4. RDBMS与非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。这一系列的行和列被称为表(table)，一组表组成了一个库(database)。

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。

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）。

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。

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。

5.3.4 自我引用(Self reference)