产品经理必懂的技术知识——数据库

最近在梳理人工智能产品经理技术知识体系，顺便将之前的技术知识整理成文档，便于自我查看，便于和未来的技术知识体系对比，同时也为了结实同好

适合人群：适合非技术背景产品经理，非技术背景互联网从业

数据库是如何工作的

什么是数据库

数据库是用来进行数据存储和管理的容器，产品在使用过程中发成的行为和业务数据都会存储在数据库中
1.数据库在哪
答：数据库运行在服务器上，属于后端的一部分
2.数据库与服务端有什么关系和区别
答：服务端程序处理业务逻辑，然后调用数据库进行后端操作

数据库分类

关系型数据库，以表的形式进行存储
非关系型数据库，以文本的形式进行存储，比如存储用户行为
不同数据库厂商提供的数据库基础能力类似，但是用场景和基础能力有所不同，银行需要大规模数据库，如处理速度，功耗，价格等

数据库是如何工作的

数据库的工作原理
1.被服务端调用，进行数据的增删改查
2.服务端程序通过SQL语句操作数据库，SQL语句通过工程师写代码的方式实现
3.数据库运行在服务器上，数据存储在服务器硬盘中

数据库表和关系结构

实体关系结构

反应客观世界中实体本身和相互之间的关系结构，实体间关系可以是一对一，一对多，多对多

例如
实体A：父亲（姓名，年龄，职业....）
实体B：儿子（姓名，年龄，学校....）
A-B的关系是父子关系（1:n）

数据库反应的也是实体世界中的客观关系

数据库“表”

数据库“表”对应客观世界中的一个实体，“表”的名就是实体名，“表”的字段就是实体属性
实体“人”——用户“表”
实体“商品”——商品“表”
实体“订单”——订单“表”

user表

表与表之间通过“主键”相互关联

“主键”：每个表中唯一标识一条数据的字段
例如：
商品表的主键：productID（商品编号）
订单表的主键：orderID（订单编号）

数据库字段和字段类型

数据表“字段”

字段对应实体对象中的属性，在数据库表结构中，字段是基本组成要素

user表字段

user表字段：userID，username，sex，age
字段可以有无限多个，数据库表字段命名通常用英文，可以用下划线区分
例如：user_id,user_name

数据表“字段类型”

每一个字段都对应一种字段类型，字段类型表示该字段存储的值属于哪种类型，常用的字段类型：整数型，字符型，日期类型

user表

user表字段类型
userID：字符型
username：字符型
sex：字符型
age：整数型

order表字段

order表字段类型
time：日期类型

字段和字段类型的使用

字段映射的是客观世界中实体的属性，每个属性都需要对应的数据类型
字段和字段类型是数据结构的基础，接口里的参数和值对应的都是数据库的字段和字段类型，工程师都是基于字段和字段类型来定义接口（API），产品经理对数据库表，字段，字段类型有了了解后，可以更好的理解接口设计和功能逻辑

数据库操作语言SQL

数据库操作语言——SQL

SQL（structured query language）全称叫做结构化查询语言，是一种用来操作关系型数据库的编程语言，可以理解为对数据库对操作命令

SQL语句被嵌入在服务端程序中，后端工程师除了编写业务逻辑代码外，还需要对数据库进行操作

数据是如何被呈现到客户端界面的

客户端发起请求，服务端处理，调用数据库进行查询，通过接口将数据返回给客户端并显示

通过SQL语句操作数据库

案例：查询user表用户数据并显示到客户端用户信息界面

案例

常用SQL语句

user表的建立，新增，查询，修改，删除

建表：create table user(userid varchar(30), primary key, username varchar(50), age number) 
新增：insert into user values(1003, joy, 20)
查询：select *from user where userid='1001'
修改：update user set age='19' where userid='1002'
删除：delete from user where userid='1003'

数据库表索引是什么

什么是数据库索引

索引是基于数据库表某一列或几列建立的结构，通过索引能极大提高数据的查询效率。基于user表建立的userid索引结构，就能快速定位查询某一条具体数据
传统做法是通过SQL语句select * from user where userid='1001111'，查询第1111条数据，按行遍历
通过userid索引就可以快速定位到userid=1001111的数据项

数据库索引的缺点

1.索引需要消耗一定的物理存储空间，索引单独维护
2.每次对数据表更新的同时需要更新维护索引表
3.需要花费较多的时间去建立和维护索引，随着数据总量的增加，花费的时间也将增加