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  • 关系数据库理论习题

    2018-12-29 18:15:13
    关系数据理论课外练习题关系数据理论课外练习题,可以复习相关知识
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  • 数据库理论知识

    2020-09-07 12:24:59
    数据库 NoSQL数据库分类 键值对数据库 早期的Memcached和现在流行的Redis 文档数据库 MongoDB 一般保存XML、YAML、JSON、BSON、PDF、word文档,算是键值对数据库的一个衍生品 列存储数据库 按照列储存,根据ROWID...

    图数据库

    NoSQL数据库分类

    1. 键值对数据库 早期的Memcached和现在流行的Redis
    2. 文档数据库 MongoDB 一般保存XML、YAML、JSON、BSON、PDF、word文档,算是键值对数据库的一个衍生品
    3. 列存储数据库 按照列储存,根据ROWID辨别,典型的是HBase
    4. 图数据库 图形数据库在处理实体间的关系时具有很好的性能,但是在其他应用领域,其性能不如其他 NoSQL 数据库,行业领导者 Neo4j

    图数据库定义

    一个节点和边的集合 A set of nodes and edges

    图形数据库是NoSQL数据库的一种类型,他应用图理论储存实体之间的关系信息。图形数据库是一种非关系型数据库,最常见的例子就是社会网络中人与人之间的关系。使用关系型数据库也可以表示图数据库可以干的,但是效果不太好,查询复杂缓慢超出预期

    关系数据库和图数据库对比

    EMP举例

    **举个关系型数据库和图数据库的例子:**部门员工表

    这是典型的EMP表的一部分,如果要用关系型数据库表示,只能使用第三个关联表来记录两个表之间的关系

    在这里插入图片描述

    这个是使用图数据库保存的关系,每个员工和部门都是一个节点,如果员工和部门有关系,只需要在两个节点之间加个边

    在这里插入图片描述

    再说两个数据库的查询速度:以查询员工号为7521的员工所在部门名称为例子

    关系数据库

    ​ 首先是三个表链接做乘法,然后按照连接条件,将所有的数据检索,按照乘法原则,需要检索的数据行数是三个表的行数的乘机,可见效率是非常的低。

    图数据库

    ​ 图数据库只需要找到节点,然后根据任职于边找到部门节点就行,如果节点的存取按照hash算法,那么查找节点也是相当的快。

    可以看出,关系数据库的关系是计算出来的,而图数据库的关系是读出来的,在图中,实体是节点,联系是边,节点和边都可以带有属性——键值对,在关系数据库中,实体和联系都是表

    效率对比

    深度关系型数据库的执行时间Neo4j的执行时间返回的记录条数
    20.0160.01~2500
    330.2670.168~110000
    41543.5051.359~600000
    5未完成2.132~800000

    图数据库的优势

    在需要表示多对多的关系时,常常需要创建一个关联表来记录不同实体之间的多对多关系,这个关联表通常是用来表示两个实体之间的关系的,不用来记录信息,如果两个实体之间拥有多种关系,那么就需要在他们之间创建多个关联表。而在图数据库中,我们只需要用边标明两者之间存在着某种关系。所以图数据库可以表示丰富的关系,应多这个世界多端的变化了。也就不需要在项目初为了设计关系数据表而再三考虑了,因为关系数据库特别不容易扩展。

    1. 性能   节点增加,性能几乎不变
    
    2. 灵活   项目可以跟上业务的变化速度,瀑布模型哭了
    3. 敏捷   天生不需要模式
    

    图数据库的应用

    社交网络 微信、QQ、王者荣耀英雄关系图

    实时推荐系统 依赖于事物的关联,快手的可能认识的人

    知识图谱 全历史APP 百度地图

    图数据库的产品

    Neo4j Java实现,开源

    HugeGraph 百度开发的分布式图数据库

    Galaxybase 创邻科技的国内首款拥有全自主知识产权的大规模分布式并行图数据库

    SequoiaDB 一款金融级分布式关系型数据库

    图领域划分

    从作用划分

    1. 图数据库,主要是持久化图数据,通常被实时的被应用程序访问
    2. 主要是图计算引擎,按照一系列的步骤执行,挖掘数据

    从模型划分

    1. 属性图
    2. 资源描述框架三元组
    3. 超图

    图数据库考虑特性

    底层储存

    图数据库的储存分为原生图储存保存到关系型数据库中

    处理引擎

    一般使用免索引领接,这样在物理意义上是指向,这样带来的性能优势是其他数据库无法比拟的

    数据建模

    建模概念

    建模是为了让不规则的领域的一些具体方面变成结构化的、可操纵的空间。

    建模方式

    这里使用带有标签的属性图模型

    带有标签的属性图特征

    1. 带标签的属性图是由节点、联系、属性和标签组成
    2. 节点包含属性
    3. 节点可以被打上一个或者多个标签
    4. 联系连接节点
    5. 属性也可以有属性

    图数据库查询语言Cypher

    见Neo4j学习文档

    展开全文
  • 数据库规范化理论数据库逻辑设计的理论依据,关系数据库的规范化理论最早是由关系数据库的创始人E.F.Codd于1970提出的。在该理论出现之前,层次型和网状数据模型只是遵循其模型本身的故由原则,相关的数据设计和...

    数据库规范化理论.

    当面对一个现实问题,例如要求设计一个教学管理数据库,如何使用关系模型设计一个合理且合适的关系数据库,如何选择一个比较好的关系模式的集合,每个关系由哪些属性组成,这些属于数据库逻辑设计的问题。数据库规范化理论是数据库逻辑设计的理论依据,关系数据库的规范化理论最早是由关系数据库的创始人E.F.Codd于1970提出的。在该理论出现之前,层次型和网状数据模型只是遵循其模型本身的固有原则,相关的数据设计和实现有着很大的随意性和盲目性,说得直白就是在碰运气。由于这样的数据库设计缺乏理论基础,在日后的运行中可能会出现许多意料之外的问题。
    在关系数据库中,关系模型包括一组关系模式,并且关系之间并不是一座座孤岛。如何设计一个合适的关系数据库系统,其关键是设计关系型数据库的模式,具体来说就是:

    • 数据库中应该包含哪些关系模式
    • 每一个关系模式应该包括哪些属性
    • 如何将这些相互之间有关联的关系模式组建成一个完整的关系型数据库

    关系数据库的规范化理论主要包括三个方面的内容:函数依赖、范式Normal Form以及模式设计。其中函数依赖起着核心的作用,是模式分解和模式设计的基础,范式则是模式分解的标准。

    一个不合理的关系模式.

    我们要求设计一个教学管理数据库,其关系模式SCD如下:
    在这里插入图片描述
    依据这样的一个关系模式所建立的数据库,存在着如下的问题:

    • 【数据冗余】每一个系名以及系主任的名称的存储次数等于每个学生选课数求和的结果,不难发现,学生的名称、学号、年龄也出现了重复存储的情况,数据的冗余度相当大。
    • 【插入异常】如果学校突然新建了一个系,例如新兴的人工智能系,那么在该系还没有招生时,系名和系主任就无法插入到该表中。由于在这个关系模式中,(SNo+CNo)是主码,当主码为空时,插入操作无法进行。
    • 【删除异常】当某个系的学生全部毕业,并且还没有开始新学期招生时,数据表中所有有关该系的信息就会全部被删除,就好像这个系被撤销了一样,但现实中这个系依旧存在着。
    • 【更新困难】如果某个系更换了系主任,那么所有该系学生的信息中系主任属性都需要发生改变。

    可见SCD在实际的应用中,面对着5位乃至6位的学生数,几乎是寸步难行,这也说明它是一个不"合适"的关系模式。而产生这些问题的原因,直观来说是SCD太过于全面,想要包含住所有的信息,而根本原因就是,属性之间存在着数据依赖的关系。
    我们将SCD这样的关系模式称为泛模式,它用一个大表来存放所有的数据,对于某些查询,大表能够直接给出结果,但前面也说了,其中各种数据牵连在一起,导致了许多不便甚至异常。
    如果我们将SCD分解为下面这样的三个模式,S(SNo,SN,Age,Dept)、SC(SNo,CNo,Score)和D(Dept,MN):
    在这里插入图片描述
    这样的三个关系模式在某种程度上实现了数据的分离,S表作为学生关系表,存储学生的基本信息,与所选课程及系主任无关;D表作为系别关系表,存储系别的信息,与学生无关;SC表是选课关系别,存储学生学号、所选课程号以及得分情况,与学生表的其它信息、系别表的信息无关。如此一来,数据冗余度明显降低,而且异常也被消除了。新建一个人工智能系只需要在D表中更改即可;所有的毕业生记录都被删除也不会导致该系好像消失了一样。从上面的例子中,我们得出一个合理且合适的关系数据库中关系模式应该满足下面的条件:

    • 尽可能少的数据冗余
    • 没有插入异常
    • 没有删除异常
    • 没有更新异常

    将包罗万象的泛模式分解为若干个关系模式之后,可以使得每个模式的结构都很清晰简洁。但我们需要注意,一个合适的关系模式并不是在所有情况下都是绝对的最好,例如我们要查询某个学生选修的课程名以及所在系别系主任的名字,就需要通过连接查询完成,而连接操作所需要的开销非常大,但泛模式中查询就无需连接(因为它包含了所有这些信息)。
    按照一定的规范设计关系模式,将复杂的关系分解为多个简单的关系,从而把不规范的数据库模式转换为规范的数据库模式,这就是关系的规范化。

    展开全文
  • 数据库理论与实践实验指导书-Access2010版本
  • 数据库理论与实践

    2015-05-14 21:52:02
    此文档为课件,是电子科技大学数据库的课件。 课件是配合书本看的
  • SQL与关系数据库理论:如何编写健壮的SQL代码.pdf 中文版
  • 数据库理论复习笔记

    2020-12-14 17:18:12
    目录数据库系统概述数据库的四个基本概念 数据库系统概述 数据库的四个基本概念 数据(Data) 数据库(Database) 数据库管理系统(DBMS) 数据库系统(DBS) 一、数据 数据(Data)是数据库中存储的基本对象 数据的...
  • 数据库理论

    2014-02-18 16:53:40
    关系数据库标准语言SQL的定义详细讲解。
  • 关系型数据库理论

    千次阅读 2020-08-19 10:15:06
    文章目录目录关系型数据库科德十三准则(RDBMS 十三准则)ACID 原则主流的 RDBMS关系型数据库设计的原则关系型数据库设计的步骤关系数据结构关系完整性约束关系操作集合 关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系...

    目录

    关系型数据库

    关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库,借助集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。其中,关系模型,即:实体(Entity)之间的关系(Relationship),所以也称为 E-R 模型(Entity-Relationship Model),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。而集合代数则描述了集合的基本性质和规律,如:并集、交集、补集,以及集合的关系,如:等于、包含、被包含。

    • 关系模型和 “科德十二定律” 由 E.F.Codd 于 1970 年首先提出的,关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成,作为关系型数据库的基石。

    • E-R 模型由陈品山(Peter P.S Chen)博士于 1976 年提出的一套数据库的设计工具,运用了显式世界中的事物与关系的观念,来解释数据库中的抽象的数据架构。E-R 模型利用图形的方式(E-R 图)来表示数据库的概念设计,有助于设计过程中的构思及沟通讨论。

    • SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)由 Boyce 和 Chamberlin 于 1974 年提出,作为关系型数据库语言的标准,是一种介于关系代数与关系演算之间的结构化查询语言(具有关系代数和关系演算双重特征),执行对关系型数据库中数据的检索和操作。

    关系型数据库以行(Row)和列(Column)的形式存储数据,这一系列的行和列被称为表(Table),包括基础表、派生表(查询结果)和虚拟表(视图),一组表再组成了数据库。从这个角度来看,“实体” 可以理解为二维表格模型,而 “关系” 则是这些二维表及其之间的组织方式。简而言之,关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。

    关系型数据库的特点:

    1. 基于模型的储存方式,也称为结构化存储,储存结构化数据:关系型数据库采用行列二维表格的方式进行存储。并且每个数据表的表项(列)都必须预先定义好该字段的属性(例如:类型、长度),然后再严格按照数据表的结构存入数据。结构化存储的好处在于数据的结构在存入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;相对的,结构化存储的灵活性就会很差,一旦存入数据后再要修改数据表的结构就会十分困难。这就要求了关系型数据库应用系统必须要考虑数据库灰度升级的方案(注:这里不是指 RDBMS 软件的升级)。

    2. 存储规范:关系型数据库为了避免储存冗余数据以及充分利用好存储空间,要求数据按照最小关系表的形式进行储存,根据合理的范式进行分表。

    3. 扩展方式:关系型数据库数据操作的瓶颈主要有两个方面:1)运行环境的硬件性能;2)数据库表设计的合理性。关系型数据库多表之间可能存在复杂的关联关系(例如:多表级联查询),而且数据表越多这个问题越严重。也由于多表间所具有的关联关系,导致关系型数据库不具备分布式运行的条件。关系型数据库大多采用主备高可用方案,只能纵向扩展,无法很好地实现原生的分布式集群方案。相对的大多数非关系型数据库都支持集群模式。

    4. 查询方式: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 支持 CRUD(增加,查询,更新,删除)操作,还可以采用类似索引的方法来加快查询操作。

    5. 事务性:即 ACID 规则,原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。

    6. 读写性能:关系型数据库十分强调数据的一致性,并为此付出了降低读写性能的代价。因此相对于非关系型数据库,关系型数据库具有非常不错的数据处理可靠性,但高并发读写性能欠佳。

    科德十三准则(RDBMS 十三准则)

    全关系系统应该完全支持关系模型的所有特征。关系模型的奠基人埃德加·科德具体地给出了全关系系统应遵循的基本准则。

    1. 一个关系型的关系数据库管理系统必须能完全通过它的关系能力来管理数据库。
    2. 信息准则:关系数据库管理系统的所有信息都应该在逻辑一级上用表中的值这一种方法显式的表示。
    3. 保证访问准则:依靠表名、主键和列名的组合,保证能以逻辑方式访问关系数据库中的每个数据项。
    4. 空值的系统化处理:全关系的关系数据库管理系统支持空值的概念,并用系统化的方法处理空值。
    5. 基于关系模型的动态的级联数据字典数据库的描述在逻辑级上和普通数据采用同样的表述方式。
    6. 统一的数据子语言:一个关系数据库管理系统可以具有几种语言和多种终端访问方式,但必须有一种语言,它的语句可以表示为严格语法规定的字符串,并能全面的支持各种规则。
    7. 视图更新准则:所有理论上可更新的视图也应该允许由系统更新。
    8. 高级的插入、修改和删除操作:系统应该对各种操作进行查询优化。
    9. 数据的物理独立性:无论数据库的数据在存储表示或访问方法上作任何变化,应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。
    10. 数据逻辑独立性:当对基本关系进行理论上信息不受损害的任何改变时,应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。
    11. 数据完整的独立性:关系数据库的完整性约束条件必须是用数据库语言定义并存储在数据字典中的。
    12. 分布独立性:关系数据库管理系统在引入分布数据或数据重新分布时保持逻辑不变。
    13. 无破坏准则:如果一个关系数据库管理系统具有一个低级语言,那么这个低级语言不能违背或绕过完整性准则。

    ACID 原则

    • 原子性(Atomicity):指事务是一个不可分割的工作单位,事务中的操作要么都发生,要么都不发生。

    • 一致性(Consistency):指一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。如果事务成功地完成,那么系统中所有变化将正确地应用,系统处于有效状态。如果在事务中出现错误,那么系统中的所有变化将自动地回滚,系统返回到原始状态,即:从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态。

    • 隔离性(Isolation):指在并发环境中,当不同的事务同时操纵相同的数据时,每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。事务查看数据更新时,数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态,要么是另一事务修改它之后的状态,事务不会查看到中间状态的数据。

    • 持久性(Durability):指一个事务一旦被提交,它对数据库中数据的改变就是永久性的,接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

    事务的 ACID 特性是由 RDBMS 来实现的。RDBMS 通常会采用日志机制来保证事务的 ACID。日志记录了事务对数据库所做的更新,如果某个事务在执行过程中发生错误,就可以根据日志,撤销事务对数据库已做的更新,使数据库退回到执行事务前的初始状态。简单来说:

    • 原子性:要么全有,要么全无;
    • 一致性:每次读取的都必须是最新数据;
    • 隔离性:多并发事务互相隔离,对共享数据加锁;
    • 持久性:数据最终的落盘变更是持久而不变的。

    数据结构

    数学建模

    • 域(Domain):是一组具有相同数据类型的值的集合。例如:整数、实数、介于某个取值范围的整数、指定长度的字符串集合、{‘男’,‘女’}。

    • 笛卡尔积(Cartesian Product):表示为 X × Y,第一个对象是 X 的成员而第二个对象是 Y 的所有可能有序对的其中一个成员。假设集合 X={a, b},集合 Y={0, 1, 2},则两个集合的笛卡尔积为 {(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。在关系数据结构中,运算因子为一组域,例如:D1,D2,…,Dn。

    在这里插入图片描述

    • 元组(Tuple):笛卡尔积中每一个元素(d1,d2,…,dn)叫作一个 n 元组(n-tuple)。

    • 分量(Component):笛卡尔积元素(d1,d2,…,dn)中的每一个值 d[i] 叫作一个分量。

    • 基数(Cardinal number):若 di(i=1,2,…,n)为有限集,其基数为 mi(i=1,2,…,n)。简而言之,基数就是笛卡尔积中所包含的元组的数量。例如:D1×D2×…×Dn 的基数 M 为:
      在这里插入图片描述
      下面看一个示例。

    给出 3 个域:

    1. D1 = 导师集合 SUPERVISOR ={张清玫,刘逸}
    2. D2 = 专业集合 SPECIALITY ={计算机专业,信息专业}
    3. D3 = 研究生集合 POSTGRADUATE ={李勇,刘晨,王敏}

    D1,D2,D3 的笛卡尔积为:

    D1×D2×D3={
    (张清玫,计算机专业,李勇),(张清玫,计算机专业,刘晨),
    (张清玫,计算机专业,王敏),(张清玫,信息专业,李勇),
    (张清玫,信息专业,刘晨),(张清玫,信息专业,王敏),
    (刘逸,计算机专业,李勇),(刘逸,计算机专业,刘晨),
    (刘逸,计算机专业,王敏),(刘逸,信息专业,李勇),
    (刘逸,信息专业,刘晨),(刘逸,信息专业,王敏)

    基数为:2 × 2 × 3=12。

    实现表征

    回头再看关系数据结构在关系型数据库中的应用,当我们要查询的数据被存放在 n 张表时,RDBMS 首先需要对 n 张表求得笛卡尔积,然后在根据过滤条件返回其中的 m 个元组(记录)。

    • 笛卡尔积 R(D1×D2×…×Dn) 的子集叫作在域 D1,D2,…,Dn 上的一个关系(R:关系名;n:关系的目)。对于关系型数据库而言,笛卡尔积的某个子集才有实际含义。
    • 关系表现为一张二维表,每行对应一个元组,每列或多列对应一个域。
    • 关系中不同列可以对应一个相同的域,为了加以区分,必须对每列起一个名字,称为属性(Attribute), n 目关系必有 n 个属性。
    • 码(键):
      • 候选码(Candidate key):若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组,则称该属性组为候选码。
      • 全码(All-key):极端的情况,关系中的所有属性组都是这个关系的候选码,称为全码。
      • 主码(Primary key):若一个关系有多个候选码,则选定其中一个为主码。
      • 主属性:候选码的主属性(Prime attribute),不包含在任何侯选码中的属性称为非主属性(Non-Prime attribute)或非码属性(Non-key attribute)

    关系的性质:

    • 列是同质的(Homogeneous)。
    • 不同的列可以出自同一个域,其中的每一列称为一个属性,不同的属性要给予不同的属性名。
    • 行或列的顺序无所谓。
    • 任意两个元组的候选码不能相同。
    • 分量必须取原子值。

    完整性约束

    完整性约束用于维护数据的完整性或者满足业务约束的需求。实体完整性、参照完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件,称为关系的两个不变性,应该由 RDBMS 支持。而用户定义的完整性,是应用领域需要遵循的约束条件,体现了具体领域中的语义约束 。

    实体完整性(主键约束)

    规则:

    1. 若属性 A 是基本关系 R 的主属性,则属性 A 不能取空值。
    2. 空值就是 “不知道” 或 “不存在” 或 “无意义” 的值。

    规则说明:

    • 实体完整性规则是针对基本关系而言的,一个基本表通常对应现实世界的一个实体集。
    • 现实世界中的实体是可区分的,即它们具有某种唯一性标识。
    • 关系模型中以主码作为唯一性标识。
    • 主码中的属性即主属性不能取空值。主属性取空值,就说明存在某个不可标识的实体,即存在不可区分的实体,这与第(2)点相矛盾,因此这个规则称为实体完整性。

    参照完整性(外键约束)

    注:参照,Reference 也翻为 “引用”。

    规则:若属性(或属性组)F 是基本关系 R 的外码,它与基本关系 S 的主码 Ks 相对应(基本关系 R 和 S 不一定是不同的关系),则对于 R 中每个元组在 F 上的值必须为:

    • 或者取空值(F 的每个属性值均为空值)。
    • 或者等于 S 中某个元组的主码值。

    关系间的引用

    在关系模型中实体及实体间的联系都是用关系来描述的,自然存在着关系与关系间的引用。

    如下例:

    • “学号” 是主码,“班长” 是外码,它引用了本关系的 “学号”。
    • “班长” 必须是确实存在的学生的学号。

    在这里插入图片描述

    外码(键)

    设 F 是基本关系 R 的一个或一组属性,但不是关系 R 的码。如果 F 与基本关系 S 的主码 Ks 相对应,则称 F 是 R 的外码。

    • 基本关系 R 称为参照关系(Referencing Relation)
    • 基本关系 S 称为被参照关系(Referenced Relation)或目标关系(Target Relation)

    规则:

    • 关系 R 和 S 不一定是不同的关系。
    • 目标关系 S 的主码 Ks 和参照关系的外码 F 必须定义在同一个(或一组)域上。
    • 外码并不一定要与相应的主码同名,当外码与相应的主码属于不同关系时,往往取相同的名字,以便于识别。

    例如:

    • 学生关系的 “专业号” 与专业关系的主码 “专业号” 相对应。
    • “专业号” 属性是学生关系的外码。
    • 专业关系是被参照关系,学生关系为参照关系。

    在这里插入图片描述

    用户定义完整性(非空约束、唯一约束、检查约束和默认值)

    用户定义完整性是针对某一具体关系数据库的约束条件,反映某一具体数据库应用程序所涉及的数据必须满足的语义要求。RDBMS 应提供定义和检验这类完整性的机制,以便用统一的系统的方法处理它们,而不需由应用程序承担这一功能。

    例如:课程(课程号,课程名,学分)

    • “课程号” 属性必须取唯一值。
    • 非主属性 “课程名” 也不能取空值。
    • “学分” 属性只能取值 {1,2,3,4}。

    操作集合

    关系操作的本质就是集合的操作,操作的对象和结果都是集合,一次一集合的方式。

    • 数据查询操作:选择(Selection)、投影(Projection)、连接(Join)、并集(Union)、差集(Exception)、交集(Intersection)、笛卡尔积(Cartesian product)、除。其中,选择、投影、并、差、笛卡尔基是 5 种基本操作。
    • 数据更新操作:插入、删除、修改。

    关系代数运算

    关系代数是一种抽象的查询语言,它用对关系的运算来表达查询。运算对象是关系、运算结果亦为关系、关系代数的运算符有两类:集合运算符和专门的关系运算符。

    • 传统的集合运算是从关系的 “水平” 方向即行的角度进行。
    • 专门的关系运算不仅涉及行而且涉及列。

    关系代数运算符:
    在这里插入图片描述

    传统的集合运算

    • R:
      在这里插入图片描述

    • S:
      在这里插入图片描述

    R 和 S:

    • 具有相同的 n 目(即两个关系都有 n 个属性)
    • 相同的属性取自同一个域。

    并集运算

    R ∪ S:仍为 n 目关系,由属于 R 或属于 S 的元组组成。

    在这里插入图片描述

    差集运算

    R - S:仍为 n 目关系,由属于 R 而不属于 S 的所有元组组成。

    在这里插入图片描述

    交集运算

    R ∩ S:仍为 n 目关系,由既属于 R 又属于 S 的元组组成。

    在这里插入图片描述

    笛卡尔积

    R × S:

    • 列:(n + m)列元组的集合,元组的前 n 列是关系 R 的一个元组,后 m 列是关系 S 的一个元组。
    • 行:k1 × k2 个元组。

    在这里插入图片描述

    专门的关系运算

    在这里插入图片描述

    • Student
      在这里插入图片描述

    • Course
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    • S-C:
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    选择运算(WHERE 根据条件过滤行)

    选择运算又称为限制(Restriction):在关系中选择满足给定条件的元组。选择条件是一个逻辑表达式,例如:>,≥,<,≤,= 或 <>,结果为 “真” 或 “假”。选择运算主要是从列的角度进行运算。

    例如:查询 IS 系(信息系)全体学生。

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    投影运算(SELETE 显式选取列)

    从关系 R 中选择出若干属性列组成新的关系 S。投影运算主要是从列的角度进行运算。投影之后不仅取消了原关系中的某些列,而且还可能取消某些元组(避免重复行)。

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    例如:查询学生的姓名和所在系。即:求 Student 关系上学生姓名和所在系两个属性上的投影。

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    连接运算(JOIN 多表级联)

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    连接运算有以下类型:

    • 等值连接:是条件连接(或称 θ 连接)在连接运算符为 “=” 号时。例如:select * from A, B where A.学号=B.学号

    • 非等值连接:对比等值连接,例如:select * from B, B mm where B.成绩>mm.成绩

    • 自连接:自己和自己做笛卡尔积,例如:select * from A mm, A tt where mm.姓名=tt.姓名

    • 自然连接:自然连接是一种特殊的等值连接,它要求两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组,并且在结果中把重复的属性列去掉。即:自然连接使用多表中所有相同字段(不但值相同,名字也要相同)进行连接(两表中有几个相同,就连接合并几个相同字段)。例如:select * from A natural join B

    • 外连接(Outer Join):将两个表等值连接了起来,次结果会将 A 表或 B 表中不符合的行删除。此时保留不合格的次行信息,便有了左外连接和右外连接和全连接。

      • 左外连接(LEFT OUTER JOIN 或 LEFT JOIN),左表 A 的记录将会全部表示出来,而右表 B 只会显示符合搜索条件的记录。右表记录不足的地方均为 NULL。例如:select * from A left outer join B on A.成绩=B.成绩 order by A.学号
      • 右外连接(RIGHT OUTER JOIN 或 RIGHT JOIN),与左外连接实现效果相反。
      • 全连接(FULL OUTER JOIN 或 FULL JOIN):同时实现了左外和右外连接的效果。

    除运算

    除运算是同时从行和列角度进行运算。

    • 给定关系 R (X,Y) 和 S (Y,Z),其中 X,Y,Z 为属性组。
    • R 中的 Y 与 S 中的 Y 可以有不同的属性名,但必须出自相同的域集。
    • R 与 S 的除运算得到一个新的关系 P(X),P 是 R 中满足下列条件的元组在 X 属性列上的投影:元组在 X 上分量值 x 的象集 Yx 包含 S 在 Y 上投影的集合,记作:
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    示例:设关系 R、S 分别为下图。

    • R
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    • S
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    • R / S
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    在关系 R 中,A 可以取四个值 {a1,a2,a3,a4}

    • a1 的象集为 {(b1,c2),(b2,c3),(b2,c1)}
    • a2 的象集为 {(b3,c7),(b2,c3)}
    • a3 的象集为 {(b4,c6)}
    • a4 的象集为 {(b6,c6)}

    关系 S 在 (B,C) 上的投影为:{(b1,c2),(b2,c1),(b2,c3) }

    只有 a1 的象集包含了 S 在 (B,C) 属性组上的投影,所以 R / S = {a1}。

    主流的 RDBMS

    下面列举笔者使用过的几个主流 RDBMS:

    • Oracle:Oracle 公司前身叫 SDL,由 Larry Ellison 和另两个编程人员在 1977 创办,是最早的 RDBMS 厂商之一。1983 年,Oracle 公司发布了世界上第一个商业化 RDBMS。

    • MySQL:是一个轻量级的开源 RDBMS,开发者为瑞典 MySQL AB公司。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 2008 年被 Sun 公司收购,然后又被 Oracle 收购并闭源。在社区切出了开源分支 MariaDB,所以 MySQL 常被诟病为不纯粹的开源软件。

    • PostgreSQL:是以加州大学伯克利分校计算机系开发的 ORDBMS(对象关系型数据库管理系统),完全开源并由社区驱动,具有可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持。另外,PostgreSQL 是目前唯一一个同时支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的开源数据库管理系统。

    参考文档

    https://blog.csdn.net/sjjsaaaa/article/details/106781879

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