SQL进阶

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SQL索引


SQL索引

索引
作用帮助数据库管理系统高效获取数据的数据结构

数据处理分类
OLTP(联机事务处理)OLAP(联机分析处理)
一般用于处理客户的事务和进行查询一般用于市场的数据分析(数据量通常很大)
需要随时对数据表中的记录进行增删改查需要对大量历史数据汇总,进行复杂的分析操作
实时性要求很高实时性要求不高

数据库分类

数据库分类

关系型

文档型
搜索引擎
键值型
行式
列式
复合型

数据库调优

数据库问题定位渠道
一、用户的反馈
二、日志分析
三、服务器资源使用监控
四、数据库内部状况监控

数据库调优角度
选择适合的 DBMS
优化表设计
优化逻辑查询
优化物理查询
使用 Redis 或 Memcached 作为缓存
库级优化

设计范式

设计范式简介
六种设计范式
1NF(第一范式)
2NF(第二范式)
3NF(第三范式)
BCNF(巴斯 - 科德范式)
4NF(第四范式)
5NF(第五范式,又叫做完美范式)

二叉搜索树(Binary Search Tree)

时间复杂度O(log2n)

常见的平衡二叉树        

平衡二叉搜索树红黑树数堆伸展树
AVL 树

M 叉树(M>2)

B 树

Balance Tree

数据表中常用的键和属性
超键能唯一标识元组的属性集叫做超键。

候选键

(候选键也称为“码)

如果超键不包括多余的属性,那么这个超键就是候选键。

主键

(主键也称为“主码)

        用户可以从候选键中选择一个作为主键。
外键如果数据表 R1 中的某属性集不是 R1 的主键,而是另一个数据表 R2 的主键,那么这个属性集就是数据表 R1 的外键。
主属性包含在任一候选键中的属性称为主属性。
非主属性与主属性相对,指的是不包含在任何一个候选键中的属性。

### SQL 高级用法与技巧 #### 使用索引优化查询性能 创建索引可以显著提高频繁查询字段的响应时间。对于常见的查询操作,应该考虑在这些字段上建立索引以加快访问速度[^3]。 ```sql CREATE INDEX idx_user_email ON users(email); ``` #### 数据随机化处理 为了改善连接操作的效率,在某些情况下可以通过打乱数据顺序来实现更好的性能表现。这通常适用于大数据集上的复杂联结运算。 ```sql SELECT * FROM table ORDER BY RAND(); ``` #### 动态SQL构建 动态SQL允许程序根据运行时条件生成不同的SQL语句。这种技术特别适合于需要灵活调整查询参数的应用场景。Python中的`sqlmap`工具就是一个很好的例子,它可以自动检测并利用SQL注入漏洞来进行数据库接管攻击[^1]。 #### 安全编码实践 防止SQL注入的最佳方法之一是在编写应用程序逻辑时遵循安全编码准则。确保所有来自用户的输入都经过严格的验证和清理,避免直接将未经处理的数据嵌入到SQL命令字符串中[^2]。 ```python import sqlite3 conn = sqlite3.connect('example.db') cur = conn.cursor() user_input = 'some_value' query = "SELECT * FROM users WHERE username=?" cur.execute(query, (user_input,)) results = cur.fetchall() ``` #### 自动化工具辅助开发 像`sqlmap`这样的自动化工具可以帮助开发者识别潜在的安全风险,并提供有关如何修复这些问题的具体建议。安装此类工具前需先满足其依赖项的要求[^4]。 ```bash python3 -m pip install --upgrade -r requirements.txt ```
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