第01章_数据库理论概述

今天星期日，天气阴晴不定，学习数据库很久了，最近心血来潮，想整理一下Mysql索引方面的高级知识，于是首先回顾一下Mysql基础，也充实一下我的专栏，恰好哔站看到尚硅谷发布了2021最新版本的Mysql，于是据此结合尚硅谷旧版的mysql视频进行一个Mysql知识的梳理和补充。

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1、数据库和数据库管理系统

1.1、为什么要使用数据库

• 持久化(persistence)数据到本地：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。
• 数据库的出现, 很好的解决了数据的存储效率和读取效率，可以实现结构化查询，方便管理

1.2、数据库的相关概念

DB：数据库（Database）
即存储数据的“仓库”，其本质是一个文件系统。它保存了一系列有组织的数据。
DBMS：数据库管理系统（Database Management System）
是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，对数据库进行统一管理和控制。用户通过数据库管理系统访问数据库中表内的数据，比如Mysql、Oracle
SQL：结构化查询语言（Structured Query Language）
结构化查询语言，专门用来与数据库通信的语言。

1.3、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(DB)，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。

数据库管理系统、数据库和表的关系如图所示：

更详细说明如下： Mysql服务器端口号默认为3306，在客户端(SQLyog、Navicat等)通过Mysql的服务器地址：端口号发起请求就可以访问Mysql服务器，从而建立客户端到Mysql服务器的连接，实现CRUD。

1.4、常见的数据库管理系统(DBMS)

目前互联网上常见的数据库管理软件有Oracle、MySQL、MS SQL Server、DB2、PostgreSQL、Access、Sybase、Informix这几种。主要分为 关系型数据库和非关系型数据库(Nosql) 两大类：

以下是2021年DB-Engines Ranking 对各数据库受欢迎程度进行调查后的统计结果：查看数据库最新排名:db-engines.com/en/ranking

1.5、关系型数据库存储数据的特点

1. 将数据放到表【表(table) 是数据库中存储数据的基本单位】中，表再放到库中

2. 一个数据库中可以有多个表，每个表都有一个的名字，用来标识自己。表名具有唯一性。

3. 表具有一些特性，这些特性定义了数据在表中如何存储，比如每个列的字段都有相应的数据类型(datatype)，用来限制该列存储的数据格式。

4. 表由列组成，我们也称为字段。所有表都是由一个或多个列组成的

5. 表中的数据是按行存储的，每一行称为一个记录

6. 表中的数据可以通过设置主键(primary key)、索引等使数据检索更加高效

7. 设置主键即在表中定义一个主键来唯一确定表中每一行数据的标识符。主键可以是表中的某一列或者多列的组合，其中由多列组合的主键称为复合主键(因为该表的一个字段无法唯一标识一条记录，多个字段的组合才可以唯一标识一条记录 )。

8. 主键应该遵守下面的规则：

   • 每个表只能定义一个主键。
   • 主键值必须唯一标识表中的每一行，且不能为NULL，即表中不可能存在两行数据有相同的主键值。这是唯一性原则。
   • 一个列名(字段名)只能在复合主键列表中出现一次。
   • 复合主键不能包含不必要的多余列。当把复合主键的某一列删除后，如果剩下的列构成的主键仍然满足唯一性原则，那么这个复合主键是不正确的。这是最小化原则。

2、MySQL介绍

2.1、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。

2.2、关于MySQL5.7和8.0

平时用的最多的版本就是5.7和8.0的版本，MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本，可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8版本在5.7的很多功能上做了显著的改进与增强，还有一些变化，比如数据读写模式的性能增强，编码格式和持久化等命令的改进，因此要加以区别，对开发者对MySQL的源代码进行了重构，最突出的一点是多MySQL Optimizer优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善，还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。

2.3、Why choose MySQL?

为什么如此多的厂商要选用MySQL？大概总结的原因主要有以下几点：

1. 开放源代码，使用成本低。
2. 性能卓越，服务稳定。
3. 软件体积小，使用简单，并且易于维护。
4. 历史悠久，社区用户非常活跃，遇到问题可以寻求帮助。
5. 许多互联网公司在用，经过了时间的验证。

2.4、Oracle vs MySQL

Oracle 更适合大型跨国企业的使用，因为他们对费用不敏感，但是对性能要求以及安全性有更高的要求。

MySQL 由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，可处理上千万条记录的大型数据库，尤其是开放源码这一特点，使得很多互联网公司、中小型网站选择了MySQL作为网站数据库（Facebook，Twitter，YouTube，阿里巴巴/蚂蚁金服，去哪儿，美团外卖，腾讯）。

3、RDBMS 与 非RDBMS

从数据库排名中我们能看出来，关系型(Relational)数据库绝对是 DBMS 的主流，其中使用最多的 DBMS 分别是 Oracle、MySQL 和 SQL Server。这些都是关系型数据库（RDBMS）。

3.1 关系型数据库(RDBMS)

3.1.1 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。

3.1.2 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。

3.2 非关系型数据库(非RDBMS)

3.2.1 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。

3.2.2 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，利用了图这种数据结构存储了实体（对象）之间的关系。图形数据库最典型的例子就是社交网络中人与人的关系，还有知识图谱的应用，数据模型主要是以节点和边（关系）来实现，特点在于能高效地解决复杂的关系问题。

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、TigerGraph(本人在用) 等。

3.2.3 NoSQL的演变

由于 SQL 一直称霸 DBMS，因此许多人在思考是否有一种数据库技术能远离 SQL，于是 NoSQL 诞生了，但是随着发展却发现越来越离不开 SQL。到目前为止 NoSQL 阵营中的 DBMS 都会有实现类似 SQL 的功能。下面是“NoSQL”这个名词在不同时期的诠释，从这些释义的变化中可以看出 NoSQL 功能的演变：

• 1970：NoSQL = We have no SQL
• 1980：NoSQL = Know SQL
• 2000：NoSQL = No SQL!
• 2005：NoSQL = Not only SQL
• 2013：NoSQL = No, SQL!

NoSQL 对 SQL 做出了很好的补充，比如实际开发中，有很多业务需求，其实并不需要完整的关系型数据库功能，非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下，使用性能更高、成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。比如：日志收集、排行榜、定时器等。

3.3 小结

NoSQL 的分类很多，即便如此，在 DBMS 排名中，还是 SQL 阵营的比重更大，影响力前 5 的 DBMS 中有 4 个是关系型数据库，而排名前 20 的 DBMS 中也有 12 个是关系型数据库。所以说，掌握 SQL 是非常有必要的。整套课程将围绕 SQL 展开。

4、ER模型、ORM思想与表记录的四种关系【重要】

• 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。

4.1 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)对象关系映射体现：详见JDBC

• 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)

4.2 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【SQL优化设计】

4.2.1 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【这个唯一是在该关系中显示唯一性】。
  • 外键是主键： 主表的主键和从表的主键，形成主外键关系。

4.2.2 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

1. 学生表(学号，姓名，专业，班级) ，其中每个学生的学号是唯一的，学号就是一个主键PK
2. 课程表(课程编号,课程名) 其中课程编号是唯一的,课程编号就是一个主键
3. 成绩表(学号,课程编号,学期,成绩) ,成绩表中单一一个字段无法唯一标识一条记录，学号和课程编号的组合才可以唯一标识一条记录，所以学号和课程号的组合是一个复合主键
4. 一个学生可以有多门课程的成绩，所以可以将成绩表中的学号字段设置为外键FK，指向学生表中的主键-学号，这样就形成了一对多关系
5. 同理，一个课程可以被多个学生选修，因此可以将成绩表中的课程字段也设置为外键，指向课程表中的主键-课程编号，这样就形成了一对多关系

4.2.3 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。

• 举例1：学生-课程

  • 学生信息表：一行代表一个学生的信息（学号、姓名、手机号码、班级、系别...）
  • 课程信息表：一行代表一个课程的信息（课程编号、授课老师、简介...）
  • 选课信息表：一个学生可以选多门课，一门课可以被多个学生选择

    学号     课程编号  
    1        1001
    2        1001
    1        1002
    

• 举例2：产品-订单

  “订单”表和“产品”表有一种多对多的关系，这种关系是通过与“订单明细”表建立两个一对多关系来定义的。一个订单可以有多个产品，每个产品可以出现在多个订单中。

  • 产品表：“产品”表中的每条记录表示一个产品。
  • 订单表：“订单”表中的每条记录表示一个订单。
  • 订单明细表：每个产品可以与“订单”表中的多条记录对应，即出现在多个订单中。一个订单可以与“产品”表中的多条记录对应，即包含多个产品。

• 举例3：用户-角色
• 多对多关系建表原则：需要创建第三张表，中间表中至少两个字段，这两个字段分别作为外键指向各自一方的主键。

4.3.4 自我引用(Self reference)