数据库概述
一、数据库的定义
数据库（Database）是存储在计算机系统中的有组织的、通常是结构化的数据集合。数据库系统允许用户通过特定的方式（如查询语言）来插入、更新、删除和检索数据。
在数据库管理系统（DBMS）中，数据、表和数据库是三个层次不同的概念，它们之间有着明确的层次结构和关系
1. 数据（Data）
- 定义：数据是数据库中存储的基本信息单位，是数据库的内容。数据可以是数字、文本、日期、图像、声音等形式，表示现实世界中的实体或事件的特定属性。
- 举例：例如，员工的姓名 "Alice"，员工的工资 5000，都是数据。
2. 表（Table）
-
定义：表是数据库中存储数据的结构化集合。表由行（记录）和列（字段）组成，每一行代表一个数据记录（数据项），每一列代表一个特定的属性或字段。
-
组成：
- 列（Column）：列是表的垂直部分，每列存储特定类型的数据。例如，员工表中的列可能包括“姓名”、“年龄”、“职位”、“工资”等。
- 行（Row）：行是表的水平部分，每行代表一个完整的数据记录。例如，员工表中的一行可能包含一个员工的所有信息：姓名为 "Alice"，年龄为 30 岁，职位为“经理”，工资为 5000。
-
数据与表的关系：表格中的每个单元格存储的是具体的数据，即表格的行和列交叉处的值。
-
举例：例如，员工表 (Employees) 可以包括以下列和行：
| ID | 姓名 | 年龄 | 职位 | 工资 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Alice | 30 | 经理 | 5000 |
| 2 | Bob | 25 | 开发员 | 4000 |
| 3 | Charlie | 28 | 设计师 | 4500 |
在这个例子中：
- “Alice”、“Bob”等是具体的数据。
- "姓名"、"年龄"、"职位"等是表的列（字段）。
- 整个表格即为一个表，它存储了多条员工的记录。
3. 数据库（Database）
-
定义：数据库是一个存储多个表及其相关数据的容器，是更高一级的数据组织形式。数据库不仅包含表，还包括视图、索引、存储过程、触发器等数据库对象，以及管理这些对象的元数据（如表结构定义）。
-
表与数据库的关系：数据库包含了多个表，每个表存储特定类型的数据。一个数据库可以看作是数据表的集合，而每个表又是数据记录的集合。
-
组织结构：数据库中的表之间可能存在关系，例如通过外键实现的表间关联，反映了数据的逻辑关系。
-
举例：例如，一个公司数据库 (CompanyDB) 可以包含多个表：
Employees表（存储员工信息）Departments表（存储部门信息）Salaries表（存储工资信息）
在这个例子中，CompanyDB 是数据库，里面包含了 Employees、Departments 和 Salaries 等多个表，每个表中又包含具体的数据信息。
总结
- 数据 是数据库中最小的存储单元，是表中记录的内容。
- 表 是数据库中存储数据的结构化单位，由行和列组成，每个表保存了一类相关的数据记录。
- 数据库 就是表的集合。它是以一定的组织方式存储的相互有关的数据集合
4.数据库管理系统
数据库管理系统（DatabaseManagementSystem，DBMS）是实现对数据库资源有效组织、管理和存取的系统软件。它在操作系统的支持下，支持用户对数据库的各项操作
DBMS 的核心功能
- 数据定义：创建和修改数据库结构，如表格、视图、索引等。
- 数据操控：执行数据的插入、更新、删除和查询操作。
- 事务管理：确保一系列操作（事务）的完整性和一致性。
- 并发控制：管理多个用户同时访问数据，防止数据冲突。
- 安全性管理：控制对数据的访问权限，保护数据安全。
- 数据备份和恢复：提供数据的备份和恢复功能，以防止数据丢失。
DBMS的工作模式如下：
- 接受应用程序的数据请求和处理请求
- 将用户的数据请求（高级指令）转换为复杂机器代码（底层指令）
- 实现对数据库的操作
- 从数据库的操作中接受查询结果
- 对查询结果进行处理（格式转换）
- 将处理结果返回给用户
二、数据库的发展
数据库的发展可以分为几个阶段，通常被称为第一代、第二代和第三代数据库。每一代数据库技术都在前一代的基础上进行了改进，以适应不断变化的需求和技术进步。
第一代：层次型和网状型数据库
时间：20世纪60年代至70年代
1.1 层次型数据库
- 数据模型：层次型数据库采用树状结构（类似于文件系统的目录结构）来表示数据。数据以父子层次关系组织，每个节点（记录）有且只有一个父节点。
- 优点：数据结构简单，数据存取速度快，适合于某些特定的应用场景，如组织结构和物料清单管理。
- 缺点：层次模型不支持多对多关系，数据冗余较高，结构不灵活，修改数据库结构复杂。
- 示例：IBM 的 IMS（Information Management System）是典型的层次型数据库管理系统。
1.2 网状型数据库
- 数据模型：网状型数据库采用图结构来表示数据，允许记录有多个父节点，支持多对多关系。数据节点之间可以有多条连接路径。
- 优点：灵活性较高，支持复杂的多对多关系，减少了数据冗余。
- 缺点：数据库设计和维护复杂，查询操作难度较大，数据结构的修改不方便。
- 示例：CODASYL DBTG 模型是网状型数据库的代表，典型系统包括 IDMS（Integrated Database Management System）。
第二代：关系型数据库
时间：20世纪70年代末至今
2.1 关系型数据库（RDBMS）
- 数据模型：关系型数据库采用关系模型，将数据组织为表格形式（关系），表中的每一行代表一个记录，每一列代表一个字段。关系模型通过主键和外键来建立表之间的关联。
- 优点：
- 数据结构简单、直观，易于理解和使用。
- 使用 SQL（结构化查询语言）进行数据操作，查询灵活。
- 支持事务、并发控制、数据完整性和安全性。
- 易于维护，适合大多数业务场景。
- 缺点：
- 对于海量数据和高并发场景下的扩展性相对较弱。
- 处理复杂关系和嵌套数据时效率较低。
- 示例：典型的关系型数据库系统包括 Oracle Database、MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server 等。
第三代：面向对象数据库与NoSQL数据库
时间：20世纪90年代至今
3.1 面向对象数据库（OODBMS）
- 数据模型：面向对象数据库结合了面向对象编程的概念，将数据以对象的形式存储，支持对象的继承、多态性和封装。数据与操作行为绑定在一起，使得数据管理更加符合面向对象的思维方式。
- 优点：
- 支持复杂数据结构和对象关系映射（ORM）。
- 高度兼容面向对象编程语言，减少了编程难度。
- 能处理复杂的嵌套和层次结构数据。
- 缺点：
- 不如关系型数据库通用，标准化程度较低。
- 查询语言复杂，不如 SQL 那么广泛接受。
- 示例：ObjectDB、db4o、Versant 等。
3.2 非关系型数据库（NoSQL）
- 数据模型：NoSQL 数据库采用多种数据模型，如键值对、列族、文档、图数据库等，以应对不同类型的应用场景。NoSQL 数据库通常放弃了关系型数据库中的部分特性（如严格的 ACID 属性），以获得更好的扩展性和性能。
- 优点：
- 高扩展性，能够处理大规模数据和高并发。
- 数据模型灵活，适应不同类型的数据存储需求。
- 高效的读取和写入性能，适合分布式系统。
- 缺点：
- 一致性保证较弱，复杂查询功能较少。
- 缺乏统一的标准，系统设计和使用较为复杂。
- 示例：MongoDB（文档型）、Cassandra（列族型）、Redis（键值型）、Neo4j（图数据库）等。
总结
- 第一代数据库：层次型和网状型数据库，强调数据的层次和网络结构管理，但在灵活性和易用性上有所不足。
- 第二代数据库：关系型数据库，引入了关系模型和 SQL，成为最广泛使用的数据库类型，支持复杂的事务和数据操作。
- 第三代数据库：面向对象数据库和 NoSQL 数据库，针对复杂对象管理和大规模分布式数据处理提出了解决方案，适应了现代多样化的数据需求。
关系型数据库和非关系型数据库
关系型数据库（RDBMS）
- 数据结构：数据以表格形式存储，每个表由行和列组成，行代表记录，列代表字段。
- 查询语言：使用 SQL（结构化查询语言）进行数据操作。
- 特点：支持复杂查询和事务处理，数据一致性强（ACID属性）。
- 适用场景：适用于传统业务系统，如财务系统、ERP、CRM等。
- 示例：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server。
非关系型数据库（NoSQL）
- 数据结构：支持多种数据模型，如键值对、文档、列族和图，不采用固定的表格结构。
- 查询语言：没有标准的查询语言，各数据库有不同的查询方式。
- 特点：高度扩展性，适合处理大量数据和高并发，通常在一致性上做出一定让步。
- 适用场景：适用于大数据、实时分析、社交网络等需要灵活性和高扩展性的场景。
- 示例：MongoDB（文档型）、Redis（键值型）、Cassandra（列族型）、Neo4j（图数据库）。
| 数据模型 | 表格形式，行和列 | 多样化：键值对、文档、列族、图 |
| 查询语言 | 标准化的 SQL | 多种查询语言，非标准化 |
| 事务管理 | 支持 ACID 事务 | 通常不支持或部分支持 ACID，强调 CAP 理论 |
| 扩展性 | 垂直扩展（通过增加单个服务器的能力） | 水平扩展（通过增加服务器数量） |
| 数据一致性 | 强一致性 | 最终一致性（在一些场景下） |
| 适用场景 | 复杂查询、事务处理、结构化数据 | 大规模数据、高并发、非结构化数据 |
| 代表系统 | MySQL、PostgreSQL、Oracle | MongoDB、Cassandra、Redis |
简要对比
- 关系型数据库：结构化数据，使用 SQL，适合复杂查询。
- 非关系型数据库：多种数据模型，灵活性高，适合大数据和动态应用。
三、MySQL数据库管理
1.了解数据库信息、表结构与存储引擎
1.2 查看数据库信息
在MySQL中，可以使用以下命令来查看当前服务器上存在的所有数据库：
SHOW DATABASES;这个命令会列出所有可用的数据库。要切换到一个特定的数据库，可以使用USE命令：
USE database_name;切换到目标数据库后，可以查看该数据库中的所有表：
SHOW TABLES;或者，指定数据库名称来查看该数据库中的表：
SHOW TABLES IN database_name;1.2 查看表的结构信息
在管理数据库时，了解表的结构（即字段信息）是至关重要的。可以使用DESCRIBE命令来查看表的结构：
DESCRIBE table_name;
这将显示以下信息：
- Field: 字段名称。
- Type: 数据类型。
- Null: 是否允许为空。
- Key: 主键或索引信息。
- Default: 默认值。
- Extra: 扩展属性，例如标志符列
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(50) | YES | | NULL | |
| age | int(11) | YES | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
1.3 常用的数据类型
在定义表结构时，选择合适的数据类型非常重要。以下是MySQL中常用的一些数据类型：
- INT：用于存储整数。
- FLOAT：单精度浮点数（4字节）。
- DOUBLE：双精度浮点数（8字节）。
- CHAR：固定长度的字符类型。如果实际存储的数据长度小于指定长度，会自动补空格。
- VARCHAR：可变长度的字符类型，节省存储空间。
- TEXT：用于存储长文本。
- DECIMAL(5,2)：精确的定点数类型，例如存储5位数，其中2位是小数。
CREATE TABLE example (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
salary DECIMAL(10, 2),
description TEXT
);
1.4 主键与复合主键
在数据库设计中，主键用于唯一标识表中的每一行记录。主键可以由一个或多个字段组成，后者被称为复合主键。例如：
CREATE TABLE orders (
order_id INT,
product_id INT,
quantity INT,
PRIMARY KEY (order_id, product_id)
);
1.5 MySQL数据文件存储
MySQL的数据文件存储在服务器的文件系统中，不同的存储引擎会使用不同的文件格式。默认情况下，MySQL的数据文件存放在/usr/local/mysql/data目录下。
-
MyISAM存储引擎：
- .frm：存储表的结构定义。
- .MYD：存储表的数据。
- .MYI：存储表的索引。
-
InnoDB存储引擎：
- .ibd：存储表的数据和索引（如果使用独立表空间）。
- ibdata文件：如果使用共享表空间，所有表的数据和索引存放在一个或多个
ibdata文件中。
1.6 MyISAM与InnoDB存储引擎
MySQL提供了多种存储引擎，其中最常用的是MyISAM和InnoDB。
- MyISAM：适合读操作频繁的应用，支持全文索引，文件存储更为简单。
- InnoDB：支持事务处理，提供外键约束，数据安全性更高，适合需要并发写操作的应用。
MyISAM表的数据文件和索引文件分别存储在.MYD和.MYI文件中。而InnoDB的存储则更为复杂，可以选择独立表空间模式（每个表一个.ibd文件），或者共享表空间模式（使用ibdata文件）。
2. SQL语言分类
SQL语言主要分为以下几类：
- DDL（数据定义语言）：用于创建和修改数据库对象，如数据库、表、索引等。
- DML（数据操纵语言）：用于对数据库中的数据进行管理，包括插入、删除和更新记录。
- DQL（数据查询语言）：用于从数据表中查询符合条件的记录。
- DCL（数据控制语言）：用于设置或更改数据库用户或角色的权限，如控制访问级别和许可。
2.1 DDL：数据定义语言
DDL语句用于定义和管理数据库结构。常用的DDL语句包括CREATE、DROP和ALTER。
创建新的数据库
CREATE DATABASE 数据库名;
CREATE DATABASE kgc_school;
选择数据库
USE 数据库名;
创建新的表
CREATE TABLE 表名 (
字段1 数据类型,
字段2 数据类型,
...,
PRIMARY KEY (主键名)
);
示例
CREATE TABLE KY13 (
id INT NOT NULL,
name CHAR(10) NOT NULL,
score DECIMAL(5,2),
passwd CHAR(48) DEFAULT '',
PRIMARY KEY (id)
);
- NOT NULL: 不允许为空值。
- DEFAULT: 默认值。
- PRIMARY KEY: 主键字段，确保唯一且不为空。
显示表结构
DESC 表名;
删除指定的数据表
DROP TABLE 表名;
如果没有选择数据库，则需要指定数据库名：
DROP TABLE 数据库名.表名;
删除指定的数据库
DROP DATABASE 数据库名;
2.2 DML：数据操纵语言
DML语句用于对表中的数据进行管理，包括插入、更新和删除记录。
插入数据
INSERT INTO 表名 (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
INSERT INTO KY13 (id, name, score, passwd) VALUES (1, 'zhangsan', 70.5, PASSWORD('123456'));
更新数据
UPDATE 表名 SET 字段名1 = 字段值1[, 字段名2 = 字段值2] [WHERE 条件];
UPDATE KY13 SET passwd = PASSWORD('newpassword') WHERE name = 'zhangsan';
UPDATE KY13 SET name = 'wangxiaoer', passwd = '' WHERE id = 3;删除数据
DELETE FROM 表名 [WHERE 条件];
DELETE FROM KY13 WHERE id = 4;
2.3 DQL：数据查询语言
DQL语句用于从数据表中查询符合条件的数据记录。
查询数据
SELECT 字段名1, 字段名2, ... FROM 表名 [WHERE 条件];
SELECT * FROM KY13;
SELECT id, name, score FROM KY13 WHERE id = 2;限制查询结果数量
SELECT * FROM 表名 LIMIT 开始位置, 行数;
SELECT * FROM KY13 LIMIT 2; -- 显示前2行
SELECT * FROM KY13 LIMIT 2, 3; -- 从第3行开始显示3行以列表方式显示
SELECT * FROM 表名 \G;
SELECT * FROM KY13 \G;2.4 DCL：数据控制语言
DCL语句用于设置和管理数据库的访问权限和安全级别。
GRANT: 授予用户权限。REVOKE: 撤销用户权限。COMMIT: 提交当前事务。ROLLBACK: 回滚当前事务。
这些命令通常用于数据库的安全管理，确保数据的保护和用户权限的控制。
3. 数据表高级操作
3.1 清空表
清空表是指删除表中的所有数据而保留表结构。常用的方法有两种：DELETE和TRUNCATE。
方法一：使用 DELETE
DELETE FROM 表名;
- 特点：逐行删除数据，删除后的结果内包含删除的记录条目。
- 自增长字段：
DELETE操作不会重置自增长字段的值，新插入的记录会从原来的最大ID继续递增。 - 事务处理：
DELETE操作是可回滚的，意味着在事务中可以恢复数据。
方法二：使用 TRUNCATE
TRUNCATE TABLE 表名;
- 特点：快速删除所有数据，不返回被删除的条目。
TRUNCATE实际上重新创建表，因此速度通常比DELETE快。 - 自增长字段：
TRUNCATE会重置自增长字段，新的记录ID从1开始。 - 事务处理：
TRUNCATE操作是不可回滚的。
3.2 创建临时表
临时表在数据库会话中有效，连接关闭后会自动删除。临时表不能拥有外键约束。
创建临时表：
CREATE TEMPORARY TABLE 表名 (
字段1 数据类型,
字段2 数据类型,
...
[, PRIMARY KEY (主键名)]
);
示例：
CREATE TEMPORARY TABLE temp_table (
id INT(4) ZEROFILL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(10) NOT NULL,
cardid INT(18) NOT NULL UNIQUE KEY,
hobby VARCHAR(50)
);
操作：
- 在临时表中执行增、删、改、查操作与普通表相同。
- 临时表不会出现在
SHOW TABLES的结果中。
注意：
- 临时表在会话结束时会被自动删除，无法创建外键。
3.3 克隆表
克隆表包括克隆表结构和数据，可以用于备份或迁移数据。
克隆表结构：
CREATE TABLE 新表名 LIKE 原表名;
克隆表数据：
INSERT INTO 新表名 SELECT * FROM 原表名;
示例：
CREATE TABLE backup_table LIKE original_table;
INSERT INTO backup_table SELECT * FROM original_table;
获取表结构：
SHOW CREATE TABLE 新表名\G;
3.4 修改表结构
重命名表：
ALTER TABLE 旧表名 RENAME 新表名;
扩展表结构（增加字段）：
ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 数据类型 [DEFAULT 默认值];
修改字段（列）名和数据类型：
ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧列名 新列名 数据类型 [unique key];
修改字段数据类型：
ALTER TABLE 表名 MODIFY COLUMN 字段名 新数据类型;
删除字段：
ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;
示例：
ALTER TABLE users ADD address VARCHAR(50) DEFAULT 'Unknown';
ALTER TABLE users CHANGE name username VARCHAR(20) UNIQUE;
ALTER TABLE users MODIFY COLUMN age INT(3);
ALTER TABLE users DROP address;
扩展说明：
IF NOT EXISTS：在创建表时，如果表已存在则不会报错。AUTO_INCREMENT：自增长字段，默认从1开始递增。UNIQUE KEY：确保字段值唯一，但允许空值。NOT NULL：字段不能为空。