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  • 数据库的完整性的全名,关系数据库的参照完整性(Referential Integrity),一般是用在表示多个之间关系时用的,而且经常使用。数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。数据...

    简述数据库的安全性和完整性有什么区别?

    数据库的完整性的全名,关系数据库的参照完整性(Referential Integrity),一般是用在表示多个表之间关系时用的,而且经常使用。

    数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。

    数据的完整性和安全性是数据库保护的两个不同方面。安全性是防止用户非法使用数据库。完整性则是防止合法用户使用数据库时向数据库中加入不合语义的数据。

    数据的安全性是指数据库是否容易攻破。

    数据的完整性是指两个表之间的完整连接。

    关系数据库的三个完整性约束是什么?各是什么含义?

    完整性:1、实体完整性2、参照完整性3、用户定义的完整性五个约束:(1)notnull(非空)约束(2)unique(惟一)约束(3)primarykey(主键)约束(4)foreignkey(外键)约束(5)check(校验)约束不知道你要问的可是这五个

    关系数据库的三个完整性约束是什么?各是什么含义?

    完整性:1、实体完整性2、参照完整性3、用户定义的完整性五个约束:(1) not null(非空)约束(2) unique(惟一)约束(3) primary key(主键)约束(4) foreign key(外键)约束(5) check(校验)约束不知道你要问的可是这五个

    数据库完整性包括哪些?

    数据完整性分为以下四类:

    1) 实体完整性:规定表的每一行在表中是惟一的实体。

    2) 域完整性:是指表中的列必须满足某种特定的数据类型约束,其中约束又包括取值范围、精度等规定。

    3) 参照完整性:是指两个表的主关键字和外关键字的数据应一致,保证了表之间的数据的一致性,防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。

    4) 用户定义的完整性:不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同,往往还需要一些特殊的约束条件。用户定义的完整性即是针对某个特定关系数据库的约束条件,它反映某一具体应用必须满足的语义要求。比如: primary key(主键)约束,foreign key(外键)约束,not null,unique(惟一)约束,check约束

    如何来实现关系数据库完整性约束?

    数据完 2113整性(Data Integrity)是指数据的精确性(Accuracy) 和可靠性(Reliability)。

    它是应防止数据库中存在不符合 5261语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。

    数据完整性 4102分为四类:实体完整性(Entity Integrity)、域完整 性(Domain Integrity)、参照完整性 1653(Referential Integrity)、用户定义 专的完整性(User-definedIntegrity)。

    数据库采用多种方法来保证数据完整性,包括外键、束约、规则和触发器。

    系统很好地处理了这四者的关系,并针对不同的具体情况用不同的方法进行,相互 属交叉使用,相补缺点。

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  • 不仅仅只是直接父子关系,它需要使用2张表,除了节点本身之外,还需要使用1张表来存储节祖先点和后代节点之间的关系(同时增加一行节点指向自身),并且根据需要,可以增加一个字段,表示深度。因此这种方法数据量...
    闭包表记录了树中所有节点的关系,不仅仅只是直接父子关系,它需要使用2张表,除了节点表本身之外,还需要使用1张表来存储节祖先点和后代节点之间的关系(同时增加一行节点指向自身),
    并且根据需要,可以增加一个字段,表示深度。因此这种方法数据量很多。设计的表结构如下:

    create
    table `node` ( `id` int(10) not null, `name` varchar(50) default null, primary key (`id`) ) engine=innodb default charset=utf8; create table `tree_path` ( `anc` int(10) not null comment '祖先节点', `des` int(10) not null comment '子孙节点', `pc` int(1) default null comment '是否为父子节点 1/0', primary key (`anc`,`des`) ) engine=innodb default charset=utf8; -- 示例树 -- root(0) -- | -- a(1) -- |___a1(2) -- |___a2(3) -- b(4) -- |___b1(5) -- |___b2(6) -- |___c(7) -- |___c1(8) -- |___d(9) -- |___e(10) insert into node(id,name) values (0,'root'); insert into node(id,name) values (1,'a'); insert into node(id,name) values (2,'a1'); insert into node(id,name) values (3,'a2'); insert into node(id,name) values (4,'b'); insert into node(id,name) values (5,'b1'); insert into node(id,name) values (6,'b2'); insert into node(id,name) values (7,'c'); insert into node(id,name) values (8,'c1'); insert into node(id,name) values (9,'d'); insert into node(id,name) values (10,'e'); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,1,1); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,2,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,3,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,4,1); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,5,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,6,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,7,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,8,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,9,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (0,10,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (1,1,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (2,2,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (3,3,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (4,4,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (5,5,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (6,6,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (7,7,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (8,8,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (9,9,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (10,10,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (1,2,1); insert into tree_path(anc,des,pc) values (1,3,1); insert into tree_path(anc,des,pc) values (4,5,1); insert into tree_path(anc,des,pc) values (4,6,1); insert into tree_path(anc,des,pc) values (4,7,1); insert into tree_path(anc,des,pc) values (4,8,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (4,9,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (4,10,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (7,8,1); insert into tree_path(anc,des,pc) values (7,9,1); insert into tree_path(anc,des,pc) values (7,10,0); insert into tree_path(anc,des,pc) values (9,10,1); 删除子树 假设要删除子树#7 delete from tree_path where tree_path.des in (select t.des from tree_path t where t.anc=7) 移动子树 假设我们要把子树#7从节点#4移动到节点#1 1.分离子树,删除子树节点与其祖先的关系 delete from tree_path where tree_path.anc=7 2.将上一步分离出的子树用笛卡尔积嫁接到#1下 select super.anc, sub.des, case when super.anc=1 and sub.des=7 then 1 else 0 end pc from tree_path super cross join tree_path sub where super.des=1 and sub.anc=7 查询树形结构 xxxxxx

     

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  • 关系数据库处理数据行。 这些行可以通过外键链接到其他行。 所有链接的行均构成一个图形。 链接的数据库行适用于此类数据库行的图:它允许将此类图导出为JSON,然后再次将其重新导入到数据库中。 用法(2分钟版本...
  • 所以说,关系数据库的核心部分是查询,故又称为查询语言,而查询的条件要使用关系运算表达式来表示 因此,关系运算是设计关系数据语言的基础 按表达查询的方式不同,关系运算可分为关系代数和关系演算两大类 关系...

    关系数据库

    关系代数

    • 关系模型与其它模型相比,最有特色的是它的数据库语言
    • 这种语言灵活方便、表达能力和功能都很强
    • 目前关系数据库所使用的语言一般都具有定义、查找、更新和控制一体化的特点,而查询是最主要的部分
    • 所以说,关系数据库的核心部分是查询,故又称为查询语言,而查询的条件要使用关系运算表达式来表示
    • 因此,关系运算是设计关系数据语言的基础
    • 按表达查询的方式不同,关系运算可分为关系代数和关系演算两大类

    关系代数的分类及其运算符

    • 关系代数式对关系进行集合代数运算,是基于关系代数的操作语言,称为关系代数语言,简称关系代数
      □ 它是由IBM在一个实验性的系统上实现的,称为ISBL(Information System Base Language)语言
      □ ISBL的每个语句都类似于一个关系代数表达式
    • 关系代数的运算对象是关系,运算结果也是关系,关系代数用到的运算符主要包括四类:
      • 集合运算符:∪(并),-(差),∩(交),X(广义笛卡尔积);
      • 专门的关系运算符:σ(选择),∏(投影),∞(连接),*(自然连接),÷(除);
      • 算术比较运算符:>(大于),≥(大于等于),<(小于),≤(小于等于),=(等于),≠(不等于);
      • 逻辑运算符:∧(与),∨(或),┒(非)

    关系代数的运算按运算符的不同主要分为两类:

    • 传统的集合运算:把关系看成元组的集合,以元组作为集合中元素来进行运算,其运算是从关系的“水平”方向即行的角度进行的。包括并、差、交和笛卡尔积等运算
    • 专门的关系运算:不仅涉及行运算,也涉及列运算。这种运算是为数据库的应用而引进的特殊运算。包括选择、投影、连接和除法等运算

    传统的集合运算

    • 传统的集合运算是二目运算,是在两个关系中进行的,但是并不是任意的两个关系都能进行这种集合运算,而是要在两个满足一定条件的关系中进行运算。那么,对关系有什么要求呢?看下面的定义👇
      • 设给定两个关系R、S,若满足:
        (1)具有相同的度n;
        (2)R中第i个属性和S中第i个属性必须来自同一个域
        则说关系R、S是相容的
      • 除笛卡尔积外,要求参加运算的关系必须满足上述的相容性定义

    🔶并(Union)

    • 关系R和关系S的并,是由属于R或属于S的元组组成,即R和S的所有元组合并,删去重复元组,组成一个新关系,其结果仍为n目关系。记作:R∪S={t|t∈R∨t∈S}
    • 对于关系数据库,记录的插入和添加可通过并运算实现
    • 一个元素在并集中只出现一次
    • R和S必须同类型(属性集相同、次序相同,但属性名可以不同)
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    🔶差(Difference)

    • 关系R与关系S的差由属于R而不属于S的所有元组组成,即R中删去与S中相同的元组,组成一个新关系,其结果仍为n目关系。记作:R-S={t|t∈R ∧ ┒t∈S}
    • 通过差运算,可以实现关系数据库记录的删除
      在这里插入图片描述

    🔶交(Intersection)

    • 关系R与关系S的交由既属于R又属于S的元组组成,即R与S中相同的元组,组成一个新关系,其结果仍为n目关系。记作:R∩S={t|t∈R t∈S}
    • 如果两个关系没有相同的元组,那么它们的交为空
    • 两个关系的并和差运算为基本运算(即不能用其它运算表达的运算),而交运算为非基本运算,交运算可以用差运算来表示 R∩S=R-(R-S)
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    🔶广义笛卡尔积(Extended Cartesian Product)

    • 两个分别为n目m目关系R和S的广义笛卡尔积是一个 (n+m)列的元组的集合,元组的前n列是关系R的一个元组,后m列是关系S的一个元组。若R有k1个元组,S有k2个元组,则关系R和关系S的广义笛卡尔积有k1*k2个元组。记作:R×S={tr⌒ts| tr∈R ts∈S}
    • 关系的广义笛卡尔积可用于两关系的连接操作
    • 例如,下图关系R(a)和S(b)为相容关系,©为R与S的并,(d)为R与S的交,(e)为R与S的差,(f)为R与S的广义笛卡尔积
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    专门的关系运算

    • 由于传统的集合运算,只是从行的角度进行,而要灵活地实现关系数据库多样的查询操作,必须引入专门的关系运算

    • 为叙述上的方便先引入几个概念
      (1)设关系模式为R(A1,A2,…,An),它的一个关系为R,t∈R表示t是R的一个元组,t[Ai]则表示元组t中相应于属性Ai的一个分量👇
      在这里插入图片描述
      (2)若A={Ai1,Ai2,…,Aik},其中Ai1,Ai2,…,Aik是A1,A2,…,An中的一部分,则A称为属性列或域列,Ã则表示{A1,A2,…,An}中去掉{Ai1,Ai2,…,Aik}后剩余的属性组。t[A]=(t[Ai1],t[Ai2],…,t[Aik])表示元组t在属性列A上诸分量的集合👇
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      (3)元组的连接tr⌒ts:R为n目关系,S为m目关系,tr∈R,ts∈S,tr⌒ts称为元组的连接(concatenation),它是一个n+m列的元组,前n个分量为R的一个n元组,后m个分量为S中的一个m元组
      例如👇
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      (4)给定一个关系R(X,Z),X和Z为属性组,定义当t[X]=x时,x在R中的象集(Image Set)为Zx={t[Z] | t∈R,t[X]=x},它表示R中的属性组X上值为x的诸元组在Z上分量的集合👇
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    • 选择(Selection)

      • 选择又称限制(Restriction)
      • 选择运算是单目运算,是根据一定的条件在给定的关系R中选取若干个元组,组成一个新关系,记作:σF(R )={t|t∈R∧F(t)为真}
        🔹 σ为选取运算符;
        🔹 F表示选取的条件,是一个由运算对象(属性名、常数、简单函数)、算术比较运算符(> ,≥,<,≤,=,≠)和逻辑运算符(∨ ,∧, ┐)连接起来的逻辑表达式,结果为逻辑值“真”或“假”;
      • 选择运算实际上是从关系R中选取使逻辑表达式为真的元组,是从行的角度进行的运算
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        以下例题均是以上图👆所示的五个关系为例进行运算
        例. 查询计算机系的全体学生
        👉σDEPT=’计算机’ (S) 或 σ5=’计算机’ (S)(其中5为DEPT的属性序号)
        查询结果如下图👇
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        例. 查询工资高于1000元的男教师
        👉σ(SAL>1000) ∧(SEX=’男’) (T)
        查询结果如下图👇
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    • 投影(Projection)

      • 投影运算也是单目运算,关系R上的投影是从R中选择出若干属性列,组成新的关系,即对关系在垂直方向进行的运算,从左到右按照指定的若干属性及顺序取出相应列,应删去重复元组。记作:ΠA(R )={t[A] | t∈R}
        🔹 A为R中的属性列,Π为投影运算符
      • 从其定义可看出,投影运算是从列的角度进行的运算,这正是选取运算与投影运算的区别所在。选取运算是从关系的水平方向上进行运算的,而投影运算则是从关系的垂直方向上进行的
      • 投影之后,新关系与原关系可能不相容

      例.查询教师的姓名,教师号及其职称。
      👉ΠTN,TNO,PROF(T) 或 Π2,1,5(T) (其中2,1,5分别为TN、TNO和PROF的属性序号)
      结果如下图👇
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      结果表明投影运算可以改变关系的属性次序

      例. 查询教师关系中有哪些系
      👉ΠDEPT(T)
      结果如下图👇
      在这里插入图片描述
      由上例可以看出,投影后取消了某些属性列后,就可能出现重复行,应该取消这些完全相同的行。所以投影之后,不但减少了属性,元组也可能减少,新关系与原关系不相容

      例. 查询讲授C5课程的教师号。
      👉ΠTNOCNO=’C5’(TC))
      结果如下图👇
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    • 连接(Join)

      • 连接运算是二目运算,是从两个关系的笛卡尔积中选取满足连接条件的元组,组成新的关系

      • 设关系R(A1,A2,…,An)及S(B1,B2,…,Bm),连接属性集X包含于{A1,A2,…,An},及Y包含于{B1,B2,…,Bm},X与Y中属性列数目相同,且相对应属性有共同的域。【若Z={A1,A2,…,An}/X(/X:去掉X之外的属性)及W={B1,B2,…,Bm}/Y,则R及S可表示为R(Z,X),S(W,Y)】关系R和S在连接属性X和Y上的连接,就是在R×S笛卡尔积中,选取X属性列上的分量与Y属性列上的分量满足给定θ比较条件的那些元组,也就是在R×S上选取在连接属性X,Y上满足θ条件的子集,组成新的关系,新关系的度为n+m。记作:(R∞S)XθY={tr⌒ts |tr∈R∧ts∈S∧tr[X] θ ts[Y]为真}
        🔹 ∞是连接运算符
        🔹 θ为算术比较运算符,也称θ连接
        🔹 XθY为连接条件
             θ为“=”时,称为等值连接;
             θ为“<”时,称为小于连接;
             θ为“>”时,称为大于连接

      • 连接运算为非基本运算,可以用选取运算和广义笛卡尔积运算来表示:R∞S=σxθy(R×S)

      • 在连接运算中,一种最常用的连接是自然连接,所谓自然连接是一种特殊的等值连接,它要求两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组,并且在连接结果中把重复的属性列去掉。即如果R与S具有相同的属性组Y,则自然连接可记作:R∞S={tr⌒ts |tr∈R∧ts∈S∧tr[Y]=ts[Y]}

      • 自然连接是在广义笛卡尔积R×S中选出同名属性上符合相等条件的元组,再进行投影,去掉重复的同名属性,组成新的关系

      例. 如图 (a)、(b)所示的两个关系R与S,©为R和S的大于连接(C>D),(d)为R和S的等值连接(C=D),(e)为R和S的等值连接(R.B=S.B),(f)为R和S的自然连接👇
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      结果如下图👇
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      • 通过上面👆的例题,我们可以看出等值连接与自然连接的区别:
        (1)等值连接中不要求连接属性的属性名相同,而自然连接要求连接属性的属性名必须相同,即两关系只有在同名属性才能进行自然连接【如上例R中的C列和S中的D列可进行等值连接,但因为属性名不同,不能进行自然连接】
        (2)等值连接不将重复属性去掉,而自然连接去掉重复属性,也可以说,自然连接是去掉重复列的等值连接【如上例R中的B列和S中的B列进行等值连接时,结果有两个重复的属性列B,而进行自然连接时,结果只有一个属性列B】

      例. 查询讲授数据库课程的教师姓名
      👉ΠTNCN=’数据库’(C ) ∞ ΠTNO,CNO(TC) ∞ΠTNO,TN(T)) 或 ΠTNTNOCN=’数据库’(C ) ∞TC) ∞ ΠTNO,TN(T))
      结果如下图👇
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    • 除法(Division)

      • 除法运算是二目运算
      • 前提:设有关系R(X,Y)与关系S(Y,Z),其中X,Y,Z为属性集合,R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名,但对应属性必须出自相同的域
      • 关系R除以关系S所得的商是一个新关系P(X),P是R中满足下列条件的元组在X上的投影:元组在X上分量值x的象级Yx包含S在Y上投影的集合。记作:R÷S={tr[X]|tr∈R∧Πy(S)⊆Yx}
        🔹 Yx为x在R中的象集,x= tr[X]
      • 除法是既从列的角度又从行的角度对关系R进行运算。首先,新关系P中只保留属性列X;其次,新关系P中只保留这样的X值x:S在Y上投影的集合是x的象集Yx的子集
      • 除法运算为非基本运算,可以表示为:R÷S=Πx(R )-Πxx(R )× ΠY(S)-R)

      例. 已知关系R和S,如下图(a),(b)所示,则R÷S如图©所示👇
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      与除法的定义相对应,本题中X={A,B,E},Y={C,D},Z={F}。其中,在关系R中,X可以取三个值{(a1,b2,e1),(a2,b4,e3),(a3,b5,e4)},它们的象集分别为:
           ①(a1,b2,e1)的象集为{(c3,d5),(c4,d6)}
           ②(a2,b4,e3)的象集为{(c1,d3)}
           ③(a3,b5,e4)的象集为{(c2,d8)}
      S在Y上的投影为{(c3,d5),(c4,d6)}
      显然只有(a1,b2,e1)的象集包含S在Y上的投影,所以R÷S={(a1,b2,e1)}

      • 除法运算同时从行和列的角度进行运算,适合于包含“全部”之类的短语的查询

    关系数据库——关系数据结构及形式化定义
    关系数据库——关系操作&&关系模型的完整性


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  • 数据分析中关系数据库的设计思想介绍关系数据库的设计思想:在 SQL 中,一切皆关系。关系数据库同样也有自己的设计思想:在 SQL 中,一切皆关系。  一、关系模型  关系模型(Relational model)由 E.F.Codd 博士于...

      数据分析中关系数据库的设计思想介绍关系数据库的设计思想:在 SQL 中,一切皆关系。关系数据库同样也有自己的设计思想:在 SQL 中,一切皆关系。

      一、关系模型

      关系模型(Relational model)由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出,以集合论中的关系概念为基础;无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表(Table),由行(Row)和列(Column)组成。因此,也可以说关系表是由数据行构成的集合。

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      关系模型由数据结构、关系操作、完整性约束三部分组成。

      1)关系模型中的数据结构就是关系表,包括基础表、派生表(查询结果)和虚拟表(视图)。

      2)常用的关系操作包括增加、删除、修改和查询(CRUD),使用的就是 SQL 语言。其中查询操作最为复杂,包括选择(Selection)、投影(Projection)、并集(Union)、交集(Intersection)、差集(Exception)以及笛卡儿积(Cartesian product)等。

      3)完整性约束用于维护数据的完整性或者满足业务约束的需求,包括实体完整性(主键约束)、参照完整性(外键约束)以及用户定义的完整性(非空约束、唯一约束、检查约束和默认值)。

      我们今天的主题是关系操作语言,也就是 SQL。

      二、面向集合

      SQL(结构化查询语言)是操作关系数据库的标准语言。SQL 非常接近英语,使用起来非常简单。它在设计之初就考虑了非技术人员的使用需求,我们通常只需说明想要的结果(What),而将数据处理的过程(How)交给数据库管理系统。所以说,SQL才是真正给人用的编程语言!

      接下来我们具体分析一下关系的各种操作语句;目的是为了让大家能够了解 SQL 是一种面向集合的编程语言,它的操作对象是集合,操作的结果也是集合。

      在关系数据库中,关系、表、集合三者通常表示相同的概念。

      三、SELECT

      下面是一个简单的查询语句:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      它的作用就是从 employees 表中查询员工信息。

      显然,我们都知道 FROM 之后是一个表(关系、集合)。不仅如此,整个查询语句的结果也是一个表。

      所以,我们可以将上面的查询作为表使用:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      括号内的查询语句被称为派生表,我们给它指定了一个别名叫做t。同样,整个查询结果也是一个表;这就意味着我们可以继续嵌套,虽然这么做很无聊。

      我们再看一个PostgreSQL中的示例:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      upper()是一个大写转换的函数。它出现再FROM子句中,意味着它的结果也是一个表,只不过是1行1列的特殊表。

      SELECT 子句用于指定需要查询的字段,可以包含表达式、函数值等。SELECT 在关系操作中被称为投影(Projection),看下面的示意图应该就比较好理解了。

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      除了SELECT之外,还有一些常用的 SQL 子句。

      WHERE用于指定数据过滤的条件,在关系运算中被称为选择(Selection),示意图如下:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      ORDER BY用于对查询的结果进行排序,示意图如下:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      总之,SQL 可以完成各种数据操作,例如过滤、分组、排序、限定数量等;所有这些操作的对象都是关系表,结果也是关系表。

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      在这些关系操作中,有一个比较特殊,就是分组。

      四、GROUP BY

      分组( GROUP BY)操作和其他的关系操作不同,因为它改变了关系的结构。来看下面的示例:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      该语句的目的是按照部门统计员工的数量,但是存在一个语法错误,就是 first_name 不能出现在查询列表中。原因在于按照部门进行分组的话,每个部门包含多个员工;无法确定需要显示哪个员工的姓名,这是一个逻辑上的错误。

      所以说,GROUP BY 改变了集合元素(数据行)的结构,创建了一个全新的关系。

      分组操作的示意图如下:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      尽管如此,GROUP BY 的结果仍然是一个集合。

      五、UNION

      SQL 面向集合特性最明显的体现就是:

      1)UNION(并集运算)

      2)INTERSECT(交集运算)

      3)EXCEPT/MINUS(差集运算)

      这些集合运算符的作用都是将两个集合并成一个集合,因此需要满足以下条件:

      1)两边的集合中字段的数量和顺序必须相同;

      2)两边的集合中对应字段的类型必须匹配或兼容。

      具体来说,UNION 和 UNION ALL 用于计算两个集合的并集,返回出现在第一个查询结果或者第二个查询结果中的数据。

      它们的区别在于 UNION排除了结果中的重复数据,UNION ALL保留了重复数据。

      下面是 UNION 操作的示意图:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      INTERSECT 操作符用于返回两个集合中的共同部分,即同时出现在第一个查询结果和第二个查询结果中的数据,并且排除了结果中的重复数据。

      INTERSECT 运算的示意图如下:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      EXCEPT 或者 MINUS 操作符用于返回两个集合的差集,即出现在第一个查询结果中,但不在第二个查询结果中的记录,并且排除了结果中的重复数据。

      EXCEPT 运算符的示意图如下:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      除此之外,DISTINCT 运算符用于消除重复数据,也就是排除集合中的重复元素。

      SQL 中的关系概念来自数学中的集合理论,因此 UNION、INTERSECT 和 EXCEPT 分别来自集合论中的并集(∪\cup∪)、交集(∩\cap∩)和差集(∖\setminus∖)运算。

      需要注意的是,集合理论中的集合不允许存在重复的数据,但是 SQL 允许。因此,SQL 中的集合也被称为多重集合(multiset);多重集合与集合理论中的集合都是无序的,但是 SQL 可以通过 ORDER BY 子句对查询结果进行排序。

      六、JOIN

      在 SQL 中,不仅实体对象存储在关系表中,对象之间的联系也存储在关系表中。因此,当我们想要获取这些相关的数据时,需要使用到另一个操作:连接查询(JOIN)。

      常见的 SQL连接查类型包括内连接、外连接、交叉连接等。其中,外连接又可以分为左外连接、右外连接以及全外连接。

      内连接(Inner Join)返回两个表中满足连接条件的数据,内连接的原理如下图所示:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      左外连接(Left Outer Join)返回左表中所有的数据;对于右表,返回满足连接条件的数据;如果没有就返回空值。

      左外连接的原理如下图所示:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      右外连接(Right Outer Join)返回右表中所有的数据;对于左表,返回满足连接条件的数据,如果没有就返回空值。右外连接与左外连接可以互换,以下两者等价:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      全外连接(Full Outer Join)等价于左外连接加上右外连接,同时返回左表和右表中所有的数据;对于两个表中不满足连接条件的数据返回空值。

      全外连接的原理如下图所示:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      交叉连接也称为笛卡尔积(Cartesian Product)。两个表的交叉连接相当于一个表的所有行和另一个表的所有行两两组合,结果的数量为两个表的行数相乘。

      交叉连接的原理如下图所示:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      其他类型的连接还有半连接(SEMI JOIN)、反连接(ANTI JOIN)。

      集合操作将两个集合合并成一个更大或更小的集合;连接查询将两个集合转换成一个更大或更小的集合,同时获得了一个更大的元素(更多的列)。很多时候集合操作都可以通过连接查询来实现,例如:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      等价于:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      我们已经介绍了许多查询的示例,接下来看看其他的数据操作。

      七、DML

      DML 表示数据操作语言,也就是插入、更新和删除。以下是一个插入语句示例:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      我们通过一个 INSERT 语句插入了 3 条记录,或者说是插入了一个包含 3 条记录的关系表。因为,UNION ALL 返回的是一个关系表。VALUES 同样是指定了一个关系表,在 SQL Server 和 PostgreSQL 中支持以下语句:

      

    大数据分析中关系数据库SQL的设计思想

     

      前面我们已经说过,FROM 之后是一个关系表,所以这里的 VALUES 也是一样。由于我们经常插入单条记录,并没有意识到实际上是以表为单位进行操作。

      同样,UPDATE 和 DELETE 语句也都是以关系表为单位的操作;只不过我们习惯了说更新一行数据或者删除几条记录。

     

    摘自:https://www.aaa-cg.com.cn/data/3092.html

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关系数据库使用数据表表示