⑴ 如何设计一个客户信息数据库
数据库是握孝用于存储大量数据的区城，它通常包括一个或多个表。数据库应用成为当今计算机应用的主要领域之一。VB提供了功能强大的数据库管理功能，能够方便、灵活地完成数据库应用中涉及的诸如建立数据库、查询和更新等各种基本操作。本章讨论数据库的基本概念、VB中提供的Data控件、DBGrid控件、ADOData控件的使用方法和sql语言。
关系数据库以表的形式（即关系）组织数据。关系数据库以关系的数学理论为基础。在关系数据库中，用户可以不必关心数据的存储结构，同时，关系数据库的查询可用高级语言来描述，这大大提高了查询效率。
VB本身使用的数据库是Access数据库，可以在VB中直接创建，库文件的扩展名为.MDB。
下面讨论关系数据库的基本术语。
1.表
表用于存储数据，它以行列方式组织，可以使用SQL从中获取、修改和删除数据。表是关系数据库的基本元素。表在我们生活中随处可见，如职工表、学生表和统计表等。表具有直观、方便和简单的特点。
表是一个二维结构，行和列的顺序并不影响表的内容。
2.记录
记录是指表中的一行，在一般情况下，记录和行的意思是相同的。在表10.1中，每个学生所占据的一行是一个记录，描述了一个学生的情况。
3.字段
字段是表中的一列，在一般情况下，字段和列所指的内容是相同的。在表10.1中，如“学号”一列就是一个字段。
4.关系
关系是一个从数学中来的概念，在关系代数中，关系是指二维表，表既可以用来表示数据，也可以用来表示数据之间的联系。
在数据库中，关系是建立在两个表之间的链接，以表的形式表示其间的链接，使数据的处理和表达有更嫌皮歼大的灵活性。有3种关系，即一对一关系、一对多关系和多对多关系。
5.索引
索引是建立在表上的单独的物理数据库结构，基于索引的查询使数据获取更为快捷。索引是表中的一个或多个字段，索引可以是唯一的，也可以是不唯一的，主要是看这些字段是否允许重复。主索引是表中的一列和多列的组合，作为表中记录的唯一标识。外部索引是相关联的表的一列或多列的组合，通过这种方式来建立多个表之间的联系。
6.视图
视图是一个与真实表相同的虚拟表，用于限制用户可以看到和修改的数据量，从而简化数据的表达。
7.存储过程
存储过程是一个编译过的SQL程序。在该过程中可以嵌入条件逻辑、传递参数、定义变量和执行其他编程任务
在VB中，可用的数据访问接口有3种：ActiveX数据对象（ADO）、远程数据对象（RDO）和数据访问对象（DAO）。数据访问接口是一个对象模型，它代表了访问数据的各个方面。可以在任何应用程序中通过编程控制连接、语句生成器和供使用的返回数据。
为什么在VB中有3种数据访问接口呢？因为数据访问技术总是不断进步，而这3种接口的每一种都分别代表了该技术的不同发展阶段。最新的是ADO，它比RDO和DAO更加简单，而且是更加灵活的对象模型。对于新工程，应该使用ADO作为数据访问接口。
ADO控件是VB?6.0中文版提供的一个芹冲ActiveX控件，与旧版的Data控件相似。
⑵ 微宝云分销无限级分销与现有分销模式有什么不同
首先，微宝云分销的无限级分销是合法的，国家规定三家以内分销即为合法，微宝云分销的无限级分销是以三级为一个单位无限循环的。
微宝云分销的无限级分销模式，指每位微商人都可以成为供货商的一级分销商，同时也可以向下发展下一级分销人员，一级分销商管理三级以内分销人员，同样二级分销商管理自己向下发展的三级以内分销商。
微宝分销商的好处：
1：双重佣金大返利
作为一级分销商，发展了下级分销商可以获得一定的佣金；当下两级分销商促成订单交易时，还可以获得佣金。所以咯，发展庆陆分销商可以获得双重佣金大返利！
2：裂变传播解决成交难
微宝云分销无限级的分销模式，利用微信平台的社交属性，让每个微商人轻松组建自己的分销团队。通过对店铺推广和传播，吸引更多用户成为分销商，增加产品成交机会。
3：有效管控分销渠道
微宝云分销无限级分销模祥差帆式打破三级分销的局限，实现了利益均衡分配，并有效的管控自己的分销渠道。
无限级分销当选微宝云分销，爆炸式裂变多级分销缔造谨雹销量神话！
⑶ 谁知道数据库优化设计方案有哪些
本文首先讨论了基于第三范式的数据库表的基本设计，着重论述了建立主键和索引的策略和方案，然后从数据库表的扩展设计和库表对象的放置等角度概述了数据库管理系统的优化方案。
关键词： 优化（Optimizing） 第三范式（3NF） 冗余数据（Rendant Data） 索引（Index） 数据分割（Data Partitioning） 对象放置（Object Placement）
1 引言
数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈、减少CPU利用率和减少资源竞争。为了便于读者阅读和理解，笔者参阅了Sybase、Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料，基于多年的工程实践经验，从基本表设计、扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论，着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争，相信读者会一目了然。
2 基于第三范式的基本表设计
在基于表驱动的信息管理系统（MIS）中，基本表的设计规范是第三范式（3NF）。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计具有很多优点：一是消除了冗余数据，节省了磁盘存储空间；二是有良好的数据完整性限制，即基于主外键的参照完整限制和基于主键的实体完整性限制，这使得数据容易维护，也容易移植和更新；三是数据的可逆性好，在做连接（Join）查询或者合并表时不遗漏、也不重复；四是因消除了冗余数据（冗余列），在查询（Select）时每个数据页存的数据行就多，这样就有效地减少了逻辑I/O，每个Cash存的页面就多，也减少物理I/O；五是对大多数事务(Transaction)而言，运行性能好；六是物理设计(Physical Design)的机动性较大，能满足日益增长的用户需求。
在基本表设计中，表的主键、外键、索引设计占有非常重要的地位，但系统设计人员往往只注重于满足用户要求，而没有从系统优化的高度来认识和重视它们。实际上，它们与系统的运行性能密切相关。现在从系统数据库优化角度讨论这些基本概念及其重要意义：
（1）主键(Primary Key)：主键被用于复杂的SQL语句时，频繁地在数据访问中被用到。一个表只有一个主键。主键应该有固定值（不能为Null或缺省值，要有相对稳定性），不含代码信息，易访问。把常用（众所周知）的列作为主键才有意义。短主键最佳（小于25bytes），主键的长短影响索引的大小，索引的大小影响索引页的大小，从而影响磁盘I/O。主键分为自然主键和人为主键。自然主键由实体的属性构成，自然主键可以是复合性的，在形成复合主键时，主键列不能太多，复合主键使得Join*作复杂化、也增加了外键表的大小。人为主键是，在没有合适的自然属性键、或自然属性复杂或灵敏度高时，人为形成的。人为主键一般是整型值（满足最小化要求），没有实际意义，也略微增加了表的大小；但减少了把它作为外键的表的大小。
（2）外键（Foreign Key）：外键的作用是建立关系型数据库中表之间的关系（参照完整性），主键只能从独立的实体迁移到非独立的实体，成为后者的一个属性，被称为外键。
（3）索引(Index)：利用索引优化系统性能是显而易见的，对所有常用于查询中的Where子句的列和所有用于排序的列创建索引，可以避免整表扫描或访问，在不改变表的物理结构的情况下，直接访问特定的数据列，这样减少数据存取时间；利用索引可以优化或排除耗时的分类*作；把数据分散到不同的页面上，就分散了插入的数据；主键自动建立了唯一索引，因此唯一索引也能确保数据的唯一性（即实体完整性）；索引码越小，定位就越直接；新建的索引效能最好，因此定期更新索引非常必要。索引也有代价：有空间开销，建立它也要花费时间，在进行Insert、Delete和Update*作时，也有维护代价。索引有两种：聚族索引和非聚族索引。一个表只能有一个聚族索引，可有多个非聚族索引。使用聚族索引查询数据要比使用非聚族索引快。在建索引前，应利用数据库系统函数估算索引的大小。
① 聚族索引（Clustered Index）：聚族索引的数据页按物理有序储存，占用空间小。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询或高度重复的列（连续磁盘扫描）；被用于连接Join*作的列；被用于Order by和Group by子句的列。聚族索引不利于插入*作，另外没有必要用主键建聚族索引。
② 非聚族索引（Nonclustered Index）：与聚族索引相比，占用空间大，而且效率低。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询（在没有聚族索引时）、主键或外键列、点（指针类）或小范围（返回的结果域小于整表数据的20%）查询；被用于连接Join*作的列、主键列（范围查询）；被用于Order by和Group by子句的列；需要被覆盖的列。对只读表建多个非聚族索引有利。索引也有其弊端，一是创建索引要耗费时间，二是索引要占有大量磁盘空间，三是增加了维护代价（在修改带索引的数据列时索引会减缓修改速度）。那么，在哪种情况下不建索引呢？对于小表（数据小于5页）、小到中表（不直接访问单行数据或结果集不用排序）、单值域（返回值密集）、索引列值太长（大于20bitys）、容易变化的列、高度重复的列、Null值列，对没有被用于Where子语句和Join查询的列都不能建索引。另外，对主要用于数据录入的，尽可能少建索引。当然，也要防止建立无效索引，当Where语句中多于5个条件时，维护索引的开销大于索引的效益，这时，建立临时表存储有关数据更有效。
批量导入数据时的注意事项：在实际应用中，大批量的计算（如电信话单计费）用C语言程序做，这种基于主外键关系数据计算而得的批量数据（文本文件），可利用系统的自身功能函数（如Sybase的BCP命令）快速批量导入，在导入数据库表时，可先删除相应库表的索引，这有利于加快导入速度，减少导入时间。在导入后再重建索引以便优化查询。
（4）锁：锁是并行处理的重要机制，能保持数据并发的一致性，即按事务进行处理；系统利用锁，保证数据完整性。因此，我们避免不了死锁，但在设计时可以充分考虑如何避免长事务，减少排它锁时间，减少在事务中与用户的交互，杜绝让用户控制事务的长短；要避免批量数据同时执行，尤其是耗时并用到相同的数据表。锁的征用：一个表同时只能有一个排它锁，一个用户用时，其它用户在等待。若用户数增加，则Server的性能下降，出现“假死”现象。如何避免死锁呢？从页级锁到行级锁，减少了锁征用；给小表增加无效记录，从页级锁到行级锁没有影响，若在同一页内竞争有影响，可选择合适的聚族索引把数据分配到不同的页面；创建冗余表；保持事务简短；同一批处理应该没有网络交互。
（5）查询优化规则：在访问数据库表的数据(Access Data)时，要尽可能避免排序（Sort）、连接(Join)和相关子查询*作。经验告诉我们，在优化查询时，必须做到：
① 尽可能少的行；
② 避免排序或为尽可能少的行排序，若要做大量数据排序，最好将相关数据放在临时表中*作；用简单的键（列）排序，如整型或短字符串排序；
③ 避免表内的相关子查询；
④ 避免在Where子句中使用复杂的表达式或非起始的子字符串、用长字符串连接；
⑤ 在Where子句中多使用“与”（And）连接，少使用“或”(Or)连接；
⑥ 利用临时数据库。在查询多表、有多个连接、查询复杂、数据要过滤时，可以建临时表（索引）以减少I/O。但缺点是增加了空间开销。
除非每个列都有索引支持，否则在有连接的查询时分别找出两个动态索引，放在工作表中重新排序。
3 基本表扩展设计
基于第三范式设计的库表虽然有其优越性（见本文第一部分），然而在实际应用中有时不利于系统运行性能的优化：如需要部分数据时而要扫描整表，许多过程同时竞争同一数据，反复用相同行计算相同的结果，过程从多表获取数据时引发大量的连接*作，当数据来源于多表时的连接*作；这都消耗了磁盘I/O和CPU时间。
尤其在遇到下列情形时，我们要对基本表进行扩展设计：许多过程要频繁访问一个表、子集数据访问、重复计算和冗余数据，有时用户要求一些过程优先或低的响应时间。
如何避免这些不利因素呢？根据访问的频繁程度对相关表进行分割处理、存储冗余数据、存储衍生列、合并相关表处理，这些都是克服这些不利因素和优化系统运行的有效途径。
3.1 分割表或储存冗余数据
分割表分为水平分割表和垂直分割表两种。分割表增加了维护数据完整性的代价。
水平分割表：一种是当多个过程频繁访问数据表的不同行时，水平分割表，并消除新表中的冗余数据列；若个别过程要访问整个数据，则要用连接*作，这也无妨分割表；典型案例是电信话单按月分割存放。另一种是当主要过程要重复访问部分行时，最好将被重复访问的这些行单独形成子集表（冗余储存），这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要；但在分割表以后，增加了维护难度，要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，这也会增加额外的磁盘I/O开销。
垂直分割表（不破坏第三范式），一种是当多个过程频繁访问表的不同列时，可将表垂直分成几个表，减少磁盘I/O（每行的数据列少，每页存的数据行就多，相应占用的页就少），更新时不必考虑锁，没有冗余数据。缺点是要在插入或删除数据时要考虑数据的完整性，用存储过程维护。另一种是当主要过程反复访问部分列时，最好将这部分被频繁访问的列数据单独存为一个子集表（冗余储存），这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要；但这增加了重叠列的维护难度，要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，这也会增加额外的磁盘I/O开销。垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。
总之，为主要过程分割表的方法适用于：各个过程需要表的不联结的子集，各个过程需要表的子集，访问频率高的主要过程不需要整表。在主要的、频繁访问的主表需要表的子集而其它主要频繁访问的过程需要整表时则产生冗余子集表。
注意，在分割表以后，要考虑重新建立索引。
3.2 存储衍生数据
对一些要做大量重复性计算的过程而言，若重复计算过程得到的结果相同（源列数据稳定，因此计算结果也不变），或计算牵扯多行数据需额外的磁盘I/O开销，或计算复杂需要大量的CPU时间，就考虑存储计算结果（冗余储存）。现予以分类说明：
若在一行内重复计算，就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时，必须要用触发器更新这个新列。
若对表按类进行重复计算，就增加新表（一般而言，存放类和结果两列就可以了）存储相关结果。但若参与计算的列被更新时，就必须要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新这个新表。
若对多行进行重复性计算（如排名次），就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时，必须要用触发器或存储过程更新这个新列。
总之，存储冗余数据有利于加快访问速度；但违反了第三范式，这会增加维护数据完整性的代价，必须用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，以维护数据的完整性。
3.3 消除昂贵结合
对于频繁同时访问多表的一些主要过程，考虑在主表内存储冗余数据，即存储冗余列或衍生列（它不依赖于主键），但破坏了第三范式，也增加了维护难度。在源表的相关列发生变化时，必须要用触发器或存储过程更新这个冗余列。当主要过程总同时访问两个表时可以合并表，这样可以减少磁盘I/O*作，但破坏了第三范式，也增加了维护难度。对父子表和1：1关系表合并方法不同：合并父子表后，产生冗余表；合并1：1关系表后，在表内产生冗余数据。
4 数据库对象的放置策略
数据库对象的放置策略是均匀地把数据分布在系统的磁盘中，平衡I/O访问，避免I/O瓶颈。
⑴ 访问分散到不同的磁盘，即使用户数据尽可能跨越多个设备，多个I/O运转，避免I/O竞争，克服访问瓶颈；分别放置随机访问和连续访问数据。
⑵ 分离系统数据库I/O和应用数据库I/O。把系统审计表和临时库表放在不忙的磁盘上。
⑶ 把事务日志放在单独的磁盘上，减少磁盘I/O开销，这还有利于在障碍后恢复，提高了系统的安全性。
⑷ 把频繁访问的“活性”表放在不同的磁盘上；把频繁用的表、频繁做Join*作的表分别放在单独的磁盘上，甚至把把频繁访问的表的字段放在不同的磁盘上，把访问分散到不同的磁盘上，避免I/O争夺；
⑸ 利用段分离频繁访问的表及其索引（非聚族的）、分离文本和图像数据。段的目的是平衡I/O，避免瓶颈，增加吞吐量，实现并行扫描，提高并发度，最大化磁盘的吞吐量。利用逻辑段功能，分别放置“活性”表及其非聚族索引以平衡I/O。当然最好利用系统的默认段。另外，利用段可以使备份和恢复数据更加灵活，使系统授权更加灵活。
⑷ 如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库
首先要确定你的目标，所谓千万级是每秒千万次查询还是千万条记录的数据库，前者是一个极其复杂的，这个不是光告mysql能解决的，我想不是前者，而后者却是很简单的一件事，前提是定义高效，定义两个指标：
1，每秒查询的次数是多少
2，每次查询时长
确定好以后再考虑以下几个因素的优化
1，存储的类型，SSD比普通磁盘的随机读写能力可以提高不少禅嫌凯，一般2到3个数量级，还要看索引和数据块的大小，比较复杂
2，先择RAID类型，如果选raid0和raid10可以提升近似1倍的速度
3，使用高带宽的网速，可以减少网络传输延迟，用10g的光纤比1g的电缆理论上可以提升1个数量级的吞吐量，尤其对大数据据量的结果集特别有效
4，合理的索引，带条件的检索字段加上索引
5，用大宽表，尽可能减少多表关联查询，用空间换时间吧
6，_用主从的集群，基本上查询的并发量和服务器的数量成正比的
7，使贺唤用缓存，如memcached，尤其对静态数据提升尤其明显
8，合理选择数据库字段的类型，用定长字字，不要用变长的，如定长的int,char,decimal类型，别用varchar,text等
9，给数据库配置更大的内存
10，检查下瓶颈在不在CPU，如果查询复杂，换个更高配置的服务器
总的原刚就是，尽可能用内存替代碰盘提升IO速度，提高网络和CPU的配置以减少查询时间；尽可能提升网络速度，内存和主机的数量以提高并发
我们先探讨非高并发量的实现。
对于查询频次较高的字段，加上索引。
加索引注意事项：
1.对那些字符内容较长的最好不要加索引
2.按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。
随意加索引，会给数据维护增加负担
其实，可以引入分区。
分区注意事项：
1.常见的分区类型有range，list，hash，key等。用的比较多的就是range分区。
2.对于初始建立索引的时候，我们往往会忽视一个前提条件，导致添加失败报错。
这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，者宴那么分区的键也必须是主键。
引入分区后，数据写入时，数据库会自动判断写入哪个分区
对于并发量较高的，我们除了做上面的操作外，就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。
未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。
⑸ 多级用户系统的数据库应该怎么设计
主要从几个不同方面设计ORACLE数据库优化方案： 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 二、充分利用系统全局区域SGA（SYSTEM GLOBAL AREA) 三、数据库设计中的优化策略 数据应当按两种类别进行组织：频繁访问的数据和频繁修改的数据。对于频繁访问但是不频繁修改的数据，内部设计应当物理不规范化。对于频繁修改但并不频繁访问的数据，内部设计应当物理规范化。 四、合理设计和管理表 1、利用表分区 分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。 2、避免出现行连接和行迁移 3、控制碎片 4、别名的使用 别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。 5、回滚段的交替使用 五、索引Index的优化设计 1、管理组织索引 索引可以大大加快数据库的查询速度，索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID，因此索引能进行快速定位数据的物理地址。 六、多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用 七、实施系统资源管理分配计划 ORACLE 提供了Database Resource Manager（DRM,数据库资源管理器）来控制用户的资源分配，DBA可以用它分配用户类和作业类的系统资源百分比。在一个OLDP系统中，可给联机用户分配75%的CPU资源，剩下的25%留给批用户。另外，还可以进行CPU的多级分配。除了进行CPU资源分配外，DRM还可以对资源用户组执行并行操作的限制。 八、使用最优的数据库连接和SQL优化方案 九、充分利用数据的后台处理方案减少网络流量 1、合理创建临时表或视图 2、数据库打包技术的充分利用 利用数据库描述语言编写数据库的过程或函数，然后把过程或函数打成包在数据库后台统一运行包即可。 3、数据复制、快照、视图，远程过程调用技术的运用
⑹ 怎样理解微宝云分销无限级分销
微宝云分销里的无限级分销其实不是无限循环下去的，对于个人而言，只能收取三级内分销商的佣金，配改同理，第三级分销商咐卖弊可以发展自己的分销商，以此三级循环，所以微宝云分销的衡族分销模式成为无限级分销。
⑺ 分销系统怎么做
首先，了解对方心中真正的渴望。近年来所流行的“顾问式营销”、“营销教练技术”等等这些，都是立足于此目的，实施下来需要注意——用准确的语言描述对方的渴望和愿景，以进入对方的世界。
其次，建立强大的信赖感。因为没有人会将自己的钱随随便便的给陌生人，想要客户把他的钱放入你的口袋，你需要建立强大的信赖感。建立强大的信赖感，最常见的方法有：使用客户见证，将自己包装成专家，使用同级别专家的见证。
比如你卖护肤品，那么你就要在合适的时机多推送一些美肤之类的资讯，做这些其实就是为了专业度，就像前面所说，你要让大家对于你的产品不反感那么就要让大家认可你的身份，如果你能给自己树立一个美肤达人的标签，那么你的每一个推送都会被大家阅读，因为大家认可你，相信你，觉得你专业，你的东西对他们来说有价值这就足够了。
然后，让客户享受你提供的价值，然后再收取回报。再者，激活客户的好奇心。如果你的产品，或者你对产品的描述，可以激发客户的好奇心，那么你就再也不用担心营销了。但一个前提就是你的产品必须能够给到客户实质的价值，不要存在欺骗的行为，不要挂羊头卖狗肉，欺骗只能做一时，产品能够给到客户真正的价值，才能让客户真心喜欢上你的品牌。
你在购买者心中是一个真实存在的人，这种拉近的距离感非常有助于你开展一系列商业行为。对购买者进行购买指导，对于他们使用过程中出现的种种问题进行解答，这在前期可能比较容易做到，但是到了后期可能有点应接不暇，这个时候你可以总结一个使用攻略，让大家自行解决，但是一定要记住，在营销一定要注意你与购买者之间的互动交流，这不仅有利于重复购买，还能让大家成为你忠实的粉丝。像一些聪明的卖家还会时常晒其他买家的图，这种手段很值得推荐，一来显示自己的产品有销路，二来利用大家的从众心理完成商品的销售，一举两得。
最后，你必须测试。没有什么放之四海而皆赚钱的策略和方法，不同产品的营销，也要求不同营销策略的相互组合。你必须在大规模投入之前，测试你的想法，是否真的可行。如果你的朋友多半是屌丝，那么推送一些价格贵的手表、鞋子、衣服之类的显然没有任何市场，说这话可能有点直白，但是话粗理不粗，我们要看受众的购买力如何，男女性别比如何，多半从事什么工作，分析下来再去决定自己要做什么。其实在这个过程中，我们还可以自行挖掘用户。
⑻ 如何设计一个带有多级别的数据库表结构
表结构如下：
ID(int，主键，自动生成)
name(varchar20，省名或城市名)
parentID(int，父ID：为省时此列为0，为市时此列对应省的ID列的指)
sortNum(int，排序编号：可以按照编号值有小到大排列)
举例：
ID name parentID sortNum
1 山东 0 0
2 浙江 0 0
3 济南 1 0
4 青岛 1 0
5 杭州 2 0
....
⑼ 如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库
我们先探讨非高并发量的实现。
对于查询频次较高的字段，加上索引。
加索引注意事项：1.对那些字符内容较长的最好不要加索引2.按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。随意加索引，会给数据维护增知腊加负担其实，可以引入分区。
分区注意事项：1.常见的分区类型有range，list，hash，key等。用的比较多的就是range分区。2.对于初始建立索引的时候，我们往往会忽视一个前提条件，导致添加失败报错。这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，那么分区的键也必须是主键。引入分区后，数据写入时，数据库会自动判断写入哪个分区
对于誉慎并发量较高的，我们除了做上搭虚滑面的操作外，就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。
未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。
⑽ 商品管理系统数据库设计
一个完整的销售管理系统
我给你