数据库【基本概念】

数据库【基本概念】

一、数据库基本概念

1、什么是数据库

数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。

我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。

所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。

RDBMS 即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点：

• 1.数据以表格的形式出现。
• 2.每行为各种记录名称。
• 3.每列为记录名称所对应的数据域。
• 4.许多的行和列组成一张表格。
• 5.若干的表格组成数据库database。

2、RDBMS 术语

在我们开始学习MySQL 数据库前，让我们先了解下RDBMS的一些术语：

• 数据库: 数据库是一些关联表的集合。
• 数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。
• 列: 一列(数据元素) 包含了相同类型的数据, 例如邮政编码的数据。
• **行：**一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
• 冗余：存储两倍数据，冗余降低了性能，但提高了数据的安全性。
• 主键：主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。
• 外键:外键用于关联两个表。
• 复合键：复合键（组合键）将多个列作为一个索引键，一般用于复合索引。
• 索引:使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。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。类似于书籍的目录。
• 参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，目的是保证数据的一致性。

MySQL 为关系型数据库(Relational Database Management System), 这种所谓的"关系型"可以理解为"表格"的概念, 一个关系型数据库由一个或数个表格组成, 如图所示的一个表格:

• 表头(header): 每一列的名称;
• 列(col): 具有相同数据类型的数据的集合;
• 行(row): 每一行用来描述某条记录的具体信息;
• 值(value): 行的具体信息, 每个值必须与该列的数据类型相同;
• 键(key): 键的值在当前列中具有唯一性。

3、数据库分类

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。

而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

而在当今的互联网中，最常见的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库。

3.1、关系型数据库

当前在成熟应用且服务与各种系统的主力数据库还是关系型数据库。

代表：Oracle、SQL Server、MySQL。

3.2、非关系型数据库

随着时代的进步与发展的需要，非关系型数据库应运而生。

代表：Redis、Mongodb

NoSQL数据库在存储速度与灵活性方面有优势，也常用于缓存。

4、数据库规范化

经过一系列的步骤，我们现在终于将客户的需求转换为数据表并确立这些表之间的关系，那么是否我们现在就可以在开发中使用呢？答案否定的，为什么呢！同一个项目，很多人参与了需求的分析，数据库的设计，不同的人具有不同的想法，不同的部门具有不同的业务需求，我们以此设计的数据库将不可避免的包含大量相同的数据，在结构上也有可能产生冲突，在开发中造成不便。

4.1. 什么是范式

要设计规范化的数据库，就要求我们根据数据库设计范式――也就是数据库设计的规范原则来做。范式可以指导我们更好地设计数据库的表结构，减少冗余的数据，借此可以提高数据库的存储效率，数据完整性和可扩展性。

设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴德斯科范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。

4.2、三大范式

第一范式（1NF）

所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对列添加的一个规范要求，所有的列都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。即实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性。在符合第一范式（1NF）表中的每个域值只能是实体的一个属性或一个属性的一部分。简而言之，第一范式就是无重复的域。

例如:表1-1中，其中”工程地址”列还可以细分为省份，城市等。在国外，更多的程序把”姓名”列也分成2列,即”姓”和“名”。

虽然第一范式要求各列要保存原子性不能再分，但是这种要求和我们的需求是相关联的，如上表中我们对”工程地址”没有省份，城市这样方面的查询和应用需求，则不需拆分，”姓名”列也是同样如此。

第二范式（2NF）

在1NF的基础上，非Key属性必须完全依赖于主键。第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一地区分。选取一个能区分每个实体的属性或属性组，作为实体的唯一标识。

第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识。简而言之，第二范式就是在第一范式的基础上属性完全依赖于主键。

例如:表1-1中，一个表描述了工程信息，员工信息等。这样就造成了大量数据的重复。按照第二范式，我们可以将表1-1拆分成表1-2和表1-3：

l 工程信息表：（工程编号，工程名称，工程地址）：

第三范式（3NF）

第三范式是在第二范式基础上，更进一层，第三范式的目标就是确保表中各列与主键列直接相关，而不是间接相关。即各列与主键列都是一种直接依赖关系，则满足第三范式。

第三范式要求各列与主键列直接相关，我们可以这样理解，假设张三是李四的兵，王五则是张三的兵，这时王五是不是李四的兵呢?从这个关系中我们可以看出，王五也是李四的兵，因为王五依赖于张三，而张三是李四的兵，所以王五也是。这中间就存在一种间接依赖的关系而非我们第三范式中强调的直接依赖。

现在我们来看看在第二范式的讲解中，我们将表1-1拆分成了两张表。这两个表是否符合第三范式呢。在员工信息表中包含：”员工编号”、”员工名称”、”职务”、”薪资水平”，而我们知道，薪资水平是有职务决定，这里”薪资水平”通过”职务”与员工相关，则不符合第三范式。我们需要将员工信息表进一步拆分，如下:

l 员工信息表：员工编号，员工名称，职务

l 职务表：职务编号，职务名称，薪资水平

现在我们已经了解了数据库规范化设计的三大范式，下面我们再来看看对表1-1优化后的数据表：

通过对比我们发现，表多了，关系复杂了，查询数据变的麻烦了，编程中的难度也提高了，但是各个表中内容更清晰了，重复的数据少了，更新和维护变的更容易了，哪么如何平衡这种矛盾呢？

4.3、范式与效率

在我们设计数据库时，设计人员、客户、开发人员通常对数据库的设计有一定的矛盾，客户更喜欢方便，清晰的结果，开发人员也希望数据库关系比较简单，降低开发难度，而设计人员则需要应用三大范式对数据库进行严格规范化，减少数据冗余，提高数据库可维护性和扩展性。由此可以看出，为了满足三大范式，我们数据库设计将会与客户、开发人员产生分歧，所以在实际的数据库设计中，我们不能一味的追求规范化，既要考虑三大范式，减少数据冗余和各种数据库操作异常，又要充分考虑到数据库的性能问题，允许适当的数据库冗余。

常见的关系数据库:

数据库系	所属公司
Oracle	Oracle
DB2	IBM
SQL Server	MS
MySQL	AB–>SUN–>Oracle

特点比较:

• Oracle:运行稳定，可移植性高，功能齐全，性能超群！适用于大型企业领域，但是价格昂贵。
• DB2：速度快、可靠性好，适于海量数据，恢复性极强。适用于大中型企业领域，但是价格昂贵。
• SQL Server:全面，效率高，界面友好，操作容易，但是不跨平台。适用于中小型企业领域。
• MySQL:开源，体积小，速度快。适用于中小型企业领域。

二、其他

数值类型

类型	大小	范围（有符号）	范围（无符号）	用途
TINYINT	1 字节	(-128，127)	(0，255)	小整数值
SMALLINT	2 字节	(-32 768，32 767)	(0，65 535)	大整数值
MEDIUMINT	3 字节	(-8 388 608，8 388 607)	(0，16 777 215)	大整数值
INT或INTEGER	4 字节	(-2 147 483 648，2 147 483 647)	(0，4 294 967 295)	大整数值
BIGINT	8 字节	(-9 233 372 036 854 775 808，9 223 372 036 854 775 807)	(0，18 446 744 073 709 551 615)	极大整数值
FLOAT	4 字节	(-3.402 823 466 E+38，-1.175 494 351 E-38)，0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823 466 351 E+38)	0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823 466 E+38)	单精度 浮点数值
DOUBLE	8 字节	(-1.797 693 134 862 315 7 E+308，-2.225 073 858 507 201 4 E-308)，0，(2.225 073 858 507 201 4 E-308，1.797 693 134 862 315 7 E+308)	0，(2.225 073 858 507 201 4 E-308，1.797 693 134 862 315 7 E+308)	双精度 浮点数值

字符串

字符串类型指CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM和SET。该节描述了这些类型如何工作以及如何在查询中使用这些类型。

char和varchar：

1.char(n) 若存入字符数小于n，则以空格补于其后，查询之时再将空格去掉。所以char类型存储的字符串末尾不能有空格，varchar不限于此。
2.char(n) 固定长度，char(4)不管是存入几个字符，都将占用4个字节，varchar是存入的实际字符数+1个字节（n<=255）或2个字节(n>255)，所以varchar(4),存入3个字符将占用4个字节。
3.char类型的字符串检索速度要比varchar类型的快。

varchar和text：

1.varchar可指定n，text不能指定，内部存储varchar是存入的实际字符数+1个字节（n<=255）或2个字节(n>255)，text是实际字符数+2个字节。
2.text类型不能有默认值。
3.varchar可直接创建索引，text创建索引要指定前多少个字符。varchar查询速度快于text,在都创建索引的情况下，text的索引似乎不起作用。

类型	大小	用途
CHAR	0-255字节	定长字符串
VARCHAR	0-65535 字节	变长字符串
TINYBLOB	0-255字节	不超过 255 个字符的二进制字符串
TINYTEXT	0-255字节	短文本字符串
BLOB	0-65 535字节	二进制形式的长文本数据
TEXT	0-65 535字节	长文本数据
MEDIUMBLOB	0-16 777 215字节	二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT	0-16 777 215字节	中等长度文本数据
LONGBLOB	0-4 294 967 295字节	二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT	0-4 294 967 295字节	极大文本数据

日期时间类型

表示时间值的日期和时间类型为DATETIME、DATE、TIMESTAMP、TIME和YEAR。

类型	大小	范围	格式	用途
DATE	3字节	1000-01-01/9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
TIME	3字节	‘-838:59:59’/‘838:59:59’	HH:MM:SS	时间值或持续时间
YEAR	1字节	1901/2155	YYYY	年份值
DATETIME	8字节	1000-01-01 00:00:00/9999-12-31 23:59:59	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值
TIMESTAMP	4字节	1970-01-01 00:00:00/2038结束时间是第 2147483647 秒，北京时间 2038-1-19 11:14:07，格林尼治时间 2038年1月19日 凌晨 03:14:07	YYYYMMDD HHMMSS	混合日期和时间值，时间戳

二进制

布尔:bit
bit 表示1个二进制的位
bit(8) 表示8个二进制的位
性别可以定义为0,1, 而不使用male或female字符串
数据逻辑删除
某辆车在车库中停放的状态
所有基于两种状态的数据都可以使用0,1来存储.