mysql数据库图书馆案例（数据库设计作业图书馆案例）

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我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，昌平IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引真实案例案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。

那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。

例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。

而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d=1。

假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。

树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。

这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。

假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。

即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

？？？这还不简单 navicat 就是一个管理界面啊 ~~~你打开之后，点连接，起个名字，输入密码~~~在在连接上右键，连接~~~之后不就有你的mysql所有数据库了么~~~可以直接右键新建数据库了啊~~~

1、首先在mysql数据库，创建一张data表，表内插入多条数据，用于测试。

2、创建一个test.php文件，在文件内，使用header()方法将页面的编码格式设置为utf-8。

3、然后在test.php文件内，连接mysql数据库，并使用mysqli_select_db选择要操作的数据库。

4、在test.php文件内，创建一条查询data数据表所有数据的sql语句，再使用mysqli_query执行sql语句。

5、在test.php文件内，通过while语句，使用mysqli_fetch_assoc函数将结果集数据转换为数组形式，并通过echo输出每一条记录的username值。

6、最后在浏览器打开test.php文件，查看结果，如下图所示就完成了。

数据库设计就有问题。

8 或者4的属性就不应该放到用户信息表中。

你应该建立一个用户角色表，表里有：角色ID。角色名称，最大阅读量，等等。

你的用户信息表：用户ID、角色ID、等等。

每次你插入的是角色ID。用角色ID关联到最大阅读量。用户角色表应该是Master表

目前才完成了JSP+Mysql/Mssql 图书管理系统。包含JSP源码+Word论文+PPT答辩材料等。不过建议还是先自己做一下，实在不会再定做。