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  • 关系数据库存储空间数据的研究和应用,胡群袖,,对空间数据库的研究是当前的GIS领域的一个热点。本文对于空间数据在空间数据库的存储表示和查询过程进行了研究,开发出关系型数
  • 关系数据库中的关系指什么

    千次阅读 2021-07-31 17:07:11
    关系数据库的表采用二维表格来存储数据,是一种按行与列排列的具有相关信息的逻辑组,它类似于Excel工作表。一个数据库可以包含任意多个数据表。 在用户看来,一个关系模型的逻辑结构是一张二维表,由行和列组成。...

    关系数据库

    关系模型结构

    1、单一的数据结构----关系(表文件)。关系数据库的表采用二维表格来存储数据,是一种按行与列排列的具有相关信息的逻辑组,它类似于Excel工作表。一个数据库可以包含任意多个数据表。

    在用户看来,一个关系模型的逻辑结构是一张二维表,由行和列组成。这个二维表就叫关系,通俗地说,一个关系对应一张表。

    2、元组(记录)。中的一行即为一个元组,或称为一条记录。

    3、属性(字段)。数据表中的每一列称为一个字段,表是由其包含的各种字段定义的,每个字段描述了它所含有的数据的意义,数据表的设计实际上就是对字段的设计。创建数据表时,为每个字段分配一个数据类型,定义它们的数据长度和其他属性。字段可以包含各种字符、数字、甚至图形。如错误!未找到引用源。

    4、属性值。行和列的交叉位置表示某个属性值,如“数据库原理”就是课程名称的属性值

    5、主码。主码(也称主键或主关键字),是表中用于唯一确定一个元组的数据。关键字用来确保表中记录的唯一性,可以是一个字段或多个字段,常用作一个表的索引字段。每条记录的关键字都是不同的,因而可以唯一地标识一个记录,关键字也称为主关键字,或简称主键。如错误!未找到引用源。

    6、域。属性的取值范围。

    7、关系模式。关系的描述称为关系模式。对关系的描述,一般表示为:关系名(属性1,属性2.....属性n)。例如上面的关系可描述为:课程(课程号、课程名称、学分、任课老师)。

    但是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关系。


    甲骨文中国 数据库 关系数据库是什么?

    • 关系数据库是一种用于存储相互关联的数据点并提供数据点访问的数据库
    • 它采用关系模型,直接、直观地在表中展示数据。
    • 在关系数据库中,表中的每一行都代表一条记录,每条记录都具有一个唯一的 ID(又被称为),而表中的列则用于存储数据的属性 — 每条记录的每一个属性通常都有一个值。

    描述关系型数据库中的三种关系

    一对一:一条主表记录和一条从表记录相关联。同时一条从表记录也和一条主表记录相关联。
    一对多:一条主表记录和多条从表记录相关联。一条从表记录只和一条主表记录相关联。
    多对多:一条主表记录和多条从表记录相关联。同时一条从表记录也和多条主表记录相关联。通过中间表来描述这种多对多关系。


    关系 (数学中关系)

            关系常指二元关系,数学的基本概念之一,关系是在集合的基础上定义的一个重要的概念,与集合的概念一样,关系的概念在计算机科学中也是最基本的。它主要反映元素之间的联系和性质,在计算机科学中有重要的意义,如有限自动机和形式语言、编译程序设计、信息检索、数据结构以及算法分析和程序设计的描述中经常出现。

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  • SQL编程从数据库开始 结构化查询语言(SQL)是用于存储,操作和检索许多数据库的数据的语言。... 这些类型的关系数据库管理系统用于将数据存储在表,此类示例包括SQLite,MySQL,Postgres,Oracle等。
  • 本文成文于2014年2月,背景是TiEAF(基础业务平台)设计之初“模型树”的存储方式选型。笔者在文中对关系数据库中常用的树型结构的存储方式进行了描述和辨析。现将其整理发表以供读者参考。

    本文来自李明子csdn博客(http://blog.csdn.net/free1985),商业转载请联系博主获得授权,非商业转载请注明出处!

    1 前言

    本文成文于2014年2月,背景是TiEAF(基础业务平台)设计之初“模型树”的存储方式选型。笔者在文中对关系数据库中常用的树型结构的存储方式进行了描述和辨析。现将其整理发表以供读者参考。

    2 存储方式

    树型数据数据在关系数据库中的常用存储方式主要分有双亲表方式、层次表方式、先根遍历树表方式、扩展的线索二叉树表方式等四种。另外,还有双亲与层次表结合方式、带有层号的先根遍历树表、先根遍历层次兄弟树表方式三种变种,前一种是双亲表方式和层次表方式的结合,后两种是先根遍历树表方式的扩展。
    下面将简述各种存储方式的数据库表结构及对应算法的利弊。
    2.1 双亲表方式
    双亲表方式是最为常见的树型数据在关系数据库中的存储方式,使用也最为广泛。该方式主要通过记录节点及该节点的父节点来维护整棵数据树的结构关系,表结构如表2-1所示。

    表2-1  双亲表的结构

    采用这种方式的优点在于可以方便的对树型结构中的节点进行增加、删除、修改等操作,涉及变动的记录数较少,且数据库存储开销也很小。但它的缺点也是显而易见的。例如,对于无差别子孙集合的获取需要递归;获取节点从根节点起的路径同样需要递归追溯,时间开销较大。
    2.2 层次表方式
    层次表方式的思路也较为简洁,通过记录节点编号和从根节点起到目标节点的路径来存储树型结构的关系,其中路径由节点编号的序列组成。该方式的表结构如表2-2所示。

    表2-2  层次表的结构

    表2-2只是层次表的基本结构,因为涉及到路径的编码规则,所以层次表方式在实现时有几种不同的具体形式。比如,在节点较少,编号较短的情况下节点路径可以考虑直接使用无层次差别的节点编号;在节点数较多的时候,可以考虑以层次号为基准对节点进行编号。此时一个节点的唯一编号其实由“层次号”+“该层次上的节点号”组成,需要增加“层次号”字段。当然,即使路径使用无层次差别的统一节点编号,也可以用“层次号”来标识节点深度,以便更快的查询特定深度级别的节点,如根节点。
    通过以上描述可以看出,层次表结构方式有着无需递归就可以方便地实现各种常用树型结构查询的优点。但它的缺点同样十分突出。首先,对于更改树型数据层次结构的操作,尤其是更改位于数据树较高层次的节点时会引起大量记录的修改,这个时间开销十分巨大。其次,路径的表达也有一些棘手的问题。路径字段的长度设置限制了树型结构的层次深度;节点的编码方式也可能影响到每个层次上节点的最大数量。
    2.3 先根遍历树表方式
    先根遍历树表方式的主要思想是通过记录先根遍历中的第一次访问节点时的次序号(以下称左值)与回溯时第二次访问的次序号(以下称右值)来维护树型结构的层次关系。由先根遍历的概念可知,子节点的左值必然大于父节点左值,而右值必然小于父节点的右值。再结合排序操作就可以很容易的在不递归的情况下对树型数据进行各种查询操作。该方式的表结构如表2-3所示。

    表2-3  先根遍历树表的结构

    2.4 扩展的线索二叉树表方式
    扩展的线索二叉树表方式是在双亲表的基础上进行的改进,主要增加了按照深度搜索顺序的节点访问序号。该方式的表结构如表2-4所示。

    表2-4  扩展的线索二叉树表方式

    该方式可以看做是双亲表方式和先根遍历树表方式的折中方式。
    2.5 双亲与层次表结合方式
    该方式使用两张表,通过触发器同步来实现双亲表与层次表两种方式的结合,这种混合方式继承了两种方式的优点和缺点。
    2.6 带有层号的先根遍历树表方式
    带有层号的先根遍历树表在先根遍历树表方式的基础上增加了层号字段Level。该方式的表结构如表2-5所示。

    表2-5  带有层号的先根遍历树表的结构

    额外记录的层号降低了查询直接(父)子节点的时间复杂度。直观上讲,获取指定节点层次号时,对于有层次号的先根遍历树可以直接从Level字段取值;对于没有层号的先根遍历树需要编写如下查询:

    select count(*) + 1 as levelnum from tree t where t.left < (select m.left from tree m where m.name='C') and t.right > (select m.right from tree m where m.name='C')

    2.7 先根遍历层次兄弟树表方式
    先根遍历层次兄弟树表方式是先根遍历树表方式的扩展,在原有字段基础上增加了节点编号、层次深度与右兄弟节点编号三个字段。该方式的表结构如表2-6所示。

    表2-6  先根遍历层次兄弟树表的结构

    该方式增加了额外的空间开销来满足有序树获取右兄弟等操作。

    3 总结

    通过对以上各方式的辨析,我们认为第六种方式,即带有层号的先根遍历树表方式从算法角度考虑最优,能够满足一般业务系统中树型结构数据的访问操作。其时间开销与空间开销都较为出色,当然对于树型结构的修改会引起大量记录的连带修改问题无法回避。第四种方式,即扩展的线索二叉树表方式与第五种方式,即双亲与层次表结合方式这两种折中策略,在无法提供最优解的情况下反而增加了实现难度。而七种方式即先根遍历层次兄弟树表方式除在特定使用环境下并没有比第三种方式提供更多的优势。

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  • 关系数据库存储树形结构的方法; 单数据库表的实现; 多数据库表的实现;
  • 数据库中存储的是地址, 比如用户想看视频,用户通过浏览器访问视频网站的网址,视频网站服务器解析用户浏览器的请求(url),然后服务器访问视频网站的数据库服务器,从数据库服务器得到该视频存放的地址(路径),...

    数据库到底存储的什么呢?  是具体的文件,音频,文档,表格,字段吗?

    其实都不是.

    数据库中存储的是地址,

    比如用户想看视频,用户通过浏览器访问视频网站的网址,视频网站服务器解析用户浏览器的请求(url),然后服务器访问视频网站的数据库服务器,从数据库服务器中得到该视频存放的地址(路径),然后返回给用户浏览器,用户浏览器再利用此地址访问该视频,即完成了一次查看视频的网络服务。

    觉得简短易懂就关注我吧!   m_wise

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  • 关系数据库与非关系数据库的区别

    万次阅读 2018-11-01 20:50:59
    当前主流的关系数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系数据库有 NoSql、Cloudant。 nosql和关系数据库比较? 优点: 1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源...

    当前主流的关系型数据库Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

    非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。

    nosql和关系型数据库比较?
    优点:
    1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。
    2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库。
    3)存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型。
    4)扩展性:关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。
    缺点:
    1)维护的工具和资料有限,因为nosql是属于新的技术,不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。
    2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本。

    3)不提供关系型数据库对事物的处理。


    非关系型数据库的优势:1. 性能NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。2. 可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

    关系型数据库的优势:1. 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。2. 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。对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。




    关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。

     

    关系型数据库的优势:

    1. 保持数据的一致性(事务处理)

    2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)

    3. 可以进行Join等复杂查询

    其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。

     

    关系型数据库的不足:

    不擅长的处理

    1. 大量数据的写入处理

    2. 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更

    3. 字段不固定时应用

    4. 对简单查询需要快速返回结果的处理

    --大量数据的写入处理

    读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性。

    所以在进行大量数据操作时,会使用数据库主从模式。数据的写入由主数据库负责,数据的读入由从数据库负责,可以比较简单地通过增加从数据库来实现规模化,但是数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。

    第一,要想将数据的写入规模化,可以考虑把主数据库从一台增加到两台,作为互相关联复制的二元主数据库使用,确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半,但是更新处理会发生冲突,可能会造成数据的不一致,为了避免这样的问题,需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。

    第二,可以考虑把数据库分割开来,分别放在不同的数据库服务器上,比如将不同的表放在不同的数据库服务器上,数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量,以便减少硬盘IO的输入、输出处理,实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理,数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题,数据库分割之后,如果一定要进行Join处理,就必须要在程序中进行关联,这是非常困难的。

     

     

    --为有数据更新的表做索引或表结构变更

    在使用关系型数据库时,为了加快查询速度需要创建索引,为了增加必要的字段就一定要改变表结构,为了进行这些处理,需要对表进行共享锁定,这期间数据变更、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果需要进行一些耗时操作,例如为数据量比较大的表创建索引或是变更其表结构,就需要特别注意,长时间内数据可能无法进行更新。

     

    --字段不固定时的应用

    如果字段不固定,利用关系型数据库也是比较困难的,有人会说,需要的时候加个字段就可以了,这样的方法也不是不可以,但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的。你也可以预先设定大量的预备字段,但这样的话,时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态,即哪个字段保存有哪些数据。

    --对简单查询需要快速返回结果的处理  (这里的“简单”指的是没有复杂的查询条件)

    这一点称不上是缺点,但不管怎样,关系型数据库并不擅长对简单的查询快速返回结果,因为关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的,它需要对sql与越南进行解析,同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销,这里并不是说关系型数据库的速度太慢,而只是想告诉大家若希望对简单查询进行高速处理,则没有必要非使用关系型数据库不可。

    ---------------------------

    NoSQL数据库

    关系型数据库应用广泛,能进行事务处理和表连接等复杂查询。相对地,NoSQL数据库只应用在特定领域,基本上不进行复杂的处理,但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。

    优点:

     易于数据的分散

    各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因,为了进行join处理,关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内,这不利于数据的分散,这也是关系型数据库并不擅长大数据量的写入处理的原因。相反NoSQL数据库原本就不支持Join处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散在多个服务器上,故减少了每个服务器上的数据量,即使要处理大量数据的写入,也变得更加容易,数据的读入操作当然也同样容易。

     

    典型的NoSQL数据库

    临时性键值存储(memcached、Redis)、永久性键值存储(ROMA、Redis)、面向文档的数据库(MongoDB、CouchDB)、面向列的数据库(Cassandra、HBase)

    一、 键值存储

    它的数据是以键值的形式存储的,虽然它的速度非常快,但基本上只能通过键的完全一致查询获取数据,根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具 三种。

    (1)临时性

          所谓临时性就是数据有可能丢失,memcached把所有数据都保存在内存中,这样保存和读取的速度非常快,但是当memcached停止时,数据就不存在了。由于数据保存在内存中,所以无法操作超出内存容量的数据,旧数据会丢失。总结来说:

          。在内存中保存数据

          。可以进行非常快速的保存和读取处理

          。数据有可能丢失

     (2)永久性

           所谓永久性就是数据不会丢失,这里的键值存储是把数据保存在硬盘上,与临时性比起来,由于必然要发生对硬盘的IO操作,所以性能上还是有差距的,但数据不会丢失是它最大的优势。总结来说:

           。在硬盘上保存数据

           。可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)

           。数据不会丢失

    (3) 两者兼备

           Redis属于这种类型。Redis有些特殊,临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保存在内存中,在满足特定条件(默认是 15分钟一次以上,5分钟内10个以上,1分钟内10000个以上的键发生变更)的时候将数据写入到硬盘中,这样既确保了内存中数据的处理速度,又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性,这种类型的数据库特别适合处理数组类型的数据。总结来说:

           。同时在内存和硬盘上保存数据

           。可以进行非常快速的保存和读取处理

           。保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)

           。适合于处理数组类型的数据

         

    二、面向文档的数据库

       MongoDB、CouchDB属于这种类型,它们属于NoSQL数据库,但与键值存储相异。

       (1)不定义表结构

         即使不定义表结构,也可以像定义了表结构一样使用,还省去了变更表结构的麻烦。

       (2)可以使用复杂的查询条件 

         跟键值存储不同的是,面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据,虽然不具备事务处理和Join这些关系型数据库所具有的处理能力,但初次以外的其他处理基本上都能实现。

    三、 面向列的数据库

       Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型,由于近年来数据量出现爆发性增长,这种类型的NoSQL数据库尤其引入注目。

       普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的,擅长以行为单位的读入处理,比如特定条件数据的获取。因此,关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列为单位来存储数据的,擅长以列为单位读入数据。

    面向列的数据库具有搞扩展性,即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度),所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外,把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同,故应用起来十分困难。

     

    总结:关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系,即通常情况下使用关系型数据库,在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库,让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。




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