索引与视图

数据库索引：提升查询效率；降低添加、修改、删除效率；采用B树，B+树等

关系的三种类型

• 基本关系（通常又称为基本表或基表）：实际存在的表，实际存储数据的逻辑表示
• 查询表：查询结果对应的表
• 视图表：由基表或其他视图导出的表，本身不独立存储，数据库只存放它的定义，常称为虚表，其内容由查询定义（仅存放SQL查询语句）。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并没有真正的存储这些数据，而是通过查询原始表动态生成所需要的数据。

视图的优点

• 视图能够简化用户的操作
• 视图机制可以使用户以不同的方式查询同一数据
• 视图对数据库重构提供了一定程度的逻辑独立性
• 视图可以对机密的数据提供安全保护

物化视图：将视图的内容物理存储起来，其数据随原始表变化，同步更新。它不是传统意义上的虚拟视图，是实体化视图，其本身会存储数据。同时当原始表中的数据更新时，物化视图也会更新。

分布式数据库

分布式数据库可以分为分区和分表，分区和分表的共性为：
1、都针对数据表
2、都使用了分布式存储
3、都提升了查询效率
4、都降低了数据库的频繁I/O压力值。
但是，分区方法逻辑上还是一张表，分表方法逻辑上已经是多张表
常见的分区方式包括：范围分区、哈希分区和列表分区

分区策略	分区方式	说明
范围分区【Range】	按数据范围值来作分区	例：按用户编号分区，0-99999映射到分区A，100000-199999映射到分区B
散列分区【HASH】	通过key进行hash运算分区	例：可以把数据分配到不同的分区，这类似于取余的操作，余数相同的，放在一个分区上
列表分区【LIST】	根据某字段的某个具体值进行分区	例：长沙用户分成一个区，北京用户分成一个区

分区的优点

1. 相对于单个文件或者硬盘，分区可以存储更多的数据
2. 数据管理比较方便，比如要清理或废弃某年的数据，就可以直接删除该日期的分区数据即可
3. 精准定位分区查询数据，不需要全表扫描查询，大大提升数据检索效率
4. 可跨多个分区磁盘查询，来提高查询的吞吐量
5. 在涉及聚合函数查询时，可以很容易的进行数据的合并

分布式数据库

分布式数据库管理系统-组成：

• LDBMS
• GDBMS
• 全局数据字典
• 通信管理（CM）

分布式数据库管理系统-结构：

• 全局控制集中的DDBMS
• 全局控制分散的DDBMS
• 全局控制部分分散的DDBMS

分布透明性

分片方式包括：水平切分：按记录分；垂直切分：按字段分；混合分片

• 分片透明性：分布分片，用户感受不到（不关系如何分片存储）
• 位置透明性：数据存放在哪里，用户不用管（用户无需知道数据存放的物理位置）
• 复制透明：不关心结点的复制情况
• 局部数据模型透明性（逻辑透明）：用户或应用程序无需知道局部场地使用的是哪种数据模型

分布式事务管理

两阶段提交协议2PC
2PC事务提交的两个阶段：
表决阶段：目的是形成一个共同的决定
执行阶段：目的是实现这个协调者的决定

两条全局提交规则：
只要有一个参与者撤销事务，协调这就必须做出全局撤销的决定。
只要所有的参与者都同意提交事务，协调者才能做出全局提交决定

NoSQL

NoSQL(not-only SQL)：不仅仅是SQL，泛指非关系型的数据库。