在上一篇,我们搭建了一个项目框架,基本上是一个完整的项目。目前而言,大部分的应用基本都是这个结构。好的,不废话了,进入今天的议题:完成并实现数据层的基础实现。
方法二:方法一中每次都需要对所有字段进行修改,效率低,而且麻烦,下面介绍修改部分字段
如果在 EF OnModelCreating 中配置了实体外键映射,也就是 SQL Server 中的 ForeignKey,那么我们在添加实体的时候,主实体的主键值会自动映射到子实体的外键值,并且这个操作在一个 SaveChanges 中,但如果没有在 OnModelCreating 中进行外键映射配置,我们添加实体的时候,就不会自动映射外键值了,什么意思呢?我们先看一个示例代码: public class SchoolDbContext : DbContext{ public SchoolDbCo
声明:之所以定位在"中小型"商城系统,而非“大型”(指淘宝、拍拍这类巨无霸),理由很简单----我一直都呆在(创业型的)小公司,没见过这些大家伙是怎么设计的:) 正文: 之前发表过一篇"商城系统中【商品扩展属性】的表单生成及客户端验证",部分童鞋对于后台数据库的设计比较感兴趣,于是今天把这部分也补上。 一、产品分类设计 越来越多的商城系统都热衷于选择“无限级分类”的设计,我也不例外,因为它方便扩展。这部分就不详细展开了,详见 无限级分类(非递归算法/存储过程版/GUID主键)完整数据库示例_(1)表结构
本文介绍了EF Core 2.0的新特性和改进,包括实体、表、查询、性能提升和查询方面的内容。
数据访问层无非就是对数据进行增删改查,其中增、删、改等我们可以抽象出来写一个公共的接口或抽象类来定义这些方法,并采用一个基类实现这些方法,这样该基类派生的子类都会继承增、删、改这些方法,这样我们就避免了每个实体都要重复实现这些方法。一句话概括就是:通过接口 泛型 与ORM结合 实现了数据访问层更好的复用。
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
英文原文:http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/
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在数据库设计中进场会出现一些通用表,如通用附件表,一般都是通过ForeignTable(关联的表名)和ForeignKey(关联表的主键)与其他表关联。这样的表在数据库中没有外键关系,而且一般ForeignKey的类型是varchar,为了兼容其他表的主键可能不一样。这样在Linq查询的时候就不能直接关联了,如下代码会编译不通过:
前阵子面试的时候,在第三面问到了MySQL索引相关的知识点,并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引,结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
昨天搭建完毕 MongoDB 集群 后,开始计划了解 MongoDB ,并引入使用场景,这里介绍一下学习过程中的一些笔记,帮助读者快速了解 MongoDB 并使用 C# 对其进行编码。
数据库本质上是一种共享资源,因此在最大程度提供并发访问性能的同时,仍需要确保每个用户能以一致的方式读取和修改数据。锁机制(Locking)就是解决这类问题的最好武器。
" 又要开始新项目了,一顿操作猛如虎,梳理流程加画图。这不,开始对流程及表结构了。
最近听了公司里的同事做的技术分享,然后觉得对自己还是挺有帮助的。都是一些日常需要注意的地方,我们目前在开发过程中,其实用不到MySQL太深的内容的。只是能适用我们日常开发的知识就可以了。所以我将自己的理解和学习总结也写出来,供大家一起分享。
前言 为了符合后面更新后的重构系统,文章于2016-11-1日重写 回顾上一节的解决方案,我们看出了解决方案中类库的关系 这里要说明一点MVC!=三层 他们大约是这样的一种关系 代码实现 上一
今天主要是来学习一下,通过Linq如何进行数据库的操作,增加、删除、修改。准备工作,先是建立了一个Asp.Net Mvc 3.0的Web项目,
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree(B 树)或其变种 B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
索引就是一种的数据结构,通过缩小一张表中需要查询的数据来加快搜索的速度。如果没有索引,数据库不得不进行全表扫描。好比书的目录,让你更快的找到内容。
InnoDB串行化隔离级别使用间隙锁(gap lock)解决幻读(事务并发情况下两次查询的数据量不同)问题
不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,那么将会节省很大一部分时间。
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍,这点我在总结的数据库文章里面也提过了,然后我发现我对索引的介绍不全,所以整理了一下自己的笔记,决定来个索引完整版,老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳,但是干货一定也能让你有所收获。
这几天看了不少三层架构的资料,整理整理 ——故写篇博文谈谈自己的看法。 三层架构概念: 三层架构(3-tier application) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为:表现层(UI)、业务逻辑层(BLL)、数据访问层(DAL)。区分层次的目的即为了“高内聚,低耦合”的思想,复杂项目不能把SQL语句直接写到程序里,不模块话,难以维护。应该采取三层架构。 1、表现层(UI):通俗讲就是展现给用户的界面,即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。 2、业务逻辑层(BLL):针对具体问题的操作,也可以
DataContext类型(数据上下文)是System.Data.Linq命名空间下的重要类型,用于把查询句法翻译成SQL语句,以及把数据从数据库返回给调用方和把实体的修改写入数据库。
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时,如果创建普通索引,在进行like模糊查询时效率比较低,这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引只是提高效率的一个因素,如果你的MySQL有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。
NHibernate是一个面向.NET环境的对象/关系数据库映射框架,主要应用在数据持久层,和其它的ORM框架一样用来把对象模型表示的对象映射到基于SQL的关系模型数据结构中去。Nhibernate 来源于非常优秀的基于Java的Hibernate 关系型持久化框架。Nhibernate支持多种类型的数据库,包括:FireBird、MSSQL、MySql、Oracle、PostgreSQL、SQLite、SybaseASE、SybaseSQLAnywhere。
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点,如果大家对其中的问题感兴趣,可以自行扩展研究。
聚簇索引不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左、右子树也分别为二叉排序数(递归定义)
索引一直是数据库中非常重要的概念,所以了解索引相关的知识是转入后端开发中必不可少的一环。这篇文章是我从开始做后端开发之后至今学习关于索引知识的一个总结,从原先很多概念的模糊和不理解到现在大致有一个比较清楚的认知,尽量会把关于索引的一些点以及为什么需要这么做给解释明白,包括使用 InnoDB 引擎的 MySQL 索引的相关概念,以及如何针对 InnoDB 进行索引的设计和使用,以及三星索引的概念,会从我所了解到的知识去解释为什么需要这样,如果有错误的地方还请指出。
一般用磁盘IO评价索引结构的优劣。B-树检索一次,最多访问h个节点,即其时间复杂度O(h)=O(log_d N),其实红黑色O(h)=O(log_2 N),接下来以实际数据做对比:数据量640亿。
左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
该过程主要封装在 OLAPToEnumerableConverter#implement 中,主要流程如下:
1、Entity Framework Core(EF Core)是微软官方的ORM框架。优点:功能强大、官方支持、生产效率高、力求屏蔽底层数据库差异;缺点:复杂、上手门槛高、不熟悉EFCore的话可能会进坑。 2、Dapper。优点:简单,N分钟即可上手,行为可预期性强;缺点:生产效率低,需要处理底层数据库差异。 3、EF Core是 模型驱动 (Model-Driven)的开发思想,Dapper是 数据库驱动(DataBase-Driven)的开发思想的。没有优劣,只有比较。 4、性能: Dapper等≠性能高;EF Core≠性能差。 5、EF Core是官方推荐、推进的框架,尽量屏蔽底层数据库差异,.NET开发者必须熟悉,根据的项目情况再决定用哪个。
即搜索引导,索引是一个特殊的数据结构,其存储的关键信息与详细信息的位置对应关系,加速索引
本文以MySQL InnoDB引擎为基础,讲解索引相关概念以及优化手段,很适合开发以及业务同学参考,避免工作中因为DB性能导致的一系列雪崩问题。
将一些公用的东西弄到一个类库DM.T4里面,哪个项目需要用到t4生成的话,将DM.T4的生成事件中将dll和ModelAuto.ttinclude复制到需要使用T4的项目的生成目录下,如果这样
即搜索引导,索引是一个特殊的数据结构,其存储的关键信息与详细信息的位置对应关系,加速索引 索引的影响:
在关系数据库中,索引是一种数据结构,为存储引擎提高访问速度的数据结构,它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
A,MVC网站项目 MvcOperation:留言簿表现层 B,类库项目 Contract:定义数据访问服务的契约 C,类库项目 Service:定义数据访问服务 D,类库项目Entity:留言簿实体 E,控制台项目Host:承载数据访问服务
作为开发人员数据库查询语句我们经常用到,但是你是否想过为什么大厂都会强制开发人员禁止使用 SELECT * 语句?你一定会说因为效率低啊,多差除了一些无用的数据。如果是这么想的,那就继续听我来说。
这篇东西应该至少一年前就写的,不过因为个人太懒,一直没记下来,今天补上. linq to sql中,对于同一个DataContext上下文环境,根据表主键选择记录时(当然这里所指的“记录”会自动转成“对象”),如果该记录已经被select过,默认情况下会被自动缓存下来,下次再选择时,将自动返回已缓存的对象,而不是重新从数据库里查询。 在很多情况下(特别是查询的场景),这会提高性能(因为避免了数据库重复查询),但是也时候也会带来麻烦: 比如我们取出一个对象后,对其属性做了修改,然后提交到数据库前,想比较一下原
索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引,叶子结点即存储其真实的数据行,不再有另外单独的数据页。
mysql 是我们最常用的数据存储的的程序,它是关系数据库的代表,可以直接服务于我们的常规业务,是我们不能离开的数据存储器,对于关系操作复杂的业务,具有很强的优势。
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题,当时也不大清楚里面的原理,硬着头皮回答的,当然,最终面试也没过,哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西,就有种恍然大悟的感觉,这里分享给大家,欢迎拍砖~
1、B+树索引(O(log(n))):关于B+树索引,可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
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