数据库基础：讲解MySQL索引的概念及数据库索引的应用[2]

Posted 2023-04-04

参考技术A

　　五 索引分类

　　 直接创建索引和间接创建索引

　　直接创建索引 CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)

　　间接创建索引 定义主键约束或者唯一性键约束 可以间接创建索引

　　 普通索引和唯一性索引

　　普通索引 CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)

　　唯一性索引 保证在索引列中的全部数据是唯一的 对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用

　　CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)

　　 单个索引和复合索引

　　单个索引 即非复合索引

　　复合索引 又叫组合索引 在索引建立语句中同时包含多个字段名 最多 个字段

　　CREATE INDEX name_index ON username(firstname lastname)

　　 聚簇索引和非聚簇索引(聚集索引 群集索引)

　　聚簇索引 物理索引 与基表的物理顺序相同 数据值的顺序总是按照顺序排列

　　CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITH

　　ALLOW_DUP_ROW(允许有重复记录的聚簇索引)

　　非聚簇索引 CREATE UNCLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)

　　六 索引的使用

　　 当字段数据更新频率较低 查询使用频率较高并且存在大量重复值是建议使用聚簇索引

　　 经常同时存取多列 且每列都含有重复值可考虑建立组合索引

　　 复合索引的前导列一定好控制好 否则无法起到索引的效果 如果查询时前导列不在查询条件中则该复合索引不会被使用 前导列一定是使用最频繁的列

　　 多表操作在被实际执行前 查询优化器会根据连接条件 列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案 连接条件要充份考虑带有索引的表 行数多的表;内外表的选择可由公式 外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定 乘积最小为最佳方案

　　 where子句中对列的任何操作结果都是在sql运行时逐列计算得到的 因此它不得不进行表搜索 而没有使用该列上面的索引;如果这些结果在查询编译时就能得到 那么就可以被sql优化器优化 使用索引 避免表搜索(例 select * from record where substring(card_no )=

　　&& select * from record where card_no like % )任何对列的操作都将导致表扫描 它包括数据库函数 计算表达式等等 查询时要尽可能将操作移至等号右边

　　 where条件中的 in 在逻辑上相当于 or 所以语法分析器会将in ( ′ ′)转化为column= ′ or column= ′来执行 我们期望它会根据每个or子句分别查找 再将结果相加 这样可以利用column上的索引;但实际上它却采用了 or策略 即先取出满足每个or子句的行 存入临时数据库的工作表中 再建立唯一索引以去掉重复行 最后从这个临时表中计算结果 因此 实际过程没有利用column上索引 并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响 in or子句常会使用工作表 使索引失效;如果不产生大量重复值 可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引

　　 要善于使用存储过程 它使sql变得更加灵活和高效

lishixinzhi/Article/program/mysql/201311/29603

第五十一课 NoSQL基础概念及MongoDB应用数据库分配概念

NoSQL基础概念及MongoDB

MongoDB基础应用

MongoDB索引及复制集

数据库分片的概念及Mongodb  sharding的实现

一、NoSQL基础概念

    NoSQL(Not Only SQL),是一种技术流派,非关系型数据库；适合用在大数据领域，各种nosql有各自的查询语句，这也是nosql的缺点之一。

    大数据（BigDate）也称海量数据是一个模糊的概念，像Google、百度收集大量数据，分析现在、预测未来；这些数据通过某些特定的特征和算法得出某些预测的结果，这些数据为大数据。 

    大数据的四种形式：

       1、 并行数据库：关系型数据库水平切割，分区查询

       2、NoSQL数据库管理系统：非关系模型，分布式，不支持ACID数据库设计范式成为NoSQL

         优点：简单数据模型、元数据和数据分离、弱一致性、高吞吐量、高水平扩展能力和低端                    硬件群集

         缺点：数据模型没有经过验证、不支持ACID特性、功能简单、没有统一的查询语言

       3、NewSQL数据库管理系统：代表产品Cluterix、GenieDB、ScaleBase、NimbusDB、Drizzleyun

       4、云数据管理系统：

    大数据的分析处理：

       MapReduce

        

    最终一致性细分：

因果一致性、读自己写一致性、会话一致性、单调读一致性、时间轴一致性

    ACID: 强一致性、隔离性、采用悲观保守的方法、难以变化；

    BASE：弱一致性、可用性优先、采用乐观的方法、适应变化、更简单、更快

    数据一致性的实现技术：NRW、2PC、Paxos、Vector Clock

    数据存储模型： www.nosql-databases.org

        列式存储模型  、文档数据模型 、 键值数据模型  、图式数据模型

    

        列式模型：

        应用场景：在分布式文件系统之上提供支持随机读写的分布式数据存储

        典型产品：Hadoop/HBase、Hypertable（Facebook研发）、Cassandra（Facebook）

        数据模型：以“列”为中心进行存储，将同一列数据存储在一起

                优点：快速查询、高可扩展性、易于实现分布式扩展

        文档模型：

                应用场景：非强事务需求的web应用

                典型产品：MongoDB、ElasticSearch、CouchDB、CouchBase Server

                数据模型：键值模型，存储为文档

                优点：数据模型无须事先定义

        键值模型：

                应用场景：内容缓存，用于大量并行数据访问高负载场景

                典型产品：DynamoDB(亚马逊研发)、Riak、Redis、MemcacheDB(新浪研发)

                数据模型：基于哈希表实现的key-value

                优点：查询迅速

        图式模型：

                应用场景：社交网络、推荐系统、关系图谱

                典型产品：Neo4j、Infinite Graph、TiTan

                数据模型：图式结构

                优点：适应于图式计算场景

二、MongoDB  （官方下载站点 www.mongodb.org/downloads/)

    MongoDB是Nosql的一种，文档数据存储模型，jons数据模型，功能次于MySQL,性能强于MySQL。    

    CentOS RPM包下载地址：http://downloads-distro.mongodb.org/repo/redhat/os/x86_64/RPMS/

    安装mongodb:三个包

        （mongo-org-server.rpm、mongol-org-shell.prm客户端、mongol-org-tools.rpm工具）

    #rpm -ql mongodb 查看mongodb配置文件为/etc/mongod.conf

    #mkdir -pv /mongodb/data 自定义数据库存放路径（默认/var/lib/mongo）

    #chown -R mongod:mongod /mongodb/ (系统默认创建mongod用户来运行mongod，修改目录权限)

    #vi /etc/mongod.conf 修改配置文件中定义的数据库路径

    #配置文件打开http接口： httpinterface=true （添加rest=true）

    #service mongod start 

    #ls /mongodb/data (查看数据库初始化话的数据，非常大)

    #du -sh /mongodb/data/   显示3.1G

    #ss -tnl  #查看监听的27017和28017端口

    #mongo --host 172.16.100.7   #连入数据库

    >show dbs   #无需创建数据库，创建collections(容器，相当于表)后自动延时创建数据库！

    >db.stats() #查看数据库信息

    >db.serverstats()  #查看服务器状态