数据库设计的原则与技巧
数据库数据模型设计与规范
数据库数据模型设计与规范数据库是组织和存储数据的重要工具，而数据模型则是数据库设计的核心部分。
一个好的数据模型设计可以提高数据库的性能和可扩展性，并确保数据的完整性和一致性。
本文将介绍数据库数据模型设计的原则和规范，并提供一些实用的技巧和建议。
一、概述数据库数据模型是描述数据库中数据结构和关系的图形化表示。
它通过定义实体、属性和关系的方式，帮助我们理解和组织数据。
一个合理的数据模型应该满足以下几个基本要求：1. 数据完整性：确保数据的准确性和一致性，避免数据冗余和不一致的情况。
2. 数据访问性能：优化数据库的读写操作，提高数据库的响应速度。
3. 数据扩展性：便于数据库的升级和扩展，适应业务的变化和发展。
4. 数据安全性：确保数据库的数据不会被非法访问、篡改或丢失。
二、数据模型设计原则在进行数据库数据模型设计时，需要遵循以下几个原则：1. 规范化：通过规范化设计，将数据库中的数据分解成更小的表，减少数据冗余，提高数据的一致性。
2. 实体和属性的定义：确定数据库中的实体和属性，并为它们分配适当的数据类型和长度。
3. 主外键关系：通过定义主外键关系，建立不同表之间的连接，确保数据之间的一致性和完整性。
4. 索引的使用：为数据库中的常用查询字段添加索引，加快查询的速度。
5. 数据安全性：在数据库设计中考虑数据的安全性，包括用户权限管理、数据加密等。
三、数据库数据模型设计规范在实际进行数据库数据模型设计时，还需要遵守一些规范和约定，以确保数据库的可读性和可维护性。
1. 表和字段命名规范：使用有意义的表和字段名称，避免使用过长或过于复杂的名称。
可以使用下划线或驼峰命名法。
2. 主键设计：每个表都应该有一个主键来唯一标识每条记录。
常见的主键设计方式包括自增主键、GUID、业务相关的唯一标识等。
3. 字段类型和长度的选择：根据具体业务需求，选择合适的字段类型和长度。
避免使用过大或过小的字段长度，浪费存储空间或导致数据溢出。
系统数据库设计
系统数据库设计引言系统数据库设计是指为一个系统设计和创建数据库的过程。
数据库是一个组织数据的集合，可以用于存储和管理大量的数据。
在一个系统中，数据库扮演着非常重要的角色，它不仅可以进行数据的存储和检索，还可以支持系统的各种功能和业务操作。
一个良好的数据库设计可以提高系统的性能、稳定性和可扩展性，保证数据的安全性和一致性，并支持系统的需求变化。
本文将介绍系统数据库设计的重要性，以及一些常用的数据库设计原则和技巧。
为什么系统数据库设计很重要？系统数据库设计的质量直接影响着整个系统的性能和功能。
一个糟糕的数据库设计可能导致数据冗余、不一致和重复，使系统运行缓慢、容易出错，甚至无法满足用户的需求。
相反，一个良好的数据库设计能够合理组织和管理数据，优化数据的存储和检索，提高系统的效率和响应速度。
同时，数据库设计也需要考虑系统的可扩展性和安全性，确保系统能够满足未来的需求，并保护用户的数据不被非法获取和篡改。
数据库设计的基本原则和技巧在进行系统数据库设计时，可以遵循以下几个基本原则和技巧，以确保数据库的质量和完整性。
1. 数据库正规化（Normalization）数据库正规化是将数据库中的数据组织成逻辑结构的过程。
正规化通过分解表和建立适当的关联关系，消除数据冗余，提高数据的一致性和完整性。
正规化通常分为一到五个范式，每个范式规定了一组规则和要求，以确保数据的完整性和标准化。
2. 数据库建模（Database Modeling）数据库建模是数据库设计的重要环节，通过使用概念模型、逻辑模型和物理模型等工具，将现实世界中的实体、属性和关系映射到数据库中的表、列和关联上。
数据库建模可以帮助设计者更好地理解和分析系统的需求和数据结构，提供一个高层次的视图，指导数据库的设计和实现。
3. 设计规范和标准（Design Standards）在进行系统数据库设计时，制定和遵循一些设计规范和标准是非常重要的。
设计规范和标准可以确保数据库的一致性和规范性，同时简化开发和维护的工作，减少错误和风险。
掌握数据库设计与编码的基本原则
掌握数据库设计与编码的基本原则数据库设计与编码是软件开发中非常重要的一环，它直接影响着系统的性能、稳定性以及可维护性。
在进行数据库设计与编码时，需要遵循一些基本原则，以确保系统的高效运行和可靠性。
下面我将介绍一些数据库设计与编码的基本原则。
1.数据库设计原则：1.1.数据库范式化：在设计数据库时，应该尽量遵循范式化设计原则，将数据分解成逻辑上相关的表，避免数据冗余和数据不一致的情况。
1.2.数据库表的规范命名：数据库表和字段的命名应该具有描述性，能够准确表达其所存储的数据内容，避免使用含糊不清的命名或者无意义的缩写。
1.3.设计合适的主键和外键：每个表应该有一个唯一的主键来标识记录，同时需要使用外键来建立表之间的关联关系，确保数据的完整性和一致性。
1.4.优化查询性能：在设计数据库时，需要考虑到系统的查询需求，合理设计索引和查询语句，以提高系统的查询性能。
1.5.考虑数据存储和访问的效率：在设计数据存储结构时，应该考虑到数据的访问频率和存储位置，尽量减少数据的冗余和无效存储。
2.数据库编码原则：2.1.避免硬编码：在编写数据库查询语句时，应该避免硬编码数据，尽量使用参数化查询，以防止SQL注入攻击和提高系统的安全性。
2.2.合理使用事务：在进行数据库操作时，需要使用事务来保证数据的完整性，将多个数据库操作视为一个原子操作，保证数据的一致性。
2.3.避免过度使用存储过程和触发器：存储过程和触发器能够提高数据库的处理效率，但过度使用会使数据库结构复杂难以维护，应该谨慎使用。
2.4.数据库连接池的管理：在编写数据库连接代码时，需要合理管理数据库连接池，避免频繁的连接和断开操作，提高系统的性能和稳定性。
2.5.合理使用缓存：在对数据库进行读取操作时，可以通过缓存技术来提高读取效率，但需要注意缓存的更新和失效，避免数据不一致的情况发生。
综上所述，数据库设计与编码是软件开发中至关重要的一环，设计和编码时需要遵循一些基本原则，如范式化设计、规范命名、优化查询性能、避免硬编码、合理使用事务等，以确保系统的高效运行和可靠性。
数据库设计与规范化的基本原则
数据库设计与规范化的基本原则数据库是现代信息管理的核心工具，也是各种应用系统不可或缺的基础设施。
一个好的数据库应该具备良好的性能、高效的数据存储和操作方式、良好的数据安全性和可靠性等特点，而这些特点都和数据库的设计和规范化密切相关。
数据库设计的基本原则数据库设计的核心是数据模型，其基本原则是尽可能减少数据冗余和数据不一致性，同时保留所有必要的数据。
为此，需要提出以下基本原则：1、数据独立性原则数据独立性原则是指在高级别的数据模型中定义的数据结构应该对低级别的数据模型进行抽象和隐藏，从而降低数据的依赖性。
这样，可以实现数据结构的更改不会引起更多的数据结构更改，也避免了重复的工作以及数据依赖式发生故障的风险等问题。
2、关系模型原则关系模型原则是指将数据存储在逻辑表中，并使用关系模型来表示表格之间的关系。
这样，可以灵活地进行查询和分析，并支持实体间的关系建立和维护。
同时，还可以通过自然键或逻辑键来保证数据准确性。
3、规范化原则规范化原则是指对非规范化数据表进行规范化操作，从而尽可能地消除数据冗余和避免数据冗余和建立数据关系。
这种规范化操作是一个良好的数据库设计的重要基础。
规范化的目标是将表格进行分解，避免数据冗余，并确保在不同的表格之间建立良好的关系，从而减少数据泄露和数据不一致性。
在规范化的过程中，需要根据某些规则对原始数据进行分解和重构，使它们符合标准的数据模式。
规范化的步骤如下：第一范式：确保表格中的每个字段只包含独立的数据，不重复和不冗余第二范式：确保表格中的每个字段都受到唯一键约束的限制，以确保数据的一致性第三范式：确保表格中的每个字段依赖于表格的整个键，从而避免数据的传递依赖4、完整性约束原则完整性约束原则是指对数据库中所有的数据应用强制性的数据有效性规则，以保证数据的完整性和正确性等。
这些规则包括基础数据类型的限制、数据存在型键值限制以及所有数据之间的统一性和一致性限制等，都是确保数据正确和确保数据完整的重要因素。
数据库设计的基本原则与技巧
数据库设计的基本原则与技巧引言：数据库设计是构建一个高效、灵活和可靠的数据库系统的基础。
在现代信息技术的背景下，数据库设计已成为各个行业的核心要素之一。
本文将探讨数据库设计的基本原则和技巧，旨在帮助读者了解数据库设计过程中的关键要点和注意事项。
一、需求分析和数据建模需求分析是数据库设计的起点。
在开始设计之前，我们必须充分了解系统需求，包括用户的功能和性能要求。
然后，我们可以使用数据建模方法，如实体-关系模型（ERM）或统一建模语言（UML）等，来表示系统中的实体、属性和关系。
通过数据建模，我们可以对数据的结构和一致性进行初步概括。
二、选择适当的数据模型在数据库设计中，选择适当的数据模型是至关重要的。
常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。
根据业务需求和性能要求，我们应该选择最适合的数据模型。
在大多数情况下，关系模型是最受欢迎的选择，因为它具有简单的结构和灵活的查询语言。
三、规范化数据库结构规范化是数据库设计过程中的重要步骤之一。
它旨在消除数据冗余和不一致。
规范化的过程包括将数据拆分为更小、更清晰的关系，并通过主键和外键来建立关系。
常用的规范化形式有第一到第五范式。
但我们需记住，过度规范化可能导致性能问题，因此在设计过程中需要保持平衡。
四、优化查询性能查询性能是一个关键的考虑因素，尤其是对于大型数据库系统。
设计师应该优化查询语句，使用索引来加速查询，并避免不必要的数据访问。
此外，合理使用缓存、分区和并行处理等技术，也能有效提升查询性能。
五、确保数据安全和完整性数据安全和完整性是数据库设计中不可忽视的方面。
设计师应该采取适当的安全措施，如访问控制和加密，以防止未经授权的访问和数据泄露。
此外，使用约束和触发器等机制，可以确保数据的一致性、唯一性和有效性。
六、灵活的扩展和演化能力数据库系统需要具备灵活的扩展和演化能力，以应对不断变化的业务需求。
设计师应将可扩展性和可维护性作为设计原则。
数据库的设计原则与规范
数据库的设计原则与规范随着信息化的发展，数据库成为了处理和管理数据的重要工具。
在进行数据库设计时，遵循一定的原则和规范可以提高数据库的效率、可靠性和可维护性。
本文将介绍数据库设计的原则与规范，旨在帮助读者建立一个高质量的数据库系统。
一、原则：1. 数据库设计原则的第一个目标是满足用户需求。
在设计数据库时，要深入了解和分析用户的需求，确保数据库可以提供准确、全面和及时的数据，以支持用户的业务需求。
2. 数据库设计原则的第二个目标是简化和标准化。
数据库设计应遵循简单和标准化的原则，避免冗余和重复的数据。
通过正规化过程，将数据拆分为更小的、相互关联的实体，以减少数据存储和维护的开销。
3. 数据库设计原则的第三个目标是保证数据完整性。
数据完整性是指数据库中的数据准确性和一致性。
通过定义适当的主键、外键和约束条件，限制数据的插入、更新和删除操作，确保数据的完整性。
4. 数据库设计原则的第四个目标是提高性能。
在设计数据库时，应考虑通常的查询需求和频率，合理选择和优化索引、视图和查询语句，以提高数据库的查询和处理性能。
5. 数据库设计原则的第五个目标是考虑安全性。
保护数据的安全性是数据库设计不可忽视的方面。
通过权限控制、数据加密和备份策略等措施，保护敏感数据的安全性和机密性。
二、规范：1. 表命名规范：表名应具备描述性，使用英文单词或缩写，避免使用特殊字符和关键词，尽量使用小写字母，可使用下划线分隔单词。
例如，学生表可以命名为 "students"。
2. 字段命名规范：字段名应具备描述性，使用英文单词或缩写，避免使用特殊字符和关键词，尽量使用小写字母，可使用下划线分隔单词。
例如，学生的姓名字段可以命名为 "student_name"。
3. 数据类型规范：选择合适的数据类型来存储不同类型的数据，以节省空间和提高查询性能。
例如，使用整数类型来存储整数值，使用字符类型来存储文本值。
掌握数据库设计的原则与技巧
掌握数据库设计的原则与技巧在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织运营的核心资产之一。
而数据库作为存储和管理数据的关键工具，其设计的合理性和有效性直接影响着系统的性能、可扩展性和数据的完整性。
因此，掌握数据库设计的原则与技巧对于开发高质量的应用程序和确保数据的高效管理至关重要。
数据库设计的原则1、数据完整性数据完整性是指确保数据库中的数据准确、一致和可靠。
这包括实体完整性（确保表中的每行都有唯一的标识符）、参照完整性（确保表之间的关系正确）和域完整性（确保数据的值在预定义的范围内）。
例如，在一个学生成绩管理系统中，学生表中的学号必须是唯一的，课程表中的课程编号也必须是唯一的。
同时，成绩表中的成绩必须在 0 到 100 之间。
2、数据一致性数据一致性是指在数据库的不同部分和不同操作中，数据保持相同的含义和格式。
为了实现数据一致性，需要在设计时定义明确的数据规则和约束条件。
比如，在一个库存管理系统中，如果一个商品被出库，那么库存数量应该相应地减少，而且在任何查询库存的操作中，都应该得到相同的准确数量。
3、最小冗余冗余数据是指在数据库中多次重复存储相同的信息。
过多的冗余会导致数据不一致、存储空间浪费和更新操作的复杂性增加。
然而，在某些情况下，适当的冗余可以提高查询性能。
例如，在一个订单管理系统中，可以在订单详情表中存储商品的名称和价格，而不是每次查询都从商品表中获取，这样可以减少表连接的操作，但需要确保在商品信息发生变化时能够及时更新。
4、可扩展性设计的数据库应该能够轻松适应未来数据量的增长和业务需求的变化。
这意味着在设计时要考虑到可能的扩展方向，例如添加新的表、字段或关系。
例如，如果一个电商平台预计未来会增加新的商品类别，那么在设计数据库时应该预留足够的灵活性，以便能够方便地添加相关的表和字段。
5、性能优化数据库的性能是设计时需要重点考虑的因素之一。
这包括合理选择数据类型、创建合适的索引、优化查询语句等。
高中信息技术数据库的设计与管理
高中信息技术数据库的设计与管理数据库的概念数据库是用于存储和管理数据的系统，它提供了一个结构化的方式来组织、管理和存储数据。
在高中信息技术课程中，数据库的设计与管理是一项重要的技能，它可以用来管理学校的学生信息、教师信息、课程信息等重要数据。
数据库设计的原则1. 定义数据需求：首先需要明确数据库需要存储什么样的数据，比如学生的个人信息、成绩信息、选课信息等。
这样可以帮助确定数据库的表和字段的设计。
2. 设计合理的表结构：每个表代表一个实体，例如一个学生表，一个教师表等。
每个表应该包含与实体相关的字段，比如学生表可以包含学生的姓名、性别、出生日期等字段。
表之间可以通过关联字段建立关系，比如学生表和选课表可以通过学生编号关联起来。
3. 制定规范的数据命名规则：为了方便数据库的管理和使用，需要为表、字段、索引等命名规范。
命名应具有一致性和可读性，这样可以提高数据库的可维护性。
4. 设计适当的字段类型和长度：根据数据的类型和长度来选择合适的字段类型，比如字符串类型、数字类型、日期类型等。
字段的大小应该能够满足数据存储的需求，但也不能过度浪费存储空间。
5. 设计适当的索引：索引可以提高数据库的查询性能，通过在字段上创建索引，可以快速地定位到符合条件的记录。
需要根据数据库的查询需求来设计适当的索引。
数据库管理的技巧1. 数据库备份与恢复：定期对数据库进行备份是非常重要的，可以防止数据的丢失。
备份可以根据需求选择全量备份或增量备份，并且要将备份数据存储在可靠的位置。
2. 数据库安全性：数据库中的数据通常是敏感的，需要采取措施来保护数据的安全性。
可以对数据库进行访问控制，只允许授权用户进行访问。
此外，还可以采用数据加密等方法来增加数据的安全性。
3. 数据库性能优化：通过合理的索引设计、优化查询语句等方式，可以提高数据库的查询性能。
还可以定期进行数据库的维护，例如重新组织表、优化数据库参数等。
4. 数据库监控与优化：监控数据库的运行情况，例如数据库的空间使用、查询性能等。
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数据库设计
概要：
数据库是企业信息的核心，其应用水平的高低直接影响到企业管理水平。
选择了一个高性能的数据库产品不等于就有一个好的数据库应用系统，如果数据库系统设计不合理，不仅会增加客户端和服务器端程序的编程和维护的难度，而且还会影响系统实际运行的性能。
主要涉及数据库各种性能优化技术，从而避免磁盘I/O瓶颈、减少CPU利用率、大内存的设置和减少资源竞争。
大型数据库的设计与开发要复杂得多，因此在设计、开发过程中，除了要遵循数据库范式理论、增加系统的一致性和完整性外，还要在总体上根据具体情况进行分布式设计，紧紧把握集中控制、统一审核的基本原则，保证数据库设计结构紧凑、分布平衡、定位迅速。
数据库设计考虑工作
一、成立数据小组
大型数据库数据元素多，在设计上有必要成立专门的数据小组。
由于数据库设计者不一定是使用者，对系统设计中的数据元素不可能考虑周全，数据库设计出来后，往往难以找到所需的库表，因此数据小组最好由熟悉业务的项目骨干组成。
数据小组的职能并非是设计数据库，而是通过需求分析，在参考其他相似系统的基础上，提取系统的基本数据元素，担负对数据库的审核。
审核内容包括审核新的数据库元素是否完全、能否实现全部业务需求；对旧数据库（如果存在旧系统）的分析及数据转换；数据库设计的审核、控制及必要调整。
二、设计原则
１．规范命名。
所有的库名、表名、域名必须遵循统一的命名规则，并进行必要说明，以方便设计、维护、查询。
２．控制字段的引用。
在设计时，可以选择适当的数据库设计管理工具，以方便开发人员的分布式设计和数据小组的集中审核管理。
采用统一的命名规则，如果设计的字段已经存在，可直接引用；否则，应重新设计。
(必免出现不同位置的多义项目字段，如A表分类，类型) ３．表重复控制。
在设计过程中，如果发现大部分字段都已存在，开发人员应怀疑所设计的库表是否已存在。
通过对字段所在库表及相应设计人员的查询，可以确认库表是否确实重复。
4．必要的讨论。
数据库设计完成后，数据小组应与相关人员进行讨论，通过讨论来熟悉数据库，从而对设计中存在的问题进行控制或从中获取数据库设计的必要信息。
三、设计技巧
1．分类拆分数据量大的表。
（1）（根据数据析分不同表）对于经常使用的表（如某些参数表或代码对照表），由于其使用频率很高，要尽量减少表中的记录数量。
（分好主从关系表的关系）例如，银行的户主账表原来设计成一张表，虽然可以方便程序的设计与维护，但经过分析发现，由于数据量太大，会影响数据的迅速定位。
如果将户主账表分别设计为活期户主账、定期户主账及对公户主账等，则可以大大提高查询效率。
（2）（数据库级的分割）发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。
水平分割的做法是，以该表主键PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。
若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表。
2．索引设计。
对于大的数据库表，合理的索引能够提高整个数据库的操作效率。
在索引设计中，索引字段应挑选重复值较少的字段；在对建有复合索引的字段进行检索时，应注意按照复合索引字段建立的顺序进行。
例如，如果对一个５万多条记录的流水表以日期和流水号为序建立复合索引，由于在该表中日期的重复值接近整个表的记录数，用流水号进行查询所用的时间接近３秒；而如果以流水号为索引字段建立索引进行相同的查询，所用时间不到１秒。
因此在大型数据库设计中，只有进行合理的索引字段选择，才能有效提高整个数据库的操作效率。
3．避免长事务。
对单个大表的删除或插入操作会带来大事务，较好的解决方法是，把整个事务分解成几个较小的事务，再由应用程序控制整个系统的流程。
这样，如果其中某个事务不成功，则只需重做该事务，因而既可节约时间，又可避免长事务。
（可减少排它锁时间）
4．将SQL的中的计算放在数据库这处理，最后才入库增加到表，这是电信计费系统的设计。
5．必免采用自增主键，不利数据的移植、及对业务主键不明而造成不易理解，增加开发难度及错误率。
6、
SQL的优化
1、多线程并发访问数据库（合并SQL：查询+更新，查询+增加的SQL）
2、在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时，尽量采取优化算法。
（distinct改写成Exist）(in 语句改写成多个=式)
数据库设计
概要：
基于第三范式的数据库表的基本设计，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。
1.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。
2.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。
3.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。
4. 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。
5. 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。
6. 查询优化规则
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。
7. 分割表分为水平分割表和垂直分割表两种。