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  • 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。简单说,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。 关系模型就是指二维表格模型,因而个...

    常见的数据库模型分为两种,分别是关系型数据库关系型数据库

    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。简单说,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的联系组成的一个数据组织。

    关系型数据库优点:

    1. 容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。
    2. 使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便。
    3. 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。
    4. 支持SQL,可用于复杂的查询。

    关系型数据库缺点:

    1. 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。
    2. 固定的表结构。
    3. 高并发读写需求。
    4. 海量数据的高效率读写。

    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。

    关系型数据库有:

    MySQL、Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Sybase、Informix、 FoxPro数据库、Teradata 、浪潮K-DB、SQLite、MariaDB(MySQL的一个分支)、sap等

    非关系型数据库:

    非关系型数据库,又被称为NoSQL(Not Only SQL ),意为不仅仅是SQL。强调key-value存储和文档数据库优点。

    1)面向检索的列式存储(Column-Oriented)

    面向检索的列式存储,其存储结构为列式结构,同于关系型数据库的行式结构,这种结构会让很多统计聚合操作更简单方便。使系统具有较高的可扩展性。这类数据还可以试应海量数据的增加以及数据结构的变化。

    典型数据库:HBase、Cassandra、Microsoft Azure Cosmos DB、Datastax Enterprise、Accumulo

    2)面向高性能并发读/写的缓存数据(Key-Value)

    面向高性能并发读/写的缓存数据,其结构类似于数据结构中的Hash表,每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发操作,非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的高并发读/写性能,非常适合作为缓存系统使用。

    典型数据库:redis、memcached、memcacheDB,BerkeleyDB、Flare、Hazelcast、Microsoft Azure Cosmos DB、Amazon DynameoDB

    3)面向海量数据访问的文档存储(Document-Oriented)

    面向海量数据访问的文档存储,这类存储的结构与Key-Value非常相似,也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据。

    典型数据库:MongoDB、CouchDB、Amazon DynameoDB、Couchbase、Microsoft Azure Cosmos DB

    非关系型数据库优点:

    1. 海量数据的增删改查是可以的。
    2. 海量数据的维护和处理非常轻松。
    3. NoSql具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉的优势。
    4. 可以实现数据的分布式处理。

    非关系型数据库缺点:

    1. NoSql暂时不提供sql支持,会造成开发人员额外学习的成本。
    2. 数据和数据没有关系,他们之间就是单独存在的。
    3. 非关系数据库没有关系,没有强大的事务关系,没有保证数据的完整性和安全性适合处理海量数据,保证效率,不一定安全。
    4. 持久化的性能低。
    5. 出道时间短,功能没有关系型数据库完善。
    6. NoSql的架构特性决定了其很难保证数据得完整性,适合一些特殊的应用常见使用。

    非关系型数据库有:

    Neo4j、MongoDB、CouchDB、Amazon DynameoDB、Couchbase、Microsoft Azure Cosmos DB、redis、memcached、memcacheDB,BerkeleyDB、Flare、Hazelcast、HBase、Cassandra、Datastax Enterprise、Accumulo

    注:参考百度百科

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  • 关系数据库和非关系数据库的区别

    千次阅读 多人点赞 2019-08-14 18:19:00
    目录 关系数据库 关系数据库关系模型的常用概念 优点 ...非关系数据库 ...非关系数据库: ...关系模型指的就是二维表格模型,而关系数据库就是由二维及其之间的联系所组成的个数据组织。...

    目录

    关系型数据库

    关系型数据库:

    关系模型中的常用概念

    优点

    不足

    非关系型数据库

    非关系型数据库:

    非关系型数据库结构

    优点

    不足

    分类

    CAP 理论

    关系型与非关系型数据库的比较

    最近的数据库排名


    关系型数据库

    关系型数据库:

    指采用了关系模型来组织数据的数据库。
    关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

    关系模型中的常用概念

    • 关系:一张二维表,每个关系都具有一个关系名,也就是表名

    • 元组:二维表中的一行,在数据库中被称为记录

    • 属性:二维表中的一列,在数据库中被称为字段
    • 域:属性的取值范围,也就是数据库中某一列的取值限制
    • 关键字:一组可以唯一标识元组的属性,数据库中常称为主键,由一个或多个列组成
    • 关系模式:指对关系的描述。其格式为:关系名 (属性 1,属性 2, ... ... ,属性 N),在数据库中成为表结构

    优点

    1. 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
    2. 使用方便:通用的 SQL 语言使得操作关系型数据库非常方便
    3. 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

    不足

    1. 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
    2. 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
    3. 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 serverapp 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。当需要对数据库系统进行升级和扩展时,往往需要停机维护和数据迁移。
    4. 性能欠佳: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,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。

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

    当今十大主流的关系型数据库:

    OracleMicrosoft SQL ServerMySQLPostgreSQLDB2Microsoft Access, SQLiteTeradataMariaDB(MySQL 的一个分支),SAP

    非关系型数据库

    非关系型数据库:

    指非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

    非关系型数据库结构

    非关系型数据库以键值对存储,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,不局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。

    优点

    1. 用户可以根据需要去添加自己需要的字段,为了获取用户的不同信息,不像关系型数据库中,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。
    2. 适用于SNS(Social Networking Services)中,例如 facebook,微博。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难以应付,需要新的结构化数据存储。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

    不足

    • 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,关系型数据库显得更为合适。
    • 不适合持久存储海量数据。

    分类

    非关系型数据库都是针对某些特定的应用需求出现的,因此,对于该类应用,具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同,主要分为以下几类:

    1. 面向高性能并发读写key-value 数据库:

    key-value数据库的主要特点是具有极高的并发读写性能。
    Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库,类似Java中的map。可以将整个数据库理解为一个大的map,每个键都会对应一个唯一的值。
    主流代表为 Redis, Amazon DynamoDB, MemcachedMicrosoft Azure Cosmos DB 和 Hazelcast

    2. 面向海量数据访问面向文档数据库:

    这类数据库的主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据。
    文档存储通常使用内部表示法,可以直接在应用程序中处理,主要是JSONJSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中。
    主流代表为 MongoDBAmazon DynamoDBCouchbaseMicrosoft Azure Cosmos DB 和 CouchDB

    3. 面向搜索数据内容搜索引擎

    搜索引擎是专门用于搜索数据内容的 NoSQL 数据库管理系统。
    主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理,可用于机器学习和数据挖掘
    主流代表为 ElasticsearchSplunkSolrMarkLogic 和 Sphinx

    4. 面向可扩展性分布式数据库:

    这类数据库的主要特点是具有很强的可拓展性。
    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,关系型数据库也被认为是面向行的数据库。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。
    这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化,将数据存储在记录中,能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的,并且由于记录可能有数十亿列,因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。
    主流代表为 CassandraHBaseMicrosoft Azure Cosmos DBDatastax Enterprise 和 Accumulo

    CAP 理论

    • C(Consistency)一致性

    一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。(与 ACID 的 C 完全不同)

    • A(Availability)可用性

    可用性是指服务一直可用,而且是正常响应时间。

    • P(Partition tolerance)分区容错性

    分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

    CAP 理论:一个分布式系统不可能同时满足 C(一致性)、A(可用性)、P(分区容错性) 三个基本需求,并且最多只能满足其中的两项。

    对于一个分布式系统来说,分区容错性是基本需求,否则不能称之为分布式系统,因此需要在 C 和 A 之间寻求平衡。

    关系型与非关系型数据库的比较

    1. 成本:Nosql数据库(非关系型数据库)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,而且不需要经过SQL层的解析,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。Nosql基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展
    5. 持久存储:Nosql不适用于持久存储,海量数据的持久存储,还是需要关系型数据库。
    6. 数据一致性:非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性,不像关系型数据库一样强调数据的强一致性,从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据。
    7. 事务处理:Nosql不提供对事务的处理

    最近的数据库排名

    网站地址:https://db-engines.com/en/ranking

     

    可以发现现在主流的还是关系型数据库,非关系型数据库中 Redis 和 MongoDB 最受欢迎。

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  • 数据库知识点(关系模型)

    千次阅读 2018-05-06 16:14:58
    什么是关系模型: 用二维表格表示实体集,用码进行数据导航的数据模型称为关系模型关系模型的三要素: 关系数据结构 关系操作 关系的完整性...

    什么是关系模型:

        用二维表格表示实体集,用码进行数据导航的数据模型称为关系模型

    关系模型的三要素:

        关系数据结构

        关系操作

        关系的完整性

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  • 关系数据库系列文章之到底什么是关系(

    千次阅读 多人点赞 2018-08-05 02:28:45
    在语言X如何实现Y,像这种具体的只是(know-how)可快速提高你的工作效率。但是一旦语言发生变化,这种知识就无法再使用。... 作为程序员,在日常的开发,我们避免不了的就要接触数据库这个概念,而关系...

    为了不迷路,请关注我的公众号 “旋转柚子”,我会分享更多自创文章,希望与您一起学习一起进步。正文开始:

    在语言X中如何实现Y,像这种具体的只是(know-how)可快速提高你的工作效率。但是一旦语言发生变化,这种知识就无法再使用。世界瞬息万变,这意味着限定了应用范围的具体知识将慢慢失去其价值。因此,我们不仅要学习具体的知识,更要有意识的去学习那些应用范围广泛的抽象的概念。——摘自《代码之髓》 【日】西尾泰和

             作为程序员,在日常的开发中,我们避免不了的就要接触数据库这个概念,而关系数据库以及其对应的SQL也是我们经常接触的概念。但我们也许都不曾认真的去探索它们名称背后的意义所在,而数据库相关的计算机知识发展迅速, 所以掌握基本的理论基础,便可以使得我们可以在瞬息万变的技术更迭中触类旁通。为了达到上述的目的,我创作了关于关系数据库的系列文章,这是该系列文章的第一篇,探讨关系数据库中的所谓的“关系”。

            本文也写在了个人博客关系数据库系列文章之到底什么是关系(一)中,谢谢支持。

            我们学习数据库,首先要知道数据库是什么,根据相关的资料显示,数据库的定义如下:  

    数据库是长期存储在计算机内有组织、大量、共享的数据集合。它可以供各种用户共享,具有较小的冗余度和较高的数据独立性。
    概括的讲,数据库具有永久存储,有组织和可共享三个基本特点。

            更加通俗的说,数据库就是一个使用特定数据结构(如:B+ 树)长期存储在计算机上的一个数据的集合。

            概念如此,浅显易懂。但是我们平时跟数据库分类,所谓的关系数据库,非关系数据库等,这些依据又是从何而来的呢?首先,我们要知道数据库的发展是沿着数据模型的主线进行推进的。

            什么是数据模型,我们要着重介绍一下。

            模型,对我们来说并不陌生, 一张地图,一架航模飞机都是具体的模型,一眼看去就是使人们联想到真实生活中的事物。所以,模型就是对现实世界中某个对象特征的模拟和抽象。而数据模型也是一种模型 ,它是对现实世界数据特征的抽象。也就是说,数据模型是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的。生活中处处都是数据,比如说,学校中的每个教室和学生每个人就是一个独立的数据,这个数据包含各种属性,如:姓名,身高,年级等等,而某个老师教哪些学生,哪些班级,哪些学生与哪些学生又是同学等等,这些庞大的数据以及数据关系充斥在我们的现实生活中,我们习以为常并不觉得难懂,但如果将这些数据存入计算机中,该如何存入呢,当然会有很多方式,但是我们首先要做的就是将这些数据转化成计算机能处理的数据,这一步叫做数字化,然后将现实生活中的概念用数据模型进行抽象、表示、处理,通俗的讲,数据模型就是现实世界的模拟。可以这样理解,我们存入计算机的数据就是单纯的数据,如:(张三、170、2)就是一条数据,而我们要对这些数据进行表示操作的时候,就要通过数据模型还原成现实世界进行操作,如:姓名:张三,身高:170cm, 二年级,当我们修改年级为0的时候就是违法操作,因为现实中没有0年级。(这里只是举个例子)

            现有的所有数据库都是基于某种数据模型的。数据模型是数据库系统的核心和基础。

            人们把数据模型分为两类:第一类是概念模型,第二类是逻辑模型和物理模型。概念模型主要是按照用户的观点对数据和信息建模主要用于数据库设计。第二类中逻辑模型主要包括,层次模型、网状模型、关系模型、面向对象数据模型等,主要用于数据库管理系统的实现。而第二类中的物理模型是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式和存取方法,或在磁盘上的存储方式和存取方法,是面向计算机系统的。

    注:数据库管理系统和操作系统一样是计算机的基础软件,也是一个大型复杂的软件系统。下文统称为DBMS

            到这里,我们可以总结一下了:数据库就是一个数据集合,它存储在硬盘上(也可能是内存中),具体怎么存,怎么读取使用物理模型进行抽象,它面向的是计算机系统。这些最底层的数据最终是要被数据库管理系统操作的,而数据库管理系统中存在某种数据模型对所有底层的数据进行建模,如果使用关系模型,该数据库即是关系型数据库。

            这里跳过层次模型和网状模型的介绍,因为这两种模型已经逐渐被市场淘汰(个人了解),简单说下其优缺点吧,层次数据库就像是一个二叉树,所以每个数据都有从根节点出发而来的路径信息,所以检索性能高,但是由于是一对多的关系并不能满足现实世界中多对多的情况,且插入和删除操作的限制比较多,查询必须通过双亲节点,程序的编写也比较复杂。而网状数据库虽然可以直接描述现实世界,但是结构比较复杂,应用程序编写麻烦。

            进入现在应用广泛的关系数据库,那我们就要先了解关系模型,因为采用关系模型作为数据结构的数据库被称为关系数据库。  

            什么是关系模型?这里简单勾画一下关系模型,从用户的观点看,关系模型是由一组关系组成的。而每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。如下,以一个表为例介绍几个概念:

       学生登记表:

    关系:一个关系对应通常说的一张表,如上图这张表。

    元组:表中的一行即为一个元组。

    属性:表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名,如上图对应着四个属性(学号,姓名,年龄,性别)

    码:也称为码键。表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组,如上图中的属性学号可以 唯一确定一个学生,也就成为了本关系的码。

    关系模式:对应关系的描述,一般表示为 关系名(属性1、属性2),如上的关系可以描述为:学生(学号、姓名、年龄、性别)

            这是关系模型中一些基本的概念, 除此之外,关系模型要求关系必须是规范化的,即要求关系必须满足一定的规范条件,这些条件中最基本的一条就是,关系元组中的每一个属性值必须是一个不可分的数据项,也就是说,不允许表中还有表。

    例如,上图表中,新增一列“成绩”,在成绩中又划分,数学、C语言等,这种情况就不满足规范化。

            到此,你可能会豁然开朗,原来一个现实生活中的二维表,就是一个关系。

            这只是我们从定义的概念中“推测”而来的“大致”的一个总结,还不能到达到知其所以然的目的。那么我们就要重新回到数据模型的角度来看待问题,首先要知道的是,数据模型有三大要素组成:数据结构、数据操作、数据的完整性约束条件三部分组成。所以我们要去了解一个数据模型,就要从这三方面着手,而了解一个数据库同样如此。所以我们有必要知道,关系模型对应的上述三要素,下面进行详细的阐述:

            数据结构:

            从上面勾画的概念中我们大致知道,关系模型的数据结构就是——关系,这种关系在用户看来就是一张扁平的二维表。且这种结构是严格建立在数学概念基础上的,要想具体了解,我们首先要知道如下几个小概念:

    1、域:域是一组具有相同数据类型值的集合。例如:整数、自然数、长度小于25字节的字符串集合、{0,1}、{男、女},这些都可以是域。

    2、笛卡尔积:笛卡尔积是域上的一种集合运算,给定一组域,D1、D2...Dn,允许其中某些域是相同的,则D1、D2...Dn的笛卡尔积:D1×D2×...×Dn={(d1,d2,...,dn) | di∈Di,i=1,2,...,n},这是一个简单的集合表达式,即有多少个域进行运算,其结果集合中的每个元组就有多少个列,而第i列的取值范围属于域Di,举个例子:现在有域 A{1,2,3},B{7,8},这两个域的笛卡尔积可以表示为一个大集合:{(1,7),(1,8),(2,7),(2,8),(3,7),(3,8)},结果集合中共有6个元素(也可以称为元组),而元素的个数可以通过域元素数量相乘得到,即:3*2=6。现在,我们可以这样总结笛卡尔积:笛卡尔积描述的是两个或多个集合相互“关联”成一个最终的集合,而这个最终的集合将包含“关联”之后所有的“可能性”。

            我们现在将上述笛卡尔积概念中描述的“关联”运用到现实世界中,还是举学校的例子,将所有的学生姓名当成一个域,所有的年龄也列出来一个域,年级同样如此。现在就有三个域分别表示学生姓名,年龄,年级,即A{小明,毛羽,小芳},B{8,9},C{一年级,二年级},这三个域本来独立存在且不相干的三个域,但是由于它们在某种意义上都对“学生”这个实体进行了描述,所以我们把这三个域进行笛卡尔积处理,也就是说把这三个域“关联”起来形成一种“关系”,这种关系是我们根据数学概念计算出来的。

    计算结果为:{(小明,8,一年级),(小明,9,一年级),(小明,8,二年级),(小明,9,二年级),(毛羽,8,一年级),(毛羽,9,一年级),(毛羽,8,二年级),(毛羽,9,二年级),(小芳,8,一年级),(小芳,8,二年级),(小芳,9,一年级),(小芳,9,二年级)}

    将上述结果集合加上每个列的属性名称形成一张二维表: 

    可以说,这张表就是我们根据三个自定义属性关联而成的一张“关系”表。但是这个关系结果是包含了所有的可能性的关系(所有可能往往是没有意义的,如上述例子中小芳只可能在一个年级中。所以笛卡尔积的真子集才有实际含义),而关系数据库中的结果正是这种所有可能性结果的子集。现在我们可以对关系模型中的“关系”进行定义:

    D1×D2×...×Dn的子集叫做在域D1,D2...Dn上的关系,表示为R(D1,D2,...,Dn)这里的R表示关系的名字。关系是笛卡尔积的有限子集,所以关系也是一张二维表,表的每行对应一个元组,表的每列对应一个域。由于域可以相同,为了加以区分,必须对每列起一个名字,称为属性。

    由于组成笛卡尔积的域不满足交换律,所以按照数学定义,(d1,d2,...,dn)≠(d2,d1,...,dn)。当关系作为关系数据模型的数据结构时,需要加上如下的限定和扩充:

    1、无限关系在数据库系统中是无意义的,所以,限定关系数据模型中的关系必须是有限集合。

    2、通过为关系的每个列附加一个属性名的方法取消关系属性的有序性,即(d1,d2,...,dn)=(d2,d1,...,dn)

    所以,基本关系具有如下6条性质:

    注:关系有三种类型:基本关系(通常又称为基本表或基表)、查询表和视图表。其他的内容我们会在之后的文章进行详细的介绍。

    1、列是同质的,即每一列中的分量是同一类型的数据,来自同一个域。联想:我们在建立数据库字段时要指定其字段类型,如int,varchar等。

    2、不同的列可出自同一个域,称其中的每一列为一个属性,不同的属性要给予不同的属性名,如上面的例子中我们可以给出属性名:姓名={小明,毛羽,小芳}。年龄={8,9}。

    3、列的顺序无所谓,即列的次序可以任意交换。由于列顺序是无关紧要的,因此在许多实际关系数据库产品中增加新属性时,永远是插在最后一列。

    4、行的顺序无所谓,即行的次序可以任意交换。

    5、任意两个元组的候选码不能取相同的值。

    注:若关系中的某一属性组的值能唯一的标识一个元组,而其子集不能,则称为该属性组为候选码。

    6、分量必须取原子值,即每一个分量必须都必须是不可分的数据项。

    注:分量,元素中的每一个值叫做一个分量,如上例中,小芳就是一个分量。

            另,我们在上文中提到过:关系模型要求关系必须是规范化的,即要求关系必须满足一定的规范条件,这些条件中最基本的一条就是,关系元组中的每一个属性值必须是一个不可分的数据项。而规范化的关系成为范式(Normal Form NF),关于范式的概念将在后续的文章中详细介绍。

            至此,关系数据模型中的数据结构介绍完毕。

            但是就像上文所说,了解关系数据库要从其三要素(数据结构、数据操作、数据的完整性约束)着手,我们在了解了关系数据库的数据结构之后,对其概念有了深刻的认知,接下来的文章将结合SQL介绍关系数据库中的数据操作,以及数据的完整性约束,最终在充足的理论基础上再去了解具体的关系数据库(如:MySQL、Oracle、db2等)将更加简单与深刻。

            本文部分内容参考《数据库系统概论》,且由于博主水平有限,文章中出现的错误或对关系数据库理解不当之处还望不吝赐教。还有,转载要注明出处哦。

           为了不迷路,请关注我的公众号 “旋转柚子”,我会分享更多自创文章,希望与您一起学习一起进步。

            本文也写在了个人博客关系数据库系列文章之到底什么是关系(一)中,谢谢支持。

     

     

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    万次阅读 多人点赞 2018-09-17 22:10:14
    数据库简介 数据库:就是数据的仓库,它是长期存储在计算机内,有组织的、可共享的数据的集合。...而在当今的互联网,最常见的数据库模型主要是两种,即关系数据库(SQL)和非关系数据库(NoSQL,N...
  • 数据库原理》— 数据库系统概论第五版习题解析

    万次阅读 多人点赞 2017-05-29 14:57:48
    数据库系统概论前七章习题解析 第1章绪论 1.试述数据、数据库数据库系统、数据库管理系统的概念。答: (l)数据(Data):描述事物的符号记录称为数据。数据的种类有数字、文字、图形、图像、声音、正文等。...
  • 第一节 关系数据库的基本概论 关系模型用二维表示实体集...表中的一行称为关系的一个元组,表中一列称为关系的一个属性,每一个属性有一个取值范围,称为属性域。元组的集合称为关系实例,通常关系实例又简称为...
  • 在 SQL 数据库中,生成(Generated Column)是指由表中其他字段计算得到的,因此也称为计算(Computed Column)。 本文介绍各种主流数据库对于生成/计算的实现,包括 Oracle、MySQL、SQL Server、...
  • 数据库索引

    千次阅读 多人点赞 2019-08-20 22:49:54
    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的特定信息。数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引是按照...
  • 数据库关系建模(ER图设计关系表)

    万次阅读 多人点赞 2018-11-21 20:22:46
    目录   、概述 ...4. 关系表 VS 一般的 5. 主码(主键primary key)  6. 实体完整性约束(entity integrity constraint) 7. 外码(外键foreign key) 8. 参照完整性约束(reference integrity c...
  • 关系数据库设计:谈谈规范化技术

    千次阅读 多人点赞 2020-08-19 21:42:31
    通过实际案例介绍关系数据库设计的规范化技术(Normalization),为什么需要规范化,常见的第范式、第二范式和第三范式,反规范化应用的场景以及外键的取舍问题。
  • 当前数据库分为关系数据库和非关系数据库 关系数据库 关系数据库:指采用了关系模型来组织数据的数据库关系模型指的就是二维表格模型...属性:二维表中一列,在数据库中称为字段 域:属性的取值范...
  • 关系数据库模型设计

    千次阅读 2020-05-19 17:13:17
    本文从现实世界-概念世界(信息世界)-机器世界(数据世界)逐级抽象,旨在以浅显易懂的语言描述关系数据库应该如何建模,最后用简单名了的描述给出关系模型的设计范式的含义。
  • 关系数据库 、关系数据结构及形式化定义 1.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 从用户角度,关系模型数据的逻辑结构是一张二维 建立在集合...
  • 关系数据库——关系数据语言

    千次阅读 多人点赞 2019-10-22 19:52:51
    关系 域:组具有相同数据类型的值的集合(即取值范围) 笛卡尔积:域上的种集合运算。结果为个集合,集合的每个元素是个元组,元组的每个分量来自不同的域。...(即数,属性的数目),注意...
  • 在用户看来,关系模型数据的逻辑结构是一张扁平的二维。 1.1域 域是组具有相同数据类型值的集合。 1.2笛卡儿积 笛卡儿积是域上的种集合运算。 定义:给定组域D1,D2,...,Dn,允许其中某些域是...
  • 数据库关系代数表达式

    千次阅读 2017-08-23 15:59:47
    关系代数的9种操作: 关系代数包括了:并、交、差、乘、选择、投影、联接、除、自然联接等操作。 五个基本操作: 并(∪)、差(-)、笛卡尔积(×)、投影(σ)、选择(π) 四个组合操作: 交(∩)、...
  • 关系数据库与NoSQL数据库简述

    千次阅读 2017-09-21 16:10:44
    关系:可以理解为一张二维,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录属性:可以理解为二维表中一列,在数据库中经常被称为字段域:属性的取值范围...
  • 关系型数据库由哪三部分组成 使用关系数据库 (Using The Relational Database) A relational database is used for electronic data management in computer systems and is based on the relational database model...
  • 关系数据库理论

    千次阅读 2020-08-19 10:15:06
    目录 文章目录目录关系数据库科德...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),现实世界的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型
  • 常见的非关系数据库(nosql数据库)

    千次阅读 2017-07-11 15:27:00
    常见的非关系数据库(nosql数据库)

空空如也

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