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名词解释
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数据库如何维护索引
如何选择合适的列建立索引
1. 出现在WHERE从句，GROUP BY从句，ORDER BY从句中的列
2. 可选性高的列要放到索引的前面
3. 索引中不要包括太长的数据库类型
注意事项
1. 索引并不是越多越好，过多的索引不但会降低写效率，而且会降低读的效率
2. 定期维护索引碎片
3. 在SQL 语句中不要使用强制索引关键字查看全部 -
数据库设计步骤：
需求分析（数据库需求的作用点：数据是什么、数据有哪些属性、数据和属性各自的特点有哪些）
逻辑设计 （使用ER图对数据库进行逻辑建模）
物理设计 （根据数据库自身的特点把逻辑设计转换为物理设计）
维护优化 （新的需求进行建表、索引优化、大表拆分）
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什么是数据库设计？
数据库就是根据业务系统的具体需要，结合我们所选用的数据库管理系统（DBMS），为这个，业务构造出最优的数据存储模型。并建立好数据库中的表结构及表与表之间的关联关系的过程。使之能有效的对应用系统中的数据进行存储，并可以高效的对已经存储的数据进行访问。 （有效的存储，高效的访问）
常见的数据库管理系统：
MySQL 、Qracle、SQLServer、PgSql 还有一种流行的NoSQL系统：Mongo、Memcache、Redis
为什么要进行数据库设计？
数据库系统是应用系统存储数据的关键组成部分，是系统稳定运行的基础，决定着系统是否可以高效地运行。
优良的设计：减少数据冗余，避免数据维护异常，节约空间，高效访问。
糟糕的设计：存在大量的数据冗余，存在数据插入、更新、删除异常，浪费大量存储空间，访问数据低效。
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在做需求分析时，实体是抽象的笼统的概念，比如例子中的订单和商品是多对多，一个订单对应多个商品，一个商品可在多个订单中，这里的商品不是确定的某个商品（没有实例化），就是个笼统概念。
到了后面er图建模阶段，一个订单还是对应多个商品，但是一个确定的商品，只能属于一个订单（意思是我的这个订单里的某一个商品，不可能同时出现在其他的订单里），因此多对多变成了一对多关系。
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术语
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有效存储，高效访问
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第二范式：所有单关键字段的表都符合第二范式
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第一范式（1nf）
定义：数据库表中的所有字段都是单一属性
要求数据库中的表都是二维表
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设计范式概要：
常见数据库范式：第一范式、第二范式、第三范式、bc范式
数据操作异常和数据冗余
操作异常：插入异常、更新异常、删除异常
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关系：一个关系对应通常所说的一张表
元组：表中的一行即为一个元组
属性：表中的一列即为一个属性；每一个属性都有一个名称
候选码：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组
主码：一个关系有多个候选码，选定其中一个为主码
域：属性的取值范围
分量：元组中的一个属性值
矩形：表示实体集
菱形：表示联系集
椭圆：表示实体的属性
线段：将属性连接到实体集，或将实体集连接到联系集
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第二范式 将不同类别的属性拆分整合
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识别实体的属性。
唯一标识
存储特点。对增量大，不可能删数据的表，考虑分库分表存储。
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存储那些数据，
存储的数据有那些特点，有些数据具有时效性，有些不具有时效性。
数据的生命周期，有些数据是不适合存表的，如日志数据。
搞清楚一些问题：
实体之间的关系。
实体包含的属性有那些。
实体的唯一标识。
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数据库设计的大体步骤：
需求分析，识别需求中的关键信息。需要存储的主体信息。
逻辑设计，借助er图工具进行建模。
物理设计，根据具体的数据库进行调优。
维护优化，对新建表，索引优化，大表拆分等。
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