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这也太简单了把
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读者表 ：读者信息....
图书表：图书信息....
图书借阅表：表主键，读者id，图书id，借阅时间，是否借走，是否归还，归还时间，上次修改时间，数据添加时间
光这三个主键都有索引了，你随便给图书借阅表经常查询作为条件的一个列加一个索引就行了，btree的，触发器编写一个条件，可以是晚上的11点多自动执行，更新某个表；
存储过程，你的查询或者多表修改可以写在存储过程里边；
我们先来看第一个阶段，MySQL慢的诊断思路，一般我们会从三个方向来做：
第一个方向是MySQL内部的观测
第二个方向是外部资源的观测
第三个方向是外部需求的改造
1.1 MySQL 内部观测
我们来看MySQL内部的观测，常用的观测手段是这样的，从上往下看，第一部分是Processlist，看一下哪个SQL压力不太正常，第二步是explain，解释一下它的执行计划，第三步我们要做Profilling，如果这个SQL能再执行一次的话, 就做一个Profilling，然后高级的DBA会直接动用performance_schema ，MySQL 5.7 以后直接动用sys_schema，sys_schema是一个视图，里面有便捷的各类信息，帮助大家来诊断性能。再高级一点，我们会动用innodb_metrics进行一个对引擎的诊断。
除了这些手段以外，大家还提出了一些乱七八糟的手段，我就不列在这了，这些是常规的一个MySQL的内部的状态观测的思路。除了这些以外，MySQL还陆陆续续提供了一些暴露自己状态的方案，但是这些方案并没有在实践中形成套路，原因是学习成本比较高。
1.2 外部资源观测
外部资源观测这部分，我引用了一篇文章，这篇文章的二维码我贴在上面了。这篇文章是国外的一个神写的，标题是：60秒的快速巡检，我们来看一下它在60秒之内对服务器到底做了一个什么样的巡检。一共十条命令，这是前五条，我们一条一条来看。
1.uptime，uptime告诉我们这个机器活了多久，以及它的平均的负载是多少。
2.dmesg -T | tail，告诉我们系统日志里边有没有什么报错。
3.vmstat 1，告诉我们虚拟内存的状态，页的换进换出有没有问题，swap有没有使用。
4. mpstat -P ALL，告诉我们CPU压力在各个核上是不是均匀的。
5.pidstat 1，告诉我们各个进程的对资源的占用大概是什么样子。
我们来看一下后五条：
首先是iostat-xz 1，查看IO的问题，然后是free-m内存使用率，之后两个sar，按设备网卡设备的维度，看一下网络的消耗状态，以及总体看TCP的使用率和错误率是多少。最后一条命令top，看一下大概的进程和线程的问题。
这个就是对于外部资源的诊断，这十条命令揭示了应该去诊断哪些外部资源。
1.3 外部需求改造
第三个诊断思路是外部的需求改造，我在这里引用了一篇文档，这篇文档是MySQL的官方文档中的一章，这一章叫Examples of Common Queries，文档中介绍了常规的SQL怎么写, 给出了一些例子。文章的链接二维码在slide上。
我们来看一下它其中提到的一个例子。
它做的事情是从一个表里边去选取，这张表有三列，article、dealer、price，选取每个作者的最贵的商品列在结果集中，这是它的最原始的SQL，非常符合业务的写法，但是它是个关联子查询。
关联子查询成本是很贵的，所以上面的文档会教你快速地把它转成一个非关联子查询，大家可以看到中间的子查询和外边的查询之间是没有关联性的。
第三步，会教大家直接把子查询拿掉，然后转成这样一个SQL，这个就叫业务改造，前后三个SQL的成本都不一样，把关联子查询拆掉的成本，拆掉以后SQL会跑得非常好，但这个SQL已经不能良好表义了，只有在诊断到SQL成本比较高的情况下才建议大家使用这种方式。
为什么它能够把一个关联子查询拆掉呢？
这背后的原理是关系代数，所有的SQL都可以被表达成等价的关系代数式，关系代数式之间有等价关系，这个等价关系通过变换可以把关联子查询拆掉。
上面的这篇文档是一个大学的教材，它从头教了关于代数和SQL之间的关系。然后一步步推导怎么去简化这句SQL。
第一，MySQL本身提供了很多命令来观察MySQL自身的各类状态，大家从上往下检一般能检到SQL的问题或者服务器的问题。
第二，从服务器的角度，我们从巡检的脚本角度入手，服务器的资源就这几种，观测手法也就那么几种，我们把服务器的资源全部都观察一圈就可以了。
第三，如果实在搞不定，需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL，这个成本会下降的非常快，这个是常规的MySQL慢的诊断思路。
首先定义三个表，学生(id,sno,name)，课程(cid,cname),成绩表(sid,id,cid,score)，这样，数据库表基本定义完成，这个是数据库操作的关键，接下来用sql语句给每张表插入数据:例如学生表，id自增长
insert into student(sno,sname) values(学号，学生姓名)
参考一下。
在JAVA开发中数据库的学习也是我们需要了解的，截下来几篇文章都是关于数据库的设计和应用，那么java课程培训机构废话不多说开始学习吧！ 数据库的设计 数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。
好的数据库一定拥有好的设计。
数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。
数据库的三大范式 第一范式1NF:所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
第二范式2Nf:第二范式在第一范式的基础之上更进一层。
第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。
也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
第三范式3Nf:所有字段必须与主键直接相关，而不是间接相关。
也可以理解为字段不要和其他非主键字段相关. 注意:这三个范式尽可能去遵守,不是一定要墨守成规.这只是让我们设计的表的时候,越靠近这些范式,可以使字段尽量的减小冗余.但是有时候也可以根据实际需要小小的违背一下.但是第三范式违反一下还可以接受,但是第一范式别违反. 数据库设计的步骤 需求分析阶段 准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)。
是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。
概念结构设计阶段 是整个数据库设计的关键--设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整 Entity_Relationship---实体之间的关系 一对一 一对多 多对一
mysql数据库有undo空间
5种mysql做可靠性分析的方案：
1．MySQL Clustering(ndb-cluster stogare)
简介：
MySQL公司以存储引擎方式提供的高可靠性方案，是事务安全的，实时复制数据，可用于需要高可靠性及负载均衡的场合。该方案至少需要三个节点服务器才能达到较好的效果。
成本：
节点服务器对RAM的需求很大，与数据库大小呈线性比例；
最好使用千兆以太网络；
还需要使用Dolphin公司提供的昂贵的SCI卡。
优点：
可用于负载均衡场合；
可用于高可靠性场合；
高伸缩性；
真正的数据库冗余；
容易维护。
缺点：
随着数据库的变大，对RAM的需求变得更大，因此成本很高；
速度：
几乎 比典型的单独服务器（无千兆以太网，无SCI卡，存储引擎相关的限制少）慢10倍。
应用场合：
冗余，高可靠性，负载均衡
2. MySQL / GFS-GNBD/ HA (Active/Passive)
简介：
如果多个MySQL服务器使用共享硬盘作为数据存储，此方案如何？
GFS/GNBD可以提供所需的共享硬盘。
GFS是事务安全的文件系统。同一时刻你可以让一个MySQL使用共享数据。
成本：
最多n台高性能服务器的成本，其中一个激活的，其他作为备份服务器。
优点：
高可靠性
某种程度的冗余
按照高可靠性进行伸缩
缺点：
没有负载均衡
没有保证的冗余
无法对写操作进行伸缩
速度：
单独服务器的2倍。对读操作支持得较好。
应用场合：
需要高可靠性的、读操作密集型的应用
3. MySQL / DRBD / HA (Active/Passive)
简介：
如果多个MySQL服务器使用共享硬盘作为数据存储，此方案如何？
DRBD可以提供这样的共享硬盘。DRBD可以被设置成事务安全的。
同一时刻你可以让一个MySQL使用共享数据。
成本：
最多n台高性能服务器的成本，其中一个激活的，而其他则作为备份服务器。
优点：
高可靠性；
一定程度的冗余；
以高可靠性名义来看是可伸缩的。
缺点：
没有负载均衡
没有保证的冗余
在写负载方面没有伸缩性
速度：
在读写方面相当于单独服务器
应用场合
需要高可靠性、读操作密集型的应用
4. MySQL Write Master / Multiple MySQL Read Slaves (Active/Active)
简介：
考虑不同的读、写DB数据库连接的情况。可以使用一台主服务器用于写操作，而采用n台从服务器用于读操作。
成本：
最多1台高性能写服务器，n台读服务器的成本
优点:
读操作的高可靠性；
读操作的负载均衡；
在读操作负载均衡方面是可伸缩的。
缺点：
无写操作的高可靠性；
无写操作的负载均衡；
在写操作方面无伸缩性；
速度：
同单独服务器；在读操作方面支持得较好
应用场合
读操作密集型的、需要高可靠性和负载均衡的应用。
5. Standalone MySQL Servers(Functionally separated) (Active)
多台功能分离的单独服务器，没有高可靠性、负载均衡能力，明显缺点太多，不予考虑。
1.将mysql中的数据库导出成sql文件
2.打开pd，新建一个PhysicalDataModel，新建的时候，记得选则数据库
3.在pd中，找到工具栏中的Database--Reverse Engineer Database(反向工程)
4.选择Using script file（使用脚本）,点击下面的新建，定位到刚刚导出的sql文件
5.确定