精通数据库系列之入门-技巧篇4

数据的一致性和完整性 　　

　　为了保证数据库的一致性和完整性，设计人员往往会设计过多的表间关联（Relation），尽可能的降低数据的冗余。表间关联是一种强制性措施，建立后，对父表（Parent Table）和子表(Child Table)的插入、更新、删除操作均要占用系统的开销，另外，最好不要用Identify 属性字段作为主键与子表关联。如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，但增加了表间连接查询的操作，为了提高系统的响应时间，合理的数据冗余也是必要的。使用规则（Rule）和约束（Check）来防止系统操作人员误输入造成数据的错误是设计人员的另一种常用手段，但是，不必要的规则和约束也会占用系统的不必要开销，需要注意的是，约束对数据的有效性验证要比规则快。所有这些，设计人员在设计阶段应根据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。


事务的陷阱　　

　　事务是在一次性完成的一组操作。虽然这些操作是单个的操作，SQL Server能够保证这组操作要么全部都完成，要么一点都不做。正是大型数据库的这一特性，使得数据的完整性得到了极大的保证。


　　众所周知，SQL Server为每个独立的SQL语句都提供了隐含的事务控制，使得每个DML的数据操作得以完整提交或回滚，但是SQL Server还提供了显式事务控制语句 织梦好，好织梦
---- BEGIN TRANSACTION 开始一个事务
---- COMMIT TRANSACTION 提交一个事务

---- ROLLBACK TRANSACTION 回滚一个事务

---- 事务可以嵌套，可以通过全局变量@@trancount检索到连接的事务处理嵌套层次。

　　需要加以特别注意并且极容易使编程人员犯错误的是，每个显示或隐含的事物开始都使得该变量加1，每个事务的提交使该变量减1，每个事务的回滚都会使得该变量置0，而只有当该变量为0时的事务提交（最后一个提交语句时），这时才把物理数据写入磁盘。


数据库性能调整 　　

　　在计算机硬件配置和网络设计确定的情况下，影响到应用系统性能的因素不外乎为数据库性能和客户端程序设计。而大多数数据库设计员采用两步法进行数据库设计：首先进行逻辑设计，而后进行物理设计。数据库逻辑设计去除了所有冗余数据，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询（尤其是大数据表）时，其性能将会降低，同时也提高了客 户端程序的编程难度，因此，物理设计需折衷考虑，根据业务规则，确定对关联表的数据量大小、数据项的访问频度，对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计。

内容来自dedecms

数据类型的选择 　　

　　数据类型的合理选择对于数据库的性能和操作具有很大的影响，有关这方面的书籍也有不少的阐述，这里主要介绍几点经验。

Identify字段不要作为表的主键与其它表关联，这将会影响到该表的数据迁移。
Text 和Image字段属指针型数据，主要用来存放二进制大型对象（BLOB）。这类数据的操作相比其它数据类型较慢，因此要避开使用。
日期型字段的优点是有众多的日期函数支持，因此，在日期的大小比较、加减操作上非常简单。但是，在按照日期作为条件的查询操作也要用函数，相比其它数据类型速度上就慢许多,因为用函数作为查询的条件时，服务器无法用先进的性能策略来优化查询而只能进行表扫描遍历每行。
　　例如：要从DATA_TAB1中（其中有一个名为DATE的日期字段）查询1998年的所有记录。

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