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  • 关系数据库与非关系数据库的区别
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    2018-11-01 20:50:59

    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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    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)...关系数据库 0.思维导图 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,...


    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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  • 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。

    目录

     

    三个世界的划分

    1.现实世界

    2.概念世界(信息世界)

    3.机器世界(数据世界)

    模型

    一、概念模型(信息世界)

    (一)E-R图的三要素

    (二)E-R图的设计方法

    (三)E-R模型到关系模型的转换

    (四)小结

    二、数据模型(数据世界)

    (一)层次模型

    (二)网状模型

    (三)关系模型


    三个世界的划分

    人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中,经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程,即现实世界-概念世界-机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界;将机器世界称为存储或数据世界。

     

    1.现实世界

    人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系,这种联系是客观存在的,是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程,教师为学生授课,学生选修课程并取得成绩。

     

    2.概念世界(信息世界)

    概念世界是现实世界在人们头脑中的反映,是对客观事物及其联系的一种抽象描述,从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语:
    实体:我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物,也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。
    实体集:同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值。
    属性:描述实体的特性称为属性。如职工的职工号,姓名,性别,出生日期,职称等。
    联系:实体集之间的对应关系称为联系,它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种,一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。

     

    3.机器世界(数据世界)

    存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系,数据库中的数据必须有一定的结构,这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体,及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。三个世界中的术语对照关系如下:

     

    模型

    模型就是对不能直接观察的事物进行形象的描述和模拟。即模型是对现实世界中复杂事物的抽象描述。

    模型分为信息世界的概念模型和数据世界的数据模型:

    概念模型:把现实世界转换为信息世界的模型,例如E-R模型。

    数据模型:把信息世界转化为数据世界的模型,例如关系模型。

     

    一、概念模型(信息世界)

    实体联系模型,亦称实体关系模型,它是由美籍华裔计算机科学家陈品山(Peter Chen)发明,该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系,然后用实体联系图(E-R图)表示数据模型,是描述概念世界,建立概念模型的实用工具。所以,在信息世界中使用E-R图建立的数据模型称为E-R模型。

    实体关系模型是现实世界到概念世界的第一层抽象,是数据库设计人员进行数据库设计的有利的数据建模工具,也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。

     

    (一)E-R图的三要素

    实体(Entity):在E-R图中用矩形表示,矩形框内标注实体名称。实体表示一个离散对象。实体可以被(粗略地)认为是名词,如计算机、雇员、歌曲、数学定理等。


    属性(Attribute):在E-R图中用椭圆形表示,并用无向连线将其与相应的实体连接起来,同时在无向连线旁标上联系的类型(1 : 1,1 : n或m : n)。属性描述实体的特性(特征性质),例如学生的姓名、学号、性别、都是属性。

     

    联系(Relationship):在E-R图中用菱形框表示,框内标注联系名称,并用连线将菱形框分别与有关实体相连,并在连线上注明联系类型。联系可以被(粗略地)认为是动词,如:在公司和计算机之间的拥有关联,在雇员和部门之间的管理关联,在演员和歌曲之间的表演关联,在数学家和定理之间的证明关联等等。联系有三种类型:


    ① 一对一联系(1:1)
    设A、B为两个实体集。若A中的每个实体至多和B中的一个实体有联系,反过来,B中的每个实体至多和A中的一个实体有联系,称A对B或B对A是1:1联系。注意,1:1联系不一定都是一一对应的关系。可能存在着无对应。例如,一个部门有一个经理,而每个经理只在一个部门任职,则部门与经理的联系是一对一的,但经理也可能暂缺。


    ② 一对多联系(1:n)
    如果A实体集中的每个实体可以和B中的几个实体有联系,而B中的每个实体至少和A中的一个实体有联系,那么A对B属于1:n联系。例如,一个部门有多名职工,而一名职工只在一个部门就职,则部门与职工的联系是一对多的。


    ③ 多对多联系(m:n)
    若实体集A中的每个实体可与和B中的多个实体有联系,反过来,B中的每个实体也可以与A中的多个实体有联系,称A对B或B对A是m:n联系。例如,一个学生可以选修多门课程,一门课程由多个学生选修,学生和课程间的联系是多对多的。
     

    (二)E-R图的设计方法

    E-R图通常都应经过以下两个阶段:

    (1)针对每一用户画出该用户信息的局部E-R图,确定该用户视图的实体、属性和联系。需注意的是:能作为属性的就不要作为实体,这有利于E-R图的简化。

     

    (2)综合局部E-R图,生成总体E-R图。在综合过程中,同名实体只能出现一次,还要去掉不必要的联系,以便消除冗余。一般来说,从总体E-R图必须能导出原来的所有局部视图,包括实体、属性和联系。

     

    案例:工厂(包括厂名和厂长名)需要建立一个数据库系统,有以下情况:

     

    1、该工厂生产若干产品,每种产品由不同的零件组成

    2、有的零件可以用在不同的产品,这些零件由不同的原材料组成,不同的零件所用的原材料可以相同。

    3、零件按照所属的不同产品分别放在仓库中,原材料按照类别分别放在若干仓库中。

     

    相关性质如下:

    工厂:长号,长名,长址,厂长名

    车间:车间号,车间名,电话

    产品:产品名,品种号,性能

    零件:零件号,零件名,生产日期

    原材料:材料号,产地,等级

    仓库:库号,电话

     

    (三)E-R模型到关系模型的转换

    把E-R图转换为关系模型可遵循如下原则:

    (1)对于E—R图中每个实体集,都应转换为一个关系,该关系应包括对应实体的全部属性,并应根据关系所表达的语义确定哪个属性或哪几个属性组作为“主关键字”,主关键字用来标识实体。

     

    (2)对于E—R图中的联系,情况比较复杂,要根据实体联系方式的不同,采取不同的手段加以实现。下面着重讨论联系的转换方法。

    A、两实体集间1:n联系

    两实体集间1:n联系,可将“一方”实体的主关键字纳入“n方”实体集对应的关系中作为“外部关键字”,同时把联系的属性也一并纳入“n方”对应的关系中。

     

    B、两实体集间m:n联系

    对于两实体集间m:n联系,必须对“联系”单独建立一个关系,用来联系双方实体集。该关系的属性中至少要包括被它所联系的双方实体集的“主关键字”,并且如果联系有属性,也要归入这个关系中。

     

    C、两实体集间的1:1的联系

    假设A实体集与B实体集是1:1的联系,联系的转换有三种方法:

    ①把A实体集的主关键字加入到B实体集对应的关系中,如果联系有属性也一并加入;

    ②把B实体集的主关键字加入到A实体集对应的关系中,如果联系有属性也一并加入;

    ③建立第三个关系,关系中包含两个实体集的主关键字,如果联系有属性也一并加入。

     

    (四)小结

    (1)把现实世界转换成为计算机能够处理的数据世界,需经过两个阶段:

             第一个阶段需使用概念模型把现实世界抽象成信息世界,最常用的概念模型是E-R模型,E-R模型的三个基本要素是实体、

             属性和联系。

             第二阶段是使用数据模型把信息世界转换为数据世界,最常用的数据模型是关系模型。

     

    (2)设计E-R图一般经过两个步骤,

            第一步是抽象出各相关对象的局部E-R图,

            第二步是把局部E-R图组合成全局E-R图。E-R图只是信息的一种抽象表示,还需把它转化成相应的实施数据模型才能转化为

            数据库中的数据。把E-R图转化为关系模型,不但要把实体转化成关系,而且在关系中还应反映出E-R图中各实体集之间的

            联系。

     

    3E-R数据模型作为语义数据模型,是软件工程和数据库设计的有力工具,综合E-R数据模型的特点如下:
          (1) 有丰富的语义表达能力,能充分反映现实世界,包括实体和实体间的联系,能满足用户对数据对象的处理要求。
          (2) 易于交流和理解,因为它不依赖于计算机系统和具体的DBMS,所以,它是DBA、系统开发人员和用户之间的桥梁。
          (3) 易于修改和扩充。
          (4) 易于向其他各种数据模型(层次,网状,关系模型)转换。
          (5) 实体、属性和联系这三个概念是有明确区分的,但对于某个具体的数据对象,究竟是作为实体,还是作为属性或联系,

                  则是相对的。这取决于应用背景和用户的观点。

     

    二、数据模型(数据世界)

    在用计算机处理信息世界的信息时,必须抽取局部范围的主要特征,模拟和抽象出一个能反映信息世界中实体和实体之间联系的模型,即数据模型。也就是说,数据模型是抽象描述信息世界的一种工具和方法,是概念模型在数据世界中的表示形式。

    数据模型的三要素:模型结构、数据操作、完整性规则。

    数据模型模型结构分为:层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。

     

    (一)层次模型

    在现实世界中,许多实体集之间的联系就是一个自然的层次关系。例如,行政机构、家族关系等都是层次关系。下图就是学校中系的层次模型。

    层次模型是最早用于商品数据库管理系统的数据模型。其典型代表是于1969问世、由IBM公司开发的数据库管理系统

    IMS(Information Management System)。

    (1) 层次模型的定义:用树形结构表示实体之间联系的模型叫层次模型。

    (2)层次模型的表示方法:树的结点表示记录(实体),每个记录可包含若干个字段(实体的属性),结点之间的连线表示相连两记录(实体)之间的关系,这种关系只能是“1-M”的。通常把表示1的实体集放在上方,称为父结点,表示M的实体集放在下方,称为子结点。

    (3)层次模型的特点:①有且仅有一个根结点。②根结点以外的其它结点有且仅有一个父结点。

    在层次模型中,记录的组织不再是一张杂乱无章的图,而是一棵树。例如,系记录型有:计算机系、电信系等记录值。而计算机系的下层记录值有软件、结构、应用等研究室和数据结构、操作系统、数据库等课程,软件研究室下层又有员工和项目记录值,如下图所示:

    根据层次模型的特点可知,层次模型只能表示“1-M”关系,而不能直接表示“M-M”关系。因此对于层次模型中实体集之间多对多的联系的处理,解决的方法是引入冗余结点。例如,学生和课程之间的多对多的联系,引入学生和课程的冗余结点,即转换为两棵树:一棵树的根是学生,子结点是课程,它表现了一个学生可以选多门课程;一棵树的根是课程,子结点是学生,它反映了一门课程可以被多个学生选。至于冗余结点可以用虚拟结点实现:在冗余结点处仅存放一个指针,指向实际结点。

     

    (4)层次模型的优点

    ① 层次数据库模型比较简单。

    ② 层次模型对具有一对多的层次关系(例如部门和职员的关系)的描述非常自然、直观,容易理解。

    ③ 层次数据库模型提供了良好的完整性支持。

     

    (5)层次模型的缺点

    ① 在现实世界中有很多的非层次性的联系,如多对多的联系,一个结点具有多个父结点等,层次模型表示这类联系的方法

    很笨拙。

    ② 难以实现系统扩充,对于插入和删除操作时,限制比较多,涉及到大量链接指针的调整。

    ③ 查询子结点必须经过父结点。

    ④ 由于结构严密,层次命令趋于程序化。

     

    (二)网状模型

    在现实世界中,事物之间的联系更多的是非层次关系的,用层次模型表示非树型结构是很不直接的,网状模型则可以克服这一弊病。层次模型中的记录只能组织成树的集合而不能是任意图的集合,而网状模型则可以。

    (1) 网状模型的定义:用网状结构表示实体之间联系的模型叫网状模型。

    (2) 网状模型的表示方法:网的结点表示记录(实体),每个记录可包含若干个字段(实体的属性),结点之间的连线表示相连两记录(实体)之间的关系,这种关系可以是“1-M”的,也可以是“M-M”的。

    (3) 网状模型的特点:①允许一个以上的结点无父亲结点。②一个结点可以有多于一个的父亲结点。

    网状模型是一种比层次模型更具普遍性的结构,它去掉了层次模型的两个限制,允许多个结点没有父亲结点,允许结点有多个父亲结点,此外它还允许两个结点之间有多种联系。因此网状模型可以更直接地去描述现实世界,而层次模型实际上是网状模型的一个特例。网状模型示例如下:

     

    (4) 网状数据模型的优点

    ①能够更为直接地描述现实世界,如一个结点可以有多个父亲节点。

    ②具有良好的性能,存取效率较高。

     

    (5) 网状数据模型的缺点

    ①结构比较复杂,而且随着应用环境的扩大,数据库的结构就变得越来越复杂,不利于最终用户掌握。

    ②难以实现系统扩充,对于插入和删除操作时,限制比较多,涉及到大量链接指针的调整。

    ③其DDL,DML语言复杂,用户不容易使用。由于记录之间联系是通过存取路径实现的,应用程序在访问数据时必须选择

    适当的存取路径,因此,用户必须了解系统结构的细节,加重了编写应用程序的负担。

     

    (三)关系模型

     

    (1) 关系模型的定义:用二维表格数据来表示实体及实体之间联系的模型叫关系模型。

    (2) 关系模型的特点:

    ① 每个表有多个列,每一列中的字段(属性)唯一且是类型相同的数据;

    ② 列的顺序可以是任意的;

    ③ 行的顺序可以是任意的;

    ④ 表中的字段(属性)是不可再分割的最小数据项,即表中不允许有子表;

    ⑤ 表中的任意两行不能完全相同。

    在关系模型中,无论是从客观事物中抽象出的实体,还是实体之间的联系,都用单一的结构类型—关系(表)来表示。在对关系进行各种处理之后,得到的还是关系—一张新的二维表。如图所示:

    关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点,而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速,目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80

    年代以来,作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的,例如,Oracle,Sybase,Informix,Visual FoxPro,Mysql,Sqlserver等。

     

    (3) 关系模型的设计范式

    只有满足一定条件的关系模式,才能避免操作(例如插入、删除、修改)异常和数据异常(例如数据冗余),关系模式要满足的条件称为规范化形式,简称范式。 

     

    ① 第一范式(1NF)

    第一范式是对表属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解成其它属性;其目的是消除重复字段(列)。

     

    ②  第二范式(2NF)

    第二范式是对表记录的惟一性约束,要求记录有惟一标识,能唯一地区分其它记录;其目的是消除重复记录(行)。

     

    ③ 第三范式(3NF)

    第三范式是对表字段冗余性的约束,要求字段没有冗余,任何字段都不能由其他字段派生出来;其目的是消除字段冗余。

     

    ④  第四范式(4NF)

    第四范式是对表记录冗余性的约束,要求记录没有冗余,同一表不存在一对多或多对多关系;其目的是消除记录冗余。

     

    ⑤  第五范式(5NF)

    第五范式是将表分割成尽可能小的块,目的是消除表中所有的冗余。

     

    在设计关系数据库表的时候,你应该总是要遵循这五大范式。

     

     

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空空如也

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