鹿与森的博客

第一范式：数据库的每一列都是不可分割的基本数据项，强调列的原子性。即列不可以再拆分。第二范式：建立在第一范式的基础上，每一个非主属性要完全函数依赖于候选键（或者说是主键，任一个候选键都可以做主键）。即非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分，必须满足两个条件：1.必须有一个主键；2.没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。第三范式（3NF）建立在第二范式的基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性。即每一个非主属性都不传递依赖于该范式的候选键。即非主键列只依赖于主键

MySQL索引分类 聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。在InnoDB中，只有主键索引是聚簇索引，如果没有主键，则挑选一个唯一键建立聚簇索引。如果没有唯一键，则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。 非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行。在InnoDB中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据总是需要二次查...

SQL语句的优化步骤：开启MySQL慢查日志（slow_query_log）。分析MySQL慢查日志，通过使用一些MySQL慢查日志分析工具（mysqldumpslow、pt-query-digest）。优先查找出一些查询次数多且执行时间长的SQL语句。explain查询SQL语句的执行计划，针对执行计划进行优化。具体的SQL语句优化：索引优化：索引字段长度越小越好。因为数据库中数据存储单位是“页”，索引字段长度越小一次IO读取的索引会更多，越容易命中对应的值。（大意就是不要

B类树的特点，B类树保证尽量多的在结点上存储相关的信息，同时保证层数尽量的少，查找更快，磁盘的IO操作也少一些。 B+树的IO更少：B+树的非叶子节点没有指向关键字具体信息的指针，只用作索引，因此B+树的非叶子节点比B树占用更少磁盘空间。当数据量大时，一次不能把整个索引全部加载到内存，只能逐个加载每一个磁盘块，而关键字所占空间更小可以使得一次性读入内存的索引也就越多，IO次数也就越少。 ...