数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，称为规范化表，范式产生于20世纪70年代初，一般表设计满足前三范式就可以，在这里简单介绍一下前三范式。
高可用性的背景是因为数据库系统作为应用的核心基础设施，一旦发生故障将会对整个应用系统造成严重影响甚至导致系统瘫痪，因此保证数据库系统高可用性对于确保应用系统的稳定运行至关重要。
区块链，比特币这些概念很火，但很多人搞不清楚它究竟是啥，从技术的角度，从架构的角度，用通俗的语言谈谈楼主的理解。
在数据库设计中，非规范化的关系模型会引发一些常见问题，包括数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。为了让这些概念更易于理解，我们可以把数据库中的数据比作一个超市的库存清单。让我们逐一解释这些问题，并举例说明它们的区别。
区块链，比特币这些概念最近都很火，但很多人搞不清楚它究竟是啥，准备从技术的角度，从架构的角度，用通俗的语言谈谈楼主的理解。 究竟啥是区块链？ 答：一句话，区块链是一个存储系统。 更细一点，区块链是一个
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在数据库设计中，三范式（3NF）是一种关系型数据库设计规范，通过消除数据冗余和依赖，旨在提高数据库的数据存储效率和数据完整性。本文将深入讨论数据库的三范式，包括每一范式的定义、优点以及在实际数据库设计中的应用。
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
当单个数据库数据量达到一定程度后，我们可以采用多个从库解决读请求的系统瓶颈。 而写请求的系统瓶颈往往需要通过分库解决。
2.1 数据库结构优化的目的 减少数据冗余 尽量避免数据维护中出现更新,插入和删除异常 插入异常 如果表中的某个实体随着另一个实体而存在 先看一个表结构 为学号,课程名
在数据仓库的建设过程中，根据事实表与维表的关系，经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型，那么，这几种数据模型有什么区别呢？在前期规划设计时，又应该选择星型模型，雪花模型还是星座模型呢？下面，咱们就来一探究竟。
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
1、减少数据冗余：（数据冗余是指在数据库中存在相同的数据，或者某些数据可以由其他数据计算得到），注意，尽量减少不代表完全避免数据冗余；
在工作中不可避免的就要针对新需求进行表结构设计, 那应该将表结构设计成什么样, 又该依据什么准则设计呢? 带着这些问题, 一起看下如何进行表结构设计. 表结构目的 我们应该带着什么样的目标, 或者说
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，对于大规模的数据操作和查询，查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度，包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
数据库设计是构建可靠和高效系统的关键步骤之一。设计范式是一种规范，它帮助开发人员减少数据冗余、提高数据一致性和完整性。本文将探讨数据库设计范式的重要性，并通过基于MySQL的表设计示例来佐证其应用。
1. 减少数据冗余：（数据冗余是指在数据库中存在相同的数据，或者某些数据可以由其他数据计算得到），注意，尽量减少不代表完全避免数据冗余；
在专栏之前的几篇文章中，我们总结了缓冲池，缓存页，redo log，undo log，以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的，后续介绍了表空间，段，区等概念。这一节比较特殊，讲述的是和Linux有关的交互原理，因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面，本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的，以及linux系统会带来哪些问题
要求表中只有一个业务主键，也就是说符合第二范式的表不能存在非主键列，只对部分主键的依赖关系
因为 SELECT * 查询语句会查询所有的列和行数据，包括不需要的和重复的列，因此它会占用更多的系统资源，导致查询效率低下。而且，由于传输的数据量大，也会增加网络传输的负担，降低系统性能。
非主属性完全依赖于主关键字，如果不是完全依赖主键（即不全依赖联合主键中的所有关键字），应该拆分成新的实体，设计成一对多的实体关系
数据库三范式（Normalization）是数据库设计中的一种规范标准，旨在减少数据冗余并建立结构合理的数据库，以提高数据存储和使用的性能。三范式是按照数据依赖性的程度来划分的，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在编码过程中，如果MySQL数据结构设计不好的话，会大大影响开发人员编码效率。比如说MySQL数据库表设计不规范，创建时间字段设计成cjsj，创建者字段设计成cjr或者cjz。这样的数据库表可读性和表意性相当差。下面我们就来讲讲如何规范设计数据库结构。
最近在学习MySQL优化方面的知识。本文就数据类型和schema方面的优化进行介绍。
举个例子： 部门和员工 ，1个部门下可以有N多个员工 ，部门：员工 = 1：N 1对多的关系。
MySQL数据类型定义了数据的大小范围，因此使用时选择合适的类型，会降低表占用的磁盘空间，间接减少了磁盘I/O的次数，提高表的访问效率，而且索引的效率也和数据的类型息息相关。
上题讲到mysql的硬件优化的时候，有提到磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID ) 【百度百科】RAID是英文Redundant Array of Independent Disks的缩写，中文简称为独立冗余磁盘阵列。简单的说，RAID是一种把多块独立的硬盘（物理硬盘）按不同的方式组合起来形成一个硬盘组（逻辑硬盘），从而提供比单个硬盘更高的存储性能和提供数据备份技术。组成磁盘阵列的不同方式称为RAID级别（RA
H264视频压缩算法现在无疑是所有视频压缩技术中使用最广泛，最流行的。随着 x264/openh264以及ffmpeg等开源库的推出，大多数使用者无需再对H264的细节做过多的研究，这大降低了人们使用H264的成本。
H264 无疑是目前应用最广泛的编码技术。一些比较优秀的开源库x264/openh264， ffmpeg等让人们处理h264编解码变得相对容易。为了能更好地理解和处理h264问题，还是有必要了解相关的原理
在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。 （一）星型模型图示如下： 星型模是一种多维的数据关系，它由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理，将多个维度集合到一个事实表，形成一个宽表。这也是我们在使用hive时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般通过join来组合数据
RAID（独立磁盘冗余阵列）是一种将多个硬盘驱动器组合成一个单一逻辑单元的数据存储虚拟化技术，主要目的是提高数据的可靠性、安全性或性能。下面是对常见的RAID模式的概述和比较：
本文篇幅有点长，介绍的非常全面，可以不夸张的说全网找不到第二篇那么详细了，强烈建议在阅读前先收藏，以防后期找不到了！
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
1、 前言 对于数据库而言，在日常开发中我们主要的关注点有两块，一个是schema的结构设计，另一个就是索引的优化，这两块是影响我们最终系统结构和性能的关键部分，自然也是我们花费精力最多的部分； 本文主要介绍数据库设计中的一般原则和优化手段，包括数据库的一半范式、反范式设计、数据切分、数据路由与合并等等 2、 Schema设计的一般性原则 2.1 概述 范式理论是关系型数据库设计的黄金法则，它提供了数据结构化的理论基础，有效地保证了数据的一致性，应该说，关系型数据库就是在范式的基础上才成长起来的。 数据库的
比如一个类表示汽车，另一个类表示飞机。现在你希望创建一个新的类，使得它既可以像汽车一样在地上跑，又可以像飞机一样在天上飞，即这个新的类继承这两个基类的属性和行为，同时拥有汽车和飞机的特性。那这就是一个多继承。
如学生（学号，姓名，性别，出生年月日），如果认为最后一列还可以再分成（出生年，出生月，出生日），它就不是一范式了，否则就是；
在实际工作中，数仓分层、元数据管理、数据质量管理一直是一个持续优化的过程，我们公司业务也是在持续的做数仓的优化工作，在数据治理这方面还是欠缺很多的经验的。下面先简单整理了一下第一个理论部分的相关笔记。
案例: alter table newstudent rename student;
正是数据库管理的需要催生了数据库管理系统DBMS，而关系型数据库管理系统为RDBMS
平时使用 char 类型定义字段时，往往会指定其长度 M，即 char(M)。其实 M 指的是字符数，即这个字段最多存储多少个字符，M 可不指定，默认为 1，范围是[0,255]，单个字母、数字、中文等都是占用一个字符。utf8 字符集下一个中文字符占用3个字节。这个怎么去测试呢。举个例子
原因：2017年6月07日 星期五 记录一下 说明：预定目标 流程 服务端：ThinkPHP5 + MySQL构建REST API 客户端：向服务端请求数据，完成自身行为逻辑 CMS：向服务端请求数据，实现发货与发送微信消息 知识与技术 @ThinkPHP5 Web框架三大核心知识（路由、控制器于模型） 验证器、读取器、缓存和全局异常处理 ORM：模型与关联模型 @微信 微信小程序 微信登录 微信支付（预订单、支付与回调通知处理） 微信模板消息 @MySQL 数据库表设计 数据冗余的合理应用 事务与锁在订单
本文介绍了亚马逊Aurora数据库实例的存储架构设计，重点在于Aurora如何通过存储层实现数据冗余和自动容错，以确保数据库服务的持续可用性和弹性。Aurora将存储与计算分离，支持多租户，具有水平扩展能力。同时，Aurora还通过存储虚拟化技术实现数据冗余和自动容错，以确保数据库服务的持续可用性和弹性。
上周四下午的VIP试听课是由芒果给大家介绍的MySQL的一些基础知识，在这里芒果给大家分享其中的一部分内容——对数据库三大范式做个小介绍：
范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法，该方法的主要由Inmon所提倡，主要解决关系型数据库得数据存储，利用的一种技术层面上的方法，主要用于业务系统，所以范式建模主要是利用关系型数据库进行数仓建设
数据越冗余越难保证数据一致性，分布式存储就是这样，但是维度退化到事实表后相当于预聚合了，所以查询分析效率高。
第11章 可拓展的MySQL 可拓展性表明了当需要增加资源以执行更多工作时，系统能获得划算的等同提升的能力。 从不同的角度来考虑负载很有帮助，例如从数据量，用户量，用户活跃度，相关数据集的大小等。 理想状态中的性能可以随着机器的增加而线性增长，但是在现实中，大部分系统只能以比线性扩展略低的扩展系数进行扩展。 产生无法线性拓展的因素主要有两个因素，一个是无法并发执行的一部分工作，以及需要交互的另外一部分工作。 使用更强悍的机器，垂直扩展，使用多台机器，水平拓展。 规划可拓展性最困难的部分是估算需要承担的负载到
部署在亚马逊的云服务器中被认为是实现高可扩展性的好方法，同时只需要为您所使用的计算能力支付费用。不过您要如何从技术中获得最佳的可扩展性呢？
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