一、索引
所有的索引都是建立在字段上的
索引的作用
系统根据某种算法，将已有数据（未来可能增加的数据），单独建立一个文件： 文件能够实现快速的匹配数据，并且能够快速的找到对应表中的记录
索引的意义：
- 提升查询数据的效率
- 约束数据的有效性（唯一性等）
增加索引的前提条件：索引本身会产生索引文件（有时候有可能比数据还大），会耗费磁盘空间。
如果某个字段需要作为查询的条件经常使用，可以使用索引。
如果某个字段需要进行数据的有效性约束，也可以使用索引（eg：主键，唯一键）
MySQL中的索引：
1、主键索引：primary key
2、普通索引：unique key
3、全文索引：fulltext index
4、普通索引：index
全文索引：针对文章内部的关键字进行索引（弊端：如何确定关键字）
二、关系
将实体与实体的关系，反应到最终数据库表的设计上，表与表之间的关系；将关系分为以下几种：
- 一对一
- 一对多（多对一）
- 多对多
1、一对一
一张表的一条记录只能与另一张表的一条记录进行对应
eg：将常用的和不常用的信息分离存储，分为两张表，找一个具有唯一特性（确定记录）的字段来共同链接两张表。一个常用表中的一条记录：永远只能在一张不常用表中匹配一条记录；反过来，一个不常用表中的一条记录在常用表中也只能匹配一条记录
2、一对多（多对一）
一张表中有一条记录可以对应另外一张表中的多余记录；但是，另一张表的一条记录只能对应第一张表的一条记录
eg：在某一张表中增加一个字段，能够找到另外一张表中的记录
3、多对多
一张表中（A）的一条记录能够对应另外一张表（B）中的多条记录；同时B表中的一条记录也能对应A表中的多条记录
一张表中的多条记录对应另一张表中的多条记录：增加一张中间表，使两张表形成联系。中间表分别与两张表为一对多的关系。
三、范式（Normal Format）
是一种离散数学中的知识，是为了解决一种数据的储存与优化的问题：保存数据的存储之后，凡是能够通过关系寻找出来的数据，坚决不再重复存储：目的是为了解决数据的冗余
范式：是一种分层结构的规范，分为六层：每一层都比上一层更加严格：若要满足下一层范式，前提是满足上一层范式
六层范式：1NF，2NF，3NF，4NF，5NF，6NF。1NF是最底层；6FN是最高层，最严格。
而MySQL属于关系型数据库：有空间浪费，因此也是为了于节省存储空间，与范式所要解决的问题相同，所以在设计数据库的时候，会利用到范式来指导设计。
但是由于数据库不仅仅解决的是空间问题，要保证效率，所以数据库的设计不可能完全按照范式的要求实现；一般情况下，只有前三种范式需要满足。
1NF：第一范式，要求字段的数据具有原子性——不可再分
在设计表存储数据的时候， 如果表中设计的字段存储的数据，在取出来使用之前还需要额外的处理（拆分）， 那么说表的设计不满足第一范式
2NF：第二范式，要求表中不允许出现部分依赖。要想满足第二范式，就要满足第一范式
在数据设计过程中，如果有复合主键（多字段主键）， 字段并不是由整个主键来确定，而是依赖主键中的某个字段（主键的部分）； 存在字段依赖主键的部分的问题，称之为部分依赖
3NF：第三范式，解决传递依赖。要满足第三范式就要满足第二范式
理论上讲，一张表中的所有字段都应该直接以来主键，如果表设计中存在的一个字段， 并不直接依赖主键，而是通过某个非主键字段依赖，最终实现依赖主键 把这种不是直接依赖主键，而是依赖非主键字段的依赖关系称之为传递依赖逆规范化:在设计表的时候，如果一张表中有几个字段是需要从另外的表中去获取信息，但是效率低，如果在某些表中，不去保存另外表的主键，而是直接保存想要的数据信息，这样，在查询数据的时候，一张表可以直接提供数据，就不需要多表查询。会导致数据冗余。
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