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  • 关系型数据库以行和列的形式存储数据,行和列的形式被称为表,表是由一组相关实体组成的集合。一组表组成了数据库。表的一行称为关系的一个元组,用来存储事物的一个实例;表的一列称为关系的一个属性,用来描述...
  • 什么是关系型数据库? 关系数据库,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的数据。 关系模型 现实世界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。关系模型由...

    什么是关系型数据库?

    关系数据库,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。

    关系模型

    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。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。

    关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间联系组成的一个数据组织。

    实体关系模型(Entity-Relationship Model)简称E-R Model是一套数据库设计工具,运用真实世界事物与关系的概念,来解释数据库中的抽象的数据架构。实体关系模型利用图形 的方式(实体-关系图Entity-Relationship Diagram)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。

    关系操作

    选择、投影、连接、并、交、差、除、数据操作、增加、删除、修改、查询

    完整性约束

    关系完整性是为了保证数据库中数据的正确性和相容性,对关系模型提出的某种约束条件或规则。

    完整性约束包括域完整性、实体完整性、参照完整性、用户定义完整性。其中域完整性、实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件。

    (1)域完整性约束(Domain Integrity Constrains):

    域完整性是保证数据库字段取值的合理性。是最简单、最基本的约束。

    属性值应是域中的值。一个属性能否为NULL是由语义决定的,也是域完整性约束的主要内容。

    在当今关系DBMS中,一般都有完整性约束检查功能。包括检查check、默认值default、不为空not null、外键foreign key等约束。

    (2)实体完整性约束(Entity Integrity Constrains):

    实体完整性是指关系的主关键字不能重复也不能取“空值”。

    在关系模式中,以主关键字作为唯一性标识,而主关键字中的属性(称为主属性)不能取空值,否则,表明关系模式中存在着不可标识的实体(因空值是“不确定\"的),这与现实世界的实际情况相矛盾,这样的实体就不是一个完整实体。按实体完整性规则要求,主属性不得取空值,如主关键字是多个属性的组合,则所有主属性均不得取空值。

    (3)参照完整性约束(Referential Integrity Constrains):

    参照完整性是定义建立关系之间联系的主关键字与外部关键字引用的约束条件。

    关系数据库中通常都包含多个存在相互联系的关系,关系与关系之间的联系是通过公共属性来实现的。所谓公共属性,它是一个关系R(称为被参照关系或目标关系)的主关键字,同时又是另一关系K(称为参照关系)的外部关键字。如果参照关系K中外部关键字的取值,要么与被参照关系R中某元组主关键字的值相同,要么取空值,那么,在这两个关系间建立关联的主关键字和外部关键字引用,符合参照完整性规则要求。如果参照关系K的外部关键字也是其主关键字,根据实体完整性要求,主关键字不得取空值,因此,参照关系K外部关键字的取值实际上只能取相应被参照关系R中已经存在的主关键字值。

    (4)用户定义完整性(User Defined Integrity Constrains):

    用户完整性是根据应用环境的要求和实际的需要,对某一具体应用所涉及的数据提出约束性条件。这一约束机制一般不应由应用程序提供,而应由关系模型提供定义并检验,用户定义完整性主要包括字段有效性约束和记录有效性。

    SQL

    标准数据查询语言SQL就是基于关系数据库的语言,它是一种介于关系代数与关系演算之间的结构化查询语言。这种语言执行对数据库中数据的检索和操作。

    模式结构

    (1)表:

    数据库表,行和列的形式组织起来的数据集合。在关系型数据库当中一个表就是一个关系,一个数据库包括一个或多个表。

    (2)视图:

    视图是从一个或多个表(或视图)导出的表。视图与表不同,是一个虚表,即视图所对应的数据不进行实际存储,数据库中只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,系统根据视图的定义去操作与视图相关联的基本表。

    (3)索引:

    数据库索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中特定的信息。


    什么是关系型数据库管理系统?

    包括相互联系的数据集合(数据库)和存取这些数据的一套程序(数据库管理系统软件)。关系数据库管理系统就是管理关系数据库,并将数据组织为相关的行和列的形同。例如mySQL、SQL Server都是关系数据库管理系统(RDBMS,Relational Database Management System)。

    专门运算包括选择运算、投影运算和连接运算。


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  • 关系型数据库与非关系型数据库

    万次阅读 2018-04-18 15:45:07
    当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。非关系型数据库的优势: 1. 性能NoSQL是基于键值对的,可以想象成表的主键和值的...

            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。

    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。

            3、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
           4、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。
            5、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。
    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。

    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,如join。

            2.最大优势:保持数据的一致性(事务处理) 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。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。

            3. 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)

    缺点:

        1.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。

        2.不擅长如下处理

            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,可以较简单地通过增加从数据库来实现规模化,但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(memcachedRedis)、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:

          1、在内存中保存数据

          2、可以进行非常快速的保存和读取处理

          3、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:

           1、在硬盘上保存数据

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

           3、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:

           1、同时在内存和硬盘上保存数据

           2、可以进行非常快速的保存和读取处理

           3、保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)

           4、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高扩展性,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。对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。

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  • 选择关系型数据库还是非关系型数据库.
    1. 关系型数据库的优点:

      容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解

      使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便

      易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率

    2. 关系型数据库瓶颈

      高并发读写需求

    网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈

    海量数据的高效率读写
    

    网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的

    高扩展性和可用性
    

    在基于web的结构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展 是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移。

    对网站来说,关系型数据库的很多特性不再需要了:

    事务一致性
    

    关系型数据库在对事物一致性的维护中有很大的开销,而现在很多web2.0系统对事物的读写一致性都不高

    读写实时性
    

    对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性,比如发一条消息之后,过几秒乃至十几秒之后才看到这条动态是完全可以接受的

    复杂SQL,特别是多表关联查询
    

    任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品阶级角度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能极大的弱化了

    在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,我们 必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。每个元组字段的组成都是一样,即使不是每个元组都需要所有的字段, 但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于标语表之间进行链接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。
    3. NoSQL数据库

    NoSQL一词首先是Carlo Strozzi在1998年提出来的,指的是他开发的一个没有SQL功能,轻量级的,开源的关系型数据库。这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的 区别,它确确实实字如其名,指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷,我们要的不是“no sql”,而是“no relational”,也就是我们现在常说的非关系型数据库了。

    2009年初,Johan Oskarsson举办了一场关于开源分布式数据库的讨论,Eric Evans在这次讨论中再次提出了NoSQL一词,用于指代那些非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。Eric Evans使用NoSQL这个词,并不是因为字面上的“没有SQL”的意思,他只是觉得很多经典的关系型数据库名字都叫“**SQL”,所以为了表示跟这些关系型数据库在定位上的截然不同,就是用了“NoSQL“一词。

    注:数据库事务必须具备ACID特性,ACID是Atomic原子性,Consistency一致性,Isolation隔离性,Durability持久性。

    非关系型数据库提出另一种理念,例如,以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这 样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,用户可以根据需要去添加自己需要的字段,这样,为了获取用户的不同信息,不需要 像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束,他也不能够提供像SQL 所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,SQL数 据库显的更为合适。

    1. 关系型数据库 V.S. 非关系型数据库

    关系型数据库的最大特点就是事务的一致性:传统的关系型数据库读写操作都是事务的,具有ACID的特点,这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中,如典型的银行系统。

    但是,在网页应用中,尤其是SNS应用中,一致性却不是显得那么重要,用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的,或者 说,两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的,因此,关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地,起码不是那么重要了。

    相反地,关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差,而像微博、facebook这类SNS的应用,对并发读写能力要求极 高,关系型数据库已经无法应付(在读方面,传统上为了克服关系型数据库缺陷,提高性能,都是增加一级memcache来静态化网页,而在SNS中,变化太 快,memchache已经无能为力了),因此,必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库。

    关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构,因此,其扩展性极差,而在SNS中,系统的升级,功能的增加,往往意味着数据结构巨大变动,这一点关系型数据库也难以应付,需要新的结构化数据存储。

    于是,非关系型数据库应运而生,由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求,因此,非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合。

    必须强调的是,数据的持久存储,尤其是海量数据的持久存储,还是需要一种关系数据库这员老将。

    总之在某些场景下还是需要关系型数据库这些特性,而一些新出现的要求高并发读写,扩展性好的场景,非关系型数据库就有他的优势,各有优劣,选择主要还是靠自己的需要来定.

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  • 关系型数据库

    千次阅读 2019-08-14 21:24:49
    关系型数据库(NOSQL):除了关系型数据库以外的其他数据库都是非关系型数据库。 非关系型数据库有:Redis、HBase、MongoDB、Cloudant 数据库的分类:主要是以是否基于关系模型划分为关系型数据库和非关系型...

    非关系型数据库(NOSQL):除了关系型数据库以外的其他数据库都是非关系型数据库。

    非关系型数据库有:Redis、HBase、MongoDB、Cloudant

    数据库的分类:主要是以是否基于关系模型划分为关系型数据库和非关系型数据库
    非关系型数据库主要是为了解决复杂、海量、数据存储问题。具有较高水平的横向拓展水 平。
    NOSQL与关系型数据库比较
    优点:
    1.成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要想使用Oracle那样花费大量成本购买,相比关系型数据库简单便宜。
    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,自然查询数据速度不及nosql数据库。
    3.存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value、文档形式、图片形式等等,所以可以存储数据类型可以使基础数据类型、对象、数据集合等各种形式。而关系型数据库只支持基础类型。
    4.扩张性:关系型数据库有类似于join这样的多表连接查询机制的限制导致扩展很难。
    缺点:
    1.维护的工具和资粮有限,因为nosql是属于新的技术,不能喝关系型数据库十几年的技术同日而与语。
    2.不提供对 sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定要后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得对应关系,而且不需要经过sql层的解析,性能非常高。
    2.扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以容易水平扩展。
    关系型数据的优势
    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。

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  • 关系型数据库到非关系型数据库

    万次阅读 多人点赞 2014-01-19 13:47:44
    1. 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。 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,在之后的几十年,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的...
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    千次阅读 2016-03-09 15:47:07
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    千次阅读 热门讨论 2017-04-09 22:29:17
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  • 关系型和非关系型数据库的区别

    千次阅读 2018-11-19 16:57:56
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  • 关系型数据与非关系型数据库NoSql

    千次阅读 2016-05-20 14:52:29
    最近经常听到NoSql,不知道什么意思,百度之,发现NoSql就是泛指的非关系型数据库。所以学习了一下,发现非关系型数据库最近非常的火,特别适用于某些应用如SNS网站,所以学习了NoSql与我们常用的关系型数据库之间的...
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  • 关系型和非关系型数据库的区别?

    千次阅读 2018-05-07 16:04:03
    当前主流的关系型数据库有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...
  • 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。   ==========================优缺点分析如下================================...

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关系型数据库中事物是什么