MySQL----数据库概述

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
简介: MySQL----数据库概述

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[TOC]

一、数据库简介

1.1 为什么要使用数据库

  • 持久化:

把数据保存到可掉电式存储设备中供以后使用,大多数情况下,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以“固话”

  • 持久化的主要作用:

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

如下,即将数据持久化的示意图

1.2 数据库与数据库管理系统

  • 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)

是一种曹忠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

1.3 数据库与数据库管理系统的关系

数据库管理系系统(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、表的关系如下所示:

1.4 常见的数据库管理系统排名(DBMS)

常用的数据库管理软件有Oracle,MySQL,Microsoft SQL Server,PostgreSQL,MongoDB等等,以下为最新的2022年5月份的数据库排名,实时排名查询网站为数据库排名网站

常用数据库的发展趋势如下,可以看出,前三的Oracle,Mysql,Microsoft SQL Server一直遥遥领先,没的说,值得注意的是Snowflask上升趋势非常明显,那么从追求新技术发展的角度来说,可以抽出一点时间具体了解了解,此外,PostgreSQL,MongoDB上升趋势也是很明显,那么时不时抽出来点时间关注一下这些趋势的变化特点,有助于能及时抓住技术发展的方向,数据库发展趋势的链接

1.5 常见的数据库

  • Oracle

    • 1979年,Oracle 2诞生,它是第一个商用的RDMBS(关系型数据库管理系统),随着Oracle名气越来越大,公司名也改名叫Oracle公司了
    • 2007年,Oracle以总计85亿美金收购BES Systems
    • 2008年,SUN以10亿美金收购MySQL
    • 2009年,Oracle以总计74亿美金收购SUN,即Oracle拥有了MySQL的管理权,至此,Oracle公司在数据库领域中成为绝对的领导者
    • 2013年,甲骨文超过IBM,成为继Microsoft后全球第二大软件公司
  • SQL Server

    • SQL Server是微软开发的大型商业数据库,诞生于1989年,因为微软C#,.net等编程语言使用比较多,SQL Server与windows完全集成,也可以很好与Microsoft 产品集成
  • DB2

    • IBM公司的数据库产品,收费的,常用于银行系统
  • 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,PostgreSQL对数据量大的文本以及SQL处理较快
  • SyBase

    • 已经淡出历史舞台了,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。特点是零配置,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

二、MySQL简介

2.1 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公司以10亿美金收购
  • 2009年Sun公司被Oracle公司收购,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
  • 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,将数据保存在不同的表中,而不是将所有的数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提升了灵活性
  • MySQL是开源的,所以不需要支付额外的费用
  • MySQL是可以定制的,采用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位系统支持最大表文件为8TB
  • MySQL使用标准的SQL数据语言形式
  • MySQL可以云秀运行与多个系统上,并且支持多种语言,这些编程语言包括C,C++,Python,Java,Perl,PHP,Ruby等

2.2 关于MySQL8.0

  • MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本
  • MySQL8.0版本对MySQL源代码进行了重构,最突出的一点就是多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

2.3 为什么选择MySQL

  • 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

2.4 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、总体成本低,可以处理上千万条记录的大型数据库,尤其是开发源代码这一点,使得很多互联网公司、中小型网站选择MySQL做伪网站数据库

三、关系型数据库与非关系型数据库

3.1 关系型数据库的实质

  • 关系型数据库是最古老的数据库类型,关系给你个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),一组表就组成了一个库(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以及实体之间的各种联系均关系模型来表示,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

3.2 关系型数据库的优势

  • 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

3.3 非关系型数据库简介

非关系型数据库可以看成传统关系型数据库的功能的阉割版本,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,此外,目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的

3.4 常见的非关系型数据库

相对于SQL,NoSQL泛指非关系型数据库,包括键值型数据库、文档型数据库、搜索引擎数据库、里存储数据库、图形数据库等

  • 键值型数据库:

键值型数据库通过key-value键值的方式存储数据,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,如果不知道去哪里找键,就要遍历所有的键,这就要消耗大量的计算。键值型数据库典型的使用场景作为内存缓存,Redis是最流行的键值型数据库

  • 文档型数据库

此类数据库课存放并获取文档,可以是xml、json等格式,在数据库中文档作为处理信息的基本的安慰,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,但是针对全文索引的效率却较低,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新能最优,核心原理是“倒排索引”,典型的产品时Solr,Elasticsearch,Splunk等

  • 列式数据库

列式数据库是相对于行式数据库,Oracle,MySQL,SQL Server等数据库都是采用的行式存储(Row-base),而列式数据库将数据按照列存储到数据库中,这样的好处是可以大量降低系统的IO,适合于分布式文件系统,不足在于功能相对有限,典型产品是HBase

  • 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)实现,特点在于能高效解决复杂的关系问题,典型的产品有Neo4J、InfoGrid等

3.5 NoSQL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明智的选择。比如日志收集、排行榜、定时器等

四、关系型数据库设计原则

4.1 表的关联关系的种类

  • 一对一关联
  • 一对多关联
  • 多对多关联
  • 自我引用

4.2 一对一关联

  • 在实际开发中应用不多,因为一对一可以创建一张表
  • 举例:设计学生表:学号、姓名、手机号码、班级、系别、身份证号码、家庭地址、籍贯、紧急联系人,...

    • 拆违两个表
    • 基础信息表(蝉蛹信息):学号、姓名、手机号码、班级、系列
    • 档案信息表(不常用信息):学号、身份证号码、家庭地址、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

4.3 一对多关系

  • 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,字段作为外键执行主表(一方)的主键

4.4 多对多

  • 多对多关系,必须创建第三个表,该表称为联接表,它将多对多关系划分为两个一对多关系,将两个表的主键都插入到第三个表中

  • 举例:学生-课程

    • 学生信息表:学号、姓名、手机号码、班级、系别,...
    • 课程信息:课程编号,老师,简介
    • 选课信息:一个学生可以选多门课程,一门课也可以被多个学生选择
  • 多对多关系建表原则:需要创建第三张表,中间表至少两个字段,这两个字段分别作为外键指向各自一方的主键

4.5 自我引用

如下图所示的员工表,即是自我引用的例子

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