数据库设计优化(来自十年经验架构师的课堂)

AI十年演进路径:从边缘智能到可信AI的工程化落地 人工智能已从实验室概念迈入产业深度应用阶段,其核心演进正围绕多模态理解、自主智能体、可信AI与边缘智能四大能力展开。技术价值不再仅体现于模型参数规模,而在于能否在小样本、低功耗、强约束的真实场景中实现鲁棒推理与人机协同。随着算力向端侧下沉、算法向领域知识融合、数据向自监督演进,AI正从‘云端黑箱’转变为可解释、可审计、可部署的社会基础设施。本文聚焦工业质检、医疗辅助、城市治理等典型场景,解析2025–2030年关键工程拐点,为工程师、业务管理者与教育者提供可验证的技术路线与落地框架。 阅读详情

昨天听了一节公开课,上课的人是一个有十年左右开发经验的架构师,讲的是数据库的设计优化以及SQL语句优化,讲的很浅显易懂,在这里先把数据库设计优化分享给大家。

1.适度违反范式。

如果严格遵循三大范式,会导致在查询时经常需要连接许多表,查询效率降低,可以结合业务要求,适当的做冗余。

2.适度的建立索引。

索引加快某些字段的查询效率,但是更新操作速度会降低,会占用储存空间。

索引建立的规则:

a.索引的字段必须是经常用来做查询条件的字段

b.若索引是多个字段组合的情况,要把经常作为查询条件的字段作为第一个。否则当通过单个字段查询时,数据库不会通过索引查询。

c.索引的字段必须有足够的区分度,用一个经常相同的字段做索引,效率就会很低。

3.对表进行水平划分

如每年都会有大量数据产生,则可以按年份建立多张表。

4.对表进行垂直划分

若表中某些字段很长,占用空间较大,检索表的时候在这里进行大量I/0操作,则可以将该字段独立出一张表与原表建立1对1关系。

5.选择适当的字段类型,如尽量使用VARCHAR而不是CHAR。

6.文件图片等大文件使用硬盘存储,数据库中只储存文件路径。

7.外键要表示清楚,实际工作中很少建立外键。

8.集中批量操作优于频繁读写操作。

9.选择合适的引擎。


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LiQiyaoo
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