RDBMS
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2023-03-14
RDBMS 是
Relational
Data
base
Management
System 的缩写,中文译为“关系数据库管理系统”,它是 SQL 语言以及所有现代数据库系统(例如 SQL Server、DB2、Oracle、MySQL 和 Microsoft Access)的基础。
关系数据库管理系统(RDBMS)是一种基于 E. F. Codd 发明的关系模型的数据库管理系统(DBMS)。
表是关系型数据库中最常见、最简单的数据存储形式。
下面是一个名为“website”的网站信息表的示例:
字段用来维护数据表中每一条数据(记录)的特定信息。
例如,website 表中有一列为 url,它表示网站的地址,如下所示:
字段是从垂直方向看表中的数据,记录是从水平方向看表中的数据。
上表website 共有 8 条记录,以下是第 3 条记录:
注意,NULL 和零值不一样,和包含空白符(空格、缩进、换行等)的字段也不一样,NULL 字段是指在添加记录的时候留空的字段,也即不为该字段指定任何值。
约束可以是列级别,也可以是表级别;列级约束仅作用于某一列,而表级约束则作用于整张表。
下面是 SQL 常用的一些约束:
以上两点不但能减少数据库占用的存储空间,还能确保数据之间有清晰的逻辑关系。
关系型数据库之父 Edgar Frank "Ted" Codd 提出了六种范式,但是从长期实践看,三种范式更具有实际的意义。满足最低要求的叫第一范式,简称 1NF;在第一范式的基础上满足进一步要求的称为第二范式,简称 2NF;以此类推,在第二范式的基础上满足更加进一步要求的称为第三范式,简称 3NF。
遵守的范式级别越高,数据的冗余越少,下一级别的范式包含上一级别的所有范式;也就是说,范式级别越高越严格。
关系数据库管理系统(RDBMS)是一种基于 E. F. Codd 发明的关系模型的数据库管理系统(DBMS)。
什么是表(Table)?
在 RDBMS 中,数据被存储在一种称为表(Table)的数据库对象中,它和 Excel 表格类似,都由许多行(Row)和列(Column)构成。每一行都是一条数据,每一列都是数据的一个属性,整个表就是若干条相关数据的集合。表是关系型数据库中最常见、最简单的数据存储形式。
下面是一个名为“website”的网站信息表的示例:
+----+----------------+----------------------------+-----+-------+---------+---------+ | id | name | url | age | alexa | uv | country | +----+----------------+----------------------------+-----+-------+---------+---------+ | 1 | 百度 | https://www.baidu.com/ | 21 | 4 | 5010.5 | CN | | 2 | 淘宝 | https://www.taobao.com/ | 17 | 8 | 3996.75 | CN | | 3 | 小牛知识库 | https://www.xnip.cn/ | 12 | 7923 | 11.62 | CN | | 4 | Google | https://www.google.com/ | 23 | 1 | 36474 | US | | 5 | GitHub | https://github.com/ | 13 | 95 | 216.3 | US | | 6 | Stack Overflow | https://stackoverflow.com/ | 16 | 48 | 592.2 | US | | 7 | Yandex | http://www.yandex.ru/ | 11 | 53 | 591.82 | RU | | 8 | VK | https://vk.com/ | 23 | 23 | 1206 | RU | +----+----------------+----------------------------+-----+-------+---------+---------+
什么是字段(Field)?
每个表都由若干列构成,每一列都称为一个字段(Field),上表 website 所包含的字段有 id、name、url、age、alexa、uv 和 country。字段用来维护数据表中每一条数据(记录)的特定信息。
什么是列(Column)?
列(Column)是从垂直方向观察表中的数据,它包含了与某个字段相关联的所有信息。例如,website 表中有一列为 url,它表示网站的地址,如下所示:
+----------------------------+ | url | +----------------------------+ | https://www.baidu.com/ | | https://www.taobao.com/ | | https://www.xnip.cn/ | | https://www.google.com/ | | https://github.com/ | | https://stackoverflow.com/ | | http://www.yandex.ru/ | | https://vk.com/ | +----------------------------+
程序员往往不刻意区分字段(Field)和列(Column)的概念,而是将它们等同看待,因此您可以说“website 表的 age 字段”,也可以说“website 表的 age 列”,它们都是等价的。为了加深读者理解,本教程也不区分字段和列的概念,而是将它们混用。
什么是记录(Record)?
数据表中的每一行数据都称为一条记录(Record),有多少行数据就有多少条记录。字段是从垂直方向看表中的数据,记录是从水平方向看表中的数据。
上表website 共有 8 条记录,以下是第 3 条记录:
+----+----------------+----------------------------+-----+-------+---------+---------+ | 3 | 小牛知识库 | https://www.xnip.cn/ | 12 | 7923 | 11.62 | CN | +----+----------------+----------------------------+-----+-------+---------+---------+
程序员往往也不刻意区分记录(Record)和行(Row)的概念,而是将它们等同看待,因此您可以说“website 表的第 3 条记录”,也可以说“website 表的第 3 行”,它们都是等价的。为了加深读者理解,本教程也不区分记录和行的概念,而是将它们混用。
什么是空值(NULL)?
字段的取值可以为 NULL,此时意味着该字段是空的,没有任何值,所以 NULL 被称为“空值”。更多内容请转到《 SQL NULL》。注意,NULL 和零值不一样,和包含空白符(空格、缩进、换行等)的字段也不一样,NULL 字段是指在添加记录的时候留空的字段,也即不为该字段指定任何值。
SQL 约束
约束(Constraint)是指表的数据列必须强行遵守的规则,这些规则用于限制插入表中的数据的值,这样能够确保每份数据的准确定和可靠性。约束可以是列级别,也可以是表级别;列级约束仅作用于某一列,而表级约束则作用于整张表。
下面是 SQL 常用的一些约束:
约束 | 说明 |
---|---|
NOT NULL | 非空约束,确保列中不能有 NULL 值。 |
DEFAULT | 默认约束,如果未指定值,那么列将提供默认值。 |
UNIQUE | 唯一约束,确保列中所有的值都不相同。 |
PRIMARY KEY | 主键,用来唯一标识数据表中的每一行/记录。 |
FOREIGN KEY | 外键,用于将两个表连接在一起,让两个表的数据保持同步。 |
CHECK | 检查性约束,用于限定列的取值范围。 |
INDEX | 索引,用于快速从数据库中检索或者获取数据。 |
数据的完整性
每个 RDBMS 都存在以下几种类别的数据完整性:- 实体完整性:表中的一行(一条记录)代表一个实体,表中不能有重复的行。
- 域完整性:域也即字段,域完整性用来保证字段的取值是合理的。
- 引用完整性:一个表中的字段可以引用另外一个表中的记录。如果某条记录被另外一个表中的字段引用,那么该记录不能被删除。
- 自定义完整性:除了以上三种基本的完整性约束,不同版本的 RDBMS 在实现时,还可以根据其具体的应用环境,自己制定一些其它的完整性约束。
数据库范式
设计关系型数据库时,需要遵守一些特定的规范才能设计出合理的数据库,这些规范就称为“范式”,满足不同程度的规范就是不同的范式。范式的目的在于:- 消除冗余数据,比如,不应该将两份相同的数据存储到不同的表中;
- 确保数据之间的关联性是有意义的。
以上两点不但能减少数据库占用的存储空间,还能确保数据之间有清晰的逻辑关系。
关系型数据库之父 Edgar Frank "Ted" Codd 提出了六种范式,但是从长期实践看,三种范式更具有实际的意义。满足最低要求的叫第一范式,简称 1NF;在第一范式的基础上满足进一步要求的称为第二范式,简称 2NF;以此类推,在第二范式的基础上满足更加进一步要求的称为第三范式,简称 3NF。
遵守的范式级别越高,数据的冗余越少,下一级别的范式包含上一级别的所有范式;也就是说,范式级别越高越严格。