1
0
wiki/FormalSciences/ComputerScience/DatabaseSystem/1.Overview/关系型数据库.md
2024-10-13 20:52:05 +08:00

197 lines
9.6 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
title: 关系型数据库
description: 关系型数据库概述
keywords:
- 关系型数据库
tags:
- 数据库系统/关系型数据库
- 技术/数据库
author: 7Wate
date: 2023-08-17
---
## 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
**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。
```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:
| 学生 ID | 姓名 | 选修课程 |
| ------ | ---- | ---------- |
| 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:
| 学生 ID | 姓名 | 选修课程 |
| ------ | ---- | -------- |
| 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:**
| 订单 ID (PK) | 顾客 ID | 订单日期 |
| ----------- | ------ | ---------- |
| 001 | 1001 | 2023-08-01 |
| 002 | 1002 | 2023-08-02 |
**订单项表:**
| 订单 ID (PK, FK) | 产品 ID (PK) | 数量 |
| --------------- | ----------- | ---- |
| 001 | 101 | 2 |
| 001 | 102 | 1 |
| 002 | 101 | 3 |
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。
### 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:**
| 学生 ID (PK) | 课程 ID (PK) | 学分 | 课程名称 |
| ----------- | ----------- | ---- | -------- |
| 1001 | 101 | 3 | 数学 |
| 1001 | 102 | 4 | 物理 |
| 1002 | 101 | 3 | 数学 |
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:
**课程表:**
| 课程 ID (PK) | 课程名称 |
| ----------- | -------- |
| 101 | 数学 |
| 102 | 物理 |
**学生课程表:**
| 学生 ID (PK) | 课程 ID (PK) | 学分 |
| ----------- | ----------- | ---- |
| 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。