培睿网站开发与设计,电子信息工程专业招聘信息网,做的比较好的电商网站,东莞网站建设设计1. 公共属性
这里的数据模型以陈品山的实体-关系模型为基础#xff0c;增加了两点修改。一是用“组”的概念表达实体间关系#xff0c;并将组作为一种特殊实体。二是采用继承的思想#xff0c;将实体的公共属性提取出来#xff0c;放到统一表中。实体的特有属性保存在单独…1. 公共属性
这里的数据模型以陈品山的实体-关系模型为基础增加了两点修改。一是用“组”的概念表达实体间关系并将组作为一种特殊实体。二是采用继承的思想将实体的公共属性提取出来放到统一表中。实体的特有属性保存在单独的表中。根据这两点我们建立一个实体表记录全部实体的公共属性。为了跟踪实体的变化需要为实体分配唯一标识。为了支持分布式应用索引不能使用数据库自增字段。而唯一标识是OLTP业务检索时最常用的索引需要支持高性能查询。我们建议采用类似雪花算法的机制由应用生成128位整数作为实体标识再分成两个64位整数保存在数据库中。实体的特有属性保存在单独的表中。我们必须记录特有属性表名让应用可以找到实体特有属性。考虑到数据表可能需要同步需要记录数据的创建时间和修改时间。这样我们得到了实体表的第一个版本。
表1 实体表 列标识数据类型说明实体标识高64位id_high整数实体标识低64位id_low整数特有属性表attribute_table字符串实体特有属性表创建时间create_time日期和时间新增记录时间修改时间modify_time日期和时间修改记录时间
要查询属性对象时可以分别从实体表和特定属性表中查询数据拼接到一起。这个操作可以在数据库中完成也可以在应用中完成。
代码1 在数据库中查询实体属性
CREATE TABLE entity (id_high BIGINT NOT NULL,id_low BIGINT NOT NULL,attribute_table VARCHAR(200) NULL,create_time DATETIME NOT NULL,modify_time DATETIME NOT NULL,PRIMARY KEY (id_high,id_low)
);CREATE TABLE user (id_high BIGINT NOT NULL,id_low BIGINT NOT NULL,name VARCHAR(200) NOT NULL,PRIMARY KEY (id_high,id_low)
);INSERT INTO entity (id_high,id_low,attribute_table,create_time,modify_time) VALUES (0, 1, user, CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_TIMESTAMP);INSERT INTO user (id_high,id_low,name) VALUES(0, 1, root);-- 查询
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE query_entity(IN id_high BIGINT, IN id_low BIGINT)
BEGINSET table_name ;SELECT attribute_table INTO table_name FROM entity WHERE id_high0 AND id_low1;SET query CONCAT(SELECT * FROM entity a LEFT JOIN , table_name, b ON a.id_highb.id_high AND a.id_lowb.id_low);PREPARE stmt FROM query;EXECUTE stmt;DEALLOCATE PREPARE stmt;
END //
DELIMITER ;CALL query_entity(0, 1);为了节省存储空间可以把属性表名从实体表中分拆出来建立一个元数据表。
表2 实体类型表 列标识数据类型说明实体类型标识id整数唯一标识实体类型实体类型名字name字符串特殊属性表attribute_table字符串新增时间create_time日期和时间新增记录时间更新时间modify_time日期和时间修改记录时间
表3 实体表 列标识数据类型说明实体标识高64位id_high整数实体标识低64位id_low整数实体类型entity_type_id整数实体类型创建时间create_time日期和时间新增记录时间修改时间modify_time日期和时间修改记录时间
代码2 查询实体属性
CREATE TABLE entity_type (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT 实体类型数字标识,name VARCHAR(20) NULL COMMENT 实体属性名字,attribute_table VARCHAR(200) NULL COMMENT 实体特有属性表,create_time DATETIME NOT NULL COMMENT 创建时间,modify_time DATETIME NOT NULL COMMENT 修改时间
);CREATE TABLE entity (id_high BIGINT NOT NULL,id_low BIGINT NOT NULL,entity_type_id BIGINT NULL,create_time DATETIME NOT NULL,modify_time DATETIME NOT NULL,PRIMARY KEY (id_high,id_low)
);CREATE TABLE user (id_high BIGINT NOT NULL,id_low BIGINT NOT NULL,name VARCHAR(200) NOT NULL,PRIMARY KEY (id_high,id_low)
);INSERT INTO entity_type (id,name,attribute_table,create_time,modify_time) VALUES (1, 用户, user, CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_TIMESTAMP);INSERT INTO entity (id_high,id_low,entity_type_id,create_time,modify_time) VALUES (0, 1, 1, CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_TIMESTAMP);INSERT INTO user (id_high,id_low,name) VALUES(0, 1, root);-- 查询
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE query_entity(IN id_high BIGINT, IN id_low BIGINT)
BEGINSET table_name ;SELECT attribute_table INTO table_nameFROM entityLEFT JOIN entity_type ON entity.entity_type_identity_type.idWHERE id_high0 AND id_low1;SET query CONCAT(SELECT * FROM entity a LEFT JOIN , table_name, b ON a.id_highb.id_high AND a.id_lowb.id_low);PREPARE stmt FROM query;EXECUTE stmt;DEALLOCATE PREPARE stmt;
END //
DELIMITER ;CALL query_entity(0, 1);上面的例子重复查询了两次实体表性能上不是最优的。如果实体类型表是“只追加”的即记录不会修改可以将实体类型表缓存在应用内存中由应用生成查询语句提高查询效率。
2. 多元关系
关系模型可以提供良好的数据独立性但基于集合的运算难以在大部分业务中直接使用。应用在进行实际计算时往往需要将数据组织成树或网络结构。这两种结构在微观层面存在“一对多”、“多对一”、“多对多”三种节点关系。在树中一个父节点可以拥有多个子节点。在网络中每个节点可以拥有多个父节点也可以拥有多个子节点。考虑用关系模型保存一颗树。通常的方法是记录父节点和子节点的关系
父子节点关系 (父节点编号,子节点编号)为了处理“从根节点查询全部子节点”问题可以将根节点编号加入关系。
父子节点关系 (根节点编号,子节点编号,父节点编号)这样可以快速查询出一颗树的所有节点在应用程序中重组成树。这种方法也隐含的产生了一个“组”即直接或间接依赖于同一根节点的全部节点。我们可以扩展这个概念来表达一下三种实体之间的依赖关系
集合。各实体间没有依赖关系。列表。各实体间存在线性依赖关系。树。各实体间存在树形依赖结构。
各个实体还可能构成网络依赖结构。这种结构难以用关系模型高效表达因此本文不考虑这种结构。为了支持组之间的依赖关系我们把组当作一种特殊实体。
兄弟实体之间也可能存在排序。我们增加一个字段来支持这种同一层级内的序结构。
表4 组关系表 列标识数据类型说明组标识高64位id_high整数组标识低64位id_low整数父实体标识高64位id_high整数父实体标识低64位id_low整数子实体标识高64位id_high整数子实体标识低64位id_low整数子实体序号child_order整型序号创建时间create_time日期和时间新增记录时间修改时间modify_time日期和时间修改记录时间
3. 归档和生命周期
随着记录数不断增加数据库会出现严重的性能问题。因此需要对不常用的记录进行归档。有些对象需要在未来的特定时间生效或失效为支持这类对象需要记录对象的生效标志和生效、失效时间。
表5 对象表 列标识数据类型说明实体标识高64位id_high整数实体标识低64位id_low整数对象类型object_type枚举实体、组对象类型实体或组实体类型entity_type_id整数实体类型启用标记enable_flag整数启用时间enable_time日期和时间停用时间disable_time日期和时间归档标记archive_flag整数归档时间archive_time日期和时间创建时间create_time日期和时间新增记录时间修改时间modify_time日期和时间修改记录时间
4. 性能
现在考虑这些表的性能表现。对象表和组关系表是核心它们的记录体积不超过72字节主键占16字节。
表6 对象表记录大小 列标识数据类型字节数实体标识高64位id_high整数8实体标识低64位id_low整数8对象类型object_type枚举实体、组4实体类型entity_type_id整数4启用标记enable_flag整数4启用时间enable_time日期和时间8停用时间disable_time日期和时间8归档标记archive_flag整数4归档时间archive_time日期和时间8创建时间create_time日期和时间8修改时间modify_time日期和时间8总计72
表7 组关系表记录大小 列标识数据类型字节数组标识高64位id_high整数8组标识低64位id_low整数8父实体标识高64位id_high整数8父实体标识低64位id_low整数8子实体标识高64位id_high整数8子实体标识低64位id_low整数8子实体序号child_order整型4创建时间create_time日期和时间8修改时间modify_time日期和时间8总计68
表8 B-树信息估算值 innodb_page_size16KB64KB每页记录数179725每页索引数6472613高度为3的B-树最大行数574万4亿最大数据体积394MB26GB高度为4的B-树最大行数10亿2763亿最大数据体积69GB18TB
5. 系统架构
实体类型表数据量较小更新频率不高可以采用读写分离架构。实体表数据量大更新频繁可以根据时间、地理位置或其他方式分拆到多个库中。实体特定属性表可以分布到不同的数据库分散查询压力。分布信息可以保存在实体类型表中。在关联查询时应用根据分布信息同时向多个库查询不同实体的属性在应用内实现表连接。
6. 附录
代码3 计算B-树信息的代码
(defun record-per-innodb-page (innodb-page-size record-size)计算一个innodb页面可以保存的记录数
innodb-page-size innodb页面大小单位字节
record-size 记录大小单位字节(let ((record-header-size 5)(transaction-id-size 6)(roll-pointer-size 7)(page-header-size 200))(/ (- innodb-page-size page-header-size)( record-size record-header-size transaction-id-size roll-pointer-size))))(defun key-per-innodb-page (innodb-page-size key-size)计算一个innodb页面可以保存的键数
innodb-page-size innodb页面大小单位字节
key-size 键大小单位字节(let ((record-header-size 5)(child-page-number-size 4)(page-header-size 200))(/ (- innodb-page-size page-header-size)( key-size record-header-size child-page-number-size))))(defun estimate-btree-info (innodb-page-size record-size key-size tree-height)估算innodb b-树信息
innodb-page-size innodb页面大小单位字节
record-size 记录大小单位字节
key-size 记录大小单位字节
tree-height b-树高度(let* ((child-page-number-size 4)(page-header-size 200)(record-header-size 5)(roll-pointer-size 7)(transaction-id-size 6)(record-per-page (record-per-innodb-page innodb-page-size record-size))(key-per-page (key-per-innodb-page innodb-page-size key-size))(non-leaf-pages 0)(leaf-pages 0)(rows 0)(total-record-size 0)(total-key-size 0))(dotimes (h (- tree-height 1))(setf non-leaf-pages ( non-leaf-pages (expt key-per-page h))))(setf leaf-pages (expt record-per-page (- tree-height 1)))(setf rows (* leaf-pages record-per-page))(setf total-record-size (* rows record-size))(setf total-key-size (* ( leaf-pages non-leaf-pages) key-size))(list :non-leaf-pages non-leaf-pages:leaf-pages leaf-pages:rows rows:total-record-size total-record-size:total-key-size total-key-size)
))7. 参考资料
回到原点再出发https://zhuanlan.zhihu.com/p/717728750
