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数据库对于同一查询,为什么每次查询时间会不一样

数据库对于同一查询,每次查询时间会不一样的原因:1、有内部操作;2、数据库负载;3、缓存效应;4、使用了索引;5、数据量不同。有内部操作是指查询语句中的内部操作会影响查询的执行时间。

一、数据库对于同一查询,每次查询时间会不一样的原因

1、有内部操作

查询语句中的内部操作,例如排序、分组、连接等,也会影响查询的执行时间。

2、数据库负载

当数据库处于高负载状态时,查询的响应时间可能会增加,因为数据库需要处理更多的请求。此时,同一查询的执行时间会因为负载变化而有所不同。

3、缓存效应

数据库有一个查询缓存,当缓存中有相同的查询语句时,数据库可以直接返回查询结果,而不需要再次执行查询。但是,当查询缓存被清空或命中率低时,同一查询的执行时间可能不同。

4、使用了索引

查询语句中使用的索引对查询的执行时间也有影响。当查询的字段没有合适的索引或使用了不合适的索引时,查询的执行时间可能会增加。

5、数据量不同

查询的执行时间也会受到数据量的影响。当查询需要处理大量数据时,执行时间可能会比查询少量数据的情况下长。

二、数据库介绍

1、定义

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大,可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放,是有一定的规则的,否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界,充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多,比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据,图像、音乐、声音都是数据。

数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思:

  • 数据库是一个实体,它是能够合理保管数据的“仓库”,用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据,“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。
  • 数据库是数据管理的新方法和技术,它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

数据库作为最重要的基础软件,是确保计算机系统稳定运行的基石。

2、数据库管理系统

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统,一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类,例如关系式、XML;或依据所支持的计算机类型来作分类,例如服务器群集、移动电话;或依据所用查询语言来作分类,例如SQL、XQuery;或依据性能冲量重点来作分类,例如最大规模、较高运行速度;亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式,一些DBMS能够跨类别,例如,同时支持多种查询语言。 

数据库管理系统是数据库系统的核心组成部分,主要完成对数据库的操作与管理功能,实现数据库对象的创建、数据库存储数据的查询、添加、修改与删除操作和数据库的用户管理、权限管理等。它的安全直接关系到整个数据库系统的安全,其防护手段主要有:

  • 使用正版数据库管理系统并及时安装相关补丁。
  • 做好用户账户管理,禁用默认超级管理员账户或者为超级管理员账户设置复杂密码;为应用程序分别分配专用账户进行访问;设置用户登录时间及登录失败次数限制, 防止暴力破解用户密码。
  • 分配用户访问权限时,坚持最小权限分配原则,并限制用户只能访问特定数据库,不能同时访问其他数据库。
  • 修改数据库默认访问端口,使用防火墙屏蔽掉对 外开放的其他端口,禁止一切外部的端口探测行为。
  • 对数据库内存储的重要数据、敏感数据进行加密存储,防止数据库备份或数据文件被盗而造成数据泄露。
  • 设置好数据库的备份策略,保证数据库被破坏后能迅速恢复。
  • 对数据库内的系统存储过程进行合理管理,禁用掉不必要的存储过程,防止利用存储过程进行数据库探测与攻击。
  • 启用数据库审核功能,对数据库进行全面的事件跟踪和日志记录。

3、标准SQL语句

虽然关系型数据库有很多,但是大多数都遵循SQL(结构化查询语言,Structured Query Language)标准。 常见的操作有查询,新增,更新,删除,求和,排序等。

  • 查询语句:SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。
  • 新增语句:INSERT INTO table (param1,param2,param3) VALUES (value1,value2,value3) 该语句可以理解为向table中的param1,param2,param3字段中分别插入value1,value2,value3。
  • 更新语句:UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。
  • 删除语句:DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。
  • 去重查询:SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param,但是param中重复的值只能出现一次。
  • 排序查询:SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param,并且要按照param1升序的顺序进行排序。

总体来说, 数据库的SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。关系型数据库对于结构化数据的处理更合适,如学生成绩、地址等,这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询,例如join,这样的情况下,关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优,而且精确度更高。由于结构化数据的规模不算太大,数据规模的增长通常也是可预期的,所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性,如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。

4、非关系型数据库(NoSQL)

随着近些年技术方向的不断拓展,大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论,简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求,一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中,为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法,该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端,即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动,当节点过多时,相关工作结果就无法那么准确。这一问题使整个系统的工作效率受到影响,导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高,甚至会出现数据节点的内容迁移,产生错误的代码信息。但尽管如此,NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势,如数据库结构相对简单,在大数据量下的读写性能好;能满足随时存储自定义数据格式需求,非常适用于大数据处理工作。

NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适,如文章、评论,这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理,并不需要像结构化数据一样,进行精确查询,而且这类数据的数据规模往往是海量的,数据规模的增长往往也是不可能预期的,而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的,所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据,并且数据的获取效率很高,但用它查询结构化数据效果就比较差。

目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准,它现在有四种大的分类:

  • 键值对存储(key-value):代表软件Redis,它的优点能够进行数据的快速查询,而缺点是需要存储数据之间的关系。
  • 列存储:代表软件Hbase,它的优点是对数据能快速查询,数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。
  • 文档数据库存储:代表软件MongoDB,它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好,同时缺少一种统一查询语言。
  • 图形数据库存储:代表软件InfoGrid,它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算,而且遇到不适合的数据模型时,图形数据库很难使用。

延伸阅读1:关系数据库

关系型数据库,存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似,关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。 常见的关系型数据库有Mysql,SqlServer等。在轻量或者小型的应用中,使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大,但是在构建大型应用时,则需要根据应用的业务需求和性能需求,选择合适的关系型数据库。

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