文章目录 1. Hibernate关联关系 1.1. 一对一 1.1.1. 背景 1.1.2. 准备 1.1.3. 单向外键关联 1.1.3.1. 通过丈夫访问妻子 1.1.3.2. 通过妻子访问丈夫 1.1.3.3. 总结 1.1.4. 双向外键关联(@OneToOne(mappedBy=””) 1.1.4.1. 问题 1.1.4.2. 解决办法 1.1.4.3. 实现 1.1.4.4. 测试 1.2. 一对多 1.2.1. 准备 1.2.2. 前提须知 1.2.3. 单向外键关联 1.2.3.1.
在实际项目中，通过设计表架构时，设计系统结构时，查询数据时综合提高查询数据效率 1.适当冗余 数据库在设计时遵守三范式，同时业务数据（对数据的操作，比如资料审核，对某人评分等）和基础数据（比如资料详情，用户描述等）要分开存储，放在不同表中。在设计数据库时，三范式能够最大限度的节省 数据库存储所需的空间，可是缺点是 在查询，修改等操作时，会造成查询缓慢，效率低下。所以对于经常查询的字段应该适当的添加到同一个表中，适当冗余，不必严格按照三范式进行设计，这样 通过舍弃部分存储空间，提高查询效率，能够得到更好的
RDBMS(Relational Database Management System)即关系数据库管理系统，在开始之前，先了解下RDBMS的一些术语：
1.单表操作 1.1创建表 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, INT, String from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker # Base 是 ORM的基类 Base = declarative_base() # 1.创建表 class User(Ba
数据库三范式（Normalization）是数据库设计中的一种规范标准，旨在减少数据冗余并建立结构合理的数据库，以提高数据存储和使用的性能。三范式是按照数据依赖性的程度来划分的，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
就是通过一个字段点出来的。循环获取数据，再获取外键里面的数据的时候，会再次的执行sql语句进行数据库的查询。
1、概述 关系表都有一个约束：每一行记录必须要有某个字段来唯一标识，能唯一标记记录的字段，称为主键。
MySQL 之所以被称之为关系型数据库，是因为可以基于外键定义数据表之间的关联关系，日常开发常见的关联关系如下所示：
NO ACTION：在父表进行更新/删除时，首先检查记录是否存在外键，存在则不允许删除/更新。（与RESTRICT行为一致）
from app01 import xx 只能写在 django.set_up() 后面
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联，主键最后是一串毫无意义，独立不重复的数字，比如：UUID，Auto_increment，又或者是雪花算法生成的主键等等
前面说完了数据库的DDL，DML和DQL，今天主要来看一下MySQL的多表设计与查询。本篇将带你快速了解MySQL的多表设计与查询，以及了解MySQL事务和索引相关的内容。
建立外键约束是为了保证数据的完整性和一致性，但是如果主表中数据被删除或修改，从表中数据应该如何？
常见的外键约束关键字有：cascade、restrict、no action和set default和set null，其中，
现在我们来使用Power Designer这个工具设计数据库。首先打开Power Designer这个工具，点击【文件】菜单，在下拉框中选中【建立新模型】，如下：
在数据库设计和管理中，外键约束是一项重要的功能，它用于维护表与表之间的关联关系，保证数据的完整性和一致性。本文将详细介绍MySQL外键约束的概念、用法以及一些最佳实践，以帮助您更好地理解和应用外键约束。
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
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在上一个章节中，我们提到了Django是基于MVC架构的Web框架，MVC架构追求的是“模型”和“视图”的解耦合。所谓“模型”说得更直白一些就是数据（的表示），所以通常也被称作“数据模型”。在实际的项目中，数据模型通常通过数据库实现持久化操作，而关系型数据库在过去和当下都是持久化的首选方案，下面我们以MySQL为例来说明如何使用关系型数据库来实现持久化操作。
然后就开始试，把mybatis写的SQL放到Navicat直接到数据库查，发现查询非常慢，居然要几十秒，多的时候100多s。
前言 前面在数据库的讲解中，其实很多东西都非常的细节，在以前的学习过程中我都是没有注意到的。可能在以后的工作中会碰到所以都是做了记录的。 接下来，我将分享的是MySQL的DDL用来对数据库及表进行操作的。 mysql中保存了很多数据库、一个数据库中可以保存很多表。 对数据表的增(创建表)删(删除表)改(修改表字段)查(查询表结构)。 注意：这里的操作对象是表，对表的操作也就是表的结构，和表中的字段的操作(字段和记录要分清楚) 前提：表是在数据库下的，所以要先确实使用哪个数据库。 一、DDL之
前两天，需要将远程一个测试库用expdp导出的数据dump导入到本地的一个测试环境中，其中碰到了一些问题，值得小结下。
MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入，但不能承受高并发访问，适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库，能承受高并发访问，同时占用的内存也远远大于SQLite。
ModelSerializer 与 Serializer 区别在于：ModelSerializer 支持了 Serializer 中所有的操作，并且通过自动生成所有数据字段与序列化类的一一对应关系。而不用手动添加。即 Serializer 是 ModelSerializer 的父类，所以 ModelSerializer 才会支持 Serializer 的所有操作。
文章目录 1. Hibernate关联查询 1.1. 关联查询之延迟加载(lazy) 1.1.1. 什么是延迟加载 1.1.2. 什么是关联查询的延迟加载 1.1.3. 一对一 1.1.3.1. 测试 1.1.3.1.1. 测试默认的情况(饿汉式的加载) 1.1.3.1.2. 测试懒加载 1.1.3.2. 总结 1.1.4. 一对多或者多对一 1.1.5. 多对多 Hibernate关联查询 关联查询之延迟加载(lazy) 什么是延迟加载 前面单独讲过延迟加载就是在根据id查询获取的对象中只是有一个id
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，本来挺快的查询，一旦涉及了几个 JOIN，性能就会陡降。而且，参与 JOIN 的表越大越多，性能就越难提上来。 其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。 JOIN 分类 有 SQL 开发经验的同学都知道，绝大多数 JOIN 都是等值 JOIN，也就是关联条件为等式的 JOIN。非等值 JOIN 要少见得多，而且多数情况也可以转换成等值 JOIN 来处理，所以我们可以只讨论等值 JOIN。
前言 表之间一对一关系 foreign key (外键) 父表类中通过 relationship() 方法来引用子表的类集合 在子表类中通过 foreign key (外键)引用父表类 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relati
select @user2 = Name from ST_User where ID=1
多表设计是指在关系型数据库中，将数据分散到多个表中，以实现更好的数据管理和查询效率。多表设计可以提高数据库的灵活性和可扩展性，同时避免数据冗余和重复。
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，本来挺快的查询，一旦涉及了几个 JOIN，性能就会陡降。而且，参与 JOIN 的表越大越多，性能就越难提上来。
在数据仓库的建设过程中，根据事实表与维表的关系，经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型，那么，这几种数据模型有什么区别呢？在前期规划设计时，又应该选择星型模型，雪花模型还是星座模型呢？下面，咱们就来一探究竟。
下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-340/
在数据库模型设计中，最基本的实体关系有三种：一对一、一对多、多对多。关于一对多和多对多使用的情况较多，之前也有过一些讨论，现在来说明一下在数据库中一对一的模型设计。
使用SQLite SQLite是一种嵌入式数据库，它的数据库就是一个文件。由于SQLite本身是C写的，而且体积很小，所以，经常被集成到各种应用程序中，甚至在iOS和Android的App中都可以集成。 Python就内置了SQLite3，所以，在Python中使用SQLite，不需要安装任何东西，直接使用。 在使用SQLite前，我们先要搞清楚几个概念： 表是数据库中存放关系数据的集合，一个数据库里面通常都包含多个表，比如学生的表，班级的表，学校的表，等等。表和表之间通过外键关联。 要操作关系数据库，首先
函数 是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着，这一段程序或代码在 MySQL 中已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。 那 么，函数到底在哪儿使用呢？
一对多：先一后多，外键可以为对象或依赖表的主键（publish and book)
http://www.cnblogs.com/RunForLove/p/5693986.html
在为字段添加约束时，我们只需要在字段之后加上约束的关键字即可，需要关注其语法。我们执行上面 的 SQL 把表结构创建完成，然后接下来，就可以通过一组数据进行测试，从而验证一下，约束是否可以 生效
连接运算（JOIN）一直是SQL中的老大难问题。在关联表稍多一点的时候，代码书写就变得很容易出错了。而且因为JOIN语句的复杂，导致关联查询也一向是BI软件的软肋，几乎没有BI软件能让业务用户顺畅地完成多表关联查询。对于性能优化也是，关联表较多或者数据量大时，JOIN的性能也很难得到提升。
索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构，它类似于书籍的目录，可以帮助数据库快速地定位到数据记录。索引通常是一个单独的数据结构，存储了某个列或多个列的值与对应数据行的物理存储位置之间的映射关系。
经常面试都会问到MYSQL有哪些存储引擎，以及各自的优缺点。今天主要分享常见的存储引擎：MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)等，以及最常用的MyISAM与InnoDB两个引擎 ，文章尾部有两者的详细比较。
1、父表必须已经存在于数据库中，或者是当前正在创建的表。如果是后一种情况，则父表与子表是同一个表，这样的表称为自参照表，这种结构称为自参照。 2、必须为父表定义主键。 3、主键不能包含空值，但允许在外键中出现空值。也就是说，只要外键的每个非空值出现在指定的主键中，这个外键的内容就是正确的。 4、外键中列的数目必须和父表的主键中列的数目相同。 5、外键中列的数据类型必须和父表主键中对应列的数据类型相同。说这么多比较笼统，还是看看例子吧。
优化数据的存储空间，如果字段长度设置过大，会浪费存储空间，而设置过小可能导致数据截断或者插入失败。
Percona-Toolkit 源自 Maatkit 和 Aspersa 工具，这两个工具是管理 MySQL 的最有名的工具，但 Maatkit 已经不维护了，全部归并到 Percona-Toolkit。Percona Toolkit 是一组高级的命令行工具，用来管理 MySQL 和系统任务，主要包括以下功能：
在实体关系模型中，我们知道有三种关系：一对一、一对多、多对多。这只是概念上的关系，但是在真实的关系数据库中，我们只有外键，并没有这三种关系，那么我们就来说一说在关系数据库管理系统中，怎么实现这三种关系。
2. 字段编辑。注意事项： 1）此处不要手动加入外键字段。稍后在介绍ER图时，通过工具自动添加外键字段。 2）非外键字段要有类型前缀 3）PK=主键;NN=非空;UQ=唯一;BIN=二进制流;UN=正整数;AI=自增 4）当字段为字符串时，在3.处可以选择编码格式 5）字段应在4.处添加中文注释，描述其意义。如果是类型、权制等通过数字表述意义的，应说明数值与意义的对应关系。
题目： 设计与实现一个旅游预订系统，该系统涉及的基本信息有航班，出租车，宾馆和客户等数据信息。实体和其特征属性举例如下： FLIGHTS (String flightNum, int price, int numSeats, int numAvail, String FromCity, String ArivCity)； HOTELS(String name，String location, int price, int numRooms, int numAvail)； CARS(String type，String location, int price, int numCars, int numAvail)； CUSTOMERS(String custName)； RESERVATIONS(String custName, int resvType, String resvKey) 根据自己的经验给出该旅游系统数据库设计E/R图（可以增加实体和属性），然后基于此数据库完成如下功能： 1． 航班，出租车，宾馆房间和客户基础数据的入库，更新。 2． 预定航班，出租车，宾馆房间。 3． 查询航班，出租车，宾馆房间，客户和预订信息。 4． 查询某个客户的旅行线路。 5． 其他任意你愿意加上的功能。 要求： 1） E/R图中包含弱实体，子集联系等，关系中元组数 〉=20 。 2） 提交文档：E/R图及解释，E/R图到关系模式的转换及说明，分析给出关系的模式属于哪个NF，然后讨论其模式优化。完成的功能及说明。系统实现的环境。各关系元组数据文件及说明。 3） 提交系统：源程序及可执行程序，测试用例。
mysql和redis的关系？ 要根据具体的业务情景去选型： mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据，使用频繁的数据，比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql，不同型号的硬件设备，做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表（sharding） 数据库sharding，多表多数据适合做垂直切分；如果表不多，但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分：规则简单实施方便；根据不同的表来拆分
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