数据库表结构-c-优化查询和提高数据读取效率-C数据库表结构简介 (数据库表结构查询)

C 数据库表结构简介：优化查询和提高数据读取效率

数据库是计算机应用中非常重要的组成部分，用于存储和组织大量的数据，以便于快速检索和处理。在应用程序中，数据库表结构的设计和优化直接影响了数据读取的效率。本文将简要介绍 C 数据库表结构的常见优化技巧，以提高数据查询和读取的效率。

一、表结构的设计要点

1.1 规范化设计

在设计数据表结构时，之一步就是进行规范化设计。规范化设计可以帮助我们避免数据冗余和更新异常问题。规范化设计分为三个阶段，分别是之一范式、第二范式和第三范式。每个范式都有特定的规则和限制条件，需要满足才能实现规范化设计。在规范化的基础之上，我们才能进行更进一步的表结构优化。

1.2 表结构的拆分和合并

对于复杂的大型数据库，表结构的拆分和合并可以有效地优化数据读写效率。如果一个表结构过于庞大，可以考虑将其分拆成多个小的表结构。分拆后的表结构可以根据常用查询条件分离出来，以便于对数据进行更精细化的控制。同时，对于经常被联合查询的数据表，也可以将其合并成一张大表，以便于缓存和查询。

1.3 字段类型和长度优化

表结构中定义字段的类型和长度也会影响到数据查询的效率。通常情况下，为了减少存储空间和提高检索速度，我们应该使用较小的数据类型和字段长度。例如，如果某个字段只需要存储整数，我们就应该使用 INT 类型而不是 BIGINT 或 FLOAT 类型，这样可以减少存储空间和 I/O 开销。

1.4 索引的设计

索引是用于优化数据查询效率的重要工具。在设计数据表结构时，我们需要考虑哪些字段需要加索引，以及使用何种类型的索引。一般来说，对于经常被查询的字段，如主键或外键，我们需要为其添加 B-Tree 索引或 Hash 索引以提高数据检索效率。同时，应该避免为过多的字段添加索引，以免造成额外的存储空间和性能开销。

二、优化数据读取效率的技巧

2.1 批量读写数据

批量读写是优化数据读取效率的重要手段之一。在处理大量数据时，单次读写操作并不高效，反而会增加额外的 I/O 操作和系统开销。因此，我们可以采用批量读写的方式，将多次小规模的读写操作合并成一次大规模的操作。这样可以有效地减少系统调用次数，提高数据读写效率。

2.2 分页查询数据

对于大量数据的查询操作，通常不能一次性将所有数据都查询出来，需要分页查询。分页查询可以避免因一次查询过多数据而导致的性能问题。在查询过程中，我们需要根据查询条件提取满足条件的部分数据（如一页数据），并根据用户的请求返回相应的数据。分页查询的优化方法包括按主键范围查询、基于游标的分页查询等。

2.3 缓存常用数据

缓存是提高数据读取效率的重要解决方案之一。在应用程序中，我们可以将常用的数据存储到缓存中，以避免频繁从数据库读取数据。一般来说，我们可以使用内存数据库或者分布式缓存来缓存常用数据。在使用缓存时，我们需要注意缓存的大小和清理机制，以便于减少缓存占用的内存空间。

2.4 使用读写分离策略

读写分离是数据库 服务器 的一种优化策略。通过将读操作和写操作分别分配到不同的服务器上，可以有效地提高系统的稳定性和数据读写效率。通常情况下，读操作比写操作更加频繁，因此将读操作分配到主服务器或从服务器，而将写操作分配到从服务器或备份服务器上，可以有效地提高系统的性能和可靠性。

C 数据库表结构的优化可以提高数据读写效率和查询性能。在进行表结构设计时，我们需要考虑规范化设计、字段类型和长度优化、索引的设计和表结构的拆分和合并等方面。在进行实际数据读取操作时，我们可以采用批量读写、分页查询、缓存常用数据和使用读写分离策略等优化技巧，以提高数据读写效率。

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void main()

int a={1,5,7,0,0,0};

printf(“请输入位置：”);

scanf(“%d”,&n);

printf(“输入位置有错！”);

for(i=5;i>耐逗n;i–)

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我理解的是你希望了解mysql性能测试的方法：其实常用的一般：选取最适用的字段属性MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。 因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。 例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。 同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。 对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。 因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。 这样，我们又可以提高数据库的性能。 2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。 这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。 例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。 但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。 例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。 尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON =salesinfo. CustomerID WHERE IS NULL连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。 3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。 在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。 使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。 下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。 SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM authorUNIONSELECT Name, Supplier FROM product4、事务尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。 更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。 但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。 设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。 要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。 换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。 事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。 在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。 BEGIN;INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;UPDATE inventory SET Quantity=11WHERE item=book;COMMIT;事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。 5、锁定表尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。 由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。 如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。 其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。 下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。 LOCK TABLE inventory WRITESELECT Quantity FROM inventoryWHEREItem=book; inventory SET Quantity=11WHEREItem=book;UNLOCK TABLES这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。 包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。 6、使用外键锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。 这个时候我们就可以使用外键。 例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。 在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。 CREATE TABLE customerinfo( CustomerID INT NOT NULL , PRIMARY KEY ( CustomerID )) TYPE = INNODB;CREATE TABLE salesinfo( SalesID INT NOT NULL, CustomerID INT NOT NULL, PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID), FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo (CustomerID) ON DELETECASCADE) TYPE = INNODB;注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。 该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。 如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。 该类型不是 MySQL 表的默认类型。 定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。 如例中所示。 7、使用索引索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。 那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。 尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。 对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。 我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。 此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。 全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。 对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。 但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。 8、优化的查询语句绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。 下面是应该注意的几个方面。 首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。 在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。 例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。 其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。 例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。 所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。 SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;SELECT * FROM order WHERE OrderDate<2001-01-01;同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。 第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。 例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。 SELECT * FROM booksWHERE name like MySQL%但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：SELECT * FROM booksWHERE name>=MySQLand name