sql rdbms 简介——迹忆客-ag捕鱼王app官网

rdbms全称为relational database management system（关系型数据库管理系统）。rdbms是sql 以及所有现代数据库系统（如 ms sql server、ibm db2、oracle、mysql 和 microsoft access）的基础。

关系数据库管理系统 (rdbms) 是基于 e.f. codd 引入的关系模型的数据库管理系统 (dbms)。

什么是表？

rdbms 中的数据存储在称为表的数据库结构中。表基本上是相关数据条目的集合，它由许多列和行组成。

要记住，表是关系数据库中最常见和最简单的数据存储形式。以下程序是 customers 表的示例

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| id | name     | age | address   | salary   |
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|  1 | ramesh   |  32 | ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | khilan   |  25 | delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | kota      |  2000.00 |
|  4 | chaitali |  25 | mumbai    |  6500.00 |
|  5 | hardik   |  27 | bhopal    |  8500.00 |
|  6 | komal    |  22 | mp        |  4500.00 |
|  7 | muffy    |  24 | indore    | 10000.00 |
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什么是字段？

每个表都被分解为称为字段的更小的实体。customers 表中的字段包括 id、name、age、address 和 salary。

字段是表中的一列，目的是维护有关表中每条记录的特定信息。

什么是记录或行？

记录也称为一行数据，它是表中存在的一个单独的条目。例如，上面的 customers 表中有 7 条记录。以下是 customers 表中的单行数据或记录

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|  1 | ramesh   |  32 | ahmedabad |  2000.00 |
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什么是 column?

column 是表中的一列数据，也就是由同一个字段(field)描述的，包含与表中特定字段关联的所有信息。

例如，customers 表中的 address 列，表示地址，如下所示

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| address   |
 ----------- 
| ahmedabad |
| delhi     |
| kota      |
| mumbai    |
| bhopal    |
| mp        |
| indore    |
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什么是 null 值？

表中的 null 值是字段中显示为空白的值，这意味着具有 null 值的字段是没有值的字段。

这里要说明的是，null值不同于零值或包含空格的字段，这一点是非常重要的。具有 null 值的字段是在创建记录期间留空的字段。

sql 约束

约束是对表中的数据列强制执行的规则。这些约束用于限定添加到表中的数据类型。这保证了数据库中数据的准确性和可靠性。

约束可以是列级别，也可以是表级别。列级约束仅应用于一列，而表级约束应用于整个表。

以下是 sql 中可用的一些最常用的约束

• not null constraint - 确保列不能有 null 值。
• default constraint - 当添加数据时，没有指定改列的话，则使用此约束提供的默认的值。
• unique constraint - 确保列中的所有值都不同。
• primary key - 主键，是数据库表中的每一行/记录的唯一标识。
• foreign key - 唯一标识任何其他数据库表中的行/记录。
• check constraint - check 约束确保列中的所有值都满足某些条件。
• index - 用于快速地从数据库创建和检索数据。

数据的完整性

每个 rdbms 都存在以下种类的数据完整性。

• 实体完整性 -表中没有重复的行。
• 域完整性 -通过限制类型、格式或值范围来强制给定列的有效条目。
• 参照完整性 -不能删除其他记录使用的行。
• 用户定义的完整性 -强制执行一些不属于实体、域或参照完整性的特定业务规则。

数据库规范化

数据库规范化是在数据库中有效组织数据的过程。这种标准化过程旨在实现以下两个目的

• 消除冗余数据，例如将相同的数据存储在多个表中。
• 确保数据的依赖是有意义的。

这两个目标都是有价值的，因为它们减少了数据库消耗的空，并确保数据按逻辑存储。规范化包含一系列方式，可帮助指导我们创建良好的数据库结构。

规范化可以称为范式；范式的目的是组织数据库结构，使其符合第一范式，然后是第二范式，最后是第三范式的规则。

我们可以选择更进一步的范式，第四范式、第五范式等等，但总的来说，第三范式已经绰绰有余了。

• 第一范式 (1nf)
• 第二范式 (2nf)
• 第三范式 (3nf)