（本文只是自己的学习总结，不一定正确，仅供参考）
文章目录
- 数据库通用概念
- 关系数据库（RDBMS）
- 基本概念
- ACID规则
- E-R模型
- SQL语言
- 关系数据库的分类
- 数据库设计范式
- 第一范式1NF：列不可再分（确保每列保持原子性）
- 第二范式2NF：消除部分依赖（确保每列都和主键列完全相关，而不是部分相关）
- 第三范式3NF：消除传递依赖（确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关）
- 实体间映射关系
- 数据库建模步骤
- 内容
- 数据库database（单独一个数据库文件，一般会伴随生成日志文件，数据库是数据存储最基本的独立单元）
- 数据表table（数据表之间可形成外键关系，各表之间一般不独立）
- 记录item（数据表中的行(row)，每一行是一条记录/实体）
- 字段column（数据表中的列，每一列是一种属性/一个字段）
- 索引index（通过对表中的某些列进行排序，提高查询速度，建立主键会自动建立关于主键的索引）
- 视图view（从表中查询得到的虚拟表，简化查询，保护私有数据，在SQL语句的执行过程中也会形成临时的视图表）
- 约束constraint（完整性约束，限制条件）
- 锁lock
- 触发器trigger（特定事件触发特定操作）
- 事务transaction（数据库的增删改操作流程）
- 存储过程procedure（对数据进行操作的函数）
- 数据类型
- 特性
- 常用关系数据库
- 数据库的使用和运维
数据库通用概念
数据库的产生
人类最开始持久化存储数据：文字、书籍、图书档案馆
信息科技兴起后数字化存储：数字文档、数字多媒体、树型文件管理
数据库：特点——持久化存储、优化读写、保证数据的有效性
理论分类
关系数据库
传统数据库，按照关系理论建立二维表格。
非关系数据库
没有关系或者是树数据结构的字典关系，表内部记录之间没有联系。
规模分类
内存型
只加载到内存的微型数据库。
文档型
单个数据库就是单个文件，单用户、简洁。
服务型
大规模数据库系统，一般开机启动作为服务，多用户、占用端口、复杂。
应用场景
事务型OLTP
联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）
OLTP
系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作。
用于日常事务处理，要求速度快、实时性高，逻辑明确、准确性好，记录最原始、最精确的信息。
性能瓶颈在CPU。
分析型OLAP
联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）
OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行时长，强调磁盘I/O，强调分区等。
用于统计性的决策分析，要求海量数据，可按照维度分析，可读性，可扩展性，一般也要求准实时性。
性能瓶颈在IO和内存。
建模思路
范式建模（雪花型模型）
传统数据库建模方法，严格按照三范式规范化建模。
维度建模（星型模型）
事实表-维度表。
不严格按照三范式，存在数据冗余，但可读性好，查询效率高。
大数据分析
数据迁移ETL
抽取-转换-加载，一般是指将已有的传统数据库数据加载到数据仓库的过程。
数据仓库DW
对海量历史数据进行汇总，适用于大数据分析的数据仓库。
多维数据
分析模型：数据立方体Cube；将数据构造成按照多维表，而不是关系数据库里的二维表。
维、维的粒度（层次）、度量、钻取、切片、旋转等概念。
数据分析
传统数据库也有数据分析，但比较受限。
大数据时代，可对专门适用于大数据分析的数据仓库进行数据分析。此过程也叫商业智能BI。
关系数据库（RDBMS）
基本概念
ACID规则
A-原子性
原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。
比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
C-一致性
一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
例如现有完整性约束a+b=10，如果一个事务改变了a，那么必须得改变b，使得事务结束后依然满足a+b=10，否则事务失败。
I-独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。
比如现在有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的。
D-持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。
E-R模型
关系数据库基于E-R模型设计，即实体-关系模型（Entity-Relationship），实体即数据对象（每一个表的每一条记录都是一个实体，每条记录的不同的列是这个实体的各种属性），关系即数据对象之间的关系。
SQL语言
关系数据库使用SQL语言进行操作，不同品牌的数据库SQL语言略有差别，但大体一致。
关系数据库的分类
内存型关系数据库，无文件，直接保存在内存中，供程序直接修改与使用，临时性保存。（典型如redis，但它是非关系数据库）
文档型关系数据库，典型例子sqlite，对数据库文件直接操作，常用于移动设备或单用户简单场景。
服务型关系数据库，大多数数据库是这种类型，在系统中添加服务，程序需访问服务端口间接访问对应的数据库文件，支持多用户、复杂操作、复杂存储，但使用起来也复杂，占用资源也多。
数据库设计范式
（设计范式的资料中讲人话的不多，本该容易理解的地方被别人绕晕了）
第一范式1NF：列不可再分（确保每列保持原子性）
反例：学生信息表，学生班级列存储（商学院，13级，2班）
应改为：把学生班级列拆分为学院、年级、班级三列
第二范式2NF：消除部分依赖（确保每列都和主键列完全相关，而不是部分相关）
（注：主要指联合主键的情况）
反例：订单信息表，订单号与商品编号作为联合主键，商品名称、商品价格等只依赖于联合主键中的商品编号，而不依赖于订单号，存在部分依赖
应改为：拆分为两张表，订单表只存储订单相关，商品编号列作为外键；商品表只存储商品相关
第三范式3NF：消除传递依赖（确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关）
反例：用户表，在一张表中存储身份证号、用户ID、用户等级，用户等级依赖于用户ID，用户ID又依赖于身份证号，存在传递依赖
应改为：拆分为两张表，一张存储身份证号和用户ID，身份证号为主键；另一张表引用外键用户ID，存储用户等级
实体间映射关系
1对1
任意一方存储外键都可
1对n
n侧表存储外键
m对n
额外设计一张关系表，存储双方的关系
数据库建模步骤
概念数据模型CDM
即设计E-R模型。把现实问题抽象，形成数据库的初步设计概念。
逻辑数据模型LDM
进一步确定存储逻辑，遵循设计范式，确定数据表、数据列、主键、外键约束，特别是外键。要根据实体间映射关系的三种分类确定不同的设计思路，m对n的情况要特别建立关系表。
物理数据模型PDM
物理模型就是根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。物理模型是对真实数据库的描述。如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。
物理模型会适配到具体的系统、数据库软件，可生成直接能够使用的SQL建表语句，形成最终的存储模型。
内容
数据库database（单独一个数据库文件，一般会伴随生成日志文件，数据库是数据存储最基本的独立单元）
数据表table（数据表之间可形成外键关系，各表之间一般不独立）
临时表
进行数据库操作需要用到临时表时，可通过某些关键字新建临时表，关闭数据库连接后会自动销毁，不会对原数据库产生影响
记录item（数据表中的行(row)，每一行是一条记录/实体）
字段column（数据表中的列，每一列是一种属性/一个字段）
索引index（通过对表中的某些列进行排序，提高查询速度，建立主键会自动建立关于主键的索引）
视图view（从表中查询得到的虚拟表，简化查询，保护私有数据，在SQL语句的执行过程中也会形成临时的视图表）
约束constraint（完整性约束，限制条件）
约束是用来确保数据的准确性和一致性。常见的约束就是主键、外键、非空等。
实体完整性：主键。
域完整性：数据列的类型、长度、是否允许空。
参照完整性：外键与主表的主键的数据应当一致。
用户定义完整性：用户自定义的约束。
primary key(主键)约束
被约束的列或一组列作为主键，唯一且不能为空
【难点】foreign key(外键)约束
foreign
key约束指定某一个列或一组列作为外部键，其中包含外键的表称为子表（从表），外键所引用的主键的表称为父表（主表），外键名称规范：fk_从表名_主表名。
定义语句：
CONSTRAINT E_SAL FOREIGN KEY(emp_id,account) REFERENCES EmployeeInfo
(emp_id,account))
在E_SAL表中定义外键，引用EmployeeInfo中的主键。E_SAL为子表，EmployeeInfo为主表。外键的命名为
fk_外键所在的表名_外键引用的表名。因为外键所在的表为从表，所以上式可以写为
fk_从表名_主表名。在维度模型中，维度表是主表，事实表为从表。
更新、删除操作规则：
在删除或更新有primary key值的行，且该值与子表的foreign
key中一个或多个值相匹配时，会引起匹配完整性的丧失。
在foreign key创建语法中，提供了可选的on update和on
delete子句，可用此保持引用完整性。
on update / on delete
no action|cascade|restrict|set null|set default
no
action:更新或删除父表中的数据时，如果会使子表中的外键违反引用完整性，该动作将被禁止执行。不过在某些条件下，可出现暂时的，但在数据的最终状态中，不能违反外键的引用完整性。
cascade:
当父表中被引用列的数据被更新或删除时，子表中的相应的数据也被更新或删除。
restrict:与no
action规则基本相同，只是引用列中的数据永远不能违反外键的引用完整性，暂时的也不行。
set
null:当父表数据被更新或删除时，子表中的相应数据被设置成Null值，前提是子表中的相应列允许null值。
set
default:当父表数据被更新或删除时,子表中的数据被设置成默认值。前提是子表中的相应列设置有默认值。
not null(非空)约束
被约束的列列值不能为空
unique(惟一)约束
被约束的列列值不能重复，可允许为空，但只能有一个空值
default (默认)约束
给列设置默认值
check(校验)约束
用来检查字段值所允许的范围。DBMS每当执行delete,insert或update语句时，都对这个约束过滤。如果为true，则执行。否则，取消执行并提示错误。
锁lock
锁用来限制并发情况下的写操作（增删改），防止产生冲突。此处的锁都是悲观锁，设计人员在数据表中定义的时间戳等标识字段是乐观锁。
按层次分
库级锁
数据库加锁（超级管理员级别）
表级锁
每个表都有单独的锁（普通管理员级别）
行级锁
每个数据行都有单独的锁（用户级别）
按类型分
共享锁
多个用户均可加锁，加锁后只能读不能写
排他锁
禁止任何人给表加锁，更不能做写操作
触发器trigger（特定事件触发特定操作）
事务transaction（数据库的增删改操作流程）
存储过程procedure（对数据进行操作的函数）
数据类型
字符型
char(长度)——定长非unicode
varchar(一般长度)——变长非unicode，变长能高效利用存储空间
nvarchar(一般长度)——变长unicode，unicode对汉字支持比较好
[n]varchar(MAX)——存储大容量字符串
数字型
bit——0和1
int(长度)——整形
decimal(整体长度，小数长度)——浮点数
日期时间型
datetime(date/time)——存放日期时间
timestamp——实时时间戳
其他类型
二进制型——存储图片等二进制内容
特性
网络接口一般为TCP协议，IP地址或网址+端口号
服务型数据库的数据库文件一般存放在它自己的目录
大小写不敏感
自然语言脚本式SQL
与关键词重名可用中括号[]括起来区分
SQL中的字符串用引号‘’括起来
存储特殊字符需加反斜杠\转义
常用关系数据库
对比：
|
sqlite |
mysql |
sqlserver |
oracle |
postgresql |
greenplum |
性能与适用范围 |
小数据量，测试demo环境，应用内自维护数据库，移动APP |
互联网，关系简单，中等数据量，简单操作性能高 |
windows平台服务，操作简单，中等数据量 |
大数据量，大企业平台，复杂关系，高可靠性 |
适合关系特别复杂的应用，大数据量 |
适合关系特别复杂的应用，大数据量 |
开放性 |
完全开源 |
商业开源 |
仅限于windows |
商业 |
完全开源 |
完全开源 |
数据库特性 |
最简单的数据库引擎，单库单文件，内置SQL也有很多删减，没有服务和用户系统 |
简单开源 |
简单易用 |
传统关系数据库的最高水平，大型企业级 |
学院派，设计理念先进合理，支持标准SQL，支持json等非关系数据类型 |
基于postgresql，适合构建集群支持大数据 |
字符串边界 |
单引号 |
单引号 |
单引号 |
单引号 |
单引号 |
单引号 |
多表联查 |
只支持左外连接 |
所有连接 |
所有连接 |
所有连接 |
所有连接 |
所有连接 |
数据类型 |
数据类型只与数据本身有关，与容器列无关，可选设置列的首选数据类型 |
数值、字符串、日期时间等标准化格式，同一列只能存储同类数据 |
数值、字符串、日期时间等标准化格式，同一列只能存储同类数据 |
数值、字符串、日期时间等标准化格式，同一列只能存储同类数据 |
支持json等非结构数据类型 |
支持json等非结构数据类型 |
Sqlite（文档型）
数据类型较为独特，数据类型只与数据本身有关，与容器列无关，可选设置列的首选数据类型：
数据的存储类——
列的首选数据类型——
Mysql（开源灵活）
Sqlserver（微软系）
Postgresql（学院派）
Oracle（大型商用）
Greenplum（大数据）
数据库的使用和运维
数据库安装运行
Linux命令行安装，windows图形界面安装可选组件，默认添加到服务。
数据库的管理员和用户
首次运行进入管理程序设置管理员账户的密码。
添加其他用户，只需像操作一般数据一样往系统自带的user数据表中添加用户项。
数据库SQL交互程序一般开放一些元数据供管理员查看。
数据库的备份和导入导出
备份/复制表结构
导出建表语句，直接在另一处执行，即可达到复制效果。
备份/复制表数据
由于数据过大，不能采用导出包含数据的建表语句的方法。
先在另一处构建好表结构。导出数据，到另一处导入数据。
数据库连接
连接字符串
服务主机（IP地址）、端口、数据库、用户名、密码；其他参数（连接池、字符编码等）
连接池
数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是重新建立一个。提高执行效率。
在数据库连接的时候会有设置连接池的选项。
编程语言接口
编程语言中把数据库的连接封装为某个编程对象，然后开放为对外的接口。于是数据库的连接除了通过数据库客户端直连，还可以通过接口连接。
例：jdbc/odbc