MySQL - 01 数据库相关概述

发布于：2023-01-04 ⋅ 阅读:(172) ⋅ 点赞:(0)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

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。

在这里插入图片描述

2.数据库与数据库管理系统

2.1 数据库相关概念

数据库DB(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。

数据库管理系统DMBMS(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。

结构化查询语言SQL(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：

在这里插入图片描述

2.3 数据库的常见排名

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。以下是2021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: https://db-engines.com/en/ranking）

在这里插入图片描述

2.4 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。

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数据库介绍

在这里插入图片描述

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 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发生的重大事件

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。

  • 1979年，Michael Widenius用BASIC设i计了一个报表工具Unireg,这是一个底层的面向报表的存储引擎，是存储引擎算法的前身，但不支持SQL。
  • 1985年，David Axmark、Allan Larsson和Micheal Widenius成立了一家公司，曾是MySQL AB的前身。他们设计了一个利用索引
    顺序存取数据的方法，也就是ISAM(Indexed SequentialAccess Method)存储擎算法的前身。
  • 1996年，Micheal Widenius和David Axmark一起协作，写出了MySQL的第一个版本，此时还只是小范围使用几个月后直接发布了3.11版本。
  • 1998年，CX Datakonsult公司正式更名为MySQL AB公司，同年，MySQL官方网站完成建立(www.mysql…com)。
  • 1999年，MySQL与Sleepcat公司合作，MySQL提供了支持事务的Berkeley DB存储引擎。后来由于这个引整的许多问题，MySQL5.1以后不对这个引擎提供支持了。
  • 2000年，ISAM华丽转身为MyISAM存储引擎，同年MySQL开放了自己的源代码，并且基于GPL许可协议。
  • 2001年，MySQL开始集成nnoDB存储引擎。
  • 2003年，MySQL AB:公司被sun公司以10亿美金收购。
  • 2005年，MySQL5.0发布，这是一个里程碑的版本，实现了许多功能特性。同年5月，Oraclel收购了开发InnoDB存储引擎Innobase Oy公司，预示着不久后对MySQL的收购。
  • 2008年，MySQL AB公司被sun公司以10亿美金收购。
  • 2009年，Oracle公司以74亿美元收购Sun公司，自MySQL数据库进入Oraclel时代。
  • 2010年，MySQL5.5发布，InnoDB存储引警MySQL的默认存储引擎。
  • 2013年，MySQL5.6GA版本发布。
  • 2015年，MySQL5.7GA版本发布。
  • 2016年9月，MySQL发布里程佛版本MySQL8.0.0。
  • 2018年4月，MySQL8.0.11GA版本正式发布。

3.3 关于MySQL的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.关系型与非关系型数据库

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（RDBMS）。

4.1 关系型数据库(RDBMS)

  • 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）。

    在这里插入图片描述

  • 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。

  • 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

4.2.1 概述

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。

4.2.1 分类

相比于 SQL，NoSQL 泛指非关系型数据库，包括了榜单上的键值型数据库、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。

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

  1. 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。

  2. 四种：一对一关联、一对多关联、多对多关联、自我引用

    • 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。

    • 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

      在这里插入图片描述

    • 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：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。

    在这里插入图片描述

本文含有隐藏内容，请 开通VIP 后查看

网站公告

今日签到

点亮在社区的每一天
去签到

热门文章

最新发布