北京mysql數據庫學習（mysql數據庫怎麼學）

本文目錄一覽：

• 1、編程程軟件測試培訓的課程內容包含哪些方面？
• 2、MYSQL 數據庫的自學方法
• 3、北大青鳥設計培訓：Mysql數據庫的設計和優化？
• 4、北大青鳥設計培訓：mysql數據庫的優化方法？

編程程軟件測試培訓的課程內容包含哪些方面？

軟件測試培訓都有這些課程：軟件測試培訓的課程內容分為理論部分和軟件部分，主要包括八個階段的課程，千鋒教育就有線上免費的軟件測試公開課，。

分別是計算機基礎、功能測試課程、Python編程和數據庫、自動化測試課程、性能測試、MySQL加強、LoadRunner和就業指導。軟件測試需要學：1、學習測試基礎和理論知識，包括測試計劃編寫、編寫BUG報告單、設計測試用例等； 2、學習python語言以及計算機的硬件知識；3、學習性能測試工具、自動化測試工具、接口測試工具的使用；4、學習數據庫知識，包括MySQL數據庫，Redis數據庫等的學習。關於軟件測試的更多相關知識，建議到千鋒教育了解一下，公司總部位於北京，已在18個城市成立分公司，現有教研講師團隊300餘人。

MYSQL 數據庫的自學方法

….有基礎就跳過 數據庫原理部分的學習

…你可以在文檔上看看基礎的語法，文檔地址

…多去論壇練練看看

…找個服務器實踐吧

北大青鳥設計培訓：Mysql數據庫的設計和優化？

在JAVA開發中數據庫的學習也是我們需要了解的，截下來幾篇文章都是關於數據庫的設計和應用，那麼java課程培訓機構廢話不多說開始學習吧！  數據庫的設計  數據庫設計是基礎，數據庫優化是建立在設計基礎之上的。

好的數據庫一定擁有好的設計。

  數據庫設計的目標是為用戶和各種應用系統提供一個信息基礎設施和高效的運行環境。

  數據庫的三大範式  第一範式1NF:所有的域都應該是原子性的，即數據庫表的每一列都是不可分割的原子數據項，而不能是集合，數組，記錄等非原子數據項。

  第二範式2Nf:第二範式在第一範式的基礎之上更進一層。

第二範式需要確保數據庫表中的每一列都和主鍵相關，而不能只與主鍵的某一部分相關(主要針對聯合主鍵而言)。

也就是說在一個數據庫表中，一個表中只能保存一種數據，不可以把多種數據保存在同一張數據庫表中。

  第三範式3Nf:所有字段必須與主鍵直接相關，而不是間接相關。

也可以理解為字段不要和其他非主鍵字段相關.  注意:這三個範式儘可能去遵守,不是一定要墨守成規.這只是讓我們設計的表的時候,越靠近這些範式,可以使字段盡量的減小冗餘.但是有時候也可以根據實際需要小小的違背一下.但是第三範式違反一下還可以接受,但是第一範式別違反.  數據庫設計的步驟  需求分析階段  準確了解與分析用戶需求(包括數據與處理)。

是整個設計過程的基礎，是最困難、最耗費時間的一步。

  概念結構設計階段  是整個數據庫設計的關鍵–設計數據庫的E-R模型圖，確認需求信息的正確和完整  Entity_Relationship—實體之間的關係  一對一  一對多  多對一

北大青鳥設計培訓：mysql數據庫的優化方法？

我們都知道，服務器數據庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們數據庫的運行速度和效率，數據庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，昌平IT培訓就一起來了解一下mysql服務器數據庫的優化方法。

為什麼要了解索引真實案例案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。

那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鐘左右，完全滿足不了正常的使用。

案例二：近線上應用的數據庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對數據庫優化方面所知甚少。

例如一個用戶數據頁面需要執行很多次數據庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。

索引的優點合適的索引，可以大大減小mysql服務器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。

索引的類型mysql數據中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。

BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。

B-TREE查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重複，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找算法來查詢，大大提高查詢性能。

而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。

現代數據庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。

btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。

btree有度的概念d=1。

假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。

樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁盤扇區大小)，且樹的度非常大。

這樣磁盤I/O的次數，就等於樹的高度h。

假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。

即，只有3次磁盤I/O就可以查找完畢，性能非常高。

索引查詢建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。

另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。