原文：http://www.java520.cn/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/148.html
◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。 ◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。 ◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。 第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
这篇文章是软件架构编年史的一部分，一系列关于软件架构的文章。在这些文章中，我写了我对软件架构的了解，我如何看待它，以及我如何使用这些知识。如果您阅读了本系列以前的文章，那么本文的内容可能更有意义。
写在文章前：本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识，同时也分享给可能需要的人，因为水平有限，肯定存在诸多不足以及技术性错误，请大佬们及时指正。
数据库范式 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。 范式可以避免数据冗余，减少数据库的空间，减轻维护数据完整性的麻烦，但是操作困难，因为需要联系多个表才能得到所需要数据，而且范式越高性能就会越差。要权衡是否使用更高范式是比较麻烦的，一般在项目中，用得最多的也就是第三范式，我认为使用到第三范式也就足够了，性能好而且方便管理数据。 第一范式：对于表中
一般而言, 一个实体被映射到一张关系表中, 代表一组对象的集合; 表中的每一行被称为一个实体发生(Entity Occurrence)或实体实例(Entity Instance), 代表一个特定对象。
165. 一张自增表里面总共有 7 条数据，删除了最后 2 条数据，重启 mysql 数据库，又插入了一条数据，此时 id 是几？
举个例子: 按上面出现过的图, Students(sid, Iname, fname, midiaitia)
查询有能够对应班级的学生以及班级信息，按照班级进行排序，若为同班级按照id进行排序。
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
第一范式 第一范式（1NF）要求数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值。 若某一列有多个值，可以将该列单独拆分成一个实体，新实体和原实体间是一对多的关系。 在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。 第二范式 满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。 第二范式要求实体中没一行的所有非主属性都必须完全依赖于主键；即：非主属性必须完全依赖于主键。 完全依赖：主键可能由多个属性构成，完全依赖要求不允许
在日常工作中，我们常常与Excel表格打交道，使用它来处理各种数据，但渐渐地会发现，我们总是在使用Excel表格处理类似的工作，这些工作占据了我们大量时间，因此，是时候尝试让Excel自动处理重复的工作了。将重复的工作交给计算机，让它来帮助我们快速处理这些重复内容，提高自己的工作效率。
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index )，除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说，每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键，那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键，那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 胡红伟 虽然优化器需要准确的统计信息来选择最优的执行计划，但是有些场景下，收集统计信息比较困难，或消耗资源较高，或收集统计信息不能及时完成，那么就需要另一种备选策略。 不稳定的表 不稳定的表即随着时间的变化，数据会发生巨大变化的表。例如，一个订单队列表，一天的开始它是空的，随着时间推移，订
Spring框架对JDBC的简单封装。提供了一个JDBCTemplate对象简化JDBC的开发
幻读是指在事务并发执行过程中，某个事务在读取某个范围的数据时，另一个事务在该范围内新增或删除了数据，导致前一个事务再次读取时，出现了前后两次读取结果不一致的情况。
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
文章稍微有些长，博主国庆花费了两天进行整理，**大家如果暂时没有这么多时间，可以先收藏和订阅专栏哦，有时间了再拿出来学习，有问题记得私信博主！**
这两天 PetShop is Evil?等对PetShop 的讨论很多，我在这里也发一篇凑凑热闹。我下面主要是对Asp.net 2.0新增的缓存管理方面的内容和PetShop 4的缓存处
能够唯一标识元组的某一属性或属性组，任何包含超码的超集也是超码，这里唯一标识元组可以简单的理解为根据某一个字段或几个字段的值，查询出某一行特定的数据
其中数据模型可以分为：概念数据模型（Concept Data Model）、逻辑数据模型（Logical Data Model）和物理数据模型（Physical Data Model）。
数据库范式是数据库设计中必不可少的知识，没有对范式的理解，就无法设计出高效率、优雅的数据库。甚至设计出错误的数据库。而想要理解并掌握范式却并不是那么容易。教科书中一般以关系代数的方法来解释数据库范式。这样做虽然能够十分准确的表达数据库范式，但比较抽象，不太直观，不便于理解，更难以记忆。 本文用较为直白的语言介绍范式，旨在便于理解和记忆，这样做可能会出现一些不精确的表述。但对于初学者应该是个不错的入门。我写下这些的目的主要是为了加强记忆，其实我也比较菜，我希望当我对一些概念生疏的时候，回过头来看看自己写的笔记，可以快速地进入状态。如果你发现其中用错误，请指正。 下面开始进入正题：
表（TABLE）是数据库中用来存储数据的对象，是有结构的数据的集合，是整个数据库系统的基础。SQL数据库中用于存储数据的工具。
数据库范式（Normal forms）：是用于规范关系型数据库设计，以减少谬误发生的一种准则。
---恢复内容开始--- 数据库范式（Normal forms）：是用于规范关系型数据库设计，以减少谬误发生的一种准则。 尽管有很多概念定义性的东西，但是在实际使用数据库的过程中仍然有很多不尽人意的地方，下面我通过一些实例和图片简要分析一下范式的特点，也是我对范式的一下个人的理解。本篇随笔我们主要通过第一范式（1nf）,第二范式（2nf）,第三范式（3nf）和bcnf范式，其中我们重点关注的就是第一范式。 第一范式，第一范式是关系型数据库的基础条件，我将1nf的特点归纳为以下几点： 1.不允许出
数据库范式是一系列规范条件的集合，这些规范条件定义了数据库表结构的合理性，以减少数据冗余和改善数据的逻辑结构。主要的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）和巴斯-科德范式（BCNF）。每个高级范式都建立在前一个范式的基础上。
在企业领域,有很多应用和系统需要在生产环境中使用批处理来执行大量的业务操作.批处理业务需要自动地对海量数据信息进行各种复杂的业务逻辑处理,同时具备极高的效率,不需要人工干预.执行这种操作通常根据时间事件(如月末统计,通知或信件),或者定期处理那些业务规则超级复杂,数据量非常庞大的业务,(如保险赔款确定,利率调整),也可能是从内部/外部系统抓取到的各种数据,通常需要格式化、数据校验、并通过事务的方式处理到自己的数据库中.企业中每天通过批处理执行的事务多达数十亿.
事务指的是满足 ACID 特性的一组操作，可以通过 Commit 提交一个事务，也可以使用 Rollback 进行回滚。
数据库范式是一组规范化设计数据库的原则，旨在减少数据冗余、提高数据一致性和避免数据异常。通过将数据库设计分解为多个规范形式，设计者可以确保数据库的结构更加健壮、易于维护和扩展。
任何一个数据库最主要功能之一是可扩展。如果不删除彼此，则尽可能较少锁竞争从而达到这个目的。由于read、write、update、delete是数据库中最主要且频繁进行的操作，所以并发执行这些操作时不被阻塞则显得非常重要。为了达到这种目的，大部分数据库使用多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control）这种并发模型。这种模型能够将竞争减少到最低限度。
要理解范式，首先必须对知道什么是关系数据库，如果你不知道，我可以简单的不能再简单的说一下：关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……（省略10W字）。
所谓金九银十，金三银四，眼看十月份最后一天已经快要结束了，当初那个充满斗志，充满梦想的你在哪里？
前段时间因为项目需要搭建一个web服务器，后端Web框架我调研了几个，比如Python的Flask,Django, NodeJs的Express,JavaEE的Spring,以及C++的CppCMS, 经过权衡拓展性开发效率，最后选择了Django。 也许Python不是最好的选择，但至少目前来看工作的还挺顺利。
为了帮助设计和实现批量处理系统，基本的批量应用是通过块和模式来构建的，同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。
2NF：每一个非主属性完全依赖于候选码（属性组的值能唯一的标识一个元组，但是其子集不可以）。
关键码 1) 超键：在关系中能唯一标识元组的属性或属性集称为关键模式的超键。 2) 候选键：不含有多余属性的超键称为候选键。也就是在候选键中在删除属性就不是键了。 3) 主键：用户选作元组标识的候选键称为主键。一般不加说明，键就是指主键。 4) 外键：如果模式R中属性K是其他模式的主键，那么K在模式R中称为外键。
百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式就是无重复的列。
存储引擎说白了就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的，所以存储引擎也可以称为表类型（即存储和操作此表的类型）。MySQL5.5以后默认使用InnoDB存储引擎。
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
一讲到数据库设计，大家很容易想到的就是三范式，但是第四、第五范式又是什么，不是很清楚，三范式到底怎么区分，也不清楚，作为数据库设计的基础概念，我再讲解下数据库范式。
【不满足第一范式】：1.主键重复。2. StuInfo字段可以再分 |StuId(主键学号)| StuName (姓名)| StuInfo(学生信息)| |:–:|:–:|:–:| |S001| 张三| 信息学院 大三| |S001| 李四| 商学院 大二|
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
多表查询和子查询是数据库中强大的工具，用于在复杂数据结构中提取有价值的信息。其目的在于实现数据关联、筛选和汇总，使得用户能够更灵活地从多个表中检索所需的信息。这种查询方式的重要性体现在解决实际业务需求上，通过有效地组合和处理数据，提高了数据库的查询灵活性和性能，为决策提供了有力支持。
InnoDB: 支持事务,行锁及无锁读提高了并发的效率,为了数据的完整性,支持外键
InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，这一点MySQL与Oracle不同，后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味着：只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁！ 索引对于InnoDB非常重要，因为它可以让查询锁更少的元组。 这点十分重要，InnoDB直到事务提交时才会解锁。如果查询不能使用索引，MySQL会进行全表扫描，并锁住每一个元组，不管是否真正需要。
设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。
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