A. 影响数据库性能的主要因素有哪些
以MySQL为例:
1、sql查询速度
2、网卡流量
3、服务器硬件
4、磁盘IO
以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能,而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能,那么整个数据库性能就会严重受阻。另外,这些影响因素都是相对的。
例如:当数据量并没有达到百万千万这样的级别,那么sql查询速度也许就不是个重要因素,换句话说,你的sql语句效率适当低下可能并不影响整个效率多少,反之,这种情况,无论如何怎么优化sql语句,可能都没有太明显的效果。
1、SQL查询速度
风险:效率低下的SQL
2、网卡流量
风险:网卡IO被占满(100Mb/8=100MB)
方案:
①减少从服务器的数量。从服务器都要从主服务器上复制日志,所以,从服务器越多,网络流量越大。
②进行分级缓存。前方大量缓存突然失效会对数据库造成严重的冲击。
③避免使用“select * ”进行查询
④分离业务网络和服务器网络
3、磁盘IO
风险:磁盘IO性能突然下降。
方案:使用更好的磁盘设备解决。
B. 什么是关系型数据库
关系型数据库简介
关系型数据库以行和列的形式存储数据,以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件: 客户端应用程序(Client) 数据库服务器(Server) 数据库(Database) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁,Client用SQL来象Server端发送请求,Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、IBM UDB、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix等。 关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型,也完全不是性能最优的模型,但是关系型数据库确实是现今使用最广泛、最容易理解和使用的数据库模型。大多数的企业级系统数据库都采用关系型数据库,关系型数据库的概念是掌握数据库开发的基础,所以本节的问题也成为.NET面试中频繁出现的问题之一。 所涉及的知识点 关系型数据库的概念 关系型数据库的优点分析问题关系型数据库的概念 所谓关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。下面列出了关系模型中的常用概念。 关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名。 元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录。 属性:可以理解为二维表中的一列,在数据库中经常被称为字段。 域:属性的取值范围,也就是数据库中某一列的取值限制。 关键字:一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键,由一个或多个列组成。 关系模式:指对关系的描述,其格式为:关系名(属性1,属性2,…,属性N)。在数据库中通常称为表结构。 关系型数据库的优点 关系型数据库相比其他模型的数据库而言,有着以下优点: 容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。 使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便,程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库,而完全不必理解其底层实现。 易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。 近几年来,非关系型数据库在理论上得到了飞快的发展,例如:网状模型、对象模型、半结构化模型等。网状模型拥有性能较高的优点,通常应用在对性能要求较高的系统中;对象模型符合面向对象应用程序的思想,可以完美地和程序衔接,而不需要另外的中间转换组件,例如现在很多的O\R Mapping组件;半结构化模型随着XML的发展而得到发展,现在已经有了很多半结构化的数据库模型。但是,凭借其理论的成熟、使用的便捷以及现有应用的广泛,关系型数据库仍然是系统应用中的主流方案。
C. 图数据库和关系数据库的区别是什么
图数据库是基于图模型的数据库。相比较于关系型数据库,图数据库是真正注重“关系”的数据库。图数据库的功能是传统关系型数据库的一个拓展。简单来说图数据库比起关系型数据库多了许多数据间的联系,这些联系的发现又要基于图数据库里面的图计算来发现和展示,前段时间云栖大会里面提到的GraphScope,就是阿里开发的做图计算图分析的一站式平台。您的采纳是我的动力
D. 数据库关系模型有哪些优缺点
关系模型数据库的优点:
1、关系模型和格式化模型不同,它是简历在严格的数学概念的基础上的。
2、关系模型的概念单一。无论实体还是实体之间的联系都用关系来表示。对数据库的检索和更新结果也是关系(即表)。所以其数据结构简单、清晰,用户易懂易用。
3、关系模型的存取路径对用户透明,从而具有更高的数据独立性、更好的安全保密性,也简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作。
关系模型数据库的缺点:
1、由于存取路径岛屿用户是隐蔽的,查询效率往往不如格式化数据模型。
2、为了提高性能,数据库管理系统必须到用户的查询请求进行优化,因此增加了开发数据库管理系统的难度。
(4)关系数据库的性能扩展阅读:
其他数据库的优缺点:
层次数据库的优点:
1、数据结构比较简单清晰。
2、层次数据库的查询效率高。因为层次模型中记录之间的联系用有向边表示,这种练习在DBMS中常常用指针来实现,因此这种练习也就是记录之间的存取路径。当药存取某个节点的记录值,DBMS就沿着这一条路径很快找到该记录值,所以层次数据库的性能优于关系数据库,不低于网状数据库。
3、层次数据模型提供了良好的完整性支持。
层次数据库的缺点:
1、现实世界中很多联系都是非层次性的。
2、对插入和产出操作的限制比较多,因此应用程序的编写比较复杂、
3、由于结构严密,层次命令趋于程序化。
E. 关系型数据库有哪些优缺点
关系型数据库有哪些优秀的,他九点去弄得特别清楚,确定是他的数据不好整理。
F. 图数据库和关系数据库的区别
1、数据存储方式不同。
关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储,也很容易提取数据。
与其相反,非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中,而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中,就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。
2、扩展方式不同。
SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上,要支持日益增长的需求当然要扩展。
要支持更多并发量,SQL数据库是纵向扩展,也就是说提高处理能力,使用速度更快速的计算机,这样处理相同的数据集就更快了。
因为数据存储在关系表中,操作的性能瓶颈可能涉及很多个表,这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间,但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。
而非关系型数据存储天然就是分布式的,NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。
3、对事务性的支持不同。
如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划,那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。
虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作,但稳定性方面没法和关系型数据库比较,所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。
G. 关系数据库系统的特点是什么
层次:优点是抄实体间联系是固定的,有良好的完整性支持,对具有一对多的层次关系 的部门描述自然、直观、容易理解,缺点是对查入和删除操作限制比较多,查询子 女结点必须通过双亲节点,命令趋于程序化。 网状:优点是更为直接的描述现实世界,有良好的性能,存取效率较高,缺点是结构 比较复杂,而且随着应用环境的扩大,数据库的结构越来越复杂,不利于用户掌握, 其DDL,DML语言复杂,用户不容易使用。 关系:优点是建立在严格的数学概念的基础上,概念单一,实体与实体间的联系都用 关系表示,故其数据结构简单、清晰,存取路径对用户透明,故有更高的数据独立性和 更好的安全保密性。缺点是查询效率不如非关系型数据库,故必须对查询进行优化,增 加了开发数据库管理系统的难度。