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  • 数据库关系模型 关系数据库是建立在关系模型上的。而关系模型本质上就是若干个存储数据的二维表,可以把它们看作很多Excel表。 1、表的每一行称为记录(Record),记录是一个逻辑意义上的数据。 2、表的每一列称为...

    数据库关系模型

    关系数据库是建立在关系模型上的。而关系模型本质上就是若干个存储数据的二维表,可以把它们看作很多Excel表。

    在这里插入图片描述
    1、表的每一行称为记录(Record),记录是一个逻辑意义上的数据。

    2、表的每一列称为字段(Column),同一个表的每一行记录都拥有相同的若干字段。

    3、字段定义了数据类型(整型、浮点型、字符串、日期等),以及是否允许为NULL。注意NULL表示字段数据不存在。一个整型字段如果为NULL不表示它的值为0,同样的,一个字符串型字段为NULL也不表示它的值为空串’’。

    通常情况下,字段应该避免允许为NULL。不允许为NULL可以简化查询条件,加快查询速度,也利于应用程序读取数据后无需判断是否为NULL。

    和Excel表有所不同的是,关系数据库的表和表之间需要建立“一对多”,“多对一”和“一对一”的关系,这样才能够按照应用程序的逻辑来组织和存储数据。

    例如,一个班级表:

    在这里插入图片描述
    每一行对应着一个班级,而一个班级对应着多个学生,所以班级表和学生表的关系就是“一对多”:
    在这里插入图片描述
    反过来,如果我们先在学生表中定位了一行记录,例如ID=1的小花,要确定他的班级,只需要根据他的“班级ID”对应的值101找到班级表中ID=101的记录,即六年级一班。所以,学生表和班级表是“多对一”的关系。

    如果我们把班级表分拆得细一点,

    例如,单独创建一个教师表:

    在这里插入图片描述

    班级表只存储教师ID:

    在这里插入图片描述
    这样,一个班级总是对应一个教师,班级表和教师表就是“一对一”关系。

    结语:

    时间: 2020-07-04

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  • Eric Evans的《领域驱动设计》问世已经14年之久,到今天几乎所有业务团队都或多或少有涉及DDD。然而如果较真会发现,认真遵循DDD设计原则的...数据库关系模型 以数据库关系指导编程实践,是关系对程序的外延入侵,...

    Eric Evans的《领域驱动设计》问世已经14年之久,到今天几乎所有业务团队都或多或少有涉及DDD。然而如果较真会发现,认真遵循DDD设计原则的团队仍是少数,在多数团队的现都是:**领域模型=数据库关系。**DDD崇尚的是oo式表达,也就是常说的充血模型,对以关系型数据库实体关系为中心的关系模型甚至是可以用鄙夷来形容。

    数据库关系模型

    以数据库关系指导编程实践,是关系对程序的外延入侵,是预假设关系经存在再按图索骥将执行逻辑映射到关系,最终收口是落在数据库而非程序本身。程序本身成了一条条执行通道,每一条通道服务于特定场景的关系,后果必然是过程思维和面条代码。

    假设有业务场景–向购物车添加商品,以关系为中心,代码组织如下:

    public class CartLine{
        @Getter @Setter
        private String skuCode;
        @Getter @Setter
        private int buyNo;//数量
    }
    
    public class CartServiceImpl implements CartService{
        public void addLine(String skuCode, int buyNo, ......){
            CartLine line= getLine(skuCode,  .....)
            if(line!= null){
                line.setBuyNo(buyNo);
                update(line);
            }else{
                new CartLine
                insert
            }
        }
    }
    

    绝大多数人都应该会有类似代码的编写经历,最常见在经典三分层架构中的Service层,它本质上就是一个类存储过程,对其执行过程做翻译:

    CartLine line= select * from cart_line where sku_code= #{skuCode}
    if(line!= null){
      update cart_line set buy_no= #{buyNo} where sku_code= #{skuCode}
    }else{
      insert cart_line values(xxxx)
    }
    

    业务处理就是在有序执行一条条sql,老外给它取了个好听的名字叫事务脚本。事务脚本是非常典型的过程式表述,类似是串联sql完成一段完整的业务,可以用求和数学公式“事务脚本=∑fi,fi代指一条sql”来定义

    架构模式上管这种代码叫贫血模型,即无行为,表达力贫瘠。Martin Fowler在《企业应用架构模式》中

    定义它是反模式,简单系统使用它开发没问题,而对于复杂业务,业务逻辑、各种状态散布在大量的函数中,维护扩展的成本会变得很高。

    数据库中心的设计是”修改一处,全量回归“的悲剧源头,也是代码写久后枯燥、无聊、觉得都是重复劳动的源头。过程式代码并不需要精心设计和组织,自然写代码也就成了无意义的翻译器。

    oo模型

    假设内存无限大且永不宕机,即已经没有持久化必要,换句话说完全可以不使用数据库,此时应该如何编写代码?

    • 是使用与现实世界的活动实体做连接、特征和行为封装在一起,职责明确、逻辑合理分布的有状态对象,再按场景将合适类联系起来?
    • 还是使用仅映射活动实体特征的pojo,按场景忠实反应发生过程依次get/set操作pojo属性?

    Jdk以及各类优秀中间件都是以内存操作为主,可以参考它们的选择:即便是主推pojo规范的ejb都没有选择贫血模型,反而是极度充血– 有行为,有联系、表达力强,容易组织。

    数据持久化应只被当成是程序的暂停而非结束,对暂停而言,下一次再执行时需要忠实还原对象的上次执行后状态,而对结束则下一次是一个新的开始。即load; do;new; setter/getter; persist的区别。如果从这个角度出发,对象就变得近似是常驻在内存。

    在Vaughn Vernon的《实现领域驱动设计》中关于“六边形架构”如何在领域实践应用中对数据库和DDD的关系有很清晰的阐述很:
    数据库仅仅只是Domain Model的右向适配(被驱动者)。

    数据库只是持久化手段,是一种基础设施,不该作为指导程序运行的模型。写代码时要时刻保持一种警惕,如果把关系型数据库替换成json、普通文本或者无schema的nosql数据库,要如何保证逻辑层的无感?

    正确的方法是以对象和对象联系而非数据库表关系作为指导程序运行的基础。一次完整的业务操作由各实体对象行为协同完成,结果最终会反映在内存中各对象实例的内在属性上。这样无论怎么修改持久化方案,都只需要改变与特定持久化方案的适配策略。

    某逆向交替系统,其逆向状态是记录在正向交易上的,

    order_id order_status pay_fee item_id refund_amount refund_status attributes ……

    refund_amount和refund_status分别代表逆向退款金额以及退款状态。很显然,这样的表设计会导致两个问题:1) 无法多次逆向,前一次状态在下一次发起后被覆盖,即逆向无法追溯;2)逆向需要更新交易订单属性,方式是调用交易接口更新,因此某些情况下可能会有乐观锁问题– 逆向更新了锁版本导致交易再去更新失败。

    在小规模试跑阶段,业务上会严格限制一笔订单一次逆向,同时对于乐观锁问题采用多次重试机制,因此问题并不明显。逐渐的业务开始起来,首先业务量大之后重试导致的性能问题凸显– 在加事务的情况下,数据库连接是一直持有直到提交或回滚,多次重试相当于增加了几倍持有连接时间,因此会明显明显降低数据库吞吐;其次,对于不能多次逆向合作伙伴也开始有反弹。因此交易和逆向的表拆分变得势在必行。

    因为逆向在设计时使用的充血+六边形架构,实际上迁移并没有很大工作量,只是重新建了表,然后对数据库适配进行修改,将输出表由A指向B。

    而如果使用贫血模型,表结构有较大变更的情况下,则一定会要修改逻辑代码。可以使用事务脚本的公式做个简单的逆推导:
    表变化=sql变化=事务脚本(逻辑执行)变化。

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  • 0.什么是关系模型? 1.关系模型以表为基本结构 2.包括了基本的操作:并,差,广义积,选择,投影 以及拓展的操作:交,连接,除 3.还有完整性约束:实体完整性,参照完整性,用户自定义完整性。 1.什么是关系?什么...

    0.什么是关系模型?

    1.关系模型以表为基本结构
    2.包括了基本的操作:并,差,广义积,选择,投影 以及拓展的操作:交,连接,除
    3.还有完整性约束:实体完整性,参照完整性,用户自定义完整性。
    

    1.什么是关系?什么是表?

    关系是所有域的笛卡尔积的子集,关系是严格的数学定义,是一个集合,不允许有相同的元组出现。
    表是现代数据库依照关系的理论基础,它允许有相同的记录。
    

    2.关系模型有哪些操作?

    基本的操作:并,差,广义积,选择,投影
    拓展的操作:交,连接,除
    

    3.关系模型的完整性有哪些?

    实体完整性(主键不能为空)    #针对主键
    参照完整性(外键可以为空,但是必须存在与它所在主键的表中)   #针对外键
    用户自定义完整性(例如 性别只能是男或者女而不能是其他,由用户自己定义)
    

    4.什么是候选键(码)?

    可以唯一标识任意一行的属性。关系中的一个属性组,其值能够唯一标识一个元组。
    

    5.什么是主键?什么是主属性?

    选择一个候选键作为主键。(数据库常以主码为线索管理)
    主属性是候选键中的任一属性。其他属性则为非主属性。
    

    6.什么是外键?

    关系R中的一个属性组,***他不是R的候选码***,但它**是与另一个关系S的候选键码相对应**
    
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  • 关系模型简述 最早由E.F.Codd在1970年提出 是从表(Table)及表的处理方式中抽象出来...标准的数据库语言(SQL语言)是建立在关系模型基础之上的, 数据库领域的众多理论也都是建立在关系模型基础之上的。 关系模型研究...

    关系模型简述
    最早由E.F.Codd在1970年提出
    是从表(Table)及表的处理方式中抽象出来的, 是在对传统表及其操作进行数学化严格定义基础上,引入集合理论逻辑学理论提出的。
    是数据库的三大经典数据模型之一, 也是现在大多数商品化数据库系统所仍然使用的数据模型。
    标准的数据库语言(SQL语言)是建立在关系模型基础之上的, 数据库领域的众多理论也都是建立在关系模型基础之上的。
    在这里插入图片描述

    关系模型研究什么
    形象地说,一个关系(relation)就是一个Table。
    关系模型就是处理Table的,它由三个部分组成:
    描述DB各种数据的基本结构形式(Table/Relation)
    描述Table与Table之间所可能发生的各种操作(关系运算)
    描述这些操作所应遵循的约束条件(完整性约束)

    关系模型的三个要素简述
    基本结构:Relation/Table
    基本操作:Relation Operator
    在这里插入图片描述完整性约束:实体完整性、参照完整性和用户自定义的完整性

    关系和表

    在这里插入图片描述

    关系的数学定义
    “表”的基本构成要素

    “表”的严格定义–关系
    首先定义“列”的取值范围“域(Domain)”。

    在这里插入图片描述

    再定义“元组”及所有可能组合成的元组:笛卡尔积。

    在这里插入图片描述

    元组(d1 , d2 , … , dn)的每一个值di叫做一个分量(component)。
    元组(d1 , d2 , … , dn)是从每一个域任取一个值所形成的一种组合,笛卡尔积是所有这种可能组合的集合, 即:笛卡尔积是由n个域形成的所有可能的n元组的集合。
    在这里插入图片描述

    笛卡尔积中的所有元组并不都是有意义的。

    关系
    一组域D1 , D2 ,…, Dn的笛卡尔积的子集。
    笛卡尔积中具有某一方面意义的那些元组被称作一个关系。
    由于关系的不同列可能来自同一个域,为区分,需要为每一列起一个名字,该名字即为属性名。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    关系模式与关系
    同一关系模式下,可有很多的关系
    关系模式是关系的结构, 关系是关系模式在某一时刻的数据
    关系模式是稳定的;而关系是某一时刻的值,是随时间可能变化的

    在这里插入图片描述

    关系的特性及相关的概念

    列是同质:即每一列中的分量来自同一域,是同一类型的数据。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    理论上,关系的任意两个元组不能完全相同。(集合的要求:集合内不能有相同的两个元素);现实应用中,表可能并不完全遵守此特性。

    关系的特性
    在这里插入图片描述

    候选码(Candidate Key)/候选键
    关系中的一个属性组,其值能唯一标识一个元组,若从该属性组中去掉任何一个属性,它就不具有这一性质了,这样的属性组称作候选码。
    主码(Primary Key)/主键
    当有多个候选码时,可以选定一个作为主码。
    DBMS以主码为主要线索管理关系中的各个元组。
    主属性与非主属性
    包含在任何一个候选码中的属性被称作主属性,而其他属性被称作非主属性。
    外码(ForeignKey)/外键
    关系R中的一个属性组,它不是R 的候选码,但它与另一个关系S 的候选码相对应,则称这个属性组为R 的外码或外键。

    关系模型中的完整性
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述笔记整理自中国大学MOOC。

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