• 数据库外键的使用以及优缺点


    摘录网上讨论共同观点:
    主键和索引是不可少的,不仅可以优化数据检索速度,开发人员还省不其它的工作,

    矛盾焦点:数据库设计是否需要外键。这里有两个问题:一个是如何保证数据库数据的完整性和一致性;二是第一条对性能的影响。

    正方观点:
    1,由数据库自身保证数据一致性,完整性,更可靠,因为程序很难100%保证数据的完整性,而用外键即使在数据库服务器当机或者出现其他问题的时候,也能够最大限度的保证数据的一致性和完整性。
    eg:数据库和应用是一对多的关系,A应用会维护他那部分数据的完整性,系统一变大时,增加了B应用,A和B两个应用也许是不同的开发团队来做的。他们如何协调保证数据的完整性,而且一年以后如果又增加了C应用呢?
    2,有主外键的数据库设计可以增加ER图的可读性,这点在数据库设计时非常重要。
    3,外键在一定程度上说明的业务逻辑,会使设计周到具体全面。

    反方观点:
    1,可以用触发器或应用程序保证数据的完整性
    2,过分强调或者说使用主键/外键会平添开发难度,导致表过多等问题
    3,不用外键时数据管理简单,操作方便,性能高(导入导出等操作,在insert,   update,   delete   数据的时候更快)
    eg:在海量的数据库中想都不要去想外键,试想,一个程序每天要insert数百万条记录,当存在外键约束的时候,每次要去扫描此记录是否合格,一般还不 止一个字段有外键,这样扫描的数量是成级数的增长!我的一个程序入库在3个小时做完,如果加上外键,需要28个小时!  

    结论:
    1,在大型系统中(性能要求不高,安全要求高),使用外键;在大型系统中(性能要求高,安全自己控制),不用外键;小系统随便,最好用外键。
    2,用外键要适当,不能过分追求
    3,不用外键而用程序控制数据一致性和完整性时,应该写一层来保证,然后个个应用通过这个层来访问数据库。

  • 相关阅读:
    CNN(卷积神经网络)入门
    基于linux vim环境python代码自动补全
    Linux 基本bash命令
    基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结
    深度学习中Batch size对训练效果的影响
    argparse.ArgumentParser()用法解析
    大数据学习之Hive数据仓库 20
    centOS中安装MySQL超级方便简单的方法
    大数据学习之zookeeper案例节点动态上下线感知19
    大数据学习之zookeeper客户端的命令行及API操作18
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mafeng/p/8296565.html
Copyright © 2020-2023  润新知