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  • 使用索引的准则 何时可不考虑建立索引 很少或从来不作为查询条件的列 小表的任何列 属于textimage长度较大的charvarcharbinary等数据类型的列 当修改的性能需求远大于查询的性能需求时不要创建索引 一索引的...
  • * 第4章 数据库和表的管理表和表约束的创建 第8讲 SQL Server 2008 * * * * * * * * 动手操作1创建kc表和表约束 要求用命令方式创建数据KC表单列后直接定义约束 表4-3 课程表KC的结构描述 列名 数据类型 长度 属性...
  • 关系数据库管理系统中的所谓关系是指数据模型是满足一定条件的二维表格式。具有面向对象数据库管理系统的优点:容易表达对象间的各种复杂的关系、通过对象的封装在数据库中实现方法与数据的关联,对对象的标识、对象...

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    关系数据库管理系统中所谓的关系指的是什么?

    关系数据库管理系统中的所谓关系是指数据模型是满足一定条件的二维表格式。

    具有面向对象数据库管理系统的优点:容易表达对象间的各种复杂的关系、通过对象的封装在数据库中实现方法与数据的关联,对对

    象的标识、对象的多态性和夜盖性等都提供了支持。

    相对于对象数据库管理系统有比较高的性能,可以利用关系数据库管理系统成熟的技术及其研究成果;对于关系数据库管理系

    统,它能更好地满足应用的需求。

    类的定义与操纵。面向对象数据库语言可以操纵类,包括定义、生成、存取、修改与撤销类。其中类的定义包括定义类的属性、操作

    特征、继承性与约束等。

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    扩展资料

    具有代表性的数据管理系统有:Oracle、Microsoft SQL Server、Access、MySQL及PostgreSQL等。通常数据库管理师会使用数据

    库管理系统来创建数据库系统。

    数据库管理系统不仅具有面向用户的功能,而且也具有面向系统的功能。

    DBMS 由于缺乏统一的标准,它们的性能、功能等许多方面随系统而异。一般情况下,大型系统功能较全较强,小型系统功能较弱。

    同一类系统,性能也是有差异的。通常,DBMS 的主要功能包括:

    数据库定义功能。DBMS 提供相应数据定义语言来定义数据库结构,它们是刻画数据库的框架,并被保存在数据字典中。数据字典是

    DBMS 存取和管理数据的基本依据。

    数据存取功能。DBMS 提供数据操纵语言实现对数据库数据的基本存取操作:检索、插入、修改和删除。

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  • 关系数据库与非关系数据库 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1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,之后的几十年,关系模型的概念得到了充分的发展并...

    关系数据库与非关系数据库

    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,在之后的几十年中,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主流模型。

    简单来说,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。

    关系模型中常用的概念:

    关系:可以理解为一张二维表,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的一列,在数据库中经常被称为字段
    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

    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

    1. 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。

    1. NoSQL
      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。

    1. 非关系型数据库分类
      由于非关系型数据库本身天然的多样性,以及出现的时间较短,因此,不想关系型数据库,有几种数据库能够一统江山,非关系型数据库非常多,并且大部分都是开源的。

    这些数据库中,其实实现大部分都比较简单,除了一些共性外,很大一部分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:

    面向高性能并发读写的key-value数据库:

    key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能,Redis,Tokyo Cabinet,Flare就是这类的代表

    面向海量数据访问的面向文档数据库:

    这类数据库的特点是,可以在海量的数据中快速的查询数据,典型代表为MongoDB以及CouchDB

    面向可扩展性的分布式数据库:

    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

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  • 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,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主流模型。 简单来说,关系模型的就是二维表格模型,

    转载自:http://blog.csdn.net/robinjwong/article/details/18502195

    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,在之后的几十年中,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主流模型。

    简单来说,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

    关系模型中常用的概念:

    • 关系:可以理解为一张二维表,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的一列,在数据库中经常被称为字段
    • :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

    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

    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。


    4. 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


    5. 非关系型数据库分类

    由于非关系型数据库本身天然的多样性,以及出现的时间较短,因此,不想关系型数据库,有几种数据库能够一统江山,非关系型数据库非常多,并且大部分都是开源的。

    这些数据库中,其实实现大部分都比较简单,除了一些共性外,很大一部分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:

    • 面向高性能并发读写的key-value数据库:

    key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能,Redis,Tokyo Cabinet,Flare就是这类的代表

    • 面向海量数据访问的面向文档数据库:

    这类数据库的特点是,可以在海量的数据中快速的查询数据,典型代表为MongoDB以及CouchDB

    • 面向可扩展性的分布式数据库:

    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

     

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  • 关系数据库

    2017-11-07 18:34:00
    关系数据模型用二维表来组织数据,这个二维表在关系数据库中就称为关系。关系数据库就是表或者说关系的集合,表示逻辑结构而不是物理结构。 关系系统要求让用户所感觉的数据就是一张张表。 关系模型的操作...
    关系模型三要素 : 数据结构,完整性约束,操作集合 
    数据结构
     
    关系数据模型用二维表来组织数据,这个二维表在关系数据库中就称为关系。关系数据库就是表或者说是关系的集合,表示逻辑结构而不是物理结构。
    关系系统要求让用户所感觉的数据就是一张张表。
    关系模型的操作对象:集合/表  。不是单个的数据行
    集合处理能力是关系数据库特有的特征。
    非关系模型中,各个数据记录之间是通过指针等方式连接的,当要定位到某条记录时,需要用户自己按指针的链接方向逐层查找——导航。 
     
    关系模型中,用户只需指定数据的定位条件,数据库管理系统就可以自动定位到该数据记录——导航
                简单来说,非关系模型,每次查找,都要从根开始查找,而关系模型可以直接定位。
     
    数据完整性约束:
    实体完整性,参照完整性/引用完整性,用户定义的完整性 
    关系模型的基本术语
    关系(relation):就是二维表。关系名就是二维表的表名
    属性(attribute)/字段:二维表中的每个列就称为一个属性/字段
        属性名:每个属性/每一列的名字
        属性值:每一列的值
        关系的元数:列的个数
    值域(domain):二维表中属性的取值范围  例如:性别:{男,女}
    元组(tuple): 二维表中的一行数据/记录
    分量(component):元组中的每一个属性值 (一行中的一个格子)
    关系模式(relation schema):二维表的结构称为关系模式或者二维表的表头结构 
      设有关系名为R,属性分别为A1,A2,...An,则关系模式可以表示为:
        R(A1,A2,...An) :   学生(学号,姓名,性别)
     
    关系数据库(relation database):对应于一个关系模型的所有关系的集合
    候选键(candidate key)/候选关键字/候选码:如果一个属性或属性集的值能够惟一标识一个关系的元组而又不包含多余的属性,则称该属性或属性集为候选键。
     
    主键(paimary key)/主码/主关键字:当一个关系中有多个候选键时,从中选择一个作为主键。
      每个关系只能有一个主键。
      用于唯一的确定一个元组/一行
      主键示例:
        学生 学号 姓名,性别,年龄,所在系)
        选课(学号,课程号,成绩)
     (主键/候选码  可以是单个属性,也可以是属性集合)
    主属性(primary attribute) : 包含在任意候选键中的属性(不是集合)
    非主属性:不包含在任一候选键中的属性
    定义笛卡尔积:设D1,D2,...Dn为任意集合,定义笛卡尔积D1,D2,....Dn为:
      D1XD2X...Dn={ ( d1,d2,...dn) | di  Di,i=1,2,...} 
    其中每一个元素( d1,d2,...dn)称为元组。
    元组中每一个di称为是一个分量
      有点类似排列组合:
     
    笛卡尔积 D1,D2,...Dn的任意一个子集称为D1,D2,...Dn上的一个n元关系
    形式化的关系定义同样可以把关系看成二维表,给表中的每个列取一个名字,称为属性
      属性D1,D2,D3
    n元关系有n个属性,一个关系中的属性的名字必须是唯一的。
    属性Dii12,…,n的取值范围称为该属性的值域
                即D3={男,女}   男和女就是D3这个属性的取值范围
     
    注:
      关系中的每个分量都是不可再分的最小属性
      表中列的数据类型是固定的,即列中的每个分量都是同类型的数据,来自相同的值域。
      不同列的数据可以取自相同的值域,每一个列成为一个属性,每个属性有不同的属性名。
      关系表中的顺序不重要
      关系表的顺序也不重要
      同一个关系中的元组不能重复,即在一个关系中不能出现完全相同的两行
     
     
    完整性约束
      数据完整性是指数据库中存储的数据是有意义的或正确的,和现实世界相符。
       实体完整性 (主键)
               保证每个元祖都是可识别的和唯一的
               不允许存在主键值为的记录以及主键值重复的记录
      参照完整性 /引用完整性 (外键)
          描述实体之间的联系的
            或者值为空;
            或者等于其所参照的关系中的某个元组的主键值。
      用户定义的完整性 /域完整性/语义完整性(值域)
            指明关系中属性的取值范围
             D3={男,女}   男和女就是D3这个属性的取值范围
     
     关系代数:
     
    关系是由元组构成的集合。
    关系代数的操作数和操作结果都是关系。
    关系代数的三大要素 :运算对象,运算符,运算结果
          R∪S{t | t∈R t∈S }
          R∩S{t | t∈R t∈S }
          RS{t | t∈R t S }
       
    RxS={tr ^ ts | tr RtsS} 
    笛卡尔积示例:
     
    选择运算:选择满足条件的元组/行组成一个新的关系
    σFR)={ r | rR ∧ Fr)=‘真’ }
    (f:表达式)
    例如:σSdept计算机系’   条件表达式Student  表名
    投影运算:选择指定属性,组成一个新的关系
    ΠAR) = (tA| t∈R   
    例如:snamesdept  属性名Student  表名
    连接运算:
    用来连接相互之间有联系的两个关系,从而产生一个新的关系。
    一般情况下,连接属性是出现在不同关系中的语义相同的属性,有笛卡尔积乘积导出。
    连接形式:
      θ连接(θ :=,>,<,>=,<=,!=
      等值连接(θ :=的情况)
      自然连接
      外连接
     
      除操作:
      关系代数操作总结:
     

    转载于:https://www.cnblogs.com/senhaishusheng/p/7800431.html

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  • 关系数据库的几种设计范式介绍1、第一范式(1NF) 任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库。 所谓第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都...
  • 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,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主流模型。 简单来说,关系模型的就是二维表格模型,而一个关系数据库...
  • 看到不错就转了,感谢原文博主。...     1. 关系数据库 ...关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,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主流...
  • 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...
  • 在数据库中数据表示记录,例如,学生管理数据库中,记录学生的信息包括学号、姓名、性别、年龄、籍贯和联系电话等,这些信息就是数据。 信息是指对数据进行加工处理后提取的对人类社会实践和生产活动产生决策影响...
  • 关系数据库中的几个范式

    千次阅读 2013-11-21 12:14:47
    目前关系数据库有六种范式...任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库。 所谓第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据
  • 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,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主流模型。 关系数据库采用了关系模型来组织数据的数据库关系模型...
  • 关系数据库 范式

    2019-11-09 22:46:27
    建立在关系数据库模型基础上的数据库 借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据 一个被组织成一组拥有正式描述性的表格,该表格作用的实质装载着数据项的特殊收集体。 通俗的讲: 在一个给定的应用...
  • 关系数据库部分

    2019-03-06 11:23:00
    1、关系数据库:是对应于一个关系模型的...4、元组:元组是关系数据库中的基本概念,关系是一张表,表中的每行(即数据库中的每条记录)就是一个元组,二维表里,元组也称为记录。 5、相互关系:一个数据库可以...
  • 当前数据库分为关系型数据库和非关系型数据库,本文...关系模型中常用的概念: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,数据库...
  • 关系数据库范式

    2019-05-18 21:08:56
    关系数据库范式:是指在设计关系数据库时,应当遵守设计原则。通过遵守这些设计原则,能够设计一个良好的关系数据库,避免数据冗余,节省数据存储空间和保障数据的一致性。 第一范式:关系数据库表的每一列都是不可...
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空空如也

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在关系数据库中关系是指