【MySQL】第01章_数据库概述

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。
  

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。

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一个应用创建一个数据库。为保存应用中实体的数据，一般会在数据库创建多个表，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：

2.3 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，也可以很好地与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 的稳定性极强，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，证券系统的应用。

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 的创造者担心 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 PublicLicense）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位系统支持最大的表文件为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、高可用、轻资源、易维护、易扩展的需求，促进了MySQL的长足发展。

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。

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：

1. 开放源代码，使用成本低。

2. 性能卓越，服务稳定。

3. 软件体积小，使用简单，并且易于维护。

4. 历史悠久，社区用户非常活跃，遇到问题可以寻求帮助。

5. 许多互联网公司在用，经过了时间的验证。

3.4 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 由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，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）。

4、RDBMS 与 非RDBMS

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 和 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结为简单的二元关系（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。

• 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，性能非常高。同时，通过减少不常用的功能，进一步提高性能。
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，还包括了值型数据库、文档型数据库、搜索引擎和列存储等，除此以外还包括图形数据库。也只有用 NoSQL 一词才能将这些技术囊括进来。

• 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 是最流行的键值型数据库。
• 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降低系统的I/O，适合于分布式文件系统，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。如社交网络中人物之间的关系，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库技术能远离 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。下面是“NoSQL”这个名词在不同时期的诠释，从这些释义的变化中可以看出 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!
NoSQL 对 SQL 做出了很好的补充，比如实际开发中，有很多业务需求，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。

5、关系型数据库设计规则

• 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和Python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：实体集、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）。
  

ORM思想 (Object Relational Mapping)体现：
数据库中的一个表  <---> Java或Python中的一个类
表中的一条数据  <---> 类中的一个对象（或实体）
表中的一个列  <----> 类中的一个字段、属性(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以及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（one-to-one）

• 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、身份证号码、家庭住址、籍贯、紧急 联系人、…

• 拆为两个表：两个表的记录是一一对应关系。

  • 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、身份证号码、家庭住址、籍贯、紧急联系人、…

• 两种建表原则：

• 外键唯一：主表的主键和从表的外键（唯一），形成主外键关系，外键唯一。

• 外键是主键：主表的主键和从表的主键，形成主外键关系。
  *

5.2.2 一对多关系（one-to-many)

• 常见实例场景：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。

5.3.4 自我引用(Self reference)

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