
1视图是数据库数据的特定子集可以禁止所有用户访问数据库表,而要求用户只能通过视图 *** 作数据,这种方法可以保护用户和应用程序不受某些数据库修改的影响2视图是抽象的,他在使用时,从表里提取出数据,形成虚的表不过对他的 *** 作有很多的限制
3而且视图是永远不会自己消失的除非你删除它
视图有时会对提高效率有帮助临时表几乎是不会对性能有帮助,是资源消耗者
视图一般随该数据库存放在一起,临时表永远都是在tempdb里的
4视图适合于多表连接浏览时使用!不适合增、删、改,存储过程适合于使用较频繁的SQL语句,这样可以提高 执行效率!
视图和表的区别和联系
区别:1、视图是已经编译好的sql语句而表不是
2、视图没有实际的物理记录而表有
3、表是内容,视图是窗口
4、表只用物理空间而视图不占用物理空间,视图只是逻辑概念的存在,表可以及时对它进行修改,但视图只能有创建的语句来修改
5、表是内模式,视图是外模式
6、视图是查看数据表的一种方法,可以查询数据表中某些字段构成的数据,只是一些SQL语句的集合从安全的角度说,视图可以不给用户接触数据表,从而不知道表结构
7、表属于全局模式中的表,是实表;视图属于局部模式的表,是虚表
8、视图的建立和删除只影响视图本身,不影响对应的基本表
写在文章前:本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识,同时也分享给可能需要的人,因为水平有限,肯定存在诸多不足以及技术性错误,请大佬们及时指正。
存储过程 是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合。想要实现相应的功能时,只需要调用这个存储过程就行了(类似于函数,输入具有输出参数)。
优点 :
缺点 :
Delete用来删除表的全部或者部分数据,执行delete之后,用户需要提交之后才会执行,会触发表上的DELETE触发器(包含一个OLD的虚拟表,可以只读访问被删除的数据),DELETE之后表结构还在,删除很慢,一行一行地删,因为会记录日志,可以利用日志还原数据;
Truncate删除表中的所有数据,这个 *** 作不能回滚,也不会触发这个表上的触发器。 *** 作比DELETE快很多(直接把表drop掉,再创建一个新表,删除的数据不能找回)。如果表中有自增(AUTO_INCREMENT)列,则重置为1。
Drop命令从数据库中删除表,所有的数据行,索引和约束都会被删除。不能回滚,不会触发触发器。
触发器(TRIGGER)是由事件(比如INSERT/UPDATE/DELETE)来触发运行的 *** 作(不能被直接调用,不能接收参数)。在数据库里以独立的对象存储,用于保证数据完整性(比如可以检验或转换数据)。
约束(Constraint)类型:
从数据库的基本表中通过查询选取出来的数据组成的虚拟表(数据库中只存放视图的定义,而不存放视图的数据)。可以对其进行增/删/改/查等 *** 作。视图是对若干张基本表的引用,一张虚表,查询语句执行的结果,不存储具体的数据(基本表数据发生了改变,视图也会跟着改变)。
可以跟基本表一样,进行增删改查 *** 作( 增删改 *** 作有条件限制,一般视图只允许查询 *** 作 ),对视图的增删改也会影响原表的数据。 它就像一个窗口,透过它可以看到数据库中自己感兴趣的数据并且 *** 作它们。 好处:
用于定位在查询返回的结果集的特定行,以对特定行进行 *** 作。使用游标可以方便地对结果集进行移动遍历,根据需要滚动或对浏览/修改任意行中的数据。主要用于交互式应用。它是一段私有的SQL工作区,也就是一段内存区域,用于暂时存放受SQL语句影响的数据,简单来说,就是将受影响的数据暂时放到了一个内存区域的虚表当中,这个虚表就是游标。
游标是一种能从包括多条数据记录的结果集中每次提取一条记录的机制。即游标用来逐行读取结果集。游标充当指针的作用。尽管游标能遍历结果中的所有行,但他一次只指向一行。
游标的一个常见用途就是保存查询结果,以便以后使用。游标的结果集是由SELECT语句产生,如果处理过程需要重复使用一个记录集,那么创建一次游标而重复使用若干次,比重复查询数据库要快的多。通俗来说,游标就是能在sql的查询结果中,显示某一行(或某多行)数据,其查询的结果不是数据表,而是已经查询出来的结果集。
简单来说:游标就是在查询出的结果集中进行选择性 *** 作的工具。
让缓存更高效。对于连接查询,如果其中一个表发生变化,那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询,即使其中一个表发生变化,对其它表的查询缓存依然可以使用。分解成多个单表查询,这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到,从而减少冗余的查询。减少锁竞争。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构(说明是在列上建立的),使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。索引的一个主要目的就是加快检索表中数据,亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。
当表中有大量记录时,若要对表进行查询,第一种搜索信息方式是全表搜索,是将所有记录一一取出,和查询条件进行一一对比,然后返回满足条件的记录,这样做会消耗大量数据库系统时间,并造成大量磁盘I/O *** 作。第二种就是在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的索引值,最后通过保存在索引中的ROWID(相当于页码)快速找到表中对应的记录。
例如这样一个查询:select from table1 where id=10000。如果没有索引,必须遍历整个表,直到ID等于10000的这一行被找到为止。有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引),即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的,因而查找次数要少的多。可见,索引是用来定位的。
从应用上分, 主键索引(聚集) , 唯一索引(聚集/非聚集) , 普通索引 , 组合索引 , 单列索引和全文索引
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。
数据库的基本结构分三个层次,反映了观察数据库的三种不同角度。
(1)物理数据层。它是数据库的最内层,是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据,是用户加工的对象,由内部模式描述的指令 *** 作处理的位串、字符和字组成。
(2)概念数据层。它是数据库的中间一层,是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系,是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系,而不是它们的物理情况,是数据库管理员概念下的数据库。
(3)逻辑数据层。它是用户所看到和使用的数据库,表示了一个或一些特定用户使用的数据集合,即逻辑记录的集合。
数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。数据库具有以下主要特点:
(1)实现数据共享。数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,并提供数据共享。
(2)减少数据的冗余度。同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。
(3)数据的独立性。数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立,也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。
(4)数据实现集中控制。文件管理方式中,数据处于一种分散的状态,不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理,并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
(5)数据一致性和可维护性,以确保数据的安全性和可靠性。主要包括:①安全性控制:以防止数据丢失、错误更新和越权使用;②完整性控制:保证数据的正确性、有效性和相容性;③并发控制:使在同一时间周期内,允许对数据实现多路存取,又能防止用户之间的不正常交互作用;④故障的发现和恢复:由数据库管理系统提供一套方法,可及时发现故障和修复故障,从而防止数据被破坏
你是从哪得出这个结论的。
大型关系数据库基本都是遵从数据库原理一书介绍的数据库对象的。
视图在所有企业级数据库中都被支持。
这属于数据库的基本对象:如约束、规则、视图、触发器、函数和存储过程等
作用如下:
一、系统表存储SQL所有的系统信息。
存储有关数据库服务中的元数据所谓元数据即(比如数据服务器有哪些用户数据库、数据库服务器有哪些登陆账号,数据库中都有哪些表,每个表都有哪些字段每个数据库有哪些存储过程、视图等等的数据),系统表一般sys开头。
二、了解数据库中系统表,可以编写sql语句或编程的时候用到。
在创建数据库的时候选判断数据库是否存在;创建数据库中对象(表、视图、存储过程、索引等)是否存在,存在返回,不存在则执行创建语句。批量删除数据库中对象,比如一次性删除某个具体数据库中的所有用户创建的表、视图、索引等对象。
三、重要的几个系统表
Sysxlogins:存在与Master数据库中,(所有数据库中用户和角色),记录着所有能登陆到Sqlserver的帐号。要重启服务或reconfigurewithoverride,:记录着当前系统所有的数据库。只有Master数据中有此系统表。
扩展资料:
一、数据库优点:
1、易于维护:都是使用表结构,格式一致;
2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询;
3、复杂 *** 作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。
二、数据库缺点:
1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写;
2、固定的表结构,灵活度稍欠;
3、高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
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