第11章 数据库和信息
- 关系型数据库（如mysql、postgresql）
关系型数据库（relational database）是一种基于关系模型的数据库管理系统。关系模型由数学家ef codd于1970年提出，它将数据以二维表格（表）的形式组织，并使用结构化查询语言（sql）对数据进行操作。关系型数据库具有以下特点：
1 表（table）：
在计算机编程和数据库中，表（table）是一个用于存储和组织数据的结构化数据对象。表由行（row）和列（column）组成，其中行代表一组相关的数据记录，列代表每条记录的不同属性或字段。表是一种常用的数据存储和表示方法，广泛应用于关系型数据库、电子表格、数据表格等场景。
在关系型数据库中，表通常用于存储实体之间的关系。关系模型将数据分解为多个表，每个表代表一个实体或实体的属性。表之间通过关键字（key）建立关系，从而形成一张关系网络。
在电子表格和数据表格中，表用于存储和分析数据。电子表格和数据表格通常使用二维表格的形式来展示和编辑数据，用户可以通过表格对数据进行排序、筛选、计算等操作。电子表格和数据表格广泛应用于财务分析、市场调查、统计分析等领域。
总之，表在计算机编程和数据库中是一种重要的数据结构，用于组织和存储数据。
2 关系（relation）：
在计算机科学中，关系（relation）是关系型数据库（relational database）中的一个核心概念。一个关系对应于一张二维表，包含一组元组（tuple），每个元组代表一条记录。元组中的每个属性（attribute）由一个值（value）表示。在关系型数据库中，关系用于存储实体之间的关系。
关系模型将数据分解为多个关系，每个关系代表一个实体或实体的属性。关系之间通过关键字（key）建立关系，从而形成一张关系网络。关系型数据库可以高效地存储、查询和管理大量数据，广泛应用于企业信息系统、电子商务网站、移动应用等领域。
关系具有以下特性：
1 结构化：关系由元组和属性组成，具有良好的结构化。
2 非重复：在同一个关系中，不会出现完全相同的元组。
3 原子性：元组中的每个属性值是不可分割的最小数据单位。
4 唯一性：在一个关系中，关键字（key）必须唯一标识一个元组。
关系型数据库使用结构化查询语言（sql，structured query language）来操作关系。sql是一种声明式语言，允许用户通过编写高级命令来查询、插入、更新和删除关系数据。
3 结构化查询语言（sql）：sql是一种用于关系型数据库管理的编程语言。它包括数据定义（ddl，data definition language）、数据操作（dml，data manipulation language）和数据查询（dql，data query language）等子语言。通过sql，用户可以创建、查询、更新和删除数据库中的数据。
mysql和postgresql是两种流行的开源关系型数据库管理系统。它们都支持sql语言，并具有高性能、可扩展性和安全性等特点。以下是它们的一些特点：
mysql：
- 开源数据库管理系统，由mysql ab开发，现为oracle公司所有。
- 支持多种存储引擎，如innodb、myisam等。
- 性能优异，适用于web应用程序、嵌入式系统和其他中小型应用。
- 社区活跃，有大量的文档和教程，易于学习和使用。
postgresql：
- 开源对象-关系型数据库管理系统，由postgresql global development group开发。
- 支持多种数据类型，如json、xml、array等。
- 高度可扩展，适用于大型企业应用、数据仓库和其他复杂应用场景。
- 具有强大的查询优化器和索引功能，性能出色。
- 社区活跃，有大量的文档和教程，易于学习和使用。
- 非关系型数据库（如mongodb、redis）
非关系型数据库（nosql，not only sql）是一类不同于关系型数据库的数据库管理系统。它们不基于关系模型，而是使用其他数据结构（如键值对、文档、列族或图等）来存储和组织数据。非关系型数据库通常具有以下特点：
1 灵活性：非关系型数据库可以轻松地处理非结构化或半结构化数据，适用于处理大量多样的数据类型。
2 高性能：非关系型数据库通常具有高性能和可扩展性，可以应对高并发、大数据量的应用场景。
3 分布式：许多非关系型数据库天然支持分布式架构，可以轻松地在多台服务器之间分布数据和负载。
4 易于扩展：非关系型数据库通常具有自动分片（sharding）和复制（replication）功能，可以根据数据量和负载需求进行扩展。
mongodb和redis是两种流行的非关系型数据库。它们分别使用文档和键值对数据结构，并具有不同的应用场景和特点：
mongodb：
- 开源的文档型非关系型数据库，由mongodb inc开发。
- 使用类似json的bson（binary json）格式来存储数据，具有强大的查询功能和索引支持。
- 适用于存储半结构化数据，如社交媒体数据、日志数据等。
- 支持自动分片、复制和主从复制等分布式特性。
- 社区活跃，有大量的文档和教程，易于学习和使用。
redis：
- 开源的键值对存储系统，由salvatore sanfilippo开发。
- 使用内存作为主要存储介质，支持持久化存储到磁盘。
- 适用于缓存、会话管理、实时分析等场景。
- 支持丰富的数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。
- 提供主从复制、分区和分布式锁等特性。
- 社区活跃，有大量的文档和教程，易于学习和使用。
mongodb和redis是文档型和键值对型非关系型数据库的典型代表。
- 数据库设计
数据库设计是指在创建关系型数据库时，根据应用程序的需求和分析，对数据库中的表、字段、关系等进行规划和组织的过程。数据库设计的目标是使数据库结构能够满足应用程序的功能需求，同时具有良好的性能、可扩展性和可维护性。
数据库设计通常包括以下几个步骤：
1 需求分析：与项目相关人员讨论，收集和分析业务需求和功能需求，确定数据库的范围和目标。
2 概念结构设计：根据需求分析的结果，设计数据库的概念结构，包括实体、属性和关系。这个阶段通常使用实体-关系图（er图）来表达概念结构。
3 逻辑结构设计：将概念结构转换为关系模型的逻辑结构，包括表、字段、主键、外键等。这个阶段通常使用数据表和关系图来表达逻辑结构。
4 物理结构设计：根据逻辑结构设计，为表选择合适的物理存储结构和索引策略，以提高数据库的性能和可扩展性。这个阶段通常涉及数据库管理系统（dbms）的特性和硬件资源。
5 数据库实施：根据物理结构设计，创建数据库表、约束、索引等数据库对象，并进行数据初始化。
6 数据库优化：根据数据库性能监控和评估结果，对数据库结构进行优化，以提高性能和可维护性。
数据库设计的关键在于合理地组织和抽象数据和关系，使其能够满足应用程序的需求。一个好的数据库设计应该遵循以下原则：
- 数据库的结构应该符合业务需求和功能需求，同时具有良好的可扩展性和可维护性。
- 数据库中的表应该避免数据冗余和不一致，以保证数据的完整性和一致性。
- 数据库中的索引和查询应该针对应用程序的查询模式和访问模式进行优化，以提高性能。
- 数据库中的约束和触发器应该用于保证数据的完整性和一致性。
数据库设计是数据库开发和维护过程中的关键环节，对数据库的性能、可维护性和可扩展性具有重要影响。