数据库设计中的14个常用技巧

数据库设计中的14个常用技巧

根据您提供的信息,我们可以总结出几个关键点:

  1. 实体关系图(ER图)的设计原则

    • 少而精的原则:减少表的数量,主键字段数量,以及单个表的字段数量。这样可以避免数据冗余和提高数据库的维护效率。
    • 防止打补丁方法:通过设计时充分考虑系统需求,避免频繁修改现有数据库结构。
  2. 数据库物理设计优化建议

    • 降低范式以增加冗余。
    • 少用触发器,多用存储过程。
    • 遇到记录过多的表,可以进行水平或垂直分割。
    • 对数据库管理系统进行系统优化,如调整缓冲区个数。
  3. 程序实现级优化

    • 在使用SQL语言编程时,尽量采取优化算法。
  4. 数据库运行效率提升方法

    • 降低范式增加冗余,减少触发器的使用。
    • 对复杂计算先在数据库外部进行处理。
    • 对记录过多或字段过多的表进行分割。
    • 优化数据库管理系统参数。
    • 优化SQL程序设计。

这些原则和建议可以帮助数据库设计师更有效地创建、管理和维护数据库,从而提高数据库的整体性能。

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超快速,使用ChatGPT编写回归和分类算法

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本文将使用一些 ChatGPT 提示,这些提示对于数据科学家在工作时非常重要。 微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群,分享更多精彩 以下是一些示例ChatGPT 提示的列表以及数据科学家的响应。 ChatGPT 提示 为决策树回归算法生成 python 代码。 下面是使用scikit-learn在 Python 中进行决策树回归的示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # Generate random data rng = np.random.default_rng() x = 5 * rng.random(100) y = np.sin(x) + 0.

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力扣每日一题:993.二叉树的堂兄弟节点 深度优先算法

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993.二叉树的堂兄弟节点 难度:简单 题目: 在二叉树中,根节点位于深度 0 处,每个深度为 k 的节点的子节点位于深度 k+1 处。 如果二叉树的两个节点深度相同,但 父节点不同 ,则它们是一对堂兄弟节点。 我们给出了具有唯一值的二叉树的根节点 root ,以及树中两个不同节点的值 x 和 y 。 只有与值 x 和 y 对应的节点是堂兄弟节点时,才返回 true 。否则,返回 false。 示例: 示例 1: 输入:root = [1,2,3,4], x = 4, y = 3 输出:false

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