关系数据库概述

亦凉 2024-03-31 11:57 50阅读 0赞

为什么需要数据库？

因为应用程序需要保存用户的数据，比如Word需要把用户文档保存起来，以便下次继续编辑或者拷贝到另一台电脑。

要保存用户的数据，一个最简单的方法是把用户数据写入文件。例如，要保存一个班级所有学生的信息，可以向文件中写入一个CSV文件：

id,name,gender,score
    1,小明,M,90
    2,小红,F,95
    3,小军,M,88
    4,小丽,F,88

如果要保存学校所有班级的信息，可以写入另一个CSV文件。

但是，随着应用程序的功能越来越复杂，数据量越来越大，如何管理这些数据就成了大问题：

*  读写文件并解析出数据需要大量重复代码；
 *  从成千上万的数据中快速查询出指定数据需要复杂的逻辑。

如果每个应用程序都各自写自己的读写数据的代码，一方面效率低，容易出错，另一方面，每个应用程序访问数据的接口都不相同，数据难以复用。

所以，数据库作为一种专门管理数据的软件就出现了。应用程序不需要自己管理数据，而是通过数据库软件提供的接口来读写数据。至于数据本身如何存储到文件，那是数据库软件的事情，应用程序自己并不关心：

┌──────────────┐
    │ application  │
    └──────────────┘
           ▲│
           ││
       read││write
           ││
           │▼
    ┌──────────────┐
    │   database   │
    └──────────────┘

这样一来，编写应用程序的时候，数据读写的功能就被大大地简化了。

#### 数据模型 ####

数据库按照数据结构来组织、存储和管理数据，实际上，数据库一共有三种模型：

*  层次模型
 *  网状模型
 *  关系模型

层次模型就是以“上下级”的层次关系来组织数据的一种方式，层次模型的数据结构看起来就像一颗树：

┌─────┐
                │     │
                └─────┘
                   │
           ┌───────┴───────┐
           │               │
        ┌─────┐         ┌─────┐
        │     │         │     │
        └─────┘         └─────┘
           │               │
       ┌───┴───┐       ┌───┴───┐
       │       │       │       │
    ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐
    │     │ │     │ │     │ │     │
    └─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘

网状模型把每个数据节点和其他很多节点都连接起来，它的数据结构看起来就像很多城市之间的路网：

┌─────┐      ┌─────┐
       ┌─│     │──────│     │──┐
       │ └─────┘      └─────┘  │
       │    │            │     │
       │    └──────┬─────┘     │
       │           │           │
    ┌─────┐     ┌─────┐     ┌─────┐
    │     │─────│     │─────│     │
    └─────┘     └─────┘     └─────┘
       │           │           │
       │     ┌─────┴─────┐     │
       │     │           │     │
       │  ┌─────┐     ┌─────┐  │
       └──│     │─────│     │──┘
          └─────┘     └─────┘

关系模型把数据看作是一个二维表格，任何数据都可以通过行号+列号来唯一确定，它的数据模型看起来就是一个Excel表：

┌─────┬─────┬─────┬─────┬─────┐
    │     │     │     │     │     │
    ├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
    │     │     │     │     │     │
    ├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
    │     │     │     │     │     │
    ├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
    │     │     │     │     │     │
    └─────┴─────┴─────┴─────┴─────┘

随着时间的推移和市场竞争，最终，基于关系模型的关系数据库获得了绝对市场份额。

为什么关系数据库获得了最广泛的应用？

因为相比层次模型和网状模型，关系模型理解和使用起来最简单。

关系数据库的关系模型是基于数学理论建立的。我们把域（Domain）定义为一组具有相同数据类型的值的集合，给定一组域D1,D2,...,Dn，它们的笛卡尔集定义为D1×D2×……×Dn=\{(d1,d2,...,dn)|di∈Di,i=1,2,...,n\}， 而D1×D2×……×Dn的子集叫作在域D1,D2,...,Dn上的关系，表示为R(D1,D2,...,Dn)，这里的R表示$\#%&^@!&$\#;!~％¥%:(……算了，根本讲不明白，大家也不用理解。

基于数学理论的关系模型虽然讲起来挺复杂，但是，基于日常生活的关系模型却十分容易理解。我们以学校班级为例，一个班级的学生就可以用一个表格存起来，并且定义如下：

其中，班级ID对应着另一个班级表：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>ID</th> 
   <th>名称</th> 
   <th>班主任</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>201</td> 
   <td>二年级一班</td> 
   <td>王老师</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>202</td> 
   <td>二年级二班</td> 
   <td>李老师</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

通过给定一个班级名称，可以查到一条班级记录，根据班级ID，又可以查到多条学生记录，这样，二维表之间就通过ID映射建立了“一对多”关系。

#### 数据类型 ####

对于一个关系表，除了定义每一列的名称外，还需要定义每一列的数据类型。关系数据库支持的标准数据类型包括数值、字符串、时间等：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>名称</th> 
   <th>类型</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>INT</td> 
   <td>整型</td> 
   <td>4字节整数类型，范围约+/-21亿</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BIGINT</td> 
   <td>长整型</td> 
   <td>8字节整数类型，范围约+/-922亿亿</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>REAL</td> 
   <td>浮点型</td> 
   <td>4字节浮点数，范围约+/-1038</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>浮点型</td> 
   <td>8字节浮点数，范围约+/-10308</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DECIMAL(M,N)</td> 
   <td>高精度小数</td> 
   <td>由用户指定精度的小数，例如，DECIMAL(20,10)表示一共20位，其中小数10位，通常用于财务计算</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>CHAR(N)</td> 
   <td>定长字符串</td> 
   <td>存储指定长度的字符串，例如，CHAR(100)总是存储100个字符的字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>VARCHAR(N)</td> 
   <td>变长字符串</td> 
   <td>存储可变长度的字符串，例如，VARCHAR(100)可以存储0~100个字符的字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BOOLEAN</td> 
   <td>布尔类型</td> 
   <td>存储True或者False</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DATE</td> 
   <td>日期类型</td> 
   <td>存储日期，例如，2018-06-22</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>TIME</td> 
   <td>时间类型</td> 
   <td>存储时间，例如，12:20:59</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DATETIME</td> 
   <td>日期和时间类型</td> 
   <td>存储日期+时间，例如，2018-06-22 12:20:59</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

上面的表中列举了最常用的数据类型。很多数据类型还有别名，例如，`REAL`又可以写成`FLOAT(24)`。还有一些不常用的数据类型，例如，`TINYINT`（范围在0~255）。各数据库厂商还会支持特定的数据类型，例如`JSON`。

选择数据类型的时候，要根据业务规则选择合适的类型。通常来说，`BIGINT`能满足整数存储的需求，`VARCHAR(N)`能满足字符串存储的需求，这两种类型是使用最广泛的。

#### 主流关系数据库 ####

目前，主流的关系数据库主要分为以下几类：

1.  商用数据库，例如：[Oracle][]，[SQL Server][]，[DB2][]等；
2.  开源数据库，例如：[MySQL][]，[PostgreSQL][]等；
3.  桌面数据库，以微软[Access][]为代表，适合桌面应用程序使用；
4.  嵌入式数据库，以[Sqlite][]为代表，适合手机应用和桌面程序。

#### SQL ####

什么是SQL？SQL是结构化查询语言的缩写，用来访问和操作数据库系统。SQL语句既可以查询数据库中的数据，也可以添加、更新和删除数据库中的数据，还可以对数据库进行管理和维护操作。不同的数据库，都支持SQL，这样，我们通过学习SQL这一种语言，就可以操作各种不同的数据库。

虽然SQL已经被ANSI组织定义为标准，不幸地是，各个不同的数据库对标准的SQL支持不太一致。并且，大部分数据库都在标准的SQL上做了扩展。也就是说，如果只使用标准SQL，理论上所有数据库都可以支持，但如果使用某个特定数据库的扩展SQL，换一个数据库就不能执行了。例如，Oracle把自己扩展的SQL称为`PL/SQL`，Microsoft把自己扩展的SQL称为`T-SQL`。

现实情况是，如果我们只使用标准SQL的核心功能，那么所有数据库通常都可以执行。不常用的SQL功能，不同的数据库支持的程度都不一样。而各个数据库支持的各自扩展的功能，通常我们把它们称之为“方言”。

总的来说，SQL语言定义了这么几种操作数据库的能力：

**DDL：Data Definition Language**

DDL允许用户定义数据，也就是创建表、删除表、修改表结构这些操作。通常，DDL由数据库管理员执行。

**DML：Data Manipulation Language**

DML为用户提供添加、删除、更新数据的能力，这些是应用程序对数据库的日常操作。

**DQL：Data Query Language**

DQL允许用户查询数据，这也是通常最频繁的数据库日常操作。

#### 语法特点 ####

SQL语言关键字不区分大小写！！！但是，针对不同的数据库，对于表名和列名，有的数据库区分大小写，有的数据库不区分大小写。同一个数据库，有的在Linux上区分大小写，有的在Windows上不区分大小写。

所以，本教程约定：SQL关键字总是大写，以示突出，表名和列名均使用小写。

SQL的全称是：

Strange Question Language

Structured Question Language

Structured Query Language

[Oracle]: https://www.oracle.com/
[SQL Server]: https://www.microsoft.com/sql-server/
[DB2]: https://www.ibm.com/db2/
[MySQL]: https://www.mysql.com/
[PostgreSQL]: https://www.postgresql.org/
[Access]: https://products.office.com/access
[Sqlite]: https://sqlite.org/