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wiki/FormalSciences/ComputerScience/DatabaseSystem/基础/关系型数据库.md

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2023-08-17 19:35:41 +08:00
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title: 关系型数据库
description: 关系型数据库概述
keywords:
2023-11-09 17:30:33 +08:00
- 关系型数据库
2023-08-17 19:35:41 +08:00
tags:
2023-11-09 17:30:33 +08:00
- 数据库系统/关系型数据库
2024-04-26 21:42:22 +08:00
- 技术/数据库
2023-08-17 19:35:41 +08:00
author: 7Wate
date: 2023-08-17
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## 关系模型
关系模型是一种理论模型,它用于描述和组织数据库中的数据。这种模型通过使用一系列表格来表示不同实体之间的关系,以及实体的属性。关系模型在数据库管理系统中广泛应用,它提供了一种结构化的方式来存储、管理和查询数据。
### 表的结构
**关系模型的核心组成部分是表(或称为关系)**,每个表都由一系列的行和列组成。
- **行**(也称为记录或元组):每一行代表数据库中的一个实体。
- **列**(也称为属性):每一列代表实体的一个属性。
- **键**:一个或多个列被标识为主键,用于唯一地标识每一行。
- 主键保证每个实体在表中的唯一性。
- 外键则用于与其他表的主键相连接,建立表与表之间的关系。
### 数据查询语言
关系模型通常使用**结构化查询语言SQL**来执行查询和操作数据。SQL 是一种强大的语言,允许用户检索、插入、更新和删除数据。
### 实例示例
以下是一个示例的学生表格,用于说明关系模型的结构:
| 学号(主键) | 姓名 | 年龄 | 专业 |
| ------------ | ---- | ---- | ---------- |
| 1001 | 张三 | 20 | 计算机科学 |
| 1002 | 李四 | 22 | 数学 |
| 1003 | 王五 | 21 | 物理 |
在这个表中:
- 每一行代表一个学生实体,具有唯一的学号。
- 每一列代表学生的属性,如姓名、年龄和专业。
通过这种结构,数据库管理系统可以轻松地存储和检索数据。例如,通过学号,你可以快速地找到特定学生的信息。
## ER 模型
2023-11-09 17:30:33 +08:00
**ER 模型(实体 - 关系模型)用于描述现实世界的关系。**这个模型以图形的形式表示数据的结构,有助于理解和构建复杂的数据结构。让我们通过一个实例来详细了解 ER 模型的各个组成部分。
2023-08-17 19:35:41 +08:00
```mermaid
erDiagram
STUDENT ||--o{ ENROLLMENT : "enrolls"
STUDENT ||--o{ TAKES : "takes"
COURSE ||--o{ ENROLLMENT : "is enrolled in"
COURSE ||--o{ TAKES : "is taken by"
TEACHER ||--o{ TEACHES : "teaches"
ENROLLMENT ||--o{ TAKES : "is taken in"
TEACHER ||--o{ COURSE : "teaches"
```
### 实体
实体表示**可以独立存在的事物。**
- **学生**:每个学生都有姓名、年龄等属性。
- **课程**:每门课程都有课程名、学分等属性。
- **教师**:每个教师都有姓名、专业等属性。
### 关系
关系模型中的关系有三种主要类型,它们描述了实体之间的不同类型的连接和联系。这些关系类型包括:
#### 一对一关系One-to-One Relationship
例如,考虑人和身份证之间的关系。每个人可能只有一个身份证号码,而一个身份证号码也只能与一个人相关联。
#### 一对多关系One-to-Many Relationship
例如,一个学校的教师和课程之间的关系就是一对多关系。每个教师可以教授多门课程,但每门课程只能由一个教师教授。
#### 多对多关系Many-to-Many Relationship
例如,学生和课程之间的关系就是多对多关系。一个学生可以选择多门课程,同时每门课程也可以被多个学生选择。
### 属性
**属性描述实体或关系的特性,为数据提供更多的信息。**属性在数据库中对实体或关系的各个方面进行描述和标识,以便更好地管理和查询数据。
- **学生**:姓名、年龄等。
- **课程**:课程名、学分等。
- **教师**:姓名、专业等。
- **选课**:选课日期等。
- **教授**:授课地点等。
## 数据库规范化
数据库规范化是一种组织数据的技术,目的是减少冗余并避免不必要的复杂性。通过将数据分解成更小、更相关的部分,可以**确保数据库的一致性、完整性和性能优化**。规范化通常遵循一系列范式,每个范式都有特定的规则,有助于确保数据库设计的质量和效率。
### 第一范式1NF
**第一范式确保每个列保持原子性,即列中的每个值都是不可分割的单一值。**这有助于消除重复的数据并减少数据冗余。要达到第一范式,确保每个表中的每个列都只包含原子值,而不是包含多个值的列表或数组。
例如,如果我们有一个存储学生和他们选修课程的表格:
2023-11-09 17:30:33 +08:00
| 学生 ID | 姓名 | 选修课程 |
2023-08-17 19:35:41 +08:00
| ------ | ---- | ---------- |
| 1001 | 张三 | 数学, 物理 |
| 1002 | 李四 | 英语, 数学 |
这就违反了第一范式,因为选修课程列包含了多个值。要修正这种情况,可以将每个选修课程拆分成单独的行:
2023-11-09 17:30:33 +08:00
| 学生 ID | 姓名 | 选修课程 |
2023-08-17 19:35:41 +08:00
| ------ | ---- | -------- |
| 1001 | 张三 | 数学 |
| 1001 | 张三 | 物理 |
| 1002 | 李四 | 英语 |
| 1002 | 李四 | 数学 |
### 第二范式2NF
**第二范式在满足第一范式的基础上,进一步移除部分依赖。**这意味着非主键列必须完全依赖于整个主键,而不仅仅是主键的一部分。为了达到第二范式,可以将表拆分成多个关联表,确保每个非主键属性只与一个候选键相关。
例如,考虑一个存储订单和订单项的表格:
**订单表:**
2023-11-09 17:30:33 +08:00
| 订单 ID (PK) | 顾客 ID | 订单日期 |
2023-08-17 19:35:41 +08:00
| ----------- | ------ | ---------- |
| 001 | 1001 | 2023-08-01 |
| 002 | 1002 | 2023-08-02 |
**订单项表:**
2023-11-09 17:30:33 +08:00
| 订单 ID (PK, FK) | 产品 ID (PK) | 数量 |
2023-08-17 19:35:41 +08:00
| --------------- | ----------- | ---- |
| 001 | 101 | 2 |
| 001 | 102 | 1 |
| 002 | 101 | 3 |
2023-11-09 17:30:33 +08:00
在这里,虽然订单表满足第一范式,但订单项表中的数量列部分依赖于订单 ID而订单 ID 是主键的一部分。为了满足第二范式,我们可以将订单项表分为两个表格,一个是订单表,一个是订单项表。
2023-08-17 19:35:41 +08:00
### 第三范式3NF
**第三范式在满足第二范式的基础上,进一步移除所有传递依赖。**这意味着表中的每个非主键列都不能依赖于其他非主键列。为了达到第三范式,可以继续拆分表,确保每个非主键列都直接依赖于主键。
例如,考虑一个存储学生选课信息的表格:
**学生课程表:**
2023-11-09 17:30:33 +08:00
| 学生 ID (PK) | 课程 ID (PK) | 学分 | 课程名称 |
2023-08-17 19:35:41 +08:00
| ----------- | ----------- | ---- | -------- |
| 1001 | 101 | 3 | 数学 |
| 1001 | 102 | 4 | 物理 |
| 1002 | 101 | 3 | 数学 |
2023-11-09 17:30:33 +08:00
在这里,课程名称是根据课程 ID 直接得出的,因此存在传递依赖。为了满足第三范式,可以将课程名称拆分到一个独立的课程表中:
2023-08-17 19:35:41 +08:00
**课程表:**
2023-11-09 17:30:33 +08:00
| 课程 ID (PK) | 课程名称 |
2023-08-17 19:35:41 +08:00
| ----------- | -------- |
| 101 | 数学 |
| 102 | 物理 |
**学生课程表:**
2023-11-09 17:30:33 +08:00
| 学生 ID (PK) | 课程 ID (PK) | 学分 |
2023-08-17 19:35:41 +08:00
| ----------- | ----------- | ---- |
| 1001 | 101 | 3 |
| 1001 | 102 | 4 |
| 1002 | 101 | 3 |
这样就消除了学生课程表中的传递依赖,满足了第三范式的要求。
## 数据完整性和安全性
### 数据完整性
**数据完整性是确保数据的准确性、一致性和有效性。**它是数据库设计和管理中的关键概念,以确保数据库中的数据始终保持正确的状态。以下是几个数据完整性的方面:
- **实体完整性**:实体完整性要求每个表都应该有一个主键(唯一标识符),并且主键不允许为空或重复。这可以确保每个实体在数据库中都是唯一的,从而避免数据重复和冗余。
- **引用完整性**:引用完整性是确保外键关系的准确性和一致性。外键是一个表中的列,它引用了另一个表的主键。引用完整性要求外键值必须对应于另一个表中的已存在的主键值,防止数据之间的不一致性。
- **领域完整性**:领域完整性是确保数据值在定义的范围内。例如,一个存储年龄的字段不应该接受负值或过大的值。通过定义合适的数据范围,可以避免无效的数据输入。
### 数据安全性
**数据安全性是保护数据库免受未经授权的访问、修改或泄露。**确保数据安全性对于保护用户隐私和敏感信息至关重要。以下是保障数据安全性的关键措施:
- **用户认证**:用户认证是确认用户身份的过程。用户必须提供凭据(如用户名和密码)才能访问数据库。只有经过身份验证的用户才能执行操作。
- **授权**:授权是定义用户对数据库的访问权限。不同用户可能需要不同级别的权限,如读取、写入或管理员权限。授权可以避免未经授权的访问和潜在的数据泄露。
- **加密**:数据加密是通过将数据转换为不可读的形式,以保护数据的隐私。即使数据被盗,加密的数据也无法被轻易解读。在传输和存储数据时使用加密可以防止中间人攻击和数据泄露。
- **审计和监控**:定期审计数据库的活动和访问,以便发现异常或未经授权的操作。监控数据库的性能和安全性有助于及早发现问题并采取适当的措施。
通过数据完整性和安全性的综合措施,数据库可以在保持数据的准确性和一致性的同时,确保数据不受到未经授权的访问或恶意操作的影响。这有助于建立稳定、可靠且可信赖的数据库系统。