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  • 数据结构的形式化定义
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    2020-07-11 18:11:18

    1.1 关系数据结构及形式化定义

    1.1.1 关系
    关系模型的数据结构只包含单一的数据结构关系,在用户看来,关系模型中数据结构的逻辑结构是一张扁平的二维表。现实世界的实体以及实体间的各种联系均用单一的结构类型,即关系表示。
    1.域(domain)
    域是一种具有相同数据类型的值的集合。例如:自然数、指数、{男,女}、{0,1}。
    2.笛卡尔积
    笛卡尔积是域上的一种集合运算,是不可重复的。D1×D2×…×Dn={(d1,d2,…,dn)|di∈Di,i=1,2,…,n},其中,每一个元素(d1,d2,…,dn)叫做一个n元组,简称元组。元素中的每一个值di叫做一个分量
    一个域允许的不同取值个数成为这个域的基数。若Di(i=1,2,…,n)为有限集,其基数为mi(i=1,2,…,n),则D1×D2×…×Dn的基数M为
    在这里插入图片描述笛卡尔积的表示方法:可表示为一个二维表,表中的每行对应一个元组表中的每列对应一个域
    3.关系(relation)
    D1×D2×…×Dn的自己叫做在域D1,D2,…,Dn上的关系,表示为R(D1,D2,…Dn),
    3.1.目(degree)
    R是关系的名字,n是关系的目或度。当n=1时,该关系为单元关系,当n=2时,该关系为二元关系。关系是笛卡尔积的有限子集,所以关系是一张二维表,同样表的每行对应一个元组,表的每列对应一个域,每一个列又称为属性,n目关系必有n个属性
    如图1.1,把关系SAP的属性名取为域名,即SUPERVISOR,SPECIALITY,POSTGRADUATE,则这个关系可以表示为SAP(SUPERVISOR,SPECIALITY,POSTGRADUATE)。
    在这里插入图片描述 图1.1:SAP关系
    3.2.候选码(candidate key)
    若关系中的某一个属性组的值能唯一标识一个元组,而其子集不能,则称该属性组为候选码
    若一个关系中有多个候选码,则规定其中一个为主码(primary key)
    候选码的诸属性称为主属性,不包含在任何候选码中的属性称为非主属性。在最极端的情况下,关系模式的所有属性是这个关系模式的候选码,称为全码
    3.3 三类关系
    基本关系(基本表或基表):实际上存在的表,是实际存储数据的逻辑表示
    查询表:查询结果对应的表
    视图表:由基本表或其他视图表导出的表,是虚表,不对应实际存储的数据
    基本关系的性质:
    (1)列是同质的,即同一个属性,不能性别写在年龄的下面。
    (2)不同的列可出自同一个域,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。
    (3)列(行)的顺序无所谓,即可以任意交换。
    (4)任意两个元组的候选码不能相同
    (5)分量必须取原子值,这是规范条件中最基本的一条,即分量不可再分(表内不含表)。

    1.1.2关系模式
    关系模型是型,关系是值。关系模型是对关系的描述,是元组集合的结构主码可以唯一标识一个元组
    关系是关系模型在某一时刻的状态或内容。关系模式是静态的、稳定的,关系是动态的、随时间不断变化的
    1.定义关系模式
    关系模式可以形式化的表示为5元组:R(U,D,DOM,F)
    R 关系名
    U 组成该关系的属性名集合
    D 属性组U中属性所来自的域
    DOM 属性向域的映像集合,即说明它们分别出自哪个域
    F 属性间的数据依赖关系集合

    在这里插入图片描述例如:在Navicant中利用图形界面创建一个学生表student
    在这里插入图片描述利用命令方式创建一个student表:

    CREATE TABLE student(
    sno char(5) primary key,
    sname char(8)
    sdept char(2)NOT NULL
    sclass char(2)NOT NULL
    sage numeric(2)
    );
    

    1…1.3 关系数据库
    关系数据库:所有关系的集合
    关系数据库的型和值:
    :关系数据库模式,是对关系数据库的描述,包括:若干域的定义、在这些域上定义的若干关系模式。
    :关系模式在某一时刻对应的关系的集合,简称为关系数据库。

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  • 数据结构形式定义数据结构是一个二元组Data_Structures=(D, S),其中,D是数据元素的有限集,S是D上关系的有限集。 说明: 数据结构定义只说明了数据结构的一个方面,强调的是数据元素之间的逻辑关系。由于...

    数据结构的形式定义: 数据结构是一个二元组Data_Structures=(D, S),其中,D是数据元素的有限集,S是D上关系的有限集。
    说明: 数据结构的定义只说明了数据结构的一个方面,强调的是数据元素之间的逻辑关系。由于数据结构是计算机操作的对象,因此它还有另外一个很重要的方面,就是数据的存储结构,即怎么在计算机中表示出数据的逻辑结构。

    数据的逻辑结构: 即数据元素之间的关系,分为4类:

    1.线性结构
    在这里插入图片描述
    实质上是一个序列。

    2.树形结构
    在这里插入图片描述
    像一个树,一个根可以开展出多个分支。

    3.图状结构
    在这里插入图片描述
    4.集合结构
    在这里插入图片描述
    这里集合的概念与数学中集合的概念是相同的。集合结构中数据元素之间不存在任何关系,但是从某种意义上来说,也是一种关系。

    数据的存储结构: 逻辑结构在存储器中的映像,或者说,逻辑结构在计算机中的表示。
    要想实现逻辑结构在计算机中的表示,应该从数据结构的定义考虑,分别考虑 数据元素的映像方法 关系的映像方法
    【数据元素的映像方法】
    用二进制位(bit)的位串来表示数据元素。
    比如: (321)10可以用(101000001)2来表示,A可以用(001000001)2来表示。当然,在这里用的是ASCII码。
    【关系的映像方法】
    所有的关系都可以用一个有序对<x, y>来表示,所以,可以把这个有序对<x, y>看作是关系的基本单位。关系的映像方法就是表示有序对<x, y>的方法。
    有序对<x, y>在计算机中有2种表示方法:

    1.顺序映像
    以存储位置的相邻来表示后继关系,简单来说,对于有序对<x, y>,y的存储位置和x的存储位置差一个常量C(C为正,且C是一个隐含值)。
    对于顺序映像,整个数据结构只含数据元素本身的信息,没有其他附加的信息。
    比如:
    对于线性结构(a1, a2, a3),其存储结构如下:
    在这里插入图片描述
    2.链式映像(非顺序映像)
    在整个结构中,有序对<x, y>中x和y的存储位置之间没有固定的关系,即它们的存储位置是随意的,这时x和y的后继关系就需要用一个附加信息(指针)来表示。
    这个附加信息需要与x绑定在一起,换句话说,这个数据元素x的存储映像是一个节点,这个节点包含两部分信息:一部分信息是数据元素x的映像,另一部分信息是指向后继元素的指针。

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  • 文章目录关系数据库关系数据库简介关系数据结构形式化定义关系操作关系模型的完整性关系代数 关系数据库 关系数据库简介 美国????IBM公司的E.F.Codd 1970年提出关系数据模型E.F.Codd, “A Relational Model of ...

    本人就职于国际知名终端厂商,负责modem芯片研发。
    在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算力网络技术标准研究。

    关系数据库

    关系数据库简介

    • 美国🗽IBM公司的E.F.Codd
      1970年提出关系数据模型E.F.Codd, “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”《Communication of the ACM》
      1970之后,提出了关系代数和关系演算的概念
      1972年提出了关系的第一、第二、第三范式的规范化理论
      1974年提出了关系的BC范式
      奠定了关系数据库的理论基础
    • 关系数据库系统是支持关系模型的数据库系统
    • 关系模型由数据结构、关系操作集合和完整性约束三部分组成
    • 单一的数据结构------关系🔗
      但关系模型的这种简单的数据结构能够表达丰富的语义,描述出现实世界的实体以及实体间的各种联系
    • 关系操作
      • 关系模型中常用的关系操作包括两类:
        ⭐查询操作:选择、投影、连接、除、并、交、差
        ⭐增加、删除、修改操作
      • 特点:操作的对象和结果均是集合;一次一集合
      • 关系数据语言:
        🔸三类:关系代数语言、关系演算语言和具有关系代数和关系演算双重特点的语言

    关系数据结构及形式化定义

    关系

    • 在关系模式中,数据是以二维表的形式存在的,这个二维表就叫做关系

    • 关系理论是以集合代数理论为基础的,因此我们可以用集合代数给出二维表的“关系”定义

    • 为了从集合论的角度给出关系的定义,我们先引入域和笛卡尔积的概念 :
      ⭐域(Domain)

      • 域是一组具有相同数据类型的值的集合,又称为值域(用D表示)
        例如,整数、实数、字符串的集合
      • 域中所包含的值的个数称为域的基数(用m表示)
      • 关系中用域表示属性的取值范围
        例如:
        D1={李力,王平,刘伟} m1=3
        D2={男,女} m2=2
      • 域中的值无排列次序,如D2={男,女}={女,男}

      ⭐笛卡尔积(Cartesian Product)

      • 给定一组域D1,D2,…,Dn(它们可以包含相同的元素,即可以完全不同,也可以部分或全部相同)。D1,D2,…,Dn的笛卡尔积为D1×D2×…×Dn={(d1,d2,…,dn)| di∈Di,i=1,2,…,n}
      • 有定义可以看出,笛卡尔积也是一个集合
        其中:
        元素中的每一个di叫做一个分量(Component),来自相应的域(di∈Di);
        每一个元素(d1,d2,…,dn)叫做一个n元组(n-tuple),简称元组(Tuple)。但元组不是di的集合,元组的每个分量(di)是按序排列的,如:(1,2,3)≠(2,3,1)≠(1,3,2);而集合中的元素是没有排序次序的,如:1,2,3)=(2,3,1)=(1,3,2)
        若Di(i=1,2,…,n)为有限集,Di中的集合元素个数称为Di的基数,用mi(i=1,2,…,n)表示,则笛卡尔积D1×D2×…×Dn的基数M(即元素(d1,d2,…,dn)的个数)为所有域的基数的累乘之积,即M= ∏ i = 1 n m i \prod_{i=1}^nm_i i=1nmi 例如:
        上述表示教师关系中姓名、性别两个域的笛卡尔积为
        D1×D2={李力,男),(李力,女),(王平,男),(王平,女),(刘伟,男),(刘伟,女)}
        其中:
        🔹 李力、王平、刘伟、男、女都是分量
        🔹(李力,男),(李力,女)等是元组
        🔹其基数M=m1×m2=3*2=6
        🔹元组的个数为6
        笛卡尔积可用二维表的形式表示
        例如,上述的6个元组可表示成下表👇
        姓名性别
        李力
        李力
        王平
        王平
        刘伟
        刘伟
        由上例可以看出,笛卡尔积实际是一个二维表,表的框架由域构成,表的任意一行就是一个元组,表中的每一列来自同一域,如第一个分量来自D1,第二个分量来自D2。

      ⭐关系(Relation)

      • 笛卡尔积D1×D2×…×Dn的任一子集称为定义在域D1,D2,…,Dn上的n员关系,可用R(D1×D2×…×Dn)表示。
        如上例D1×D2笛卡尔积的子集可以构成教师关系T1,如下表:
        在这里插入图片描述
      • 几点说明
        • R为关系名,n称为关系的目或度(Degree)
          当n=1时,称为单元关系
          当n=2时,称为二元关系
          … …
          当n=n时,称为n元关系
        • 关系是笛卡尔积的有限子集,即是一个二维表,行对应一个元组、列对应一个域、每列的名称称为属性
        • n目关系必有n个属性

      ⭐属性、码的概念

      • 候选键与关键字
        • 能唯一标识关系中元组的属性或属性集,则称该属性或属性集为候选键(Candidate Key),也称候选关键字或候选码。如:
          ■ “学生关系”中的学号能唯一的标识每一个学生,则属性学号是学生关系的候选键
          ■ 在“选课关系”中,只有属性的组合“学号+课程号”才能唯一地区分每一条选课记录,则属性集“学号+课程号”是选课关系的候选键
        • 如果一个关系中有多个候选键,可以从中选择一个作为查询、插入和删除元组的操作变量,被选用的候选键称为主关系键(Primary Key),或简称为主键、主码、关系键、关系字。
          例如:在学生关系中假设存在身份证号属性,则“学号”和“身份证号”都可以作为学生关系的候选键,如果选定“学号”作为数据操作的依据,则“学号”为主关系键
        • 主关系键是关系模型中的一个重要概念。每一个关系必须选择一个主关系键,选定以后,不能随意改变。每个关系必定有且仅有一个主关系键,因为关系的元组无重复,至少关系的所有属性的组合可作为主关系键,通常用较小的属性组合作为主关系键
      • 主属性与非码属性
        • 主属性(Prime Attribute):包含在任何一个候选码中的各属性称为主属性
        • 非码属性(Non-Prime Attribute):不包含在任何候选码中的属性称为非码属性,或非主属性(Non-key Attribute)
        • 在最简单的情况下,一个候选码只包含一个属性,如学生关系中的“学号”,教师关系中的“教师号”
        • 在最极端的情况下,所有属性的组合是关系的候选码,这时称为全码(All-Key)
          例如:假设有教师课程参考书关系TCB,分别有三个属性 教师号(T)、课程号(C)和参考书(B)。一个教师可以讲授多门课程;一门课程可以为多个教师讲授,它们使用相同的一套参考书;同样每种参考书可以供多门课程使用。在这种情况下,T、C、B三者之间是多对多关系,(T,C,B)三个属性的组合是关系TCB的候选码,称为全码,T,C,B都是主属性
        • 关系的类型
          • 基本关系(通常又称为基本表或基表):实际存在的表,实际存储数据的逻辑表示
          • 查询表:查询结果对应的表
          • 视图表:由基本表或其它视图表导出的表,是虚表,不对应实际存储的数据

      ⭐关系的基本性质

      • 尽管关系与二维表格、传统的数据文件是非常类似的,但它们之间又有重要的区别
      • 严格地说,关系是种规范化了的二维表中行的集合,为了使相应的数据操作简化,在关系模型中,对关系做了种种限制,关系具有如下特性:
        • 关系中不允许出现相同的元组。因为数据上集合中没有相同的元素,而关系是元组的集合,所以作为集合元素的元组应该是唯一的
        • 关系中元组的顺序(即行序)是无关紧要的,在一个关系中可以任意交换两行的次序。因为集合中的元素是无序的,所以作为集合元素的元组也是无序的。根据关系的这个性质,可以改变元组的顺序使其具有某种排序,然后按照顺序查询数据,可以提高查询速度。
        • 关系中属性的顺序是无关紧要的,即列的顺序可以任意交换。交换时,应连同属性名一起交换,否者将得到不同的关系
        • 同一属性名下的各个属性值必须来自同一个域,是同一类型的数据。即列是同质的
        • 关系中各个属性必须有不同的名字,不同的属性可来自同一个域,即它们的分量可以取自同一个域
          例如:有下表中的关系,职业与兼职是两个不同的属性,但它们取自同一个域,职业={教师,公务员,企业主}👇
          在这里插入图片描述
        • 关系中的每一个分量必须是不可分的数据项,或者说所有属性值都是原子的,即是一个确定的值,而不是值的集合。属性值可以是空值,表示“未知”或“不可使用”,即不可“表中有表”。满足此条件的关系称为“规范化关系”,否则称为“非规范化关系”。
          例如:下表中,籍贯含有省、市/县两项,出现了“表中有表”的现象,则为非规范化关系,而把籍贯分成省、市/县两列,将其规范化👇
          在这里插入图片描述

    关系模式

    • 关系数据库中,关系模式是型,关系是值
    • 关系模式是对关系结构的描述,是关系的框架,或称为表框架。它应该:
      • 指出关系由哪些属性构成,这些属性来自哪些域,以及属性与域之间的映像关系
      • 刻画关系必须满足的完整性约束条件
    • 定义:关系的描述称为关系模式(Relation Schema)。一个关系模式应当是一个五元组。它可以形式化地表示为:R(U,D,DOM,F)
      其中R为关系名,U为组成该关系的属性名集合,D为属性组U中属性所来自的域,DOM为属性向域的映像集合,F为属性间数据的依赖关系集合
    • 关系模式通常可以简记为:R(A1,A2,…,An)
      其中R为关系名,A1,A2,…,An为属性名。而域名及属性向域的映像常常直接说明为属性的类型和长度
    • 关系模式是静态的、稳定的;关系是关系模式在某一时刻的状态或内容,动态的、随时间不断变化的

    关系数据库模式

    • 一组关系模式的集合叫做关系数据库模式
    • 关系数据库模式是对关系数据库结构的描述,或者说是对关系数据库框架的描述,与关系数据库模式对应的数据库中的当前值就是关系数据库的内容,称为关系数据库的实例,可以看作是关系的值。
      例如,在教学数据库中,共有五个大系,其关系模式分别为:
      🔹学生(学号,姓名,性别,年龄,系号)
      🔹教师(教师号,姓名,性别,年龄,系号)
      🔹课程(课程号,课程名,课时)
      🔹选课(学号,课程号,成绩)
      🔹授课(教师号,课程号)
      🔹系(系号,系名,地址)
      在每个关系中,又有其相应的数据库的实例,如下图是学生关系模式对应的数据库实例👇
      在这里插入图片描述

    关系数据库

    • 关系数据库是“一组随时间变化,具有各种度的规范化关系的集合”
    • 在关系模型中,实体以及实体间的联系都是用关系来表示。在一个给定的现实世界领域中,相应于所有实体及实体之间的联系的关系的集合构成一个关系数据库
    • 由此可见,关系数据库也有的概念,其型就是关系数据库模式,相对固定;其值就是关系数据库内容,代表现实世界中的实体,而实体是随着时间不断变化的,所以其值在不同的时刻会有所变化

    关系数据库——关系操作&&关系模型的完整性
    关系数据库——关系代数


    在这里插入图片描述

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  • 文章目录0.思维导图1. 关系(1)域(Domain)(2)笛卡尔积(Cartesian Product)(3)关系...单一的数据结构----关系 现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示 逻辑结构----二维表 从用户角度,...


    0.思维导图

    在这里插入图片描述

    1. 关系

    什么是关系?

    • 单一的数据结构----关系
      现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示
    • 逻辑结构----二维表
      从用户角度,关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表
    • 建立在集合代数的基础上

    (1)域(Domain)

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

    (2)笛卡尔积(Cartesian Product)

    • 笛卡尔积
      给定一组域D1,D2,…,Dn,这些域中可以有相同的。
      D1,D2,…,Dn的笛卡尔积为:
      在这里插入图片描述
      所有域的所有取值的一个组合
      不能重复;

    • 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)或简称元组(Tuple);
      (张清玫,计算机专业,李勇)、(张清玫,计算机专业,刘晨)等都是元组 ;

    • 分量(Component)
      笛卡尔积元素(d1,d2,…,dn)中的每一个值di叫作一个分量;
      张清玫、计算机专业、李勇、刘晨等都是分量 ;

    • 基数(Cardinal number)
      可以把基数看做笛卡尔积元素的个数,及元组的个数;
      若Di(i=1,2,…,n)为有限集,其基数为mi(i=1,2,…,n),则D1×D2×…×Dn的基数M为:
      在这里插入图片描述

    • 笛卡尔积的表示方法:
      笛卡尔积可表示为一个二维表;
      表中的每行对应一个元组,表中的每列对应一个;
      在这里插入图片描述

    (3)关系(Relation)

    • 关系
      ·笛卡尔积·D1×D2×…×Dn的子集叫作在D1,D2,…,Dn上的关系,表示为:
      在这里插入图片描述
      R:关系名
      n:关系的(Degree)

    • 元组
      ·关系·中的每个元素是关系中的元组,通常用t表示。

    • 单元关系与二元关系
      当n=1时,称该关系为单元关系(Unary relation)或一元关系 ;
      当n=2时,称该关系为二元关系(Binary relation);

    • ·关系的表示·
      关系也是一个二维表,表的每行对应一个元组,表的每对应一个
      在这里插入图片描述

    • 属性
      关系中不同列可以对应相同的域;
      为了加以区分,必须对每起一个名字,称为属性(Attribute);
      n目关系必有n个属性;

      • 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;
        简单的情况:候选码只包含一个属性;
      • 全码(All-key)
        最极端的情况:关系模式的所有属性组是这个关系模式的候选码,称为全码(All-key);
      • 主码
        若一个关系有多个候选码,则选定其中一个为主码(Primary key);
      • 主属性
        候选码的诸属性称为主属性(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) ;
        在这里插入图片描述
    • D1,D2,…,Dn的笛卡尔积的某个子集才有实际含义
      ·例:·表2.1 的笛卡尔积没有实际意义
      取出有实际意义的元组来构造关系
      关系:SAP(SUPERVISOR,SPECIALITY,POSTGRADUATE)
      假设:导师与专业:1:1, 导师与研究生:1:n
      主码:POSTGRADUATE(假设研究生不会重名)
      SAP关系可以包含三个元组:{ (张清玫,计算机专业,李勇), (张清玫,计算机专业,刘晨),(刘逸,信息专业,王敏) }

    (4)三类关系

    • 基本关系(基本表或基表)
      实际存在的表,是实际存储数据的逻辑表示
    • 查询表
      查询结果对应的表
    • 视图表
      由基本表或其他视图表导出的表,是虚表,不对应实际存储的数据
    • 在 SQL 中,视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表
    • 视图包含行和列,就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。
    • 我们可以向视图添加 SQL 函数、WHERE 以及 JOIN 语句,我们也可以提交数据,就像这些来自于某个单一的表。
    • 注释:数据库的设计和结构不会受到视图中的函数、where 或 join 语句的影响。
    • 基本关系(二维表)的性质
      ① 列是同质的(Homogeneous);
      ② 不同的列可出自同一个域,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;
      ③ 列的顺序无所谓,列的次序可以任意交换;
      ④ 任意两个元组的候选码不能相同;
      ⑤ 行的顺序无所谓,行的次序可以任意交换;
      ⑥ 分量必须取原子值,这是规范条件中最基本的一条; 表2.3  非规范化关系

    2.关系模式

    (1)什么是关系模式

    关系模式(Relation Schema)是
    关系是
    关系模式是对关系描述:

    • 元组集合的结构
      • 属性构成
      • 属性来自的域
      • 属性与域之间的映象关系
    • 元组语义以及完整性约束条件
    • 属性间的数据依赖关系集合

    (2)定义关系模式

    关系模式可以形式化地表示为:

    • R(U,D,DOM,F)
    • R 关系名
    • U 组成该关系的属性名集合
    • D 属性组U中属性所来自的域
    • DOM 属性向域的映象集合
    • F 属性间的数据依赖关系集合

    ·例:·
    导师和研究生出自同一个域——人,取不同的属性名,并在模式中定义属性向域的映象,即说明它们分别出自哪个域;
    DOM(SUPERVISOR-PERSON)= DOM(POSTGRADUATE-PERSON)=PERSON

    关系模式通常可以简记为
    R (U) 或 R (A1,A2,…,An)
    R: 关系名
    A1,A2,…,An : 属性名
    注:域名及属性向域的映象常常直接说明为属性的类型、长度

    3.关系模式和关系的对比

    • 关系模式
      对关系的描述
      静态的、稳定的
    • 关系
      关系模式在某一时刻的状态或内容
      动态的、随时间不断变化的
      关系模式和关系往往统称为关系

    在数据库学科中可以把关系模式理解为表的结构、属性之间的关系、约束条件,把关系理解为二维表

    4.关系数据库

    • 关系数据库·
      在一个给定的应用领域中,所有·关系的集合·构成一个关系数据库
    • ·关系数据库模式包括
      若干域的定义;
      在这些域上定义的若干关系模式;
    • 关系数据库的··与
      关系数据库的: 关系数据库模式, 对关系数据库的描述。
      关系数据库的: 关系模式在某一时刻对应的关系的集合,简称为关系数据库
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