mycat的知识体系一

一、MySQL的基本引入

三范式设计

1、早期数据库使用，需要节省空间，通过对表结构设计进行节省空间操作，需要利用三范式设计

三范式可以最大程度节省空间（浪费时间）

第一范式：数据库字段不可拆分

userPhone违反了第一范式，因为电话号码可以分为座机和手机两个字段

第二范式：满足第一范式前提，所有非主键字段，必须依赖全部的注解（复合主键）

上图违反了三范式的第二范式，classname和stuId无关，可以拆分成两个表

第三范式：第二范式前提下，非主键字段必须全部依赖主键字段，不能依赖其他非主键字段

上图违反了第三范式设计，因为学院name依赖的是学院Id，依赖的不是主键

需要进行拆分

 

一旦严格按照三范式设计，每个表维护全局唯一的一批内容，节省了空间

二、由MySQL引出的数据结构

mysql的索引数据结构B+Tree

二叉树

问题：如果跟节点每选好，有可能数据向一边倾斜，链式查询

平衡二叉树

叶子节点的高度偏差不能超过1

如果高度差超过1，可以通过左旋、右旋达到平衡

问题一：效率低，数据量很大时，树变得很高，磁盘io次数很多

问题二：查询不稳定，有可能一次，也有可能很多次

问题三：节点数据太少，没哟充分利用磁盘io（默认一次io传输4k数据）

B-Tree

每个节点可以保存多个关键字，每次io默认16k

相比二叉树：

树高大大减小，充分利用磁盘（每个节点放满16k）

B+Tree

与B-Tree类似

B+Tree特点：

特点1：半闭合的区间

特点2：根与支节点只保存关键字和子节点引用，不保存具体数据的位置信息

特点3：叶子节点的每个元素都有下个元素的引用，所有子节点形成链表

与B-Tree比较

优势一：全表扫描快，只需扫描叶子即可，叶子有数据的引用

优势二：排序功能强，因为叶子天然排序

优势三：一次io获取的关键字更多（由于根和支节点只保存关键字），一次读的更多，树高小

优势四：查询效率更稳定（看似b-Tree效率高，但是由于树高小，磁盘io少）