进行严格限制。
- 低并发场景：
- 操作频率低，不会引发数据库性能瓶颈。
存储过程是数据库中强大的功能，但在现代互联网架构中，由于其调试、扩展和分布式兼容性问题，通常不被推荐使用。实际开发中需根据具体场景权衡使用。
drop、delete 与 truncate 区别？
DROP、DELETE 和 TRUNCATE 的区别详解
1. 用法和功能区别
| 操作 | 功能 |
|---|---|
DROP | 删除整个表，包括表中的数据和表结构，表不再存在。语法：DROP TABLE 表名; |
TRUNCATE | 清空表数据，但保留表结构。清空后的表数据无法恢复，自增 ID 从 1 开始。语法：TRUNCATE TABLE 表名; |
DELETE | 删除表中的部分或全部数据，但保留表结构。需要通过 WHERE 子句指定要删除的数据。如果省略 WHERE 子句，则删除全部数据。语法：DELETE FROM 表名 WHERE 条件; |
2. 是否保留表结构
DROP：删除表的数据和表结构，表完全消失。TRUNCATE：删除表中的数据，保留表结构。DELETE：只删除指定数据，保留表结构。
3. 数据库语言分类
DROP和TRUNCATE：属于 DDL（数据定义语言），操作直接生效，无法回滚。DELETE：属于 DML（数据操作语言），操作需要事务提交才能生效，可以回滚。
4. 日志与回滚
| 操作 | 是否记录日志 | 是否支持回滚 |
|---|---|---|
DROP | 不记录详细的操作日志，不能回滚 | 不支持回滚 |
TRUNCATE | 不记录每条数据的删除日志，不能回滚 | 不支持回滚 |
DELETE | 记录每条删除操作的日志，支持回滚 | 支持回滚 |
5. 执行速度
一般来说：DROP > TRUNCATE > DELETE
DELETE：逐行删除数据并记录日志，操作耗时较长。TRUNCATE：直接清空整个表数据，效率高于DELETE。DROP：删除表及其结构，占用资源最少，速度最快。
6. 使用场景
| 操作 | 适用场景 |
|---|---|
DROP | 当需要删除整个表（包括表结构）且不会再使用时。 |
TRUNCATE | 当需要清空表中的所有数据，但保留表结构以便后续使用时。 |
DELETE | 当需要有选择地删除部分数据，或需要保留表结构及日志记录以便数据恢复时。 |
7. 示例
DROP示例：DROP TABLE students;结果：表
students连同其数据和结构一起被删除。TRUNCATE示例：TRUNCATE TABLE students;结果：表
students中的数据被清空，但表结构保留。DELETE示例：- 删除指定数据：
DELETE FROM students WHERE age > 20; - 删除所有数据：
DELETE FROM students;
- 删除指定数据：
8. 注意事项
慎用
DROP和TRUNCATE：- 这些操作不可恢复，适用于数据可以被完全舍弃的场景。
优先考虑业务需求：
- 若需要日志记录或操作数据的部分子集，优先选择
DELETE。 - 若清空数据不需要日志记录且不涉及复杂条件筛选，可以选择
TRUNCATE。
- 若需要日志记录或操作数据的部分子集，优先选择
事务性操作：
DELETE可结合事务管理，通过ROLLBACK恢复数据。DROP和TRUNCATE不支持事务管理，操作立即生效。
性能优先级：
- 如果性能是主要考虑因素，
TRUNCATE和DROP的效率更高。
- 如果性能是主要考虑因素，
总结
在选择 DROP、TRUNCATE 和 DELETE 时，需要根据具体场景权衡数据完整性、日志记录、操作性能和回滚需求。
数据库设计通常分为哪几步?
1. 需求分析
- 目标：
- 明确用户需求，包括数据需求、功能需求和性能需求。
- 内容：
- 数据需求：明确需要存储哪些数据及其格式。
- 功能需求：定义数据库需要支持的业务功能，如查询、插入、更新等操作。
- 性能需求：确定响应时间、并发量、存储规模等性能指标。
- 方法：
- 与用户沟通，收集业务场景和流程。
- 编写需求文档，明确数据库的功能和目标。
2. 概念结构设计
- 目标：
- 从业务需求中抽象出数据的实体、属性和关系。
- 内容：
- 使用 E-R 模型（实体-关系模型）进行设计。
- 确定实体、属性、主键、关系类型（如一对一、一对多、多对多）等。
- 输出：
- 绘制 E-R 图，直观表示实体和关系。
- 工具：
- 常用工具如 PowerDesigner、Visio、MySQL Workbench 等。
3. 逻辑结构设计
- 目标：
- 将概念模型（如 E-R 图）转换为数据库的逻辑模型（通常为关系模型）。
- 内容：
- 将 E-R 模型转换为表：
- 每个实体转换为一个表。
- 实体的属性成为表的列。
- 实体之间的关系通过外键实现。
- 优化表结构，确保满足数据库范式（如 1NF、2NF、3NF）。
- 将 E-R 模型转换为表：
- 输出：
- 设计完成的关系表结构，包括表名、字段名、字段类型、主键和外键。
4. 物理结构设计
- 目标：
- 确定数据的存储结构和存取路径，提高数据库的性能。
- 内容：
- 为表选择合适的存储引擎（如 MySQL 的 InnoDB 或 MyISAM）。
- 为高频查询字段创建索引。
- 确定分区、分表和分库策略。
- 考虑备份和恢复方案。
- 输出：
- 数据库的物理存储方案，包括存储引擎、索引设计等。
5. 数据库实施
- 目标：
- 根据设计结果创建数据库，并实现相关功能。
- 内容：
- 编写 SQL 脚本，创建数据库、表、视图、索引、存储过程等。
- 编程实现数据库的应用接口。
- 测试数据库功能和性能，包括单元测试和系统测试。
- 工具：
- 数据库管理工具（如 MySQL、PostgreSQL）。
- 自动化测试工具。
6. 数据库的运行与维护
- 目标：
- 确保数据库稳定运行并满足用户需求。
- 内容：
- 监控数据库性能和容量，优化索引和查询。
- 定期备份数据，确保数据安全。
- 排查和修复数据库故障。
- 根据业务需求进行数据库扩展和优化。
- 工具：
- 数据库监控工具（如 Prometheus、Zabbix）。
- 性能分析工具（如 Explain、慢查询日志）。
总结
| 步骤 | 目标 | 输出 |
|---|---|---|
| 需求分析 | 明确数据、功能和性能需求 | 需求文档 |
| 概念结构设计 | 抽象实体、属性和关系，设计 E-R 模型 | E-R 图 |
| 逻辑结构设计 | 将 E-R 模型转换为关系模型，设计表结构 | 数据库逻辑结构，包括表和关系定义 |
| 物理结构设计 | 确定存储方案和优化策略，提高性能 | 存储引擎、索引和分库分表方案 |
| 数据库实施 | 创建和实现数据库，测试其功能和性能 | 创建的数据库及其功能 |
| 运行与维护 | 确保数据库稳定运行并优化性能 | 监控日志、备份文件、优化方案 |
数据库设计的每一步都为后续系统的稳定性和性能奠定基础，良好的设计能够有效提升系统的可维护性和扩展性。