不管我们喜欢与否,我们开发人员中的许多人(如果不是大多数的话)都经常使用数据库,或者有一天可能不得不使用数据库。考虑到大量的误用和滥用,以及每天出现的大量与数据库相关的问题,公平地说,有一些概念是开发人员应该知道的——即使他们今天不设计或使用数据库。
关于数据库,开发人员和其他软件专业人员应该知道的一个重要概念是什么?
不管我们喜欢与否,我们开发人员中的许多人(如果不是大多数的话)都经常使用数据库,或者有一天可能不得不使用数据库。考虑到大量的误用和滥用,以及每天出现的大量与数据库相关的问题,公平地说,有一些概念是开发人员应该知道的——即使他们今天不设计或使用数据库。
关于数据库,开发人员和其他软件专业人员应该知道的一个重要概念是什么?
当前回答
不要依赖于SQL查询返回的行顺序。
其他回答
将非正规化视为一个可能的天使,而不是魔鬼,并将NoSQL数据库视为关系数据库的替代方案。
此外,我认为实体-关系模型是每个开发人员必须知道的,即使你不设计数据库。它将让您彻底理解数据库的所有内容。
归一化
我总是很沮丧地看到有人努力编写一个过度复杂的查询,而这个查询用标准化的设计可以完全简单明了(“显示每个地区的总销售额。”)。
如果您在一开始就理解了这一点,并相应地进行设计,您将在以后为自己省去许多痛苦。在规范化之后,很容易对性能进行反规范化;要规范化一个从一开始就不是这样设计的数据库并不容易。
至少,您应该知道3NF是什么以及如何实现它。对于大多数事务性数据库,这是使查询易于编写和保持良好性能之间的一个很好的平衡。
每个开发人员都应该知道这是错误的:“分析数据库操作与分析代码完全不同。”
在传统意义上有一个明确的Big-O。当你做一个EXPLAIN PLAN(或等效)时,你看到的是算法。有些算法涉及嵌套循环,并且是O(n ^ 2)。其他算法涉及到b树查找,并且是O(n log n)。
这是非常非常严重的。这是理解为什么索引很重要的关键。这对于理解速度-标准化-非标准化之间的权衡至关重要。这对于理解为什么数据仓库使用星型模式是非常重要的,而星型模式并没有对事务更新进行规范化。
如果您不清楚所使用的算法,请执行以下操作。停止。解释查询执行计划。相应调整指标。
同样,结论是:索引越多越好。
有时,专注于一个操作的索引会降低其他操作的速度。根据这两个操作的比例,添加一个索引可能有良好的效果,也可能没有整体影响,或者对整体性能不利。
好问题。以下是一些想法,排名不分先后:
Normalization, to at least the second normal form, is essential. Referential integrity is also essential, with proper cascading delete and update considerations. Good and proper use of check constraints. Let the database do as much work as possible. Don't scatter business logic in both the database and middle tier code. Pick one or the other, preferably in middle tier code. Decide on a consistent approach for primary keys and clustered keys. Don't over index. Choose your indexes wisely. Consistent table and column naming. Pick a standard and stick to it. Limit the number of columns in the database that will accept null values. Don't get carried away with triggers. They have their use but can complicate things in a hurry. Be careful with UDFs. They are great but can cause performance problems when you're not aware how often they might get called in a query. Get Celko's book on database design. The man is arrogant but knows his stuff.
对于一个经常使用数据库(每天或几乎每天编写/维护查询)的中间派专业开发人员,我认为期望应该与任何其他领域相同:你在大学里写过一个。
每个c++极客在大学里都写过一个字符串类。每个图形狂人在大学里都写过一个光线追踪器。每个网络极客在大学里都写过交互式网站(通常在我们有“web框架”之前)。每个硬件书呆子(甚至软件书呆子)在大学里都做过CPU。大学里每个内科医生都解剖过一整具尸体,即使她今天只是给我量血压,告诉我胆固醇太高。为什么数据库会有所不同呢?
不幸的是,由于某种原因,他们今天看起来确实不一样了。人们希望。net程序员知道字符串在C语言中是如何工作的,但是RDBMS的内部结构不应该太关心你。
仅仅通过阅读,甚至从上到下都不可能达到同样的理解水平。但是,如果您从底层开始并理解每个部分,那么就相对容易找出数据库的细节。甚至是许多数据库极客似乎无法理解的事情,比如何时使用非关系数据库。
也许这有点严格,特别是如果你在大学里没有学习计算机科学。我会把它调低一些:你今天完全可以从头开始写一个。我不关心你是否知道PostgreSQL查询优化器的工作原理,但如果你知道足够多的知识自己编写一个,它可能不会与他们所做的有太大的不同。你知道,写一个基本的公式并不难。