尚硅谷mysql安装到mysql高级 数据库概述

第01章_数据库概述

1.1为什么要使用数据库

• 持久化（persistence）：把数据库保存到可掉电式存储设备中以供以后使用。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。

在内存中使用高电平，低电平表示1和0，一旦断电，内存中的数据就会丢失。

生活中的例子：

QQ注册，登陆后，清除掉软件进程，可以直接登录，不需要再次注册。显然，祖册后，你的登录账号数据就被做了持久化。

断网后，你也可以对有的数据进行访问（看到加载的聊天记录），也说明对数据做了持久化。

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格内的数据。

SQL：结构化查询语言（Structure 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i版会在数据库中创建多个表，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常见的数据库管理系统排名（DMS）

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。一下是20210年DB-Engines Ranking对各数据库受欢迎程度进行调查后的统计结果：（查看数据库最新排名：http://db-engines.com/en/ranking）

对应的走势图：（https://db-engines.com/en/ranking_trend）

2.4常见的数据库介绍

Oracle

1979年，Oracle 2诞生，他是第一个商用的RDBMS（关系型数据库管理体统）。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85亿美元收购BEA Systems。

2009年，总计74亿美元收购SUN，此前的2008年，SUN公司以10亿美元收购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，成为即Microsoft后全球第二大软件公司。

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

SQL Server

SQL Servcer 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 BackOffic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，开房源码，具备商业及DBMS质量。PG对数据量打的文本以及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，在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。进运行与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年被Sun收购（10亿美金），2009年SUN公司被Oracle收购。Maria DB应运而生。（MySQL的常见这担心MySQL有闭源的风险，因此常见了MySQL的认知项目Maria DB）

• MySQL 6.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，将数据保存在不同表中的，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GPL（GUN General Public License）协议，你可以修改源代码开开发自己de 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位系统表文件最大支持4 G，64位系统 支持最大的表文件为8 TB。

• MySQL使用标准的SQL数据语言形式

• MySQL可以允许运行多个系统之上，并且支持多种语言。这些变成语言包括C，C++，Python，Perl，PHP，Ruby等。

3.2MySQL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、再到金融领域的发展，推动者应用对数据可的需求提升，对传统的数据库服务能力提出了挑战。高并发，高可用，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版主直接跳跃发布了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，最突出的一点就是对MySQL Optimizer优化器进行了改进重构，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。

3.4Why 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？

1. 开放源代码，使用成本低
2. 性能能卓越，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。

3.5Oracle 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，尤其是开房源码这一特点，是的互联网公司，中小型网站选择了MySQL作为网站数据库（Facebook，Twitter，You Tube，阿里巴巴/蚂蚁金服，去哪儿，美团外卖，腾讯）。

4.RDBMS和非RDBMS

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​ 从排名中我们 能看出来，关系型数据库绝对是DBMS的主流，其中使用最多的是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

• 这种类型的数据是最古老的数据库类型，关系型熟即可模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格数据形式）。

• 关系性数据库以行（row）和列（column）的形式存储数据，以便于用户理解。这一块系列的行和列被称为表（table），一组表组成了一个库（database）。

  例子：

• 表和表之间的数据记录有关系（relationship）。实现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。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得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，可以看成传统关系型数据库的阉割版本，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，包括了榜单上的简直数据库、文档型数据库、搜索引擎和列存储等，除此之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，有点事查找速度快，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就是作为内存缓存。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梳理信息的基本单位，一个文档就相当于一条记录。文档数据库所存放文档，就相当于建筑数据所存放的‘’值‘。MangoDB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存储形式。由于搜索引擎会爬取大量的数据，并以特定格式进行存储，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

​ 列示数据库是相对于行式存储的数据库，Oracle、MySQL、SQL server等数据库都是擦启用的行式存储（Row-based），而列式存储是将数据按照列存储到数据库中，这样做的好处就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。

​ 数据库常用的操作就是查询操作，行式存储要把每一行的数据都要加载到内存中，加载了大量的冗余字段，加载到内存中的字段越多，它占用的内存就越多，占用的内存越多，就意味着我们在加载的无用数据就越多，就意味着我们进行了比较多的I/O操作。

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。图形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。关系型数据库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。如社交网络中任务之间的关系，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非关系型数据库的演变

​ 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都会有实现类似的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，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。

4.3小结

NoSQL的分类很多，即便如此，在DBMS排名中，还是SQL阵营的比重更大，影响力前5的DBMS中有4个是关系型数据库，而排名前20的DBMS中也有12个是关系型数据库。所以说，掌握SQL是非常有必要的。整套课程将围绕SQL展开。

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（Strucked）。
• 将数据放到表中，表在放到库中。
• 一个数据库中可以有多个表，每个表中都有一个名字，用来表示自己。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，类四Java和Python中“类”的设计

5.1表、记录、字段

• E-R（entity-relationship 实体联系）模型中有三个主要的概念是：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）
数据库中的一个表 <----> Java或Python中的一个类
表中的一行数据 <---->  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各种关系模型来表示。
• 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）

• 在实际的开房中应用不多，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、身份账号、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），形成外逐渐关系，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。

• 距离：

  • 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，字段作为外键只想主表（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

学号        课程编号
1			1001
2			1001
1			1002

• 举例2：产品-订单

  “订单”表和”产品“表有一种多对多的关系，这种关系是通过于“订单明细”表战力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。

• 举例三：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。

5.3.4自我引用（Self reference）