SQL全方位攻略：之数据库历史、数据库基本概念和相关术语，以及常见的数据库类型介绍

【免责声明】文章仅供学习交流，观点代表个人，与任何公司无关。
编辑|SQL和数据库技术(ID:SQLplusDB)

1.数据库介绍

1.1 数据库历史

在20世纪60年代初期，数据管理的方式是通过文件管理系统来进行操作的。在这种方式下，数据需要以文件的形式保存在磁盘或磁带上，而用户或程序员通过读取或写入文件来访问数据。这种系统需要手动维护文件和数据的关系，并进行数据的查找和排序等操作，这样的数据管理方式效率低下，而且存储和数据的管理也非常麻烦。

关系数据库管理系统（RDBMS）的出现彻底改变了数据管理的方式。从1970年开始，美国IBM公司的Edgar F. Codd提出了关系数据库的概念，并在接下来的几年里不断完善和发展。关系型数据库管理系统采用表格（也被称为关系）来存储数据，并采用关系代数和SQL语言来对数据进行操作。这种方式的数据处理和管理方式具有更高的灵活性和效率，同时也能更好地支持数据的安全性和一致性。

除了关系数据库外，这个时期涌现了许多其他类型的数据库管理系统，如层次型、网状型、面向对象型、NoSQL等。这些数据库管理系统的出现为不同的应用场景提供了更多的选择。

随着数据库技术的不断发展，现代数据库不仅能够进行数据的管理，还可以支持多种高级功能，如事务管理、数据备份和恢复、数据复制、数据加密、数据分析等。数据库还被广泛应用于各种领域，如社交媒体、云计算、物联网、大数据等。

1.2 数据库基本概念和术语

数据库是一个软件系统，用于存储和管理数据。这些数据可以是各种各样的信息，例如：学生信息、客户信息、产品数据、交易记录等。

数据库的主要组成部分是数据库、数据库管理系统（DBMS）和应用程序。

1.2.1. 数据库

数据库是一个集合，包括一个或者多个数据表。每个表中包含数据的行和列。表是关键的部分，用于存储实例数据。每一行代表一个记录，每一列代表一个属性。例如，一个学生表包含姓名、年龄、性别等不同字段。

1.2.2. 数据库管理系统（DBMS）

DBMS是专门用来管理数据库的软件系统。它提供了对数据库内容进行操作的方法和工具，例如查询、添加、删除和修改数据等。它也负责维护数据库的完整性和安全性，确保数据不被意外地删除或更改。常见的DBMS软件包括MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL等。

1.2.3. 应用程序

应用程序通过DBMS进行与数据库的交互，应用程序处理的数据与用户之间的交互都是通过DBMS进行的。例如，一个学生管理系统应用程序就可以使用DBMS来存储、查询、删除或修改学生信息。

除了上述组成部分之外，还有一些常用的数据库术语：

1.2.4. 模式（Schema）

通常是指在数据库中创建的逻辑名称。可以将 schema 视为一种数据库单元，包含表、视图、存储过程等，用于组织和管理数据库对象。

1.2.5. 表（Table）

数据表是数据库中的一个重要组成部分，用于存储结构化数据，通常由多个列和行组成。行代表记录，列代表字段。例如，每个学生的信息可以存储在一个名为Student的数据表中。

1.2.6. 记录（行：Row）

一个数据记录是数据库中的一个实例，它是表中一行的内容。例如，一个学生表中，每个记录对应一个学生的信息。

1.2.7. 字段（列：Column）

表中的一组相关数据元素，用于表示数据属性。例如，学生表中，每一列表示学生属性，例如学号、姓名、性别、年龄等。

1.2.8. 约束（Constraint）

强制数据库中的数据必须满足特定条件的限制规则。常见的约束包括：主键约束、唯一性约束、非空约束和外键约束等。

1.2.9. 主键（Primary Key）

一种用于唯一标识数据库表中每个记录的唯一标识符。每个表只能有一个主键，它可以是单个列或一组列的组合，并且必须在表中具有唯一性。主键通常用于确保数据的完整性和准确性，以及在不同表之间建立关系。在数据库表中，主键列的值必须是不可更改的，因为它们是用于唯一标识表中每个记录的标识符。主键列还必须具有非空值，因为空值不是唯一的。

在创建表时，可以使用关键字 PRIMARY KEY 来定义主键。在一些数据库中，主键列还可以指定为自增长（Auto Increment），也就是说每当插入新记录时，该列值会自动递增。使用主键可以很好地优化查询性能，因为数据库使用主键可以快速知道要从表中检索哪些行。主键也是用于在不同表之间建立关系的重要工具，因为它可以用作外键引用其他表中的数据。

1.2.10. 唯一性约束（Unique）

数据完整性约束，用于确保数据库表中的某个列或一组列的值在表中是唯一的，不允许重复。这种约束通常用于标识符或其他唯一属性的列，以确保数据的一致性和准确性。具有唯一性约束的列在插入或更新操作时会自动进行验证，如果违反了唯一性约束，则会抛出异常并阻止该操作。在创建表时，可以使用 UNIQUE 关键字来定义唯一性约束，也可以使用 ALTER TABLE 语句添加唯一性约束。唯一性约束能够提高数据的完整性和准确性，避免因数据重复而导致的错误和混乱。

1.2.11. 非空约束（Not Null）

用于确保表中的某个列在插入时必须具有非空值的约束条件。如果列上设置了非空约束，则在向表中插入新记录时，该列必须包含有效的值，否则插入操作将失败。在表中修改记录时，如果尝试将在非空列上设置为空值，则修改操作也将失败。非空约束可以应用于单个列，也可以应用于多个列，以确保表中的数据完整性和准确性。

1.2.12. 外键（Foreign Key）

在关系型数据库中用于建立表之间关系的技术。外键是一个指向其他表中记录的字段，它用于保障数据完整性并允许表之间建立关联关系。一般而言，外键是指一个表中的字段，它存储了另外一个表的主键值。也就是说，通过使用外键，我们可以在数据之间建立约束性的关系，从而获得更加稳定的数据状态。

在使用外键关联两个表时，需要定义一个指向主表的外键，并在数据库中指定外键约束。外键约束可以保证在更改主表中的主键时，其关联的所有外键都受到正确的更新或删除。实际上，在数据库中，当试图执行更新或删除操作会对另一个表中的外键约束产生约束时，该操作通常会失败。

1.2.13. 数据类型（Data Type）

在关系型数据库中定义列中数据的类型的规范。简单来说，数据类型定义了列中数据的种类以及在该列中允许的值的范围。数据库的数据类型通常有数值类型、字符类型、日期/时间类型等。
以下是一些常见的数据类型：

 - 数值类型: 包括整数、浮点数、小数等类型，如 `int`、`float`、`numeric`等。
 - 字符类型: 包括定长和变长字符串类型，如 `char`、`varchar`等。
 - 日期/时间类型: 包括日期、时间、日期时间等类型，如 `date`、`time`、`datetime`等。
 - 布尔类型: 只包含两个值（真和假）的类型，如 `boolean`。
 - 二进制类型: 存储二进制数据如图片、音频、视频等类型，如 `blob`。
 - 其他类型: 包括 XML、JSON、ARRAY 等类型，如 `xml`、`json`、`array` 等。

每个数据库管理系统（DBMS）具有其自己的数据类型，但许多基础数据类型在所有DBMS中都是通用的。在创建表时，需要为每个列指定数据类型。在设计表结构时，了解数据类型将有助于根据仔细考虑的需求选择合适的数据类型。在查询和分析数据时，了解每个列的数据类型也是非常重要的。因为在数据类型相同的列中比较和操作的速度通常更快。

1.2.14. 索引（Index）

索引（Index）是一种用于加速数据库查询速度的数据结构。索引是在特定列上构建的数据结构，它包含对某些列中的所有值进行排序的指针。这样，当我们在一个表中搜索数据时，可以通过对索引进行快速搜索来定位数据。
在数据库中，索引可以看作是一个表的指南，它告诉数据库如何找到它想要的数据。用一个例子来说明，比如一个电话簿，它按人名字母顺序排列。每个字母后面都可以找到很多名字，但是查找特定的名字时可以更快地通过查看该字母的索引来找到正确的位置。索引在数据库中的作用和这个电话簿中的索引类似。

索引可以被创建在一列或多列上，这些列有助于在特定情况下加速查询。例如，如果某个表有一个很大的数据集且经常查询其中某列的某些值，那么可以在该列上创建索引，以加速SQL查询。索引可以用于在查询中排序，合并和优化数据等方面提高性能。
由于索引可以加速数据检索的速度，因此在设计数据库时，仔细考虑什么情况下需要索引是很重要的。虽然索引很有用，但实际上它们在表中也占用一定的存储空间。因此，过多的索引可能会影响数据的更新速度，也可能会降低数据库的整体性能。因此，需要仔细考虑何时以及在哪些列上创建索引。

1.2.15. 同义词（Synonym）

可以为另一个数据库对象（如表、视图、存储过程等）提供一个可替代的名称。简单来说，同义词为数据库中的对象提供了一个别名，使得用户可以使用更简洁或更直观的名称来访问数据。

同义词在数据库中的主要作用是简化代码和提高可维护性。例如，如果一个表具有一个非常长或复杂的名称，开发人员可以创建一个同义词来为该表提供一个更简短或更直观的名称，方便代码的编写和维护。此外，同义词还可以隐藏数据库对象的名称和位置，增加数据安全性。

同义词不是独立的数据库对象，它只是一个指向另一个对象的指针。同义词的创建和删除都不会影响对象本身，只会影响同义词的指向。同义词可以使用CREATE SYNONYM语句创建，也可以使用DROP SYNONYM语句删除。

需要注意的是，同义词并不总是必要的，如果数据库中对象的名称简洁明了，那么创建同义词并不是必须的。此外，过多的同义词可能会导致混淆和不必要的复杂性，因此需要仔细考虑何时以及在哪些对象上创建同义词。

1.2.16. 存储过程（Stored Procedure）

存储过程（Stored Procedure）是一种在数据库中定义的一组SQL语句和控制语句的集合，类似于编程语言中的子程序或函数。存储过程通常会被编译并存储在数据库中，以供后续使用。存储过程可以接受输入参数，执行一些操作或查询，然后返回结果或输出参数。

存储过程可以被视为一种可重用的数据库代码块，它可以通过简单调用的方式在应用程序中使用。存储过程在应用程序中的主要优点是提高了性能和安全性。存储过程可以通过使用参数化查询来减少网络流量和提高查询性能，还可以通过限制对数据库的直接访问来提高安全性。此外，存储过程还可以实现复杂的数据操作，例如批量处理、事务处理等。

存储过程的编写可以使用各种支持SQL语言的工具，例如SQL Server Management Studio。存储过程可以基于数据库管理系统提供的SQL语言进行编写，例如T-SQL（SQL Server）、PL/SQL（Oracle）等。存储过程可以使用IF、WHILE、CASE等逻辑控制语句，也可以使用变量、游标等数据库对象。

需要注意的是，存储过程的设计和实现应该考虑到性能、可维护性和安全性等因素。存储过程的过多或者过于复杂的使用可能会影响数据库性能和维护成本，因此需要仔细考虑何时以及如何使用存储过程。

1.2.17. 触发器（Trigger）

触发器（Trigger）是一种在特定事件发生时自动执行的一组SQL语句的集合。它是一种特殊的数据库对象，可以对数据库表的插入、更新、删除等操作进行响应，一旦触发了预定义的事件，该触发器就会被自动执行。触发器主要用于实现数据库的约束和业务逻辑，可以用来检查和限制数据库的操作或实现一些自动化的过程。

触发器通常是在数据库表的事件（例如插入、更新、删除）发生之前或之后执行的。在触发器中，可以执行一些操作，例如修改数据、添加日志信息、触发其他的触发器等。触发器可以是单个语句或批处理语句，并且可以由多个数据库表同时触发。

触发器的编写可以使用各种支持SQL语言的工具，例如SQL Server Management Studio。触发器可以基于数据库管理系统提供的SQL语言进行编写，例如T-SQL（SQL Server）、PL/SQL（Oracle）等。在编写触发器时，需要注意触发器的性能和可维护性，以及它所依赖的数据库表的约束和索引等。

需要注意的是，过多或过于复杂的使用触发器可能会影响数据库的性能和可维护性，因此在设计数据库时需要仔细考虑何时以及如何使用触发器。如果需要使用触发器，建议将它们限制在少量、简单的情况下，并且测试其性能和可维护性。

1.3 数据库类型

数据库类型根据其所采用的技术和特性不同而被划分为不同的类型；不同类型的数据库管理系统具有各自的优缺点和适用场景，需要根据具体的需求和应用场景选择合适的数据库类型。

以下是几种常见的数据库类型：

1.3.1. 关系型数据库（RDBMS，Relational Database Management System）

关系型数据库（RDBMS，Relational Database Management System）是以关系模型为基础的数据库，由多个表格组成，每个表格包含多个具有唯一标识符的数据记录。关系型数据库提供了ACID事务支持，保证了数据的一致性、可靠性和安全性，同时具有标准的SQL语言和API支持，以及支持SQL的图形化管理工具，使用方便，广泛应用于企业级应用和高可用性应用，是目前使用最为广泛的数据库类型之一。。

常见的关系型数据库包括：

1. MySQL：最流行的开源关系型数据库，拥有广泛的社区支持和插件，提供高可用性和可扩展性的功能。
2. Oracle：世界上使用最广泛的商业关系型数据库。
3. Microsoft SQL Server：一种Microsoft开发的商业关系型数据库，与Windows操作系统互相补充。
4. PostgreSQL：比MySQL更为严格的标准化规则的关系型数据库，提供极好的可扩展性和安全性。
5. IBM DB2：一种跨平台的商业关系型数据库，被广泛用于企业级应用系统中。
6. SQLite：一种轻量级的嵌入式关系型数据库，很适用于移动设备或桌面应用程序的数据存储。

除此之外，还有许多常用的关系型数据库，比如Amazon Aurora、MariaDB、Teradata、Sybase等等，每种数据库都有自己的特色和适用场景，可以根据不同的需求进行选择。

关系型数据库是一种强大的数据管理工具，广泛用于企业应用和系统开发中，为系统提供稳定、安全、高效的数据存储和查询服务。

1.3.2. 内存数据库（IMDB，In-Memory Database）

内存数据库（IMDB，In-Memory Database）是指将数据存储在内存中，以提高数据查询性能和处理速度的数据库系统。相比于在磁盘或者固态硬盘上读写数据，内存数据库基于其快速的数据访问和处理性能而迅速崛起。

内存数据库具有高速的读写数据能力和稳定的数据存储方式，是现代企业应用和云计算等应用场景中趋势。IMDB可以为企业应用提供实时响应、高并发服务，大大提升了系统的性能和可用性。

常见的内存数据库有Redis、Memcached、Apache Ignite、SAP HANA、VoltDB等。这些内存数据库提供了非常丰富的功能，例如支持数据持久化、支持各种数据格式、支持复杂数据结构（如哈希表、列表、集合等）的存储和高并发处理等。

内存数据库作为一个高性能、可扩展的数据库系统，已经成为了企业级应用和云计算等场景中的最佳选择之一。

1.3.3. 非关系型数据库（NoSQL，Not Only SQL）

非关系型数据库（NoSQL，Not Only SQL）是一类比传统关系型数据库更加灵活的数据库，它们不使用固定的表结构，也不一定使用SQL作为查询语言，而是使用不同的数据模型和查询API。非关系型数据库的种类很多，常见的有键值（Key-Value）数据库、文档（Document）数据库、图形（Graph）数据库和列族（Column-Family）数据库等。

非关系型数据库使用不同的数据模型来进行数据存储。例如键值数据库Redis使用键值对存储数据，文档数据库MongoDB使用文档格式存储数据，图形数据库Neo4j使用图形模型存储数据，列族数据库HBase使用列族模型存储数据等。这使得NoSQL数据库具有更高的可扩展性、高性能、高可用性和更具灵活性等特点，广泛应用于大数据、实时数据和非结构化数据存储和处理等应用场景。

虽然NoSQL数据库可以不使用SQL语言，但并不是完全不能使用SQL，因为很多NoSQL数据库提供了自己的查询语言或者通过API支持SQL查询。例如，MongoDB提供面向文档的查询语言和其他API，Cassandra使用CQL进行数据查询，并提供其他API。因此，NoSQL数据库是一种非常灵活的数据库类型，可以根据应用场景选择不同的数据模型和查询方法，提供更加优化的性能和可扩展性。

非关系型数据库是一类新兴、灵活的数据库类型，不同于传统的关系型数据库，为当前互联网时代中的大数据、高并发的应用提供了更好的解决方案，是趋势所在。

1.3.4. 数据仓库（Data Warehouse）

数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于支持商业智能（BI）和决策支持（DSS）系统的数据存储，它能够集成来自不同数据源的数据，并为决策制定者提供历史、当前、预测数据的综合视图，帮助决策者做出更好的决策。

数据仓库通常包括三个部分：数据采集、数据集成和数据分析。在数据采集阶段，数据仓库中的数据源从不同的业务系统、文件和数据库中获取数据。数据集成阶段将采集到的数据进行清洗、去重、整合，保证数据的一致性和规范性，并进行数据转换、提取和加载到数据仓库中。数据分析阶段利用数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，实现数据可视化和报表生成等BI分析。

数据仓库的主要优势包括：

1、提供一致性和准确性的数据
2、支持多源数据集成
3、支持历史数据和实时数据查询
4、可以进行多维分析和高级数据挖掘
5、提供决策制定者所需的综合视图

1.3.5. 分布式数据库（Distributed database）

分布式数据库是指将数据分散到多个物理节点上的数据库系统，每个节点都可以独立工作，相互之间通过网络通信实现数据共享和交换。与传统的中心式数据库不同，分布式数据库的数据存储在多个容错节点上，可以消除单一点的故障，通过冗余和复制提高了数据的可靠性和可用性。

在分布式数据库系统中，各个节点之间的工作结构可以有多种方式，最常见的有主从架构和对等网络结构。在主从架构中，有一个或多个主节点用于数据插入、更新和查询等相关操作，从节点则用于数据备份和数据请求的响应。在对等网络结构中，每个节点都可以扮演着发送和接受数据的角色，所有节点都可以相互通信和交换数据。

分布式数据库的主要优势包括：

1、数据可用性高：当一个节点失效时，其他节点可以接替故障节点的工作，系统依然正常运行。
2、数据可靠性高：数据在多个节点中备份，通过冗余和复制提高了数据的可靠性和可用性。
3、系统扩展性好：可以根据需要随时增加节点、调整存储容量以及分配计算资源，扩展性非常强。
4、系统性能好：分布式数据库可以对数据进行分片存储和分布式计算，提高了系统的数据处理速度和业务处理能力。

常见的分布式数据库包括Hadoop、Cassandra、国产数据库OceanBase等。分布式数据库广泛应用于高并发的互联网系统、大型金融和保险系统、大型电商和电子支付系统以及国家级系统等领域。

1.3.6. 云原生数据库

云原生数据库是指基于云原生技术架构和理念，将分布式数据库引入云计算体系中的新型数据库产品。云原生数据库通过横向扩展和弹性伸缩等技术解决了传统数据库的性能和可扩展性问题，同时支持云上部署、多租户管理、灵活伸缩、快速部署和高可用性等特点。

云原生数据库通常特点包括：

1、容器化部署：云原生数据库将数据库打包成Docker镜像，实现随时启动、随时停止、随时扩容、随时回收。部署和升级都变得比较容易。
2、微服务架构：云原生数据库通过拆分成多个服务模块，实现数据库功能的轻量化，每个模块实现一个单独的功能，可以互相组合或替换。
3、弹性伸缩：云原生数据库可以根据需要动态调整计算和存储资源，服务可以自动调整和扩展，从而更好的适应不断变化的业务需求。
4、自动化运维：云原生数据库可以自动收集和分析性能数据，通过智能化算法进行优化。同时，应用弹性伸缩、故障自愈、负载均衡、安全备份等功能可以也被自动化应用到运维中。
5、多租户管理：云原生数据库能够为多个租户提供独立的空间和服务，并可以分别管理和监控多个租户，保证数据安全性和隔离性。

目前市面上有多种云原生数据库，以下是一些主流的云原生数据库：

1、AWS Aurora：AWS Aurora是Amazon Web Services (AWS)提供的云原生关系型数据库，可用于MySQL和PostgreSQL，并具有高可用性和弹性的特性。
2、Google Cloud Spanner：Google Cloud Spanner是一种高可用的云原生关系型数据库，可以扩展多个数据中心和区域，可实现一致性读写操作。
3、Microsoft Azure CosmosDB：Microsoft Azure CosmosDB是一种多模型云原生数据库，支持柱式存储、文档存储、关系存储等多种数据模型，并具有高可扩展性和分布式数据分区功能。
4、阿里云AnalyticDB：阿里云AnalyticDB是一种基于分布式架构的云原生关系型数据库，能够快速处理大规模数据，支持SQL查询、数据分析和数据挖掘。
5、腾讯云TDSQL：腾讯云TDSQL是一种云原生关系型数据库，采用了分布式架构、自动扩缩容、冷热分离和备份等技术，可以支持高性能和高并发访问。
6、华为云GaussDB：华为云GaussDB是一种云原生分布式数据库，支持多种数据模型、支持高并发读写，提供高可用性和弹性的特性。

云原生数据库因其灵活、高可用、高性能、随时可用的特点，成为大型互联网企业、金融和保险机构、电商和在线教育等行业的首选。

SQL（Structured Query Language）

尽管如上所述数据库类型很多，但是SQL（Structured Query Language）依然非常重要。

SQL是众多数据库类型的基础，无论是关系型、非关系型、图形数据库、分布式还是云原生数据库，都至少具备SQL的一部分特性，SQL通常用于处理和管理数据，即使是使用图形界面也是通过SQL去查询和更新数据库的。结构化查询语言（SQL）是一个标准的声明式查询语言，允许用户执行数据库交互查询、操作表或管理数据的任务。它还提供了用于更新、插入和删除数据等数据库操作的语法和语义。

SQL的优点之一是它可以轻松地获取关系数据库中的数据，而且执行查询请求时速度很快。SQL允许获取不同表中的数据，并根据特定的条件进行过滤和排序，同时还可以执行诸如约束、合并和删除等操作。此外，SQL还支持复杂的数据集聚合和结果分析，比如数据分组、数据汇总、数据透视、数据联接等等，可以满足多种数据处理和分析的需求。

因此，SQL依然是每个开发人员和数据工程师必须掌握的技能之一，能够帮助他们更好地处理和管理数据，并从中获取有价值的信息。

总结

本文介绍了数据库历史、数据库基本概念和相关术语，以及现代常见的数据库类型，以及SQL概要。