MYSQL-第01章_数据库概述

1. 为什么要使用数据库

• 持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企 业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多 通过各种关系数据库来完成。
• 持久化的主要作用是将内存中的数据存储在关系型数据库中，当然也可以存储在磁盘文件、XML数 据文件中。

2. 数据库与数据库管理系统

2.1 数据库的相关概念

2.2 数据库与数据库管理系统的关系

数据库管理系统(DBMS)可以管理多个数据库，一般开发人员会针对每一个应用创建一个数据库。为保存 应用中实体的数据，一般会在数据库创建多个表，以保存程序中实体用户的数据。

3. MySQL介绍

3.1 概述

• MySQL是一个 开放源代码的关系型数据库管理系统 ，由瑞典MySQL AB（创始人Michael Widenius）公 司1995年开发，迅速成为开源数据库的 No.1。
• 2008被 Sun 收购（10亿美金），2009年Sun被 Oracle 收购。 MariaDB 应运而生。（MySQL 的创 造者担心 MySQL 有闭源的风险，因此创建了 MySQL 的分支项目 MariaDB） MySQL6.x 版本之后分为 社区版 和 商业版 。
• MySQL是一种关联数据库管理系统，将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库 内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
• MySQL是开源的，所以你不需要支付额外的费用。
• MySQL是可以定制的，采用了 GPL（GNU General Public License） 协议，你可以修改源码来 开发自己的MySQL系统。
• MySQL支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。
• MySQL支持大型数据库，支持5000万条记录的数据仓库，32位系统表文件最大可支持 4GB ，64位系 统支持最大的表文件为 8TB 。 MySQL使用 标准的SQL数据语言 形式。
• MySQL可以允许运行于多个系统上，并且支持多种语言。这些编程语言包括C、C++、Python、 Java、Perl、PHP和Ruby等。

4. RDBMS 与 非RDBMS

4.1 关系型数据库(RDBMS)

4.1.1 实质

• 这种类型的数据库是 最古老 的数据库类型，关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的 二元关系 （即二维表格形式）。
• 关系型数据库以 行(row) 和 列(column) 的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被 称为 表(table) ，一组表组成了一个库(database)。
• 表与表之间的数据记录有关系(relationship)。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用 关系模型 来表示。关系型数据库，就是建立在 关系模型 基础上的数据库。
• SQL 就是关系型数据库的查询语言。

4.1.2 优势

• 复杂查询 可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
• 事务支持 使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

4.2 非关系型数据库(非RDBMS)

4.2.1 介绍

非关系型数据库，可看成传统关系型数据库的功能 阉割版本 ，基于键值对存储数据，不需要经过SQL层 的解析， 性能非常高 。同时，通过减少不常用的功能，进一步提高性能。

目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。

4.2.2 有哪些非关系型数据库

相比于 SQL，NoSQL 泛指非关系型数据库，包括了榜单上的键值型数据库、文档型数据库、搜索引擎和 列存储等，除此以外还包括图形数据库。也只有用 NoSQL 一词才能将这些技术囊括进来。

键值型数据库

键值型数据库通过 Key-Value 键值的方式来存储数据，其中 Key 和 Value 可以是简单的对象，也可以是复 杂的对象。Key 作为唯一的标识符，优点是查找速度快，在这方面明显优于关系型数据库，缺点是无法 像关系型数据库一样使用条件过滤（比如 WHERE），如果你不知道去哪里找数据，就要遍历所有的键， 这就会消耗大量的计算。

键值型数据库典型的使用场景是作为 内存缓存 。 Redis 是最流行的键值型数据库。

文档型数据库

此类数据库可存放并获取文档，可以是XML、JSON等格式。在数据库中文档作为处理信息的基本单位， 一个文档就相当于一条记录。文档数据库所存放的文档，就相当于键值数据库所存放的“值”。MongoDB 是最流行的文档型数据库。此外，还有CouchDB等。

搜索引擎数据库

虽然关系型数据库采用了索引提升检索效率，但是针对全文索引效率却较低。搜索引擎数据库是应用在 搜索引擎领域的数据存储形式，由于搜索引擎会爬取大量的数据，并以特定的格式进行存储，这样在检 索的时候才能保证性能最优。核心原理是“倒排索引”。

典型产品：Solr、Elasticsearch、Splunk 等。

列式数据库

列式数据库是相对于行式存储的数据库，Oracle、MySQL、SQL Server 等数据库都是采用的行式存储 （Row-based），而列式数据库是将数据按照列存储到数据库中，这样做的好处是可以大量降低系统的 I/O，适合于分布式文件系统，不足在于功能相对有限。典型产品：HBase等。

图形数据库

图形数据库顾名思义，就是一种存储图形关系的数据库。它利用了图这种数据结构存储了实体（对象） 之间的关系。关系型数据用于存储明确关系的数据，但对于复杂关系的数据存储却有些力不从心。如社 交网络中人物之间的关系，如果用关系型数据库则非常复杂，用图形数据库将非常简单。典型产品： Neo4J、InfoGrid等。

5. 关系型数据库设计规则

关系型数据库的典型数据结构就是 数据表 ，这些数据表的组成都是结构化的（Structured）。 将数据放到表中，表再放到库中。

一个数据库中可以有多个表，每个表都有一个名字，用来标识自己。

表名具有唯一性。 表具有一些特性，这些特性定义了数据在表中如何存储，类似Java和Python中 “类”的设计。

5.1 表、记录、字段

• E-R（entity-relationship，实体-联系）模型中有三个主要概念是： 实体集 、 属性 、 联系集 。
• 一个实体集（class）对应于数据库中的一个表（table），一个实体（instance）则对应于数据库表 中的一行（row），也称为一条记录（record）。一个属性（attribute）对应于数据库表中的一列 （column），也称为一个字段（field）。

ORM思想 (Object Relational Mapping)体现：
数据库中的一个表 <---> Java或Python中的一个类
表中的一条数据 <---> 类中的一个对象（或实体）
表中的一个列 <----> 类中的一个字段、属性(field)

5.2 表的关联关系

• 表与表之间的数据记录有关系(relationship)。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用 关系模型来表示。
  • 四种：一对一关联、一对多关联、多对多关联、自我引用

5.2.1 一对一关联（one-to-one）

• 在实际的开发中应用不多，因为一对一可以创建成一张表。

• 举例：设计 学生表 ：学号、姓名、手机号码、班级、系别、身份证号码、家庭住址、籍贯、紧急 联系人、...

  • 拆为两个表：两个表的记录是一一对应关系。
  • 基础信息表 （常用信息）：学号、姓名、手机号码、班级、系别
  • 档案信息表 （不常用信息）：学号、身份证号码、家庭住址、籍贯、紧急联系人、...

• 两种建表原则：

  • 外键唯一：主表的主键和从表的外键（唯一），形成主外键关系，外键唯一。
  • 外键是主键：主表的主键和从表的主键，形成主外键关系。

5.2.2 一对多关系（one-to-many）

• 常见实例场景： 客户表和订单表 ， 分类表和商品表 ， 部门表和员工表 。

  • 举例：
  • 员工表：编号、姓名、...、所属部门
  • 部门表：编号、名称、简介

• 一对多建表原则：在从表(多方)创建一个字段，字段作为外键指向主表(一方)的主键

5.2.3 多对多（many-to-many）

要表示多对多关系，必须创建第三个表，该表通常称为 联接表 ，它将多对多关系划分为两个一对多关 系。将这两个表的主键都插入到第三个表中。

5.3.4 自我引用(Self reference)