『壹』 資料庫和數據表的聯系和區別是什麼
聯系：視圖（view）是在基本表之上建立的表，它的結構（即所定義的列）和內容（即所有數據行）都來自基本表，它依據基本表存在而存在。一個視圖可以對應一個基本表，也可以對應多個基本表。視圖是基本表的抽象和在邏輯意義上建立的新關系
區別：1、視圖是已經編譯好的sql語句。而表不是
2、視圖沒有實際的物理記錄。而表有。
3、表是內容，視圖是窗口
4、表只用物理空間而視圖不佔用物理空間，視圖只是邏輯概念的存在，表可以及時四對它進行修改，但視圖只能有創建的語句來修改
5、表是內模式，視圖是外模式
6、視圖是查看數據表的一種方法，可以查詢數據表中某些欄位構成的數據，只是一些SQL語句的集合。從安全的角度說，視圖可以不給用戶接觸數據表，從而不知道表結構。
7、表屬於全局模式中的表，是實表；視圖屬於局部模式的表，是虛表。
8、視圖的建立和刪除隻影響視圖本身，不影響對應的基本表。
『貳』 資料庫與數據表的區別是什麼
資料庫是數據表的集合
數據表
是數據的集合
資料庫可能比數據表大也可能比數據表小
但是一般資料庫都是大於或者等於數據表的
所有相關的數據表組成一個資料庫
但是數據表又是唯一的
這個資料庫的數據表跟另一資料庫的數據表是不相同的
『叄』 散列表起什麼作用．請通俗的給出個例子
散列表是一種數據結構，通過散列函數（也就是 hash 函數）將輸入映射到一個數字，一般用映射出的數字作為存儲位置的索引。數組在查找時效率很高，但是插入和刪除卻很低。而鏈表剛好反過來。設計合理的散列函數可以集成鏈表和數組的優點，在查找、插入、刪除時實現 O(1) 的效率。散列表的存儲結構使用的也是數組加鏈表。執行效率對比可以看下圖 1.3：
散列表的主要特點：
將輸入映射到數字
2.不同的輸入產生不同的輸出
3.相同的輸入產生相同的輸出
4. 當填裝因子超過閾值時，能自動擴展。填裝因子 = 散列表包含的元素數 / 位置總數，當填裝因子 =1，即散列表滿的時候，就需要調整散列表的長度，自動擴展的方式是：申請一塊舊存儲容量 X 擴容系數的新內存地址，然後把原內存地址的值通過其中的 key 再次使用 hash 函數計算存儲位置，拷貝到新申請的地址。
5. 值呈均勻分布。這里的均勻指水平方向的，即數組維度的。如果多個值被映射到同一個位置，就產生了沖突，需要用鏈表來存儲多個沖突的鍵值。極端情況是極限沖突，這與一開始就將所有元素存儲到一個鏈表中一樣。這時候查找性能將變為最差的 O(n)，如果水平方向填充因子很小，但某些節點下的鏈表又很長，那值的均勻性就比較差。
『肆』 什麼是資料庫集群和庫表散列達人指點一下。
我正好也在研究這個問題哈哈 在資料庫集群方面，很多資料庫都有自己的解決方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是類似的方案，看你使用了什麼樣的DB，就參考相應的解決方案來實施即可。 集群通常會使用CDN與GSBL與DNS負載均衡技術，每個地區一組前台伺服器群，例如：網易，網路使用了DNS負載均衡技術，每個頻道一組前台伺服器，一搜使用了DNS負載技術，所有頻道共用一組前台伺服器集群。網站使用基於Linux集群的負載均衡，失敗恢復，包括應用伺服器和資料庫伺服器，基於linux-ha的服務狀態檢測及高可用化。應用伺服器集群可以採用apache+tomcat集群和weblogic集群等；web伺服器集群可以用反向代理，也可以用NAT的方式，或者多域名解析都可以；Squid也可以，方法很多，可以根據情況選擇。 上面提到的資料庫集群由於在架構、成本、擴張性方面都會受到所採用DB類型的限制，於是我們需要從應用程序的角度來考慮改善系統架構，庫表散列是常用並且最有效的解決方案。我們在應用程序中安裝業務和應用或者功能模塊將資料庫進行分離，不同的模塊對應不同的資料庫或者表，再按照一定的策略對某個頁面或者功能進行更小的資料庫散列，比如用戶表，按照用戶ID進行表散列，這樣就能夠低成本的提升系統的性能並且有很好的擴展性。sohu的論壇就是採用了這樣的架構，將論壇的用戶、設置、帖子等信息進行資料庫分離，然後對帖子、用戶按照板塊和ID進行散列資料庫和表，最終可以在配置文件中進行簡單的配置便能讓系統隨時增加一台低成本的資料庫進來補充系統性能。
『伍』 MySQL資料庫性能優化之分區分表分庫
分表是分散資料庫壓力的好方法。
分表，最直白的意思，就是將一個表結構分為多個表，然後，可以再同一個庫里，也可以放到不同的庫。
當然，首先要知道什麼情況下，才需要分表。個人覺得單表記錄條數達到百萬到千萬級別時就要使用分表了。
分表的分類
**1、縱向分表**
將本來可以在同一個表的內容，人為劃分為多個表。（所謂的本來，是指按照關系型資料庫的第三範式要求，是應該在同一個表的。）
分表理由：根據數據的活躍度進行分離，（因為不同活躍的數據，處理方式是不同的）
案例：
對於一個博客系統，文章標題，作者，分類，創建時間等，是變化頻率慢，查詢次數多，而且最好有很好的實時性的數據，我們把它叫做冷數據。而博客的瀏覽量，回復數等，類似的統計信息，或者別的變化頻率比較高的數據，我們把它叫做活躍數據。所以，在進行資料庫結構設計的時候，就應該考慮分表，首先是縱向分表的處理。
這樣縱向分表後：
首先存儲引擎的使用不同，冷數據使用MyIsam 可以有更好的查詢數據。活躍數據，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，對冷數據進行更多的從庫配置，因為更多的操作時查詢，這樣來加快查詢速度。對熱數據，可以相對有更多的主庫的橫向分表處理。
其實，對於一些特殊的活躍數據，也可以考慮使用memcache ,redis之類的緩存，等累計到一定量再去更新資料庫。或者mongodb 一類的nosql 資料庫，這里只是舉例，就先不說這個。
**2、橫向分表**
字面意思，就可以看出來，是把大的表結構，橫向切割為同樣結構的不同表，如，用戶信息表，user_1,user_2等。表結構是完全一樣，但是，根據某些特定的規則來劃分的表，如根據用戶ID來取模劃分。
分表理由：根據數據量的規模來劃分，保證單表的容量不會太大，從而來保證單表的查詢等處理能力。
案例：同上面的例子，博客系統。當博客的量達到很大時候，就應該採取橫向分割來降低每個單表的壓力，來提升性能。例如博客的冷數據表，假如分為100個表，當同時有100萬個用戶在瀏覽時，如果是單表的話，會進行100萬次請求，而現在分表後，就可能是每個表進行1萬個數據的請求（因為，不可能絕對的平均，只是假設），這樣壓力就降低了很多很多。
延伸：為什麼要分表和分區？
日常開發中我們經常會遇到大表的情況，所謂的大表是指存儲了百萬級乃至千萬級條記錄的表。這樣的表過於龐大，導致資料庫在查詢和插入的時候耗時太長，性能低下，如果涉及聯合查詢的情況，性能會更加糟糕。分表和表分區的目的就是減少資料庫的負擔，提高資料庫的效率，通常點來講就是提高表的增刪改查效率。
什麼是分表？
分表是將一個大表按照一定的規則分解成多張具有獨立存儲空間的實體表，我們可以稱為子表，每個表都對應三個文件，MYD數據文件，.MYI索引文件，.frm表結構文件。這些子表可以分布在同一塊磁碟上，也可以在不同的機器上。app讀寫的時候根據事先定義好的規則得到對應的子表名，然後去操作它。
什麼是分區？
分區和分表相似，都是按照規則分解表。不同在於分表將大表分解為若干個獨立的實體表，而分區是將數據分段劃分在多個位置存放，可以是同一塊磁碟也可以在不同的機器。分區後，表面上還是一張表，但數據散列到多個位置了。app讀寫的時候操作的還是大表名字，db自動去組織分區的數據。
**MySQL分表和分區有什麼聯系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高並發狀態下都有一個良好的表現。
2、分表和分區不矛盾，可以相互配合的，對於那些大訪問量，並且表數據比較多的表，我們可以採取分表和分區結合的方式（如果merge這種分表方式，不能和分區配合的話，可以用其他的分表試），訪問量不大，但是表數據很多的表，我們可以採取分區的方式等。
3、分表技術是比較麻煩的，需要手動去創建子表，app服務端讀寫時候需要計運算元表名。採用merge好一些，但也要創建子表和配置子表間的union關系。
4、表分區相對於分表，操作方便，不需要創建子表。
我們知道對於大型的互聯網應用，資料庫單表的數據量可能達到千萬甚至上億級別，同時面臨這高並發的壓力。Master-Slave結構只能對資料庫的讀能力進行擴展，寫操作還是集中在Master中，Master並不能無限制的掛接Slave庫，如果需要對資料庫的吞吐能力進行進一步的擴展，可以考慮採用分庫分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要選中合適的分表策略（以哪個字典為分表欄位，需要將數據分為多少張表），使數據能夠均衡的分布在多張表中，並且不影響正常的查詢。在企業級應用中，往往使用org_id(組織主鍵)做為分表欄位，在互聯網應用中往往是userid。在確定分表策略後，當數據進行存儲及查詢時，需要確定到哪張表裡去查找數據，
數據存放的數據表 = 分表欄位的內容 % 分表數量
**2、分庫**
分表能夠解決單表數據量過大帶來的查詢效率下降的問題，但是不能給資料庫的並發訪問帶來質的提升，面對高並發的寫訪問，當Master無法承擔高並發的寫入請求時，不管如何擴展Slave伺服器，都沒有意義了。我們通過對資料庫進行拆分，來提高資料庫的寫入能力，即所謂的分庫。分庫採用對關鍵字取模的方式，對資料庫進行路由。
數據存放的資料庫=分庫欄位的內容%資料庫的數量
**3、即分表又分庫**
資料庫分表可以解決單表海量數據的查詢性能問題，分庫可以解決單台資料庫的並發訪問壓力問題。
當資料庫同時面臨海量數據存儲和高並發訪問的時候，需要同時採取分表和分庫策略。一般分表分庫策略如下：
中間變數 = 關鍵字%（資料庫數量*單庫數據表數量）
庫 = 取整（中間變數/單庫數據表數量）
表 = （中間變數%單庫數據表數量）
實例：
1、分庫分表
很明顯，一個主表（也就是很重要的表，例如用戶表）無限制的增長勢必嚴重影響性能，分庫與分表是一個很不錯的解決途徑，也就是性能優化途徑，現在的案例是我們有一個1000多萬條記錄的用戶表members,查詢起來非常之慢，同事的做法是將其散列到100個表中，分別從members0到members99，然後根據mid分發記錄到這些表中，牛逼的代碼大概是這樣子：
復制代碼 代碼如下:
<?php
for($i=0;$i< 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?>
2、不停機修改mysql表結構
同樣還是members表，前期設計的表結構不盡合理，隨著資料庫不斷運行，其冗餘數據也是增長巨大，同事使用了下面的方法來處理：
先創建一個臨時表：
/*創建臨時表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然後修改members_tmp的表結構為新結構，接著使用上面那個for循環來導出數據，因為1000萬的數據一次性導出是不對的，mid是主鍵，一個區間一個區間的導，基本是一次導出5萬條吧，這里略去了
接著重命名將新表替換上去：
/*這是個頗為經典的語句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是這樣，基本可以做到無損失，無需停機更新表結構，但實際上RENAME期間表是被鎖死的，所以選擇在線少的時候操作是一個技巧。經過這個操作，使得原先8G多的表，一下子變成了2G多。
『陸』 資料庫「庫表散列」是什麼意思
資料庫中的散列法是使用計算值來分配表格數據的方法，它比在整個索引中搜索要好的多。一個哈希散列答應你在資料庫表格中存儲數據，以便這些行的要害計算的相同值存儲在相同的位置。只有那種數據量超大的資料庫才會用到。
『柒』 資料庫水平拆分和庫表散列有什麼優點
水平折分為的目的是什麼，要明確，要不然，就失去了意義。簡單的說，就是把常用的欄位放到一個表裡，不常用的放到一個表裡，經常進行單表查詢，而不是大多數使用關聯，如果使用關聯的地方太多，你的拆分就不合格像你說的這種情況，把需要登陸驗證的欄位放到一個表裡，這個就不用關聯了，才能體現拆分的效率，只有在修改用戶修改的時候，你可以進行全表處理，或者，再進一步，不同表的信息進行不同的提交，分步去修改信息，這樣更能提高效率。
『捌』 請問資料庫和電子表格之間有什麼區別
1、不同的安全：
資料庫的安全性比Excel好很多。至少當我在編輯到一半的數據時，即使我沒有時間保存，資料庫的數據也不會丟失。它將始終存在於資料庫中以備不時之需。但Excel做不到這一點
2、不同的數據共享速度：
資料庫中的數據可以在線共享，多個人員可以同時在一個表上工作，數據之間沒有干擾。在此基礎上，如果您允許的話，與您合作的人也可以查看您創建的數據。
但是Excel分享只能通過媒體（如微信，QQ，email）持續轉發給有需要的人，當然在轉發的時候已經失去了時效。數據最可怕的事情是它缺乏及時性。
3、不同的數據分析能力：
資料庫數據分析功能遠遠超出了Excel表格，不僅在於他的圖表分析，和擁有強大的BI做數據收集功能，你可以將你所需要的任何形式在任何領域內提取作為聚合的一部分你，你甚至可以將不相同的數據的形式做任何操作。
(8)散列資料庫和表擴展閱讀：
資料庫和電子表格簡介：
資料庫的功能要遠遠大於電子表的功能。電子表的數據存儲是一種二維的格式，行×列，也就是說，對於某一個對象，如果它的屬性只有兩類的話，用電子表完全沒問題。但實際上，現實生活中的各個物體的屬性一般不可能僅僅只有兩個；
比如說身份證，上面就列出了姓名、性別、年齡、出生地、戶籍地等等一系列屬性，這個時候，就不可能用一個僅僅只能描述物體兩個屬性的電子表來描述了。有人說，我可以同時用幾個二維電子表來描述同一個物體，這個是可以的，但這會造成數據結構復雜化；
如果數據量大的話，整個電子表管理十分復雜。而如果用資料庫的話，只需一個包含描述物體n個屬性的一維向量即可，假設物體的屬性以後又擴充了m個，那麼只要把n維向量擴充為n＋m維向量即可，其餘演算法基本可以保持不變。
『玖』 資料庫「庫表散列」是什麼意思
可以考慮建一個桶式的散列表,表的
主體結構
是個長為26*27的
指針數組
,每個指針分別指向一個子
鏈表
,每個鏈表分別存放開頭為a,aa,ab,ac......g,ga,gb,......zy,zz為
單詞
.(不區分大小寫)
這樣的話,假設單詞存放在
字元串
str中,則散列函數就是
h(str)=(str[0]-'A')*27+str[1]-'A'
從題目給的散列函數就可以明顯看出,散列表肯定要用長度為HASHSIZE的
數組
啊,你的鏈表設想肯定不符合題目要求