# 基本概念

# 数据库基础

# 什么是数据库

数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库（想象为一个文件柜🗄️）。数据库保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件），数据库是通过 DBMS（数据库管理系统）数据库软件创建和操纵的容器。直接访问文件的读写速度很慢，因此我们通常不直接访问数据库，而是使用 DBMS，替我们访问数据库。

# 表

表是某种特定类型数据的结构化清单。

将资料放入自己的文件柜时，先在文件柜创建文件，然后将相关的资料放入特定的文件中。在数据库领域中，这种文件成为表。表是一种结构化的文件，可用来存储某种特定类型的数据，如顾客清单、产品目录等。

注意的是，**存储在表中的数据是一种类型的数据是一种类型的数据或一个清单。**例如，不应该把顾客的清单与订单的清单存储在同一个数据表中（后端接口的提供，通常也是基于数据库表的组织来订，如根据顾客id 获取订单列表）。数据库中的每个表都有一个名字，用来表识自己。此名字是唯一的，这表示数据库中没有其他表具有相同的名字。

# 模式（schema）

模式是关于数据库和表的布局及特性的信息。

表具有一些特性，这些特性定义了数据在表中如何存储，如可以存储什么样的数据，数据如何分解，各部分信息如何命名等，描述表的这组信息就是所谓的模式。

# 列和数据类型

列（column），表中的一个字段。所有表都是由一个或多个列组成的。

表由列组成，列中存储着表中某部分的信息。我们可以将数据库表想象为一个网格，网格中每一列存储着一条特定的信息。例如，在顾客表中，一个列存储着顾客编号，一个列存储着顾客名。

要学会分解数据，正确地将数九分解为多个列极为重要。例如，城市、州、邮政编码应该总是独立的列，好处是可以更加方便地对特定的列进行数据的排序和过滤。

# 数据类型

数据类型（datatype）所容许的数据的类型，每个表列都有相应的数据类型，它限制（或容许）该该列中存储的数据（防止出现在数值字段录入字符值）。

# 行

表中的数据是按行存储的，所保存的每个记录存储在自己的行内。如，顾客表中可以每行存储一个顾客，表中的行数为记录的总数。

# 主键

主键（primary key）一列（或一组列），其值能够唯一区分表中每个行。

表中每一行都应该有可以唯一表识自己的一列（或一组列），这个称为主键。例如，一个顾客表可以使用顾客编号列，而订单表可以使用订单 ID。

没有主键，更新或删除表中特定的行很困难，因为没有安全的方法保证只涉及相关的行。因此，我们应该总是定义主键，每个表具有一个主键。主键通常定义再表的一列上，但这并不是必需的，也可以一起使用多个列作为主键，但是必须保证所有列值的组合是唯一的。

一些约定好习惯

• 不更新主键列中的值；
• 不重用主键列的值；
• 不在主键列中使用可能会更改的值。（例如，使用一个名字作为主键以标识用户。）

# 什么是 SQL

SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写。SQL 是一种专门用来与数据库通信的语言。

# RDBMS

现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。

RDBMS 即关系数据库管理系统（Relational Database Management System）的特点：

1. 数据以表格的形式出现
2. 每行为各种记录名称
3. 每列为记录名称所对应的数据域
4. 许多的行和列组成一张表单
5. 若干的表单组成 database。

• 数据库：数据库是一些关联表的集合。
• 数据表：表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。
• 列：一列（数据元素）包含了相同类型的数据，例如邮政编码的数据。
• 行：一行（=元组或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
• 冗余：存储两倍数据，冗余降低了性能，但提高了数据的安全性。
• 主键：主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。
• 外键：外键用于关联两个表。
• 复合键：复合键（组合键）将多个列作为一个索引键，一个用于复合索引。
• 索引：使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一个结构。类似书籍的目录。
• 参照完整性：参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，目的是保证数据的一致性。 MySQL 为关系型数据库，这种所谓的“关系型”可以理解为“表格”的概念，一个关系型数据库由一个或数个表格组成，如图所示的一个表格：
• 表头：每一列的名称；
• 列（col）：具有相同数据类型的数据的集合；
• 行（row）：每一行用来描述某条记录的具体信息；
• 值（value）：行的具体信息，每个值必须与该列的数据类型相同；
• 键（key）：键的值在当前列中具有唯一性。

# 数据字典功能

# 什么是数据字典

数据字典存储有关数据的来源、说明、与其他数据的关系、用途和格式等信息，它本身就 是一个数据库，存储“关于数据项的数据”。数据字典是个指南，它为数据库提供了“路线图”， 而不是“原始数据”。

# 建立数据字典的目的

1. 提高开发效率，降低研制成本。数据字典是数据库开发者、数据监管人和用户之间的共同 约定，是系统说明书的一个重要组成部分。一个统一的数据字典有助于开发者建立数据模型 以及程序和数据库之间的数据转换接口，为规范化设计和实施数据管理系统铺平了道路。
2. 促进数据共享，提高数据的使用效率。通过数据字典，用户可以方便地知道每项数据的意 义，了解数据的来源和使用方法，从而帮助用户迅速地找到所需的信息，并按照正确的方法 使用数据。
3. 控制数据的使用。在某些特定的场合，可以通过对数据字典的控制达到控制数据使用的目的。

# 一个完整的数据字典至少应当包括以下内容：

• 数据集（系统）名称 数据集（系统）的正式名称

• 数据库名称 数据库文件的名称

• 数据名称 数据项的名称

• 数据存储名称 数据字段的名称

• 数据类型 数据的类型，如数字类型等

• 数据说明 关于数据含义的说明

• 数据存储长度 在计算机中数据存储的空间，用字节(BYTE)表示

• 单位 数据的测量单位

• 代码说明 使用的代码体系及编码规则

• 精密度 有效数字最低位数的位置

• 准确度 有效数字位数

• 数据的下限 数据合理的下限

• 数据的上限 数据合理的上限

• 获得数据的手段 数据测量的方法或引用的来源

• 时间和/或环境 获得数据的时间和/或环境

• 数据的例子 一个数据的实例

• 数据字典功能 -- 数据字典详细应用

# 实战

• Mongodb分片集群搭建 -- 理论实践结合。
• mongodb的安全使用（如果把它当做成rdbms使用会有什么问题）