【MySQL数据库 - 基础篇】01 数据库概述

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第01章 数据库概述

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1.为什么要使用数据库

• 持久化（persistence）：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以“固化”，而持久化的实现过程大多数通过各种关系数据库来完成。
• 持久化的主要作用是将内存中的数据存储在关系型数据库中，当然也可以存储在磁盘文件，XML数据文件中。

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2.数据库与数据库管理系统

2.1 数据库的相关概念

DB：数据库（Database）

即存储数据的“仓库”，其本质是一个文件系统。它保存了一系列有组织的数据。

DBMS：数据库管理系统（Database Management System）

是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立，使用和维护数据库，对数据库进行统一管理和控制。用户通过数据库管理系统访问数据库中表内的数据。

SQL：结构化查询语言（Structured Query Language）

专门用来与数据库通信的语言。

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2.2 数据库与数据库管理系统的关系

        数据库管理系统（DBMS）可以管理多个数据库，一般开发人员会针对每个应用穿件一个数据库。为保存应用中实体的数据，一般会在数据库中穿件多个表，以保存程序中实体用户的数据。

数据库管理系统，数据库和表的关系如图所示：

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2.3 常见的数据库管理系统排名

        目前互联网上常见的数据库管理软件有Oracle，MySQL，MS SQL Server，DB2，PostgreSQL，Access，Sybase，Informix这几种。以下是2021年DB-Engins Ranking 对各数据库欢迎程度进行调查后的统计结果：（查看数据库最新排名：DB-Engines Ranking - popularity ranking of database management systems）

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2.4 常见的数据库介绍

Oracle

1979年，Oracle 2 诞生，它是第一个商用的 RDBMS（关系型数据库管理系统）。随着 Oracle 软件的名气越来越大，公司也改名叫 Oracle 公司。

2007年，总计85亿美金收购BEA Systems。

2009年，总计74亿美金收购SUN。此前的2008年，SUN以10亿美金收购MySQL。意味着Oracle 同时拥有了 MySQL 的管理权，至此 Oracle 在数据库领域中成为绝对的领导者。

2013年，甲骨文超越IBM，成为继Microsoft后全球第二大软件公司。

如今 Oracle 的年收入达到了 400 亿美金，足以证明商用（收费）数据库软件的价值。

SQL Server

SQL Server 是微软开发的大型商业数据库，诞生于1989年。C#，.net等语言常使用，与WinNT完全集成，也可以很好的与Microsoft BackOffice产品集成。

DB2

IBM公司的数据库产品，收费的。常应用在银行系统中。

PostgreSQL

PostgreSQL 的稳定性较强，最符合SQL标准，开放源码，具备商业级DBMS质量。PG对数据量大的文本以及SQL处理较快。

SyBase

已经淡出历史舞台。提供了一个非常专业数据建模的工具PowerDesigner。

SQLite

嵌入式的小型数据库，应用在手机端。零配置，SQLite3不用安装，不用配置，不用启动，关闭或者配置数据库实例。当系统崩溃后不用做任何恢复操作，再下次使用数据库的时候自动恢复。

informix

IBM公司出品，取自Information 和 Unix 的结合，它是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。仅运行于unix/Linux平台，命令行操作。性能较高，支持集群，适应于安全性要求极高的系统，尤其是银行，证劵系统的应用。

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3.MySQL介绍

3.1 概述

• MySQL是一个开放源代码的关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB（创始人Michael Widenius）公司1995年开发，迅速成为开源数据库的NO.1。
• 2008被Sun收购（10亿美金），2009年Sun被 Oracle 收购。MariaDB应运而生。（MySQL 的创作者担心 MySQL 有闭源的风险，因此创建了 MySQL 的分支项目 MariaDB）
• MySQL6.x 版本之后分为社区版和商业版。
• MySQL 是一种关联数据库管理系统，将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
• MySQL是开源的，所以你不需要支付额外的费用。
• MySQL是可以定制的，采用了GPL （GNU General Public License）协议，你可以修改源码来开发自己的MySQL 系统。
• MySQL支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。
• MySQL支持大型数据库，支持5000万条记录的数据仓库，32位系统表文件最大可支持4GB，64位系统支持最大的标文件为8TB。
• MySQL使用标准的SQL 数据语言形式。
• MySQL可以允许运行于多个系统上，并且支持多种语言。这些编程语言包括C，C++，Python，Java，Perl，PHP和Ruby等。

3.2 MySQL发展历史重大事件

        MySQL的历史就是整个互联网的发展史。互联网业务从社交领域，电商领域到金融领域的发展，推动着应用对数据库的需求提升，对传统的数据库服务能力提出了挑战。高并发，高性能，高利用，轻资源，易维护，易扩展的需求，促进了MySQL的长足发展。

• 1979年，有一个人叫Monty Widenius, 为一个叫TcX的小公司打工，并用BASIC设计了一个报表工具，可以在4M主频和16KB内在的计算机上运行。过了不久，又将此工具，使用C语言重写，移植到Unix平台，当时，它只是一个很底层的面向报表的存储引擎。这个工具叫做Unireg。
• 1985 年，瑞典的几位志同道合小伙子（以David Axmark 为首） 成立了一家公司，这就是MySQL AB 的前身。这个公司最初并不是为了开发数据库产品，而是在实现他们想法的过程中，需要一个数据库。他们希望能够使用开源的产品。但在当时并没有一个合适的选择，没办法，那就自己开发吧。
• 在最初，他们只是自己设计了一个利用索引顺序存取数据的方法，也就是I S A M（Indexed Sequential Access Method）存储引擎核心算法的前身，利用ISAM 结合mSQL 来实现他们的应用需求。在早期，他们主要是为瑞典的一些大型零售商提供数据仓库服务。在系统使用过程中，随着数据量越来越大，系统复杂度越来越高，ISAM 和mSQL 的组合逐渐不堪重负。在分析性能瓶颈之后，他们发现问题出在mSQL 上面。不得已，他们抛弃了mSQL，重新开发了一套功能类似的数据存储引擎，这就是ISAM 存储引擎。大家可能已经注意到他们当时的主要客户是数据仓库，应该也容易理解为什么直至现在，MySQL 最擅长的是查询性能，而不是事务处理（需要借助第三方存储引擎）。
• 1990年，TcX的customer 中开始有人要求要为它的API提供SQL支持，当时，有人想到了直接使用商用数据库算了，但是Monty觉得商用数据库的速度难令人满意。于是，他直接借助于mSQL的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但不巧的是，效果并不太好。于是,Monty雄心大起，决心自己重写一个SQL支持。
• 1996年，MySQL 1.0发布, 在小范围内使用。到了96年10月，MySQL 3.11.1发布了，没有2.x版本。最开始，只提供了Solaris下的二进制版本。一个月后，Linux版本出现了。 此时的MySQL还非常简陋，除了在一个表上做一些Insert，Update，Delete和Select 操作职位，没有其他更多的功能。
• 紧接下来的两年里，MySQL依次移植到各个平台下。它发布时，采用的许可策略，有些与众不同：允许免费商用，但是不能将MySQL与自己的产品绑定在一起发布。如果想一起发布，就必须使用特殊许可，意味着要花银子。当然，商业支持也是需要花银子的。其它的，随用户怎么用都可以。这种特殊许可为MySQL带来了一些收入，从而为它的持续发展打下了良好的基础。
• 1999-2000年，有一家公司在瑞典成立了，叫MySQL AB。 雇了几个人,与Sleepycat合作，开发出了 Berkeley DB引擎, 因为BDB支持事务处理，所以，MySQL从此开始支持事务处理了。
• 2000年4月，MySQL对旧的存储引擎进行了整理，命名为MyISAM。
• 2001年，Heikiki Tuuri向MySQL提出建议，希望能集成他们的存储引擎InnoDB，这个引擎同样支持事务处理，还支持行级锁。所以在2001年发布的3.23 版本的时候，该版本已经支持大多数的基本的SQL 操作，而且还集成了MyISAM和InnoDB 存储引擎。MySQL与InnoDB的正式结合版本是4.0。
• 2004年10月，发布了经典的4.1版本。 2005年10月，有发布了里程碑的一个版本，MySQL 5.0. 在5.0中加入了游标，存储过程，触发器，视图和事务的支持。在5.0 之后的版本里，MySQL明确地表现出迈向高性能数据库的发展步伐。
• 2008年1月16号 MySQL被Sun公司收购。
• 2009年04月20日Oracle收购Sun 公司，MySQL 转入Oracle 门下。
• 2010年04月22 发布MySQL 5.5, MySQLcluster 7.1。

3.3 关于MySQL 8.0

        MySQL 从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本，可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL  8版本在功能上做了显著的改进与增强，开发者对MySQL 的源代码进行了重构，最突出的一点是多MySQL  Optimizer优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善，还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。

3.4 Why choose MySQL

为什么如此多的厂商要选用MySQL？大概总结的原因主要有以下几点：

• 开放源代码，使用成本低。
• 性能卓越，服务稳定。
• 软件体积小，使用简单，并且易于维护。
• 历史悠久，社区用户非常活跃，遇到问题可以寻求帮助。
• 许多互联网公司在用，经过了时间的验证。

3.5 Oracle vs MySQL

• Oracle  更适合大型跨国企业的使用，因为他们对费用不敏感，但是对性能要求以及安全性有更高的要求。
• MySQL 由于体积小，速度快，总体成本低，可处理上千万条记录的大型数据库，尤其是开放源码这一特点，使得很多互联网公司，中小型网站选择了MySQL作为网站数据库（Facebook，Twitter，YouTube，阿里巴巴/蚂蚁金服，去哪儿，美团外卖，腾讯）。

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4.RDBMS与非RDBMS

从排名中我们能看出来，关系型数据库绝对是 DBMS 的主流，其中使用最多的 DBMS 分别是 Oracle ，MySQL，SQL Server.这些都是关系型数据库（RDBMS）。

4.1 关系型数据库（RDBMS）

4.1.1实质

• 这种类型的数据库是最古老的数据库类型，关系型数据库模型是把复杂的数据结构归位简单的二元关系（即二维表格形式）。

• 关系型数据库以行（row）和列（column）的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表（table），一组表组成了一个库（database）。
• 表与表之间的数据记录有关系（relationship）。现实世界中的各种实体之间的各种关系均用关系模型来表示。关系型数据库，就是建立在关系模型基础上的数据库。
• SQL 就是关系型数据库的查询语言。

4.1.2 优势

• 复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
• 事务支持：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

4.2 非关系型数据库（非RDBMS）

4.2.1 介绍

        非关系型数据库，可看成传统关系型数据库的功能阉割版本，基于键值对存储数据，不需要经过SQL层的解析，目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。

4.2.2 有哪些非关系型数据库

        相比于SQL，NOSQL 泛指非关系型数据库，包括了榜单上的键值对型数据库，文档型数据库，搜索引擎和列表存储等，除此以外还包括图形数据库。也只有 NoSQL 一词才能将这些技术囊括起来。

•  键值型数据库

        键值型数据库通过 Key-Value 键值的方式来存储数据，其中 Key 和Value可以是简单的对象，也可以是复杂的对象。Key 作为唯一的标识符，优点是查找速度快，在这方面明显优于关系型数据库，缺点是无法像关系型数据库一样使用条件过滤（比如 WHERE），如果你不知道去哪里找数据，就要遍历所有的键，这就会消耗大量的计算。键值型数据库典型的使用场景是作为‘内存缓存’。Redis是最流行的键值对数据库。

•  文档型数据库

        此类数据库可存放并获取文档，可以是XML，JSON等格式。在数据库中文档作为处理信息的基本单位，一个文档就相当于一条记录。文档数据库所存放的文档，就相当于键值数据库所存放的“值”。MongoDB 是最流行的文档型数据库。此外，还有CouchDB等。

• 搜索引擎数据库

        虽然关系型数据库采用了索引提升检索效率，但是针对全文索引效率却较低。搜索引擎数据库是应用在搜索引擎领域的数据存储形式，由于搜索引擎会爬取大量的数据，并以特定的格式进行存储，这样在检索的时候才能保证性能最优。核心原理是“倒排索引”。典型产品：Solr，Elasticsearch，Splunk 等。

• 列式数据库

        列式数据库是相对于行式存储的数据库，Oracle，MySQL，SQL Server等数据库都是采用的行式存储（Row-based），而列式数据库是将数据按照列存储到数据库中，这样做的好处是可以大量的降低系统的I/O，适合分布式文件系统，不足在于功能相对有限。典型产品：HBase等。

• 图形数据库

         图形数据库，利用了图这种数据结构存储了实体（对象）之间的关系。图像数据库最典型的例子就是社交网络中人与人的关系，数据模型主要是以节点和边（关系）来实现，特点在于能高效地解决复杂的关系问题。

        图形数据库顾名思义，就是一种存储图形关系的数据库。它利用了图这种数据结构存储了实体（对象）之间的关系。关系型数据用于存储明确关系的数据，但对于复杂关系的数据存储却有些力不从心。如社交网络人物之间的关系，如果用关系型数据库则非常复杂，用图形数据库将非常简单。典型产品：Neo4J，InfoGrid等。

4.2.3 NoSQL 的演变

• 由于 SQL 一直称霸 DBMS，因此许多人在思考是否有一种数据技术能远离 SQL，于是NoSQL诞生了，但是随着发展却发现越来越离不开SQL。到目前为止 NoSQL 阵营中的 DBMS 都会有实现类似SQL 的功能。
• NoSQL 对 SQL 做出了很好的补充，比如实际开发中，很多业务需求，其实并不需要完整的关系型数据库功能，非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下，使用性能更高，成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。比如：日志收集，排行榜，定时器等。
• 下面是 “NoSQL” 这个名词在不同时期的诠释，从这些释义的变化可以看出 NoSQL 功能的演变：
  • 1970：NoSQL = We have no SQL
  • 1980：NoSQL = Know SQL
  • 2000：NoSQL = No SQL!
  • 2005：NoSQL = Not only SQL
  • 2013：NoSQL = No，SQL！

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 5.关系型数据库设计规则

• 关系型数据库的典型数据结构就是数据表，这些数据表的组成都是结构化的（Structured）。
• 将数据放到表中，表再放到库中。
• 一个数据库中可以有多个表，每个表都有一个名字，用来标识自己，表名具有唯一性。
• 表具有一些特性，这些特性定义了数据在表中如何存储，类似Java中“类的设计”。

5.1 表，记录，字段

• E-R（entity-relationship，实体-联系）模型中有三个主要概念是：实体类，属性，联系集。
• 一个实体集（class）对应于数据库中的一个表（table），一个实体（instance）则对应于数据库表中的一行（row），也称为一条记录（record），一个属性（attribute）对应于数据库表中的一列（column），也称为一个字段（field）。

5.2 表的关联关系

• 表与表之间的数据记录有关系（relationship）。现实世界中的各种实体之间的各种联系均用关系模型来表示。
• 四种：一对一关联，一对多关联，多对多关联，自我引用。

5.2.1 一对一关联

• 在实际的开发中应用不多，因为一对一可以创建成一张表。
• 举例：设计学生表：学号，姓名，手机号码，班级，系别，身份证号，家庭住址，籍贯，紧急联系人......
  • 拆为两个表：两个表的记录是——对应关系。
  • 基础信息表（常用信息）：学号，姓名，手机号码，班级，系别
  • 档案信息表（不常用信息）：学号，身份证号，家庭住址，籍贯，紧急联系人，....。

5.2.2 一对多关系（one - to -many）

• 常见实例场精场景：客户表和订单表，分类表和商品表，部门表和员工表

• 举例

  • 员工表：编号，姓名，...，所属部门

  • 部门表：编号。名称，简介

• 一对多建表原则：在从表（多方）创建一个字段，字段作为外键指向主表（一方）的主键 

5.2.3 多对多 （many-to-many）

        要表示多对多关系，必须创建第三个表，该表通常称为联接表，它将多对多关系划分为两个一对多关系。将这两个表的主键都插入到第三个表中。

• 举例1：学生-课程
  • 学生信息表：一行代表一个学生的信息（学号，姓名，手机号码，班级，系别...）
  • 课程信息表：一行代表一个课程的信息（课程编号，授课老师，简介...）
  • 选课信息表：一个学生可以选多门课，一门课可以被多个学生选择

• 举例2：产品-订单
  • ”订单“表和”产品“表有一种多对多的关系，这种关系式通过与”订单明细“表建立两个一对多关系来定义的。一个订单可以有多个产品，每个产品可以出现在多个订单中。
    • 产品表：”产品“表中的每条记录表示一个产品。
    • 订单表：”订单“表中的每条记录表示一个订单。
    • 订单明细表：每个产品可以与”订单“表中的多条记录对应，即出现在多个订单中。一个订单可以与”产品“表中的多条记录对应，即包含多个产品。 

• 举例3：用户-角色
• 多对多关系建表原则：需要创建第三张表，中间表中至少两个字段，这两个字段分别作为外键指向各自一方的主键。

5.2.4 自我引用（self reference）

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