SQL进阶四：SQL术语与概念

1.  为什么学习SQL

自人类社会形成之日起，社会的运转就在不断地产生和使用各种信息（文献、档案、资料、数据等）；在如今所谓的信息时代，由于计算机和互联网的作用，信息的产生和使用达到前所未有的广度和深度。如何管好和用好信息，是（而且将一直是）IT行业一块重要的领域。
在过去几十年中，关系数据库一直在这一领域占主导地位，而建立在关系理论基础之上的SQL也成为数据库领域的既定标准。

目前的数据存储领域可称为三分天下：
a.  少量数据的存储：
自定义数据文件或通用数据文件（单机数据库），通过自定义接口或通用API访问数据。如需要存储数据的单机软件或小型的动态网站。
b.  对一致性要求高的大量数据的存储：
关系数据库管理系统(RDBMS)。如各种传统的信息系统（ERP、CRM、HRMS、MIS等）。
c.  对并发性要求高的大量数据的存储：
NoSQL数据库系统。如Web2.0网站的后台数据系统。

以上，“狐假虎威”地借数据存储的重要性来阐述了一番学习SQL的伟大意义。但重要的是，对SQL善于做什么和不善于做什么有个清楚的认识。


2.  学习SQL的参考资料

不久前整理了数据库图书ABC一文，对数据库相关的参考资料作了粗略的分类。

对于初学者而言，可以结合着《数据库系统概念(第5版)》一书和某个DBMS平台的入门技术手册练习，自行寻找或构思一个小需求，建一个数据库，创建几个表和视图，练习写查询和修改语句。基础理论和技术实践可以相互促进。


3.  几组基本概念

3.1.  单机数据库与服务器级数据库

单机数据库（如sqlite、Access等，Excel也勉强可以算是）是应用于单个计算机的数据库引擎，通常不具备网络连接功能，适用于小型应用；程序部署时，一般只需要附带数据文件即可。有时也称作桌面数据库。
服务器级数据库（如Oracle、DB2、SQL  Server、MySQL、PostgreSQL等）是具备网络连接功能、可作为单独数据库服务器的DBMS，适用于大型信息系统；程序部署时，需要专门安装相应的DBMS，甚至要单独进行数据库服务器的架构设计。此类数据库是我们讨论的重点。

3.2.  服务器(Server)与客户端(Client)

数据库服务器是运行在一台主机(Host)（或主机集群）上的服务程序，维护着一个或多个数据库，并通过网络连接响应数据库客户端提交的SQL语句。
数据库客户端是向数据库服务器发送查询请求的应用程序，可能是DBMS的GUI管理界面或命令行应用程序，也可能是前端的Web服务器。数据库客户端和数据库服务器可能是在同一台主机上，但更多情况下则是位于不同的主机上，通过局域网访问。

例如对于SQL  Server来说，一个服务器实例(Instance)即是一个数据库服务器，一台主机上可以安装多个服务器实例；而查询分析器或SSMS、sqlcmd、以及连接数据库服务器的IIS，都是数据库客户端。

比如你在SSMS中备份/还原/附加一个数据库，或是通过xp_cmdshell执行一个命令程序，所操作的都是你所连接的数据库服务器所在主机的文件，而不是你运行SSMS数据库客户端所在主机的文件。

一台主机有时候会被称作一台（操作系统）服务器，而数据库服务器和Web服务器都是运行在主机之上的应用服务器。它们都被称作服务器，不要因此搞混了。

一个典型的基于SQL  Server的网站系统的架构示例如下：
用户浏览器(Web Client) <----> IIS(Web Server/DB Client)  <----> SQL Server(DB Server)

3.3.  数据库(DB)与数据库管理系统(DBMS)

“数据库”这个词已经被滥用，可能用来指一个数据系统（如中国移动的号码数据库），可能用来指一种数据存储技术（如关系数据库和NoSQL数据库），还可能用来指DBMS(如人们常说SQL  Server是数据库软件）。这种混乱已然形成，恐怕难以改变（比如上文的描述即是如此）。我们只能根据上下文来判断具体含义。
按最狭义的技术含义，数据库(Database)是指位于一个数据库服务器实例上的一个库，而DBMS则是指类似SQL  Server、Oracle等等此类软件。初学者要注意这些概念之间的差别。论坛上常常见到这样的帖子：“连不上数据库”、“数据库打不开了”，又没有上下文，可见发问者概念混乱，搞得解答者也是一头雾水。

3.4.  SQL与SQL方言(dialect)

SQL是一个关系数据库查询语言的标准，而SQL方言则是各种DBMS在SQL标准上进行的扩展，如增加新的关键字、查询功能、特有的数据类型、支持过程化的控制流语句等。例如SQL  Server的T-SQL和Oracle的PL/SQL都是常见的SQL方言。
这就好比ANSI  C标准与各种编译器实现的C语言的差别。但不同SQL方言之间的差异远大于不同C编译器之间的差异。SQL方言之间的差异，对于跨DBMS的学习和开发，都是必须注意的。

3.5.  语句、表达式和断言

语句(statement)是SQL中一个可以单独执行的单元。如SELECT  * FROM  table;即是一个语句，其中包含了SELECT子句(clause)和FROM子句。SQL标准规定用分号作为语句的结束，但在目前的T-SQL中，语句结束的分号是可选的。

表达式(expression)是SQL中的一个值（可能是变量、常量、查询字段或计算结果），对应一种特定的数据类型。SQL中的表达式分为标量表达式和表值表达式，其中表值表达式作为单独语句则是SELECT语句，作为语句的一部分则称为子查询。比如0,  col + 2, DATEADD(second, 30, GETDATE())都是（标量）表达式。

需要特别说明的是，SQL中的CASE  WHEN是标题表达式，而不是条件语句。比如CASE WHEN中可以使用表达式，却不能使用语句；CASE WHEN的结果是一个特定数据类型的标量值；CASE  WHEN可以用在SELECT、GROUP BY或ORDER BY子句中，但IF ELSE则不行。

断言(predicate)是SQL中进行比较的结果，即真值，可理解为布尔表达式，因为SQL中没有bool数据类型，所以将断言特别从表达式中区分出来。比如1是一个标量表达式，而1  =  1则是一个断言，后者可以用在WHERE、ON、HAVING、CHECK等需要真值条件的地方，但前者则不可以。由于NULL的存在，SQL中的断言是三值逻辑，即True/False/Unknown，详见下文“NULL与三值逻辑”。

下文中多次用到计算和比较两个词。表达式和表达式进行计算，结果是新的表达式；表达式和表达式进行比较，结果是一个断言；断言和断言可以进行逻辑运行(AND/OR/NOT)，结果是新的断言。注意其中的区别。


4.  SQL不同于一般编程语言的地方

4.1.  SQL操作的是数据

SQL是数据库的查询语言，因而可以对系统数据产生持久化影响。在常规编程中，一个错误通常只会造成程序的crash或bug，修改并重新调试往往就可以了；而在SQL中，一个不小心就可能造成系统数据的破坏和丢失。常常有新手执行SQL时，不小心遗漏了DELETE或UPDATE语句中的WHERE子句，这往往是很大的麻烦。

因此，学习和使用SQL，一开始应该养成两个习惯：
1.  细心。在执行SQL语句认真检查一下，要清楚自己在做什么。
2.  及时备份，并考虑对系统的元数据进行版本控制。为偶尔的意外准备好后悔药。

常见的可能造成破坏性影响的SQL关键词：DELETE,  UPDATE, DROP, TRUNCATE TABLE。

4.2.  SQL是基于集合的说明式语言

SQL擅长集合操作，而不是循环。所谓说明式语言，你只需要告诉SQL需要做什么，而不是怎么做。

初学SQL的人，思维往往难免带有过程式语言的痕迹，解决问题时常常不由地考虑循环。在学习SQL编程时，每当想要用循环时，先反问一下自己：这个问题是不是必须用循环来解决？事实上，多数情况下，这个问题的答案是否定的。

有本书中讲，SQL代码中出现一次IF便要减一些分（比如-1），出现一次WHILE便要减很多分（比如-10或-50，不夸张）。可以尝试用这样的方法为自己的存储过程打分。


5.  SQL的三个子集

SQL从功能上可以划分为三个子集：

1. DML(Data Manipulation  Language):
数据操纵语言，是对数据进行查询和修改（增、删、改）操作的语言。
包含语句：SELECT+INSERT/DELETE/UPDATE
使用对象：DB  User

2. DDL(Data Definition  Language):
数据定义语言，是对域（数据类型）和关系（表）及其它数据库对象进行定义的语言。
包含语句：CREATE/DROP/ALTER
使用对象：DB  Designer/Developer

3. DCL(Data Control  Language):
数据控制语言：是对数据的访问进行权限控制的语言。
包含语句：GRANT/DENY/REVOKE
使用对象：DBA

补充说明：
-  严格地说，DML只包含对数据进行修改的语句(INSERT/DELETE/UPDATE)，但SELECT语句与DML关系紧密、形式类似，故通常放在一起。既可以统称为DML，也可以并称为Query+DML。
-  以上三个子集不包含BACKUP/RESTORE语句。

第二部分：从关系角度理解SQL


6.  从关系角度理解SQL

6.1.  关系和表

众所周知，我们目前所用的数据库，通常都是关系数据库。关系自然在其中处于关键位置。初学数据库原理的人可能会很困惑关系和表是什么联系，如果没有清楚的理解，很可能会认为关系这个概念没有实际意义，只会引起混淆。
其实这两组概念只是由于理论界与技术界的着重点不同。前者需要用一个专业的、没有歧义的概念来进行理论探讨，后者则希望在实际应用中能够使用一个直观的、容易理解的词汇。通常情况下，可以认为关系和表是一回事。

就定义来说：关系是元组（即表的记录，或行）的集合。此外，关系还有以下特征：
-  关系含有一组属性（即表的字段，或列），含有N个属性的关系可称为N元关系。
-  一个关系的元组含有与关系相同的属性，N元关系的元组都是N元组，一个元组中对应每个属性有一个值。
-  一个属性的域（即字段的数据类型，但域的要求更严格，详见下文“数据类型”），即该属性所有可能的值的集合。

从这里可以看出关系和表的区别：关系作为一种集合，不会包含重复元组；而表则可以包含重复记录。这是SQL面对的诸多指责之一，但有其技术合理性。这里的区别在理解上影响不大，不妨把表理解为“可能（但通常不应该）重复的集合”。注意到这点区别，以下我们便可以对关系和表不加区别的使用了。

另外，这里的关系和表，指的是所有表值的东西，包含物理表、虚拟表（视图）、派生表（一个用在FROM子句的子查询）、表变量、表值函数、等等。它们在物理上有区别，但在逻辑上是等价的。

6.2.  关系模型

数据库建模（即表结构设计）的过程，是根据现实世界的业务需求，设计一个表示和存储业务数据的关系数据模型。在设计过程中可以借助E-R模型来简化问题，因为E-R模型可以更直观地对应于现实世界，也可以很容易地转化为关系模型。对于熟练的设计者，可以省略E-R模型，直接构建关系模型。

而关系模型在关系数据库中基本上可以直接表示，所以关系模型与物理模型差别不大。物理模型通常只是根据需要添加必要的索引，或是将概念上的表在物理上映射为分区视图或分区表。

以上几个模型的关系见下图：


简单总结一下关系模型设计中的两个要点：

1.  完整性约束(Integrity  constraint)：

完整性约束保证数据的一致性（符合基本条件），包含以下3种类型：
-  实体完整性（主键约束）：一个表的主键不能为空。
- 参照完整性（外键约束）：一个表的外键必须存在于所参照的表中。
-  自定义完整性（CHECK约束，UNIQUE约束）：即表中的数据不能违反约束定义的条件（不能使CHECK的表达式为False，不能使UNIQUE约束的字段或字段组合出现重复值）。

完整性约束定义了系统概念模型的边界，很大程度上防止了脏数据进入系统，这是非常重要的，因为脏数据往往比没有数据还要讨厌（这与“错误的观点胜过没有观点”恰恰相反）。

在设计表结构时，外键、CHECK、UNIQUE约束或许可以适当省略（出于运行性能和开发效率的考虑，并且相信表数据只有统一存储过程修改，不会出现脏数据），但主键通常是一定需要的。主键不仅意味着可以高效查询（因为目前DBMS的主键通常都是通过B+树聚集索引实现的），更重要的是清楚地说明了表中数据的唯一标识是什么。（目前我只发现一种不需要主键的情况：日志表——同一时刻可能有多笔记录，所以datetime不能作为主键；而一个递增的LogID也没有太大实际意义，参看关于聚集索引选择方案的疑问一帖。）

关于主键的选择方案，详见一个基础问题一帖。

给我看表的数据样本，以及（可能）过时的数据字典和程序文档，我仍然迷惑不解。如果给我看完整的表的定义（要包括各种完整性约束，特别是主键），通常就不需要查看表中的数据样本了，甚至连文档也可以省去。（这两句话借鉴了Brooks在《人月神话》一书中的话。参见《UNIX编程艺术》1.6节脚注。）

2.  范式(Normal Form,  NF)：

范式是一组关系（表）设计的原则，通过避免冗余防止出现数据的更新异常（即DRY原则的体现）。在实践上常用的是以下3个层次的范式：
-  1NF：表中的字段都是原子的。
- 2NF：表中的所有字段都可以由主键唯一决定（函数依赖）。
-  3NF：除完整主键以外，其它字段（包括部分主键）之间不存在决定关系（函数依赖）。

首先说明一下1NF的“原子的”。这个“原子的”是指业务需求不需要对这个值进行拆分（没有前提条件，“拆分”一词是有多种解释的，如字符串可以拆分成字符，整数可以拆分成二进制的位串或素因子的乘积）。例如，城区、街道、门牌号是地址的三部分，如果地址只是作为一个记录，不需要更细粒度的处理，则可以将三部分存在一个字段；如果需要根据城区进行查询和分组统计，则至少需要把城区作为一个单独的字段。所以，一个字段是不是“原子的”必须根据业务需求这个条件来定义。实践中业务需求是会变化的，因而系统设计还需要一定的前瞻性。目前一个原子的字段可能随着需求变化而不再是原子的。

范式给出了一组表应该怎样设计的原则，但没有说明如何把表设计成这样。数据库理论上的关系范式分解过于抽象，以下是一点实用性的思路：
-  1NF：让表中的每个字段都不需要拆分处理（至少不需要太复杂的拆分处理）。如姓名的结构很简单，通常不需要设计成姓和名两个字段，但如果是一个国际化的系统，不同文化中姓名的结构可以不同，这时则最好把LastName和FirstName分开存放，比如Facebook、Twitter等网站的设计。
-  2NF：给表定义主键。参看上文关于实体完整性的讨论。
-  3NF：不要在同一个表中存放相关数据或派生数据，只存放主要数据，其它数据通过联接查询或计算获得。如不要在员工表中同时存放部门ID和部门名称（相关数据）或同时存放出生年月和年龄（派生数据），其中部门ID或出生年月是主要数据，部门名称可以通过联接查询获得，年龄可以通过计算获得。

有些情况下出于结构的直观或查询性能的考虑，可能会需要反范式的设计。如在一个字符串字段中存放逗号分隔的多个值（形如'1,2,3,5,8'，违反1NF），或是在一个表中同时存放相关数据或派生数据来避免联接或计算开销（比如同时存放部门ID和部门信息来避免联接部门表，或同时存放员工各项薪酬福利和总薪资来避免复杂的薪资计算，违反3NF）。反范式的设计会带来复杂的查询处理或冗余，更好的方案是基本数据用符合范式的表存储，通过统一的过程来计算和刷新缓冲表来提高查询时的性能，参看《程序员修炼之道》第7节关于DRY原则的讨论。

6.3.  关系运算

表的查询，与关系代数(Relational  Algebra)定义的关系运算是等价的。理解关系运算，或许可以简化对查询的认识。

常用的基本关系运算只有4类（够简单吧）：

1.  基本的集合运算（双目运算）

关系是元组的集合，所以关系也支持基本的集合运算：
- 并(union)：对应SQL关键字UNION
-  交(intersection)：对应SQL关键字INTERSECT
-  差(difference)：对应SQL关键字EXCEPT

不同的是，关系的集合运算，要求参与运算的两个关系必须含有相同属性集（属性的个数和类型都一样）。
由于表允许重复记录，在SQL中以上三种操作还可以是UNION  ALL/INTERSECT ALL/EXCEPT ALL的形式，结果不去除重复记录。

2. 提取关系的一部分的运算（单目运算）

-  选择(selection)：根据条件过滤出指定的元组（行），对应SQL查询的WHERE子句
-  投影(projection)：根据列表过滤出指定的属性（列），对应SQL查询的SELECT子句

由于表允许重复记录，关系的投影运算事实上等价于SELECT  DISTINCT的效果。而SELECT的默认效果是不去除重复记录。

3. 两个关系的联接（双目运算）

-  笛卡尔积(Cartesian product)：对应SQL关键字CROSS JOIN（与FROM后的多个表直接用逗号分隔效果相同）
- 内联接(Inner  Join)：对应SQL关键字INNER JOIN
- 外联接(Outer Join)：对应SQL关键字{LEFT | RIGHT | FULL}  OUTER JOIN

4. 聚合运算（单目运算）

根据指定属性（列）分组，同时可以使用聚合函数。对应SQL查询的GROUP  BY子句。

以上4类关系运算，不管是单目运算还是双目运算，其结果依然是一个关系，因而可以继续进行运算。

通常情况下的SQL查询，除一些特殊的语言特性外（如TOP、排序函数等），主要的查询逻辑都是这4类关系运算的组合。

6.4.  数据查询

1.  查询的逻辑处理过程

以T-SQL为例，一个查询（完整SELECT语句）的逻辑处理过程如下（其中括号中的数字表示处理顺序）：
[code=sql]  
(8) SELECT (9) DISTINCT (11)  
(1) FROM
(3) JOIN  
(2) ON
(4) WHERE  
(5) GROUP BY (6) WITH {CUBE |  ROLLUP}
(7) HAVING
(10) ORDER BY  
[/code]
说明：
+ 有些子句是可选的。比如JOIN可能出现0到多次，GROUP  BY和HAVING可能出现0到1次。
+ 从以上顺序可以看出，为何在WHERE子句不能使用SELECT的计算结果，但在ORDER  BY子句却可以。
+  查询的逻辑处理过程与物理处理过程可能并不相同。但对于SQL的学习来说，先理解逻辑处理过程是必须的。先要知道怎样计算出正确的结果，才谈得上怎样更高效地计算出正确的结果。

该内容详见《Microsoft  SQL Server 2005技术内幕：T-SQL查询》第1章。

2. 查询条件

在SQL  Server联机丛书中，查询条件的BNF语法图如下：
[code=sql]
Search Condition
<  search_condition > ::=
   { [ NOT ] | (   ) }
   [ { AND | OR } [ NOT ] {  | ( ) } ]
[ ,...n ]
::=
    { expression { = | < > | ! = | > | > = | ! > | < | < = |  ! < } expression
   | string_expression [ NOT ] LIKE string_expression [  ESCAPE 'escape_character' ]
   | expression [ NOT ] BETWEEN expression AND  expression
   | expression IS [ NOT ] NULL
   | expression [ NOT ] IN  ( subquery | expression [ ,...n ] )
   | expression { = | < > | ! = |  > | > = | ! > | < | < = | ! < } { ALL | SOME | ANY} ( subquery  )
   | EXISTS ( subquery )    }
   | CONTAINS ( { column | * } , '  < contains_search_condition >' )
   | FREETEXT ( { column | * } ,  'freetext_string' )  
[/code]
其中：predicate为断言，expression为标量表达式，subquery为子查询。查询语句返回使查询条件为True的结果。

3.  子查询

一个查询如果作为一个语句的一部分，则称为子查询。

a. 按结果分类：
- scalar  subquery：如果查询结果是标量值，即只有一行一列，则为标量子查询（标量表达式）。
- table-valued  subquery：反之则是表值子查询（表值表达式）。

b. 按查询是否涉及外层表分类：
- self-contained  subquery：不涉及外层表的子查询是不相关子查询，如SELECT a.* FROM a WHERE a.id IN (SELECT b.id FROM  b)。
- correlated subquery：反之则是相关子查询，如SELECT a.* FROM a WHERE EXISTS (SELECT *  FROM b WHERE b.id = a.id)。

c. 按子查询所在的位置分类：
- In  search_condition：在查询条件中的子查询，比如上文语法图中的所有subquery。
- In FROM  clause：在FROM子句中的子查询，又称派生表，如SELECT * FROM (SELECT * FROM a) tmp，派生表一定要指定表别名。（SQL  Server 2005之后支持Common Table Expressions，可视为派生表的变形，但可以在一个查询中多次使用，而且支持Recursive  CTE这种高级功能，详见联机丛书。）
- In SELECT clause：在SELECT子句中的子查询，如SELECT d.DepID,  ManagerName = (SELECT e.EmpName FROM Employee e WHERE e.EmpID = d.ManagerID)  FROM Department d WHERE  ...，这种子查询性能较差，通常可以用JOIN代替。如果可能，尽量避免使用SELECT子句中的子查询。

6.5.  数据修改

在SQL Server中，修改数据（增、删、改）的语句支持以下格式：

1.  增(INSERT)
[code=sql]
INSERT INTO

( )  VALUES( )
INSERT INTO ( )  SELECT FROM ...
INSERT INTO (  ) EXEC
SELECT INTO   FROM ...
[/code]
以上4个语句：
第1个是SQL标准的插入语句（SQL Server  2008还支持在VALUES子句指定多个元组）；
第2个和第3个是T-SQL扩展的插入语句，但要求SELECT语句和EXEC存储过程的结果集与目标表的指定插入列字段个数一致且数据类型一一对应（或可以隐式转换）；
第4个不是插入语句，而是根据SELECT语句的结果集创建一个表并将结果数据插入其中，注意与第2个语句的区别。

2.  删(DELETE)
[code=sql]
DELETE FROM [WHERE  ] !!!
DELETE FROM FROM  JOIN ON WHERE  
TRUNCATE TABLE  
[/code]
以上3个语句：
第1个是SQL标准的删除语句（WHERE子句省略的结果是删除全部数据，注意！）；
第2个是T-SQL扩展的删除语句，效果是将符合联接查询条件的目标表数据删除（将DELETE  FROM 改为SELECT DISTINCT  .*可以看到删除哪些数据）；
第3个实际上是DDL而不是DML，需要的权限和运行条件都与DELETE不同，但效果却是清除表中所有数据，而且比DELETE高效。

3.  改(UPDATE)
[code=sql]
UPDATE SET =   [WHERE ] !!!
UPDATE  SET = FROM JOIN   ON WHERE  
[/code]
以上2个语句：
第1个是SQL标准的更新语句（WHERE子句省略的结果是更新全部数据，注意！）；
第2个是T-SQL扩展的更新语句，效果是将符合联接查询条件的目标表数据更新为指定结果（将UPDATE   SET = 改为SELECT  .,  可以看到把哪些数据更新为哪些新值，其中可以是联接查询的计算值，但如果联接查询结果使得目标表的和新值成为一对多的关系，则会更新为哪个是不确定的，这种情况可能导致意想不到的bug）。

该内容详见《Microsoft  SQL Server 2005技术内幕：T-SQL查询》第8章。

6.6.  表的逻辑含义

很多使用数据库的人，不了解数据库原理，不能从逻辑上理解表的含义，从而只能把表看作一种数据结构，看作一种类似二维数组的东西，于是写出低效的循环语句就不难理解了，数据一致性更是难以保证。

可以从以下两个层面来理解表：

1.  一个表是一类事物（物件object和事实fact的统称）的集合，其中表的每行记录表示一个该类事物，主键是一个事物的唯一标识。
如：学生表（#学号，姓名，专业，……）是学生（物件）的集合，一个学号可以唯一标识一个学生；学生选课表（#学号，#课程ID，选课时间）是学生选课（事实）的集合，联合主键学号和课程ID可以唯一标识某个学生选了某门课的事实。

数据库建模就是根据业务需求设计一组表，用来表示业务系统中的所有事物。

2.  一个表的表结构定义了一个谓词，表中的每行记录都是对该谓词的一个真值量化。由于量化后的谓词是一个命题，所以，一个表是一组真命题的集合。
（关于谓词和量化的概念，可参看《离散数学及其应用(第5版)》一书中关于数据逻辑的部分。）
如：学生选课表（#学号，#课程ID，选课时间）定义了这样一个谓词——“学生{#学号}，在{选课时间}，选了课程{#课程ID}。”，其中{}中的部分是一个变量。谓词不是命题，只有对其量化（或称实例化）之后才是命题。该表的一行记录('S001','C0001','2010-08-24  17:16:58')表示一个真值量化，量化后的命题是“学生S001，在2010-08-24  17:16:58，选了课程C0001。”。

一个数据库系统包含了很多表，每个表是一组真命题的集合，所有这些真命题则表示了系统中可信的知识。
设计一个表，就是设计一个谓词。只要表结构文档把这个谓词的含义说明清楚了，则表中记录的含义也自然清楚了；反之，如果一个表的谓词存在模糊或歧义，则表中的记录也是没有意义的。

从这个角度理解完整性约束：
-  实体完整性（主键约束）：如果一个表包含了完全相同的两条记录，则把一个真命题重复一遍并不能增加知识；如果一个表的两条不同记录有着相同主键，则说明这两个命题是冲突的。实体完整性保证了每个命题的唯一和无冲突。
-  参照完整性（外键约束）：参照完整性保证了每个命题涉及的事物都是有意义的（在该事物的表中有定义）。
-  域完整性（CHECK约束）：域完整性保证每个命题都是一致的（不违反CHECK约束）。“每个命题都是一致的”是“每个命题都是正确的”的必要非充分条件，所以约束只是一种最小保证。

第三部分：SQL数据类型与三值逻辑


7.  数据类型

在数据库理论中，关系模型和数据类型这两部分内容是正交的（参看《程序员修炼之道》第8节关于“正交性”的讨论），互不依赖。换言之，关系模型并不关心每个表的字段的数据类型是什么，是整数、字符串等基本类型也好，是组合类型、类等自定义类型也好，关系模型只要求每个字段是原子的。

在数据库理论中，数据类型又被称为域，但域是更为严格的定义。比如一个班级的学生个数和学生平均分可能都是int类型，但这是两个不同的域，“学生个数  * 学生平均分 = 学生总分”，但“学生个数 +  学生平均分”是没有意义的。目前的主流DBMS似乎尚未对域有很好的支持，但未来的情况可能会有所改变，而且，设计自定义类型也需要对这一问题有充分的认识。详见《深度探索关系数据库》第2章。

对于数据库和SQL的应用来说，除掌握关系模型的原理，还需要对DBMS支持的数据类型及其转换规则有所认识。

1.  基本数据类型

一个DBMS通常都会支持以下几类基本数据类型（以SQL Server为例）：
-  精确数字：整数(bigint/int/smallint/tinyint/bit)，定点小数(decimal)，货币(money/smallmoney)
-  近似数字：浮点数(float)
- 日期和时间：datetime/smalldatetime; date, time, datetime2,  datetimeoffset（后4种为SQL Server 2008的新增类型）
- 字符串和Unicode字符串：varchar/nvarchar,  char/nchar（text/ntext已不再建议使用，用varchar(max)/nvarchar(max)代替）
-  二进制串（即字节流）：varbinary, binary（p_w_picpath已不再建议使用，用varbinary(max)代替）
-  其他数据类型：具有特殊功能的类型(sql_variant, timestamp, uniqueidentifier,  xml)，不能用于表的特殊类型(cursor, table)

2. 关于数据类型需要注意的问题

a.  两类特殊的数据类型
- 日期和时间类型的数据存储方式和可用值范围、相关的计算、比较、显示（转换为指定格式的字符串）都比较复杂，还涉及一组日期时间函数。参看datetime类型分析一帖。
- 字符串类型涉及到字符编码和排序规则，比较操作还包含LIKE匹配（未来还可能会支持正则表达式匹配），非常需要注意。参看理解字符编码和SQLServer中文处理二帖。

b.  如果对不同排序规则的两个字符串进行计算或比较，将会根据排序规则优先顺序来决定计算结果的排序规则或比较的方法。

c.  如果对不同类型的两个值进行计算或比较，将会根据数据类型优先级进行隐式转换。数据类型优先级基本规则如下：
- 大 >  小（>指优先级高于，下同）：如bigint > int > smallint > tinyint >  bit，varchar(20) > varchar(10)，datetime > smalldatetime，等等。
- 可变 >  固定：如float > decimal，varchar > char，nvarchar > nchar，varbinary >  binary。
- 各类型大类的优先级：datetime > float > decimal > integer >  unicode string > ansi string > binary。
-  特殊数据类型的优先级和转换规则需要特殊考虑，详见联机丛书。

d. 如果对不同大小的两个值进行计算，将会根据精度、小数位数和长度的规则来产生新的类型大小。

e.  常量的数据类型（可以通过SELECT col = 常量值  INTO testdt然后查看testdt表col字段的数据类型来观察）
- 如果不显式指定和隐式转换，NULL会按int类型处理。
- '',  N'', 1, 0x01, 1.0, 1E0, $1分别对应varchar, nvarchar, int, varbinary, decimal, float,  money类型，并且长度是存储相应值所需要的最小长度。

f. 在软件开发领域众所周知：“隐式转换是bug的源泉”。因此，有两个建议：
- 使用常量时，最好使用对应类型的常量。比如，如果table.col是varchar类型，那么WHERE  table.col = 10的查询将不能使用索引，而且当遇到col中存放有不能转换为数字的值时将出错。
-  除非相应值的隐式转换非常直观，否则宁可用CAST()/CONVERT()指定明确的显式转换。

以上内容中，加下划线的粗体是联机丛书的标题。详细分析参看《Microsoft  SQL Server 2005技术内幕：T-SQL程序设计》第1章。


8.  NULL与三值逻辑

三值逻辑(3VL, Three-valued  Logic)绝对是SQL修炼中的一个紧要关卡，值得特别注意，闭关静修。待冲破这一关卡之后，SQL中的NULL与NOT  NULL将别无二致。

关于SQL是否应该允许NULL，在数据库领域已经近乎一个信仰式的争论。E.F.Codd认为NULL有存在的必要，但他的好友C.J.Date认为NULL完全可以取消。最终结果是，SQL标准支持NULL。

理论上的争论且不管。但在实践中，一定要知道NULL的三值逻辑会带来很多困扰的问题。
a.  不使用NULL的理由：
- NULL会引入复杂的三值逻辑。
- NULL在查询条件、外键和CHECK约束、唯一约束、GROUP BY、ORDER  BY中的行为都是不一致的。
b. 使用NULL的理由：
-  当需要表示一个未知的、不确定的值时，用NULL更自然。比如一个现在职员工的离职时间、顶级员工（BOSS）的上级员工，等等。
-  外联接通常会引入NULL，即使所有表的字段都定义为NOT NULL。

首先，如果可能，尽量让所有字段都声明为NOT  NULL。除非是更适合使用NULL的场合（从业务出发）。

其次，在使用NULL时，一定要搞清楚三值逻辑和数据库引擎对NULL的处理：
（SQLServer有一个选项SET  ANSI_DEFAULTS，默认为ON，即与SQL标准一致。设为OFF的效果详见联机丛书。）

1.  NULL与别的值进行+-*/等计算操作（包括在大多数函数中使用NULL）后，结果是NULL（标量表达式）。NULL与别的值进行=、>、<等比较操作后，结果是Unknown（断言）。
Unknown相关的逻辑运算：
[code=sql]  
NOT Unknown --> Unknown
Unknown AND/OR Unknown --> Unknown  
Unknown OR TRUE --> TRUE
Unknown AND TRUE --> Unknown
Unknown  OR FALSE --> Unknown
Unknown AND FALSE --> FALSE  
[/code]
具体可查三值逻辑的真值表。

2. 在where/on/having和if/case  when中，只有True才使条件成立（即Unknown当作False来处理）。比如：
where column =  value：表中column为NULL的行永远不会返回，即使value是NULL；
case value when NULL then XXX when  ... end：XXX永远不会执行，即使value是NULL；
if XXX else YYY end或case when   then XXX else YYY end：这两种情况下，YYY会执行。

3.  包含外键约束和Check约束的字段允许NULL（即约束只当条件为False时出错，Unknown是不管的）。
4. 包含唯一约束（unique  index）的字段只允许一个NULL的行，再插入或更新该字段为NULL的行会报字段重复的错误。
5. GROUP  BY时，所有NULL被视为一组。
6. ORDER BY时，所有NULL排在一起，但NULL排在非空值的前面（如SQL  Server）还是后面（如Oracle），SQL标准未规定。
7. 聚集函数（SUM/AVG/MAX/MIN/COUNT）忽略NULL的行。
8.  declare的变量，在未赋值之前为NULL。
9. 与NULL处理相关的运算符和函数：
- IS NULL/IS NOT  NULL：用这两个运算符来判断一个值是否为NULL，而不是=或<>。
-  ISNULL/COALESCE：取第一个非空值（注意两个函数的数据类型转换规则不同）。
- NULLIF(a,b)：等价于CASE WHEN a = b  THEN NULL ELSE a END。

相关讨论帖：
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- varchar类型是存储''值好一点还是NULL好一点

第四部分：DBMS扩展功能与SQL高级话题


9.  DBMS提供的扩展功能

掌握了基本的关系模型原理和DBMS的数据类型，还需要对DBMS提供的扩展功能有所了解，才能充分运用DBMS进行数据库开发。

9.1.  控制流

SQL是说明式语言，但DBMS面对实际开发的需求，通常在SQL方言中都提供了过程式的扩展，包括（以T-SQL为例）：
1.  变量定义和赋值
[code=sql]
DECLARE @var                       --变量定义语句
SET @var =                            --通过SET语句赋值  
SELECT @var = MAX(column_value) FROM [table]  --通过SELECT语句赋值  
[/code]
2. 代码块
BEGIN ... END定义一个代码块。
对于下面的IF/ELSE和WHILE，如果忽略了BEGIN  ... END代码块，条件和循环将只对其后的第一个语句生效。
3. 条件分支语句
IF ... ELSE ...
注意IF语句与CASE  WHEN表达式的区别。
4. 循环控制语句
WHILE可以进行循环。BREAK/CONTINUE可以跳出或进行下一次循环。
5.  异常处理语句
SQL Server  2005支持TRY-CATCH语句进行异常处理，但只能处理一部分异常。详见联机丛书。

9.2.  动态语句

SQL动态语句的功能很强大，但是难以调试和维护（字符串拼接、无语法高亮）、效率低（难以重用执行计划）、安全性差（SQL注入）。除非功能上必须，否则尽量避免使用动态SQL。

假如真的需要使用动态SQL，使用sp_executesql的方式优于EXEC()的方式。因为前者有些时候可以重用执行计划而改善性能，而且允许传参，数据类型上更安全。

9.3.  DBMS支持的数据库对象

SQL Server还支持临时表、视图、存储过程、自定义函数（标量和表值）、触发器、游标等数据库对象，这是利用SQL  Server进行开发必须掌握的知识。参看《Microsoft SQL Server  2005技术内幕：T-SQL程序设计》相关章节。

9.4.  DBMS提供的系统函数、系统视图和系统存储过程

- System  Functions：提供特定的表达式运算功能，如日期时间函数、字符串函数、数学函数、聚合函数等，是T-SQL编程必需的。
- System  Views：包含了数据库元数据、系统内部运行数据等，如目录视图（用来代替SQL Server 2000中的系统表）、信息架构视图、动态管理视图等。
-  System Procedures：查看系统信息、修改系统配置等，如目录存储过程、数据库引擎存储过程等。

9.5.  DBMS提供的工具

- 数据库服务器配置工具：配置管理器、外围应用配置器等
-  数据库客户端应用工具：SSMS、sqlcmd、bcp等
- 数据库性能工具：SQL Server  Profiler等


10.  高级话题

以下是数据库相关的高级话题，每一块都值得单独讨论，本帖不再详述。

1. 高级技术专题
-  数据库设计
- 服务器架构
- 索引和性能优化
- 事务、锁定与并发
- 备份与还原
相关书目：
- 《SQL Server  2005数据库服务器架构设计》
- 《Microsoft SQL Server 2005技术内幕：存储引擎》
- 《Microsoft SQL  Server 2005技术内幕：查询、调整和优化》
- 《SQL Server 2005性能调校》

2. 开发和维护相关的管理专题
-  数据库权限管理
- 数据库对象的版本控制
- 数据库开发的命名规范

转载于:https://blog.51cto.com/wurandy/970905

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