mysql数据库设计案例,如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库？

mysql数据库设计案例,如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库？详细介绍

本文目录一览： 如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库？

我们先探讨非高并发量的实现。
对于查询频次较高的字段，加上索引。
加索引注意事项：1.对那些字符内容较长的最好不要加索引2.按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。随意加索引，会给数据维护增加负担其实，可以引入分区。
分区注意事项：1.常见的分区类型有range，list，hash，key等。用的比较多的就是range分区。2.对于初始建立索引的时候，我们往往会忽视一个前提条件，导致添加失败报错。这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，那么分区的键也必须是主键。引入分区后，数据写入时，数据库会自动判断写入哪个分区
对于并发量较高的，我们除了做上面的操作外，就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。
未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。

MySQL如何创建一个数据库的视图设计

在SQL中，视图是基于SQL语句的结果集的可视化的表。
视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。我们可以向视图添加SQL函数、WHERE以及JOIN语句，我们也可以提交数据，就像这些来自于某个单一的表。
例子
创建视图
CREATEVIEWview_nameAS
SELECTcolumn_name(s)
FROMtable_name
WHEREcondition

如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库？

首先要确定你的目标，所谓千万级是每秒千万次查询还是千万条记录的数据库，前者是一个极其复杂的，这个不是光告mysql能解决的，我想不是前者，而后者却是很简单的一件事，前提是定义高效，定义两个指标：
1，每秒查询的次数是多少
2，每次查询时长
确定好以后再考虑以下几个因素的优化
1，存储的类型，SSD比普通磁盘的随机读写能力可以提高不少，一般2到3个数量级，还要看索引和数据块的大小，比较复杂
2，先择RAID类型，如果选raid0和raid10可以提升近似1倍的速度
3，使用高带宽的网速，可以减少网络传输延迟，用10g的光纤比1g的电缆理论上可以提升1个数量级的吞吐量，尤其对大数据据量的结果集特别有效
4，合理的索引，带条件的检索字段加上索引
5，用大宽表，尽可能减少多表关联查询，用空间换时间吧
6，_用主从的集群，基本上查询的并发量和服务器的数量成正比的
7，使用缓存，如memcached，尤其对静态数据提升尤其明显
8，合理选择数据库字段的类型，用定长字字，不要用变长的，如定长的int,char,decimal类型，别用varchar,text等
9，给数据库配置更大的内存
10，检查下瓶颈在不在CPU，如果查询复杂，换个更高配置的服务器
总的原刚就是，尽可能用内存替代碰盘提升IO速度，提高网络和CPU的配置以减少查询时间；尽可能提升网络速度，内存和主机的数量以提高并发
我们先探讨非高并发量的实现。
对于查询频次较高的字段，加上索引。
加索引注意事项：
1.对那些字符内容较长的最好不要加索引
2.按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。
随意加索引，会给数据维护增加负担
其实，可以引入分区。
分区注意事项：
1.常见的分区类型有range，list，hash，key等。用的比较多的就是range分区。
2.对于初始建立索引的时候，我们往往会忽视一个前提条件，导致添加失败报错。
这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，那么分区的键也必须是主键。
引入分区后，数据写入时，数据库会自动判断写入哪个分区
对于并发量较高的，我们除了做上面的操作外，就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。
未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。

11招教你如何玩转数据库设计_MySQL

bitsCN.com 在日常工作中，当我们遇到海量数据时，如何从中挑选出自己想要的数据呢?是盲目的查找，还是寻求新的解决方案亦或是通过技巧来获取?开发者在设计一个数据表单时，往往会遵循三条常用形式，他们认为常规模式是设计的唯一途径。然而由于开发者一开始就抱有这种心态，使数据表单设计变得墨守成规，阻碍了它的创新。 作者Shivprasad 从平时的工作项目中积累了一些经验，向我们介绍了11款制作数据表单技巧，当设计到数据表单制作时，不妨以此来参考，以丰富我们的应用经验。 Rule 1：弄清(OLTP或OLAP)应用的本质是什么? 当开始制作数据表单设计时，首先，要分析你设计的这个程序的本质是什么?是事务性还是分析性的?你会发现许多开发者会默认应用常规化规则，随后才考虑性能问题而不考虑应用的本质。 关于事务性和分析性，一起来看下两者区别。 Transactional：这种应用，用户对CRUD较为感兴趣，即创建、读取、更新和删除记录。这种数据，官方名称之位OLTP。 Analytical：用户对分析、报告、预测等方面感兴趣。这类数据库很少有嵌入和更新。主要目的是为了尽快获取和分析数据。官方名称之为OLAP。 换句话说，如果你想以嵌入、更新、删除为重点，可选择常规化的表单设计或者创建一个简单的非常规化的数据架构。 下面是一个简单的图表，左侧显示名称和地址，采用非规范化结构设计出的一款简单的常规表单。 Rule 2：将数据按照逻辑思维分成不同的块，让生活更简单 这个规则其实就是 “三范式” 中的第一范式。这样设计的目标，是为了当你需要查询套多的字符串解析功能时，如子串，charindexetc，它能为你提供这项功能。 例如，注意观看下面的图表，如果你想查询某个学生的姓名，通过“Koirala”和“Harisingh”来进行区分。 因此，更好的方法就是打破数据逻辑思维，以便我们编写更加简洁、容易查询的表单。 Rule 3：当数据太多时，rule 2不可用 开发者们的思维有时很单一，如果你告诉他们某种方式，他们会一直这么做下去，要知道过度的使用会造成不必要的麻烦。正如我们之前谈到的rule 2，首先要进行分解，明确自己的需求。例如，当你看到电话号码字段时，你可以在ISD代码上进行操作区分这些电话号码(直到满足你的需求)。尽管这是不错的方法，但会给你带来更多的并发症。 Rule 4：将重复、不统一的数据视作你最大的敌人 聚焦和重构复制数据。我比较担心的不是复制数据所需要的磁盘空间而是它因此而造成的混乱。 从下面的图表中，“5th Standard”和“Fifth standard”意思是相同的，你可以说是因为数据或者验证数据录入到你的系统原因，如果你想通过报表来显示他们的不同之处，从用户的角度开看，这是非常困难的。 其中一个解决方法就是将不同的任务栏把相同的数据通过新建一个键入值联接在一起。如图。我们通过创建一个新的条目“Standards”即可将数据重新排，显示相同的部分。 Rule 5：注意被分隔符分割的数据 前面的规则2即“第一范式”提到避免数组重复，如图所示。如果你看到教学大纲紧密排列在一起，这个领域中需要很多数据来填充，这种我们称之为“重复数组”。如果我们必须操纵这些数据，单凭查询是很困难的，我甚至还怀疑是否具备这个查询功能。 这些带分隔符的数据需要特别注意，如何利用更好的方法将这些数据移动到一个不同的任务栏中，以便更好的分类呢?如图： 如图所示，可以看到我创建了一个独立的教学科目条目，然后列出了与之有相关联的科目。这种方法主要适用于在教学大纲领域，避免过多的重复和数据分隔符中。 Rule 6：当心数据依赖 观察该领域中的部分列表。如图，我们创建了roll number和standard，可以看到教学科目紧密联系在一起，但与学生学习的科目没有直接关联。如果我们想给每位学生更新教学科目，这似乎看起来是不符合逻辑的，但是通过键入standard条目转换这些数据就可达到目的。 这个规则告诉我们“所有的键入都应该依赖主键”。All keys should depend on the full primary key and not partially。 Rule 7：选择派生列 如果你想进行OLTP应用首先得筛选出派生列，在OLAP中我们需要做一些求和，方可获得uixie很好的性能。如图，求的平均数需要利用marks和subject两列。 这个规则被称为第三范式，“不应该有依赖于非主键的列”(No columns should depend on other non-primary key columns)我个人认为是不能盲目使用此规则。如果该数据是计算过的数据，看清状况然后在决定实施第三范式。 Rule 8：如果性能很关键，不要避开冗余数据 如果你迫切的考虑到性能规范化问题，通常情况下需要连接许多列表以及减少增加非规范化的列表以便来提高数据图表性能。 Rule 9：数据多、繁杂 OLAP项目主要是为了处理数据繁多，例如，如图所示，假如你想获得每个国家、每个用户、每年的销售额度。对于这种情况，你可以创建一个实际销售列表条目(sales fact table)。 Rule 10：设计name value table列表 明值表意味着它有一些键，这些键被其他数据关联着。如图所示，我们需要弄清楚currency table (货币列)和country table(国家列)，图中键入值(数字部分)显示的就是我们所需要的数据。 通过创建键入值(Type)来显示出不同区域的数据。 Rule 11：无限制结构数据，自定义PK和FK 我们会经常碰到一些无限父子分级结构的数据。例如：考虑到一个多层次的营销方案，其中一个销售人员可以领导多个销售人员。在这种情况下，你可以使用自定义的主键和设置外键来帮助你实现统一。 您可以根据自身的项目需求选择不同的数据处理方法。如下所示：三种常规范式。 英文出自：c-sharpcorner bitsCN.com

mysql数据库的优化方法？

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，沙河IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。
为什么要了解索引
真实案例
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
索引的优点
合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
索引的类型
mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
B-TREE
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。
索引查询
建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

navicat for mysql怎么设计数据库

1、首先下载安装navicat，安装完成以后打开navicat，这里的界面是中文的， 很多人下载的是英文版的
2、点击“文件”，选择“新建连接”
3、在弹出来的“新建连接”对话框中，输入mysql的基本信息，如IP地址，mysql用户名和密码。本地数据库IP请使用localhost或者127.0.0.1
3、输入完成以后，点击“测试连接”按钮，如果连接成功，弹出“连接成功”的对话框。
4、然后，再点击“确定”按钮，连接成功，如图所示
5、双击左侧“连接”栏内新建立的连接，就会出现mysql中所有的数据库了
6、然后右键点击该连接，选择“新建数据库”
7、在“新建数据库”对话框中，输入数据库名、字符集和排列规则。如果不知道字符集是什么类型的，请选择“Default character set”，输入完毕以后，点击确定，完成数据库创建8、右键点击新创建的数据库，选择“运行sql文件”
9、在“运行sql文件”窗口中，选择要恢复的数据文件，然后点击确定，即可完成数据库的恢复。完成以后，在窗口右侧可以看到该数据库中的所有表

mysql设计教学管理数据库：要求设计数据库记录每个同学在每门课程上的成绩，可以自定义场景？

首先定义三个表，学生(id,sno,name)，课程(cid,cname),成绩表(sid,id,cid,score)，这样，数据库表基本定义完成，这个是数据库操作的关键，接下来用sql语句给每张表插入数据:例如学生表，id自增长
insert into student(sno,sname) values(学号，学生姓名)
参考一下。

设计题 有一个MySQL数据库store，在store数据库中含有一个销售表sale，用于存放商品的销售记录。

先给你前面mysql的。
CREATE DATABASE store;
USE store;
CREATE TABLE sale(
id INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT "序号",
pm VARCHAR(30) COMMENT "商品名称",
price DECIMAL(9,2) COMMENT "单价",
num INT(11) COMMENT "数量",
SUM DECIMAL(11,2) COMMENT "金额"
)ENGINE=INNODB;
INSERT INTO sale(id,pm,price,num) VALUES(1,"电视机",1400.00 ,4);
INSERT INTO sale(id,pm,price,num) VALUES(2,"电视机",7400.00 ,11);
INSERT INTO sale(id,pm,price,num) VALUES(3,"电视机",1500.00 ,9);
SELECT * FROM sale;
UPDATE sale SET SUM=price*num;
SELECT * FROM sale WHERE SUM>4000 ORDER BY SUM DESC;
use store;
create table sale(id int auto_increment primary key,pm varchar(30) ,price decimal(9,2),num int,sum decimal(11,2));
insert into sale(pm,price,num) values ('电视机',1400.00,4);
select * from sale;
update sale set sum = 0 ;
select * from sale where price > 4000.00 order by sum desc
method = "post"
action = "calc_multi.php"
a
b
c
submit
...

MYSQL数据库的物理设计都包括哪些内容，怎么设计？

你想设计什么样的数据库啊?..可以简单的说明一下吗?..
设计数据库步骤:概念模型,逻辑模型,物理模型.
概念模型:用户需求和运行需求的一个高级表示.
逻辑模型:用于捕捉结构化数据的软件模型的详细表示.
物理模型:数据库的所有表和列的详细规范.
一,在概念上设计一个数据库(概念模型)
需求:实体,属性,关系.
软件:Microsoft Office Visio for Enterprise Anchitects
步骤:启用软件,创建实体,添加属性,添加关系
二,在逻辑上设计一个数据库来利用关系引擎
需求:表,列,外键.
软件:同上
在概念模型的基础上创建.
三,物理创建数据库.
1,打开SQL Server Management Studio
2,右击数据库-新建数据库.
架构:数据库-安全性(右击)-新建-架构
架构是用于简化数据库对象管理的一种命名空间.
创建表来实现：数据库-(右击)表-新建表;
设置主键:右击想要设置成主键的项-设置主键
CHECK约束:右击想要约束的项-CHECK约束-添加-表达式
数值属性:
1,整数和数量:
bit(0_1) tiyint(0_255) smallint(-32768_32767) int(-2147483648_2147483647) bigint(...)
2,精确数据:
decimal(精度9,小数位数0-5) numeric(19,0-9) dec(28/38 0-13/0-17) money(18,4) smallmoney(9,4)
3,科学与工程数据:
float(存储空间4/8,小数位数1-24/25-53) real(4,24) double(8,53)
4,字符串属性:
长度固定:char nchar
长度可变:varchar nvarchar
5,日期与时间属性:
datetime和smalldatetime
2005提供的约束:
NO NTULL:必需填的属性.
CREATE TABLE EM(
EMNumber INT NOT NULL
)
DEFAULT:插入一行的时候,如果没有为一个列指定值,就会自动使用DEFAULT值.
PRIMARY KEY:定义主键.
CREATE TABLE EM(
EMNumber INT NOT NULL
PRIMARY KEY(EMNumber,..)
)
UNIQUE:约束一个值,使它不在表中重复.
CREATE TABLE EM(
EMNumber INT NOT NULL
UNIQUE(EMNumber,..)
)
CHECK:限制列的取值范围和模式.
CREATE TABLE EM(
EMNumber INT NOT NULL
CHECK(EMNumber>0)
)
FOREIGN KEY:将一个列表中的值限制为可以在另一个列表中发现的值.
CREATE TABLE EM(
EMNumber INT NOT NULL
FOREING KEY(EMNumber,..)
)
注:使用时最好都使用代码来操作,并少用中文.
如果是MySQL里面设计的话..很简单..一句话..
create datebase [数据库名];
创建表:
create table [表名](
[表属性] [属性类型]
);
如:
//创建数据库
create datebase school;
//创建表
create table student(
no int primary key,
name varchar(10) not null
);
至于表属性的类型,你可以在网上找API文档..
Log File物理结构
从 ib_logfile0和 ib_logfile1这两个文件的物理结构可以看出，在Log Header部分还是有些许差异的， ib_logfile0会多一些额外的信息，主要是checkpoint信息。
并且每个Block的单位是512字节，对应到磁盘每个扇区也是512字节，因此redo log写磁盘是原子写，保证能够写成功，而不像index page一样需要double write来保证安全写入。
我们依次从上到下来看每个Block的结构
Log File Header Block
Log Goup ID，可能会配置多个redo组，每个组对应一个id，当前都是0，占用4字节
Start LSN，这个redo log文件开始日志的lsn，占用8字节
Log File Number，总是为0，占用4字节
Created By，备份程序所占用的字节数，占用32字节
另外在ib_logfile0中会有两个checkpoint block，分别是 LOG_CHECKPOINT_1/ LOG_CHECKPOINT_2，两个记录InnoDB Checkpoint信息的字段，分别从文件头的第二个和第四个block开始记录，并且只在每组log的第一个文件中存在，组内其他文件虽然没有checkpoint相关信息，但是也会预留相应的空间出来。这里为什么有两个checkpoint的呢？原因是设计为交替写入，避免因为介质失败而导致无法找到可用的checkpoint的情况。
Log blocks
请点击输入图片描述
log block结构分为日志头段、日志记录、日志尾部
Block Header，占用12字节
Data部分
Block tailer，占用4字节
Block Header
这个部分是每个Block的头部，主要记录的块的信息
Block Number，表示这是第几个block，占用4字节，是通过LSN计算得来的，占用4字节
Block data len，表示该block中有多少字节已经被使用了，占用2字节
First Rec offet，表示该block中作为第一个新的mtr开始的偏移量，占用2字节
Checkpoint number，表示该log block最后被写入时的检查点的值，占用4字节

java课程培训机构分享Mysql数据库的设计和优化

在JAVA开发中数据库的学习也是我们需要了解的，截下来几篇文章都是关于数据库的设计和应用，那么java课程培训机构废话不多说开始学习吧！
数据库的设计
数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。
数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。
数据库的三大范式
第一范式1NF:所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
第二范式2Nf:第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的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。
第三范式3Nf:所有字段必须与主键直接相关，而不是间接相关。也可以理解为字段不要和其他非主键字段相关.
注意:这三个范式尽可能去遵守,不是一定要墨守成规.这只是让我们设计的表的时候,越靠近这些范式,可以使字段尽量的减小冗余.但是有时候也可以根据实际需要小小的违背一下.但是第三范式违反一下还可以接受,但是第一范式别违反.
数据库设计的步骤
需求分析阶段
准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)。是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。
概念结构设计阶段
是整个数据库设计的关键--设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整
Entity_Relationship---实体之间的关系
一对一
一对多
多对一