基础知识

常见的数据库分为两种类型：

  • RDBMS（关系型数据库）
    • 常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL
  • NOSQL（非关系型数据库）
    • 常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Voldemort、Cassandra、Riak、Couchbase、CouchDB

NoSQL（非关系型数据库具有以下优点）

  • 易扩展，NoSQL数据库种类繁多，但它们都有一个共同的特点：都去掉了关系型数据库的关系型

    1.       特性，数据与数据之间没有关系、非常容易扩展，无形之间也在架构的层面上带来了可扩展的能

  • 大数据量：高性能，NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其是在处理庞大数据时表现优

  • 灵活，NoSQL随时都可以存储任意类型的数据，无须提前为要存储的数据建立字段。

  • 高可用，NoSQL在不太影响性能的情况下，就可以方便地实现高可用的架构，比如Cassandra、

    1.       HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。<br />NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用

  • 数据模型比校简单

  • 对灵活性要求很强的系统
  • 对数据库性要求胶高
  • 不需要高度的数据一致性
  • 对于给定ky,比较容易映射复杂值的环境

数据库事务

  • 数据库事务的作用：要么全部执行成功，要么全部执行失败
  • 平时的事务，如果没有特指分布式事务，一般指数据库事务

事务的ACID特性
原子性(Atomicity):事务是不可分割的最小的执行单位。事务的原子性确保动作要么全部完成，要
么都不发生。
一致性(Consistency):执行事务前后，数据保持一致，如：转账业务中，无论事务是否成功，转账
者和收款人的总额应该是不变的（事务开始和结束时，外部数据一致；在整个事务过程中，操作是连
续的)。
隔离性(Isolation)：并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数
据是独立的。
持久性(Durability)：一个事务被提交之后，它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故
障也不应该对其有任何影响。
数据类型
数据库基础语法 - 图1

操作语句

  1. select * from table 检索所有的列
  2. select distinct name from table 去重查询
  3. select * from table order by name;默认升序排列 
  4. select * from table order by name asc;升序排列 
  5. select * from table order by name desc ;降序排列 
  6. select * from table where name is null;查询空 
  7. select count(*) from table; 计数函数 
  8. select max () from table; 求最大值 
  9. select min() from table; 求最小值 
  10. select sum(score) from table; 求和 
  11. select avg(score) from table; 求平均值 
  12. select * from table where name like 's%'；模糊查询 
  13. select * from table limit offset ；分页查询 
  14. select name from table group by name having 分组并过滤 
  15. insert into table(name) values (值）;插入数据 
  16. update table set name=value where 条件；修改数据 
  17. delete from table where 条件；删除数据

时间查询

  1. 查询当天数据
  2. select * from table where date(字段名) =curdate();
  3. select * from table where to_days(字段名) = to_days(now());
  4. 查询昨天数据
  5. select * from table where to_days(now())-to_days(字段名）=1
  6. 查询近7天数据：
  7. select * from table where date_sub(curdate(),interval 7day)<=date(字段名)；
  8. 查询近30天数据：
  9. select * from table where date_sub(curdate(),interval 30 day)<=date(字段名)；
  10. 查询本周数据：
  11. select * from table where yearweek(date_format(字段名，'%Y-%m-%d))=yearweek(now());
  12. 查询上周数据：
  13. select * from table where yearweek(date_format(字段名，'%Y-%m-%d))=yearweek(now())-1；
  14. 查询本月数据：
  15. select * from table where date_format(字段名，'%Y%m') =date_format(curdate(), 'Y%m');
  16. 查询本季度数据：
  17. select * from table where quarter(字段名）=quarter(now());
  18. 查询本年数据：
  19. select * from table where year (字段名）= year (now());

SQL优化

http://testerhome.com/topics/15871
1、一定要正确的设计索引
2、一定避免SQL全表扫描，所以SQL一定要走索引
3、一定要要避免limit 100000,20这样的查询
4、一定要避免LEFTJOIN之类大查询，不要吧这样的逻辑交给数据库
5、每个表不索引不要建太多，大数据时会增加数据库读写压力
6、避免where子局中对null进行判断，否则将导致放弃索引走全表扫描
可以在num上设置默认值0，确保num列没有null之用0查询
7、避免where子句中国使用or 连接条件，否则将放弃索引使用全表扫描，用union all代替
8、百分号不能前置，否将也会放弃索引进行全表扫描
9、in 和not in也要慎用，连续数值能用between就不要用in了
10、避免where子句中对表达式进行操作，否则将会导致放弃索引走全表扫描
11、避免where子句中进行函数操作，将导致放弃索引走全表扫描
12、不要在where字句中”=”左边进行函数，算数运算，或其他表达式，否则将无法使用索引
13、使用索引作为条件时，如果索引是复合索引，必须使用索引中第一个字段
14、使用exists代替in是个不错的选择
15、索引不是越多越好，虽然提高了select效率，但是降低了insert和update效率，因为插入更新都会重建索引，所以创建索引时应该慎重考虑，视情况而定
16、尽量使用数字型字段，只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这样会降低查询性能
17、使用vachar/nvachar代替char/nchar，因为变长字段存储空间小，节省存储空间
18、任何地方不要使用select from t ,用具体字段代替 ，不要返回用不到的字段
19、尽量使用表变量代替临时表，如果表变量有大量数据，注意索引非常有限
20、避免频繁创建和删除临时表，减少系统表资源的消耗
21、临时表并不是不可用，适当使用他们可以使某些例程更有效，对于一次性事件，用导出表
22、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否将该索引建为 clustered 索引
23、新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，使用select into 代替create table ,避免造成大量log，提高速度，如果数据量不大，为了缓和系统表资源，先create table，再insert
24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定
25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过 1 万行，那么就应该考虑改写
26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效
27、避免向客户端返回大量数据，数据量过大，考虑需求是否合理
28、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力