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    RDBMS
    Relational Database Management System

    关系型数据库系统

    通过表来表示关系

    当前主要使用两种类型的数据库:关系型数据库、非关系型数据库,我们主要学习主流的关系型数据库

    所谓的关系型数据库RDBMS,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

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    关系数据库

    1. 基于“关系模型”的数据库管理系统称为关系数据库管理系统(简称为RDBMS)。
    2. 关系数据库中所谓的“关系”,实质上是一张二维表
    3. ![](https://www.showdoc.cc/server/api/common/visitfile/sign/95919e9c8428c7522b144f345a171b84?showdoc=.jpg)
    4. 关系型数据库,存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似,关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。 常见的关系型数据库有MysqlSqlServer等。在轻量或者小型的应用中,使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大,但是在构建大型应用时,则需要根据应用的业务需求和性能需求,选择合适的关系型数据库。 [2]
    5. 标准SQL语句
    6. 虽然关系型数据库有很多,但是大多数都遵循SQL(结构化查询语言,Structured Query Language)标准。 常见的操作有查询,新增,更新,删除,求和,排序等。 [2]
    7. 查询语句:SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param [2]
    8. 新增语句:INSERT INTO table param1param2param3 VALUES value1value2value3 该语句可以理解为向table中的param1param2param3字段中分别插入value1value2value3 [2]
    9. 更新语句:UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。 [2]
    10. 删除语句:DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。 [2]
    11. 去重查询:SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param,但是param中重复的值只能出现一次。 [2]
    12. 排序查询:SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param,并且要按照param1升序的顺序进行排序。 [2]
    13. 总体来说, 数据库的SELECTINSERTUPDATEDELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。 [2]
    14. 关系型数据库对于结构化数据的处理更合适,如学生成绩、地址等,这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询,例如join,这样的情况下,关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优,而且精确度更高。由于结构化数据的规模不算太大,数据规模的增长通常也是可预期的,所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性,如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。 [3]

    非关系型数据库(NoSQL)

    1. 随着近些年技术方向的不断拓展,大量的NoSql数据库如MongoDBRedisMemcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。 [5]
    2. 指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论,简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求,一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算则指的是NoSQL数据库在应用过程中,为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法,该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端,即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动,当节点过多时,相关工作结果就无法那么准确。这一问题使整个系统的工作效率受到影响,导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高,甚至会出现数据节点的内容迁移,产生错误的代码信息。但尽管如此,NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势,如数据库结构相对简单,在大数据量下的读写性能好;能满足随时存储自定义数据格式需求,非常适用于大数据处理工作。 [6]
    3. NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。 [5] 对于非结构化数据的处理更合适,如文章、评论,这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理,并不需要像结构化数据一样,进行精确查询,而且这类数据的数据规模往往是海量的,数据规模的增长往往也是不可能预期的,而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的,所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据,并且数据的获取效率很高,但用它查询结构化数据效果就比较差。 [3]
    4. 目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准,它现在有四种大的分类:
    5. 1)键值对存储(key-value):代表软件Redis,它的优点能够进行数据的快速查询,而缺点是需要存储数据之间的关系。 [3]
    6. 2)列存储:代表软件Hbase,它的优点是对数据能快速查询,数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。 [3]
    7. 3)文档数据库存储:代表软件MongoDB,它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好,同时缺少一种统一查询语言。 [3]
    8. 4)图形数据库存储:代表软件InfoGrid,它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算,而且遇到不适合的数据模型时,图形数据库很难使用。 [3]

    NoSQL 与关系型数据库的区别

    1. 一、存储方式
    2. 传统的关系型数据库采用表格的储存方式, 数据以行和列的方式进行存储,要读取和查询都十分方便。而非关系型数据不适合这样的表格存储方式,通常以数据集的方式,大量的数据集中存储在一起,类似于键值对、图结构或者文档。 [3]
    3. 二、存储结构
    4. 关系型数据库按照结构化的方法存储数据, 每个数据表都必须对各个字段定义好(也就是先定义好表的结构),再根据表的结构存入数据,这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了,所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高,但带来的问题就是一旦存入数据后,如果需要修改数据表的结构就会十分困难。而NoSQL数据库由于面对的是大量非结构化的数据的存储,它采用的是动态结构,对于数据类型和结构的改变非常的适应,可以根据数据存储的需要灵活的改变数据库的结构。 [3]
    5. 三、存储规范
    6. 关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间,把数据按照最小关系表的形式进行存储,这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然,当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张表情况就不一样了,由于数据涉及到多张数据表,数据表之间存在着复杂的关系,随着数据表数量的增加,数据管理会越来越复杂。而NoSQL数据库的数据存储方式是用平面数据集的方式集中存放,虽然会存在数据被重复存储,从而造成存储空间被浪费的问题(从当前的计算机硬件的发展来看,这样的存储空间浪费的问题微不足道),但是由于基本上单个数据库都是采用单独存放的形式,很少采用分割存放的方式,所以这样数据往往能存成一个整体,这对于数据的读写提供了极大的方便。 [3]
    7. 四、扩展方式
    8. 当前社会和科学飞速发展,要支持日益增长的数据库存储需求当然要求数据库有良好的扩展性能,并且要求数据库支持更多数据并发量,扩展方式是NoSQL数据库与关系型数据库差别最大的地方,由于关系型数据库将数据存储在数据表中,数据操作的瓶颈出现在多张数据表的操作中,而且数据表越多这个问题越严重,如果要缓解这个问题,只能提高处理能力,也就是选择速度更快性能更高的计算机,这样的方法虽然可以一定的拓展空间,但这样的拓展空间一定有非常有限的,也就是关系型数据库只具备纵向扩展能力。而NoSQL数据库由于使用的是数据集的存储方式,它的存储方式一定是分布式的,它可以采用横向的方式来开展数据库,也就是可以添加更多数据库服务器到资源池,然后由这些增加的服务器来负担数据量增加的开销。 [3]
    9. 五、查询方式
    10. 关系型数据库采用结构化查询语言(即SQL)来对数据库进行查询,SQL早已获得了各个数据库厂商的支持,成为数据库行业的标准,它能够支持数据库的CRUD(增加,查询,更新,删除)操作,具有非常强大的功能,SQL可以采用类似索引的方法来加快查询操作。NoSQL数据库使用的是非结构化查询语言(UnQL),它以数据集(像文档)为单位来管理和操作数据,由于它没有一个统一的标准,所以每个数据库厂商提供产品标准是不一样的,NoSQL中的文档Id与关系型表中主键的概念类似,NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。 [3]
    11. 六、规范化
    12. 在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体(包括数组、列表和嵌套数据)进行操作,这样在关系型数据库中,一个数据实体一般首先要分割成多个部分,然后再对分割的部分进行规范化,规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中,这是一个复杂的过程。好消息是随着软件技术的发展,相当多的软件开发平台都提供一些简单的解决方法,例如,可以利用ORM层(也就是对象关系映射)来将数据库中对象模型映射到基于SQL的关系型数据库中去以及进行不同类型系统的数据之间的转换。对于NoSQL数据库则没有这方面的问题,它不需要规范化数据,它通常是在一个单独的存储单元中存入一个复杂的数据实体。 [3]
    13. 七、事务性
    14. 关系型数据库强调ACID规则(原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)),可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据操作,而且可以充分满足数据库操作的高性能和操作稳定性的要求。并且关系型数据库十分强调数据的强一致性,对于事务的操作有很好的支持。关系型数据库可以控制事务原子性细粒度,并且一旦操作有误或者有需要,可以马上回滚事务。而NoSQL数据库强调BASE原则(基本可用(Basically Availble)、软状态(Soft-state)、最终一致性(Eventual Consistency)),它减少了对数据的强一致性支持,从而获得了基本一致性和柔性可靠性,并且利用以上的特性达到了高可靠性和高性能,最终达到了数据的最终一致性。NoSQL数据库虽然对于事务操作也可以使用,但由于它是一种基于节点的分布式数据库,对于事务的操作不能很好的支持,也很难满足其全部的需求,所以NoSQL数据库的性能和优点更多的体现在大数据的处理和数据库的扩展方面。 [3]
    15. 八、读写性能
    16. 关系型数据库十分强调数据的一致性,并为此降低读写性能付出了巨大的代价,虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错,但一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得很差,特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降的非常厉害。而NoSQL数据库相对关系型数据库优势最大的恰恰是应对大数据方面,也就是对于大量的每天都产生非结构化的数据能够高性能的读写,这是因为NoSQL数据库是按key-value类型进行存储的,以数据集的方式存储的,因此无论是扩展还是读写都非常容易,并且NoSQL数据库不需要关系型数据库繁琐的解析,所以NoSQL数据库大数据管理、检索、读写、分析以及可视化方面具有关系型数据库不可比拟的优势。 [3]
    17. 九、授权方式
    18. 关系型数据库常见的有OracleSQLServerDB2Mysql,除了Mysql大多数的关系型数据库如果要使用都需要支付一笔价格高昂的费用,即使是免费的Mysql性能也受到了诸多的限制。而对于NoSQL数据库,比较主流的有redisHBaseMongoDbmemcache等产品,通常都采用开源的方式,不需要像关系型数据库那样,需要一笔高昂的花费。 [3]

    分布式数据库

      1. 所谓的分布式数据库技术,就是结合了数据库技术与分布式技术的一种结合。具体指的是把那些在地理意义上分散开的各个数据库节点,但在计算机系统逻辑上又是属于同一个系统的数据结合起来的一种数据库技术。既有着数据库间的协调性也有着数据的分布性。这个系统并不注重系统的集中控制,而是注重每个数据库节点的自治性,此外为了让程序员能够在编写程序时可以减轻工作量以及系统出错的可能性,一般都是完全不考虑数据的分布情况,这样的结果就使得系统数据的分布情况一直保持着透明性。 [7]
      2. 数据独立性概念在分布式数据库管理系统中同样是十分重要的一环,但是不仅如此,分布式数据管理系统还增加了一个叫分布式透明性的新概念。这个新概念的作用是让数据进行转移时使程序正确性不受影响,就像数据并没有在编写程序时被分布一样。 [7]
      3. 在分布式数据库里,数据冗杂是一种被需要的特性,这点和一般的集中式数据库系统不一样。第一点是为了提高局部的应用性而要在那些被需要的数据库节点复制数据。第二点是因为如果某个数据库节点出现系统错误,在修复好之前,可以通过操作其他的数据库节点里复制好的数据来让系统能够继续使用,提高系统的有效性。 [7]
      4. 一、关系型数据库核心元素
      5. 数据行(一条记录)
      6. 数据列(字段)
      7. 数据表(数据行的集合)
      8. 数据库(数据表的集合,一个数据库中能够有 n 多个数据表)
      9. 二、数据库的分类
      10. 关系型数据库:mysql sqlserveroracledb2accress
      11. 非关系型数据库:rediskfakaMongodDBHbase
      12. 参考:《非关系型数据库资料》
      13. 常见的关系型数据库有哪些?
      14. 常用的数据库有AccessOracleMysqlSQL ServerSQLite等。那么用户想要选择一个数据库,什么样的数据库才是最能满足用户自身需求的呢?
      15. 三、Access数据库
      16. 这款数据库是由微软发布的,是一款关联式数据序管理型系统的数据库,通常是被用来开发Web应用程序这些应用程序都利用Asp技术在IIs上运行,但是由于Access是小型的数据库,在很多的使用上都有着局限性,而且如果过多的数据库访问量还会造成数据库的性能极具下降。
      17. 四、MySQL数据库
      18. 这款数据库是一款小型数据库管理系统的数据库,其开发公司是瑞典MySQLAB公司。MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。
      19. 五、SqlServer数据库
      20. 这款数据库的特点是真正的客户/服务器体系结构,并且出十是图形化的用户界面,使数据库管理方式更加直观和简单。它还提供了丰富的编程接口工具�为用户进行程序设计提供了更大的选择余。在使用上也是非常广泛的。
      21. 六、Oracle数据库
      22. 这是一款比较典型的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统,作为一个通用的数据库系统,它具有完整的数据管理功能;作为一个关系数据库,它是一个完备关系的产品;作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识,只要在一种机型上学习了ORACLE知识,便能在各种类型的机器上使用它。
      23. 七、SQLite数据库
      24. 这是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关联式数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了。这款数据库的运行处理速度比MysqlPostgreSQL这两款都要快。
      25. 八、常用的连接工具:
      26. Mysql phpMyAdminNavicat MySQL Workbench
      27. Oracleplsql
      28. Sqlserver
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