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。

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。

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。

RDBMS 与 非RDBMS

关系型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)

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。关系型数据库，就是建立在 关系模型 基础上的数据库。

优势有

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。

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。

有哪些非关系型数据库

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。

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（Structured）。 将数据放到表中，表再放到库中。 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。

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）。

表的关联关系

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 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 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

多对多 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 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。

自我引用