关系数据库设计理论

1. 什么是关系数据库关系数据库是指采用关系模型进行数据管理的数据库。关系模型能够将数据以表的形式来表示，每个表都由若干列和行组成，列表示数据的属性，行表示数据的具体信息。表与表之间可以建立关系，数据之间可以进行复杂的查询和操作。2. 关系数据库的特点关系数据库具有以下几个特点：结构化 - 数据是按照表格形式组织存储的；共享性 - 数据可以被多个用户和应用程序共享；随机性 - 数据可以按不同的字段进行检索和排序；可扩展性 - 数据库可以根据需要扩展。3. 关系数据库的优势与其他类型的数据库相比，关系数据库具有以下优势：数据结构清晰：数据以表格形式组织存储，便于管理。数据之间的联系明确：关系数据库支持表之间的关联操作，可以通过关联操作获取不同表之间的数据关系。数据查询方便：关系数据库支持SQL语言，可以轻松进行数据查询和操作。数据一致性高：关系数据库可以通过事务处理来保证数据的一致性。4. 关系数据库的应用领域关系数据库广泛应用于各个行业，如金融、物流、电商、医疗等。具体应用包括：金融领域：银行通过关系数据库来管理客户信息、账户信息、交易记录等。物流领域：物流公司通过关系数据库来管理货运信息、仓储信息、运输信息等。电商领域：电商公司通过关系数据库来管理商品信息、订单信息、用户信息等。医疗领域：医疗机构通过关系数据库来管理病人信息、疾病诊断信息、病历信息等。5. 关系数据库的发展趋势随着大数据时代的到来，关系数据库也在不断发展和演进，未来的发展趋势包括：云化：越来越多的企业开始将数据库服务部署在云端，数据可以随时随地访问。分布式：数据量越来越大，分布式数据库可以实现数据的高可用性和负载均衡。AI智能：机器学习和人工智能技术应用于关系数据库中，可以实现更高效的数据分析和挖掘。6. 总结关系数据库已经成为企业管理数据的重要工具，在各个行业都得到广泛应用。未来，随着技术的不断发展，关系数据库也会不断演进，更好地服务于企业发展。

关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。关系型数据库设计的过程可大体分为四个时期七个阶段。存储结构：关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高，但带来的问题就是一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。扩展资料：关系型数据库相比其他模型的数据库而言。有着以下优点：1、容易理解：关系模型中的二维表结构非常贴近逻辑世界，相对于网状、层次等其他模型来说更容易理解。2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，只需使用SOL语言在逻辑层面操作数据库，而完全不必理解其底层实现。3、易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。参考资料来源：百度百科-关系型数据库百度百科-关系型数据库结构

关系数据库设计包括概念设计、逻辑设计、物理设计。关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。关系数据库的定义造成元数据的一张表格或造成表格、列、范围和约束的正式描述。每个表格（有时被称为一个关系）包含用列表示的一个或更多的数据种类。 每行包含一个唯一的数据实体，这些数据是被列定义的种类。当创造一个关系数据库的时候，你能定义数据列的可能值的范围和可能应用于那个数据值的进一步约束。而SQL语言是标准用户和应用程序到关系数据库的接口。关系数据库的概念：关系数据库是数据库应用的主流，许多数据库管理系统的数据模型都是基于关系数据模型开发的。1、关系数据库：在一个给定的应用领域中，所有实体及实体之间联系的集合构成一个关系数据库。2、关系数据库的型与值：关系数据库的型称为关系数据库模式，是对关系数据库的描述，若干域的定义，在这些域上定义的若干关系模式；关系数据库的值是这些关系模式在某一时刻对应的关系的集合，通常简称为关系数据库。关系数据库分为两类：一类是桌面数据库，另一类是客户、服务器数据库。

1、关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。表与表之间的数据记录有关系。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。2、所谓关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。3、简单说，关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。

关系数据库，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。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的，并配合“科德十二定律”。现如今虽然对此模型有一些批评意见，但它还是数据存储的传统标准。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。简单说，关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。

关系型数据库（Relational Database Management System，RDBMS）是一种使用关系模型来组织数据的数据库管理系统。它是传统的、最常用的数据库类型，广泛应用于各种领域，如企业应用、政府机构、教育机构等。关系型数据库适用于存储结构化数据和执行复杂的查询操作的场景。它们提供了强大的查询功能，能够快速检索、汇总和分析数据。此外，关系型数据库还支持事务处理、约束、索引等功能，能够保证数据的完整性和一致性。NOSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，它旨在为大规模数据存储和处理提供更高的性能和更灵活的数据模型。NOSQL数据库主要分为四类：键值存储数据库、文档型数据库、列存储数据库和图型数据库。NOSQL数据库适用于存储非结构化或半结构化数据的场景。它们支持快速写入和自动扩展，适用于海量数据的存储和处理。此外，NOSQL数据库还提供了灵活的数据模拟和查询功能，能够适应各种不同的数据类型和查询需求。但是，NOSQL数据库往往不支持事务处理和约束，因此在数据一致性和完整性方面可能不如关系型数据库。总的来说，关系型数据库更适合存储结构化数据，执行复杂的查询和事务处理，保证数据一致性和完整性的场景。而NOSQL数据库更适合存储非结构化或半结构化数据，执行大规模数据存储和处理的场景。

关系型数据库有哪些？ 要那么多来干什么啊？现在的数据库大多都是关系型数据库啊。Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、access、DB2、mysql、vfp、人大金仓（国产的，我用过）只要你认为可以，什么xml都可以作为关系型数据库啊。恰好10个。 希望我的回答对你有帮助！ 常用的关系型数据库有哪些 关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Serve激、Microsoft Access、MySQL等。 关系型数据库都有哪些 大型的有： oracle、sqlserver、db2、mix、Sybase 等开源的有： MySQL、Postpresql 等 文件型的有： Access、SQL Anywhere、sqlite、interbase 什么是关系型数据库 关系型数据库简介　　关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：　　客户端应用程序(Client)　　数据库服务器(Server)　　数据库(Database)Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、IBM UDB、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix等。关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型，也完全不是性能最优的模型，但是关系型数据库确实是现今使用最广泛、最容易理解和使用的数据库模型。大多数的企业级系统数据库都采用关系型数据库，关系型数据库的概念是掌握数据库开发的基础，所以本节的问题也成为.NET面试中频繁出现的问题之一。所涉及的知识点关系型数据库的概念关系型数据库的优点分析问题关系型数据库的概念所谓关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。下面列出了关系模型中的常用概念。关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名。元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录。属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段。域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制。关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。关系模式：指对关系的描述，其格式为：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。在数据库中通常称为表结构。关系型数据库的优点关系型数据库相比其他模型的数据库而言，有着以下优点：容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库，而完全不必理解其底层实现。易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。近几年来，非关系型数据库在理论上得到了飞快的发展，例如：网状模型、对象模型、半结构化模型等。网状模型拥有性能较高的优点，通常应用在对性能要求较高的系统中；对象模型符合面向对象应用程序的思想，可以完美地和程序衔接，而不需要另外的中间转换组件，例如现在很多的OR Mapping组件；半结构化模型随着XML的发展而得到发展哗现在已经有了很多半结构化的数据库模型。但是，凭借其理论的成熟、使用的便捷以及现有应用的广泛，关系型数据库仍然是系统应用中的主流方案。 有哪些非关系型数据库 现在流行的NoSQL， 360doc/content/11/0429/15/2560742_113169460.shtml 什么是关系型数据库？ 所谓关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系工型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。下面列出了关系模型中的常用概念。关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名。元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录。属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段。域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制。关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。关系模式：指对关系的描述，其格式为：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。在数据库中通常称为表结构。 关系型数据库都有哪些数据库信息 很多了。。关系型的有：SQLServer、Sybase、Informix mysql 。等等。。 实时的我知道的有：Lotus Notes。。包括XML也可以做为实时数据库的。 关系型数据库是什么？ 关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。表与表之间的数据记录有关系。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：　　客户端应用程序(Client)　　数据库服务器(Server)　　Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来向Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix、access、foxpro等。 属于关系型数据库的有什么？ 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Mic钉osoft Access、MySQL等 传统的关系型数据库面临的挑战有哪些？ 挑战一：数据来源错综复杂 丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中 *** 和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值 挑战二：数据挖掘分析模型建立 步入大数据时代，人们纷纷在谈论大数据，似乎这已经演化为新的潮流趋势。数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣 挑战三：数据开放与隐私的权衡 数据应用的前提是数据开放，这已经是共识。有专业人士指出，中国人口居世界首位，但2010年中国新存储的数据为250PB，仅为日本的60%和北美的7%。目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。2012年中国的数据存储量达到64EB，其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护

关系数据库的特点如下：1、数据的结构化：数据库中的数据并不是杂乱无章、毫不相干的，它们具有一定的组织结构，属于同一集合的数据具有相似的特征。2、数据的共享性：在一个单位的各个部门之间，存在着大量的重复信息。使用数据库的目的就是要统一管理这些信息，减少冗余度，使各个部门共同享有相同的数据。3、数据的独立性：数据的独立性是指数据记录和数据管理软件之间的独立。数据及其结构应具有独立性，而不应该去改变应用程序。4、数据的完整性：数据的完整性是指保证数据库中数据的正确性。可能造成数据不正确的原因很多，数据库管理系统通过对数据性质进行检查而管理它们。5、数据的灵活性：数据库管理系统不是把数据简单堆积，它在记录数据信息的基础上具有很多的管理功能，如输入、输出、查询、编辑修改等。6、数据的安全性：根据用户的职责，不同级别的人对数据库具有不同的权限，数据库管理系统应该确保数据的安全性。关系数据库分类：关系数据库分为两类：一类是桌面数据库，例如Access、FoxPro和dBase等；另一类是客户服务器数据库，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。一般而言，桌面数据库用于小型的、单机的应用程序，它不需要网络和服务器，实现起来比较方便，但它只提供数据的存取功能。客户服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统，应用程序包括两部分：一部分驻留在客户机上，用于向用户显示信息及实现与用户的交互；另一部分驻留在服务器中，主要用来实现对数据库的操作和对数据的计算处理。

包括投影、连接。关系的基本运算有两种：传统的集合运算（并、差、交等）和专门的关系运算（选择、投影、自然连接、除法、外连接）。有些查询需要几个基本操作的组合，并且需要几个步骤才能完成。在关系数据库管理系统中，数据库中的所有数据及其相互连接被组织成关系，即二维表。关系数据库系统提供完整的高级关系操作来支持数据库上的各种操作。关系模型具有严格的数学理论，使数据库的研究建立在坚实的数学基础上。扩展资料：数据库中的专门关系操作：1．选择：所选逻辑表达式的基本形式是xy，其中表示比较运算符，可以是比较运算符。X和Y是属性名、常量或简单函数。它是从行的角度来看的一个操作。2．投影：关系R上的投影是从关系R中选择几个属性列，形成新的关系。从列的角度来看，这是一个操作。因为投影取消了某些列之后可能重复的行，所以应该取消这些相同的行。3．自然连接：自然连接是一种特殊的等效连接，它要求要比较的两个关系的组件必须是一组具有相同名称的属性，并且从结果中删除重复属性列。一般从连接角度看，自然连接需要取消重复的，所以是从行和列的角度来看。4．部门：如果关系R除以关系S的结果是关系T，那么关系T包含了R中所有的属性及其值，但不包含在S中，并且T的元组和S的元组的所有组合都在R中。5．外部联系：当R和S进行自然连接时，它们在公共属性中选择两个具有相同值的元组来形成新的关系。此时，关系R和S可能具有公共属性中不相等的元组，这将导致R或S中放弃元组。这些被放弃的元组称为挂起元组。如果悬空元组也保留在结果关系中，并且在其他属性上填充值，则该连接称为外部连接。

关系数据库系统中所管理的关系是：是关系模型的所有关系的集合。关系数据库系统指对应于一个关系模型的所有关系的集合。关系数据库系统建立了关系模型，并用它来处理数据。关系模型在表中将信息与字段关联起来（也就是schemas），从而存储数据。数据库管理系统需要结构在存储数据之前被定义出来。有了表，每一列（字段）都存储一个不同类型（数据类型）的信息。数据库中的每个记录，都有自己唯一的key，作为属于某一表的一行，行中的每一个信息都对应了表中的一列——所有的关系一起，构成了关系模型。系统简介：在关系模型中，实体以及实体间的联系都是用关系来表示的。例如：教师、学生、课程、授课和学习这些关系以及关系间的联系就组成一个教学管理数据库。因此，对应于一个关系模型的所有关系的集合称为关系数据库。数据库也有型与值之分，数据库的型也称为数据库模式，是对数据库关系的描叙。数据库的值是这些关系模式在某一刻对应的关系的集合。关系：关系模型中的数据表示，由关系模式和关系实例组成，关系模式用来描述关系表中的列，关系实例为关系中的各行。因此，可认为关系是一张具有行、列的表。以上内容参考：百度百科——关系数据库系统

关系型数据库是一种基于关系模型的数据库它的基本特征包括：1.数据以表格形式组织：关系型数据库中的数据以表格形式组织，每个表格包含若干列和若干行。列表示表格中的数据项，行表示表格中的一个数据记录。2.数据之间有明确的关系：关系型数据库中的数据之间有明确的关系，例如主键和外键关系。主键是表格中唯一标识数据记录的属性，而外键则是表格之间关系的表示，用于连接不同表格中的数据。3.严格的数据完整性约束：关系型数据库对数据的完整性进行了严格的约束，包括实体完整性、参照完整性和域完整性等。这些约束规定了数据记录的合法性，防止了数据的重复和不一致性。4.支持标准化的查询语言：关系型数据库支持SQL(Structured Query Language)等标准化的查询语言，可以方便地进行数据的检索、更新和删除等操作。5.支持事务处理：关系型数据库支持事务处理，保证了数据的一致性和可靠性。在事务处理中，如果出现故障或错误，可以进行回滚操作，撤销已经进行的修改，以保证数据的完整性。综上所述，关系型数据库具有结构化、规范化、完整性约束、标准化查询语言、事务处理等特点，可以为数据存储、管理和查询提供高效、可靠的支持。

　　关系型数据库有以下这些： 　　1、大型的有：oracle、sqlserver、db2、infomix、Sybase等。 　　2、开源的有：MySQL、Postpresql等。 　　3、文件型的有：Access、SQLAnywhere、sqlite、interbase等。 　　关系数据库，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。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型是由埃德加u30fb科德于1970年首先提出的，并配合“科德十二定律”。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。

1、关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。 2、用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。

（39）[答案]D[考点]数据库设计基础[评析]关系数据库中的关系，用二维表表示，A为层次数据模型的，B为网状数据模型的。数据库模型分为：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。

关系数据库种的关系主要是指创建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。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的，并配合“科德十二定律”。现如今虽然对此模型有一些批评意见，但它还是数据存储的传统标准。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。扩展资料：1．数据库关系数据库可按其数据存储方式以及用户访问的方式而分为本地数据库和远程数据库两种类型。(1)本地数据库：本地数据库驻留在本机驱动器或局域网中，如果多个用户并发访问数据库，则采取基于文件的锁定(防止冲突)策略，因此，本地数据库又称为基于文件的数据库。典型的本地数据库有Paradox、dBASE、FoxPro以及Access等。基于本地数据库的应用程序称为单层应用程序，因为数据库和应用程序同处于一个文件系统中。(2)远程数据库：远程数据库通常驻留于其他机器中，用户通过结构化查询语言SQL来访问远程数据库中的数据，因此，远程数据库又称为SQL服务器。有时，来自于远程数据库的数据并不驻留于一个机器而是分布在不同的服务器上。典型的SQL服务器有InterBase、Oracle、Sybase、Informix、MicrosoftSQLServer，以及IBMDB2等。基于SQL服务器的应用程序称为两层或多层应用程序，因为数据库和应用程序驻留在彼此不依赖的系统(层)中。本地数据库与SQL服务器相比较，前者访问速度快，但后者的数据存储容量要大得多，且适合多个用户并发访问。究竟使用本地数据库还是SQL服务器，取决于多方面因素，如要存储和处理的数据多少，并发访问数据库的用户个数，对数据库的性能要求等。2．表关系数据库的基本成分是一些存放数据的表(关系理论中称为“关系”)。数据库中的表从逻辑结构上看相当简单，它是由若干行和列简单交叉形成的，不能表中套表。它要求表中每个单元都只包含一个数据，可以是字符串、数字、货币值、逻辑值、时问等较为简单的数据。一般数据库中无法存储c++语言中的结构类型、类对象。图像的存储也比较烦琐，很多数据库无法实现图像存储。3．视图为了方便地使用数据库，很多DBMS都提供对于视图(Access中称为查询)结构的支持。视图是根据某种条件从一个或多个基表(实际存放数据的表)或其他视图中导出的表，数据库中只存放其定义，而数据仍存放在作为数据源的基表中。故当基表中数据有所变化时，视图中看到的数据也随之变化。参考资料：百度百科-关系数据库

Nosql的全称是NotOnlySql，这个概念很早就有人提出。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，oralce、sqlserver等一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql应运而生。上面说的是NOSQL的定义.Nosql和关系型数据库的区别,这里我说明一比较重要的区别。存储格式：关系型数据库是表格式的，存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。举个例子，例如在游戏里面玩家的背包数据，我们都知道一个游戏里面的道具是很多，而且不确定玩家什么时候获取什么道具，这个时候如果想在关系数据库里面存储数据，这个表怎么建立就是一个很大的问题，如果你把所有的道具ID当做表头，那么后续每增加一个道具，就需要修改这张表。如果你的表结构是：用户ID|道具ID|道具数量|道具特殊属性那么可以想象一下这张表随着用户的增多会变的多么的庞大。所以这个时候我们就需要一个能直接像操作玩家对象一样的数据库，这里比较代表性的就是mongo，通过这个我们就可以看出nosql数据库更适合存储结构不确定的数据。存储扩展：这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。上面的的例子已经说明了这个问题。在现代互联网时代大家都是希望能横线扩展服务。这样付出的代价是最小的。对于上面关系型数据库和NOSQL数据库的区别其实还有很多。我相信大家在用的都会感觉到。上面列出的只是我感觉区别最大的。那么NOSQL这么好用，是不是都可以用了呢，显示不是这样，NOSQL对于聚合查询显示不是他的强项。这个时候就需要关系型数据库。我是这样建议，对于结构统一，应该存储于关系型数据库，对于结构不统一的可以存储到NOSQL数据库例如mongo。但是这个不是绝对的，在实际的项目的开发过程中，需要根据的自己的业务，仔细揣摩一下，做好最合适的划分。常见关系型数据库通常有SQLServer，Mysql，Oracle等。主流的Nosql数据库有Redis，Memcache，MongoDb。大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大，而Nosql数据库通常都是开源的。在互联网行业用大多也是免费的MYSQL（这里偷笑一下）。在实际的项目中大家的项目都是如何选择的呢？大家可以关注我,私信或者在评论区留言。

传统的有：并 差 交 笛卡尔积专门的有：选择 投影 连接 除

关系型数据库与非关系型数据库的区别非关系型数据库的优势：性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。关系型数据库的优势：复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

原理编辑数据库完整性对于数据库应用系统非常关键，其作用主要体现在以下几个方面：1．数据库完整性约束能够防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据。2．利用基于DBMS的完整性控制机制来实现业务规则，易于定义，容易理解，而且可以降低应用程序的复杂性，提高应用程序的运行效率。同时，基于DBMS的完整性控制机制是集中管理的，因此比应用程序更容易实现数据库的完整性。3．合理的数据库完整性设计，能够同时兼顾数据库的完整性和系统的效能。比如装载大量数据时，只要在装载之前临时使基于DBMS的数据库完整性约束失效，此后再使其生效，就能保证既不影响数据装载的效率又能保证数据库的完整性。4．在应用软件的功能测试中，完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误。数据库完整性约束可分为6类：列级静态约束、元组级静态约束、关系级静态约束、列级动态约束、元组级动态约束、关系级动态约束。动态约束通常由应用软件来实现。不同DBMS支持的数据库完整性基本相同。关系模型关系完整性的用于保证数据库中数据的正确性。系统在进行更新、插入或删除等操作时都要检查数据的完整性，核实其约束条件，即关系模型的完整性规则。在关系模型中有四类完整性约束：实体完整性、域完整性、参照完整性和用户定义的完整性，其中实体完整性和参照完整性约束条件,称为关系的两个不变性。实体关系数据库的完整性规则是数据库设计的重要内容。绝大部分关系型数据库管理系统RDBMS都可自动支持关系完整性规则，只要用户在定义（建立）表的结构时，注意选定主键、外键及其参照表，RDBMS可自动实现其完整性约束条件。（1）实体完整性（Entity Integrity）。实体完整性指表中行的完整性。主要用于保证操作的数据（记录）非空、唯一且不重复。即实体完整性要求每个关系（表）有且仅有一个主键，每一个主键值必须唯一，而且不允许为“空”（NULL）或重复。（2）实体完整性规则要求。若属性A是基本关系R的主属性，则属性A不能取空值，即主属性不可为空值。其中的空值(NULL)不是0，也不是空隔或空字符串，而是没有值。实际上，空值是指暂时“没有存放的值”、“不知道”或“无意义”的值。由于主键是实体数据（记录）的惟一标识，若主属性取空值，关系中就会存在不可标识（区分）的实体数据（记录），这与实体的定义矛盾，而对于非主属性可以取空值(NULL)，因此，将此规则称为实体完整性规则。如学籍关系（表）中主属性“学号”（列）中不能有空值，否则无法操作调用学籍表中的数据（记录）。域完整性域完整性（Domain Integrity）是指数据库表中的列必须满足某种特定的数据类型或约束。其中约束又包括取值范围、精度等规定。表中的CHECK、FOREIGN KEY 约束和DEFAULT、 NOT NULL定义都属于域完整性的范畴。参照完整性参照完整性（Referential Integrity）属于表间规则。对于永久关系的相关表，在更新、插入或删除记录时，如果只改其一，就会影响数据的完整性。如删除父表的某记录后，子表的相应记录未删除，致使这些记录称为孤立记录。对于更新、插入或删除表间数据的完整性，统称为参照完整性。通常，在客观现实中的实体之间存在一定联系，在关系模型中实体及实体间的联系都是以关系进行描述，因此，操作时就可能存在着关系与关系间的关联和引用。在关系数据库中，关系之间的联系是通过公共属性实现的。这个公共属性经常是一个表的主键，同时是另一个表的外键。参照完整性体现在两个方面：实现了表与表之间的联系，外键的取值必须是另一个表的主键的有效值，或是“空”值。参照完整性规则（Referential Integrity）要求：若属性组F是关系模式R1的主键，同时F也是关系模式R2的外键，则在R2的关系中，F的取值只允许两种可能：空值或等于R1关系中某个主键值。R1称为“被参照关系”模式，R2称为“参照关系”模式。注意：在实际应用中，外键不一定与对应的主键同名。外键常用下划曲线标出。用户定义完整性用户定义完整性（User-defined Integrity）是对数据表中字段属性的约束，用户定义完整性规则（User-defined integrity）也称域完整性规则。包括字段的值域、字段的类型和字段的有效规则（如小数位数）等约束，是由确定关系结构时所定义的字段的属性决定的。如，百分制成绩的取值范围在0~100之间等。2设计阶段编辑一个好的数据库完整性设计首先需要在需求分析阶段确定要通过数据库完整性约束实现的业务规则，然后在充分了解特定DBMS提供的完整性控制机制的基础上，依据整个系统的体系结构和性能要求，遵照数据库设计方法和应用软件设计方法，合理选择每个业务规则的实现方式；最后，认真测试，排除隐含的约束冲突和性能问题。基于DBMS的数据库完整性设计大体分为以下几个阶段：需求分析经过系统分析员、数据库分析员、用户的共同努力，确定系统模型中应该包含的对象，如人事及工资管理系统中的部门、员工、经理等，以及各种业务规则。在完成寻找业务规则的工作之后，确定要作为数据库完整性的业务规则，并对业务规则进行分类。其中作为数据库模式一部分的完整性设计按下面的过程进行。而由应用软件来实现的数据库完整性设计将按照软件工程的方法进行。概念设计概念结构设计阶段是将依据需求分析的结果转换成一个独立于具体DBMS的概念模型，即实体关系图（ERD）。在概念结构设计阶段就要开始数据库完整性设计的实质阶段，因为此阶段的实体关系将在逻辑结构设计阶段转化为实体完整性约束和参照完整性约束，到逻辑结构设计阶段将完成设计的主要工作。逻辑设计此阶段就是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并对其进行优化，包括对关系模型的规范化。此时，依据DBMS提供的完整性约束机制，对尚未加入逻辑结构中的完整性约束列表，逐条选择合适的方式加以实现。在逻辑结构设计阶段结束时，作为数据库模式一部分的完整性设计也就基本完成了。每种业务规则都可能有好几种实现方式，应该选择对数据库性能影响最小的一种，有时需通过实际测试来决定。3设计原则编辑在实施数据库完整性设计的时候，有一些基本的原则需要把握：1．根据数据库完整性约束的类型确定其实现的系统层次和方式，并提前考虑对系统性能的影响。一般情况下，静态约束应尽量包含在数据库模式中，而动态约束由应用程序实现。2．实体完整性约束、参照完整性约束是关系数据库最重要的完整性约束，在不影响系统关键性能的前提下需尽量应用。用一定的时间和空间来换取系统的易用性是值得的。3．另一方面，触发器的多级触发不好控制，容易发生错误，非用不可时，最好使用Before型语句级触发器。4．在需求分析阶段就必须制定完整性约束的命名规范，尽量使用有意义的英文单词、缩写词、表名、列名及下划线等组合，使其易于识别和记忆，如：CKC_EMP_REAL_INCOME_EMPLOYEE、PK_EMPLOYEE、CKT_EMPLOYEE。如果使用CASE工具，一般有缺省的规则，可在此基础上修改使用。5．要根据业务规则对数据库完整性进行细致的测试，以尽早排除隐含的完整性约束间的冲突和对性能的影响。6．要有专职的数据库设计小组，自始至终负责数据库的分析、设计、测试、实施及早期维护。数据库设计人员不仅负责基于DBMS的数据库完整性约束的设计实现，还要负责对应用软件实现的数据库完整性约束进行审核。7．应采用合适的CASE工具来降低数据库设计各阶段的工作量。好的CASE工具能够支持整个数据库的生命周期，这将使数据库设计人员的工作效率得到很大提高，同时也容易与用户沟通。

数据库关系模型(数据库逻辑模型)是将数据概念模型转换为所使用的数据库管理系统(DBMS)支持的数据库逻辑结构,即将E-R图表示成关系数据库模式。数据库逻辑设计的结果不是唯一的,需利用规范化理论对数据库结构进行优化。在关系模型中,数据库的逻辑结构是一张二维表。在数据库中,满足下列条件的二维表称为关系模型:1)每列中的分量是类型相同的数据;2)列的顺序可以是任意的;3)行的顺序可以是任意的;4)表中的分量是不可再分割的最小数据项,即表中不允许有子表;5)表中的任意两行不能完全相同。由此可见,有序的航空物探测量剖面数据不满足数据库关系模型条件第3条“行的顺序可以是任意的”,因此,不能简单地直接利用关系数据库(如Oracle,SQL Server,Sybase等)来管理剖面数据,需将数据在数据库中的存储方式改为大字段存储,确保不因数据库数据的增加和删除等操作改变剖面数据有序特性。一、大字段存储(一)大字段存储技术大字段LOB(Large Object)技术是Oracle专门用于存放处理大对象类型数据(如多媒体材料、影像资料、文档资料等)的数据管理技术。LOB包括内部的和外部的两种类型。内部LOB又分CLOB(字符型)、BLOB(二进制型)等3种数据类型,其数据存储在数据库中,并且支持事务操作;外部LOB只有BFILE类型,其数据存储在操作系统中,并且不支持事务操作。LOB存放数据的长度最大可以达到4G字节,并且空值列(没有存放数据)不占空间(图2-6)。图2-6 大字段存储示意图由于外部LOB存放在操作系统文件中,其安全性比内部LOB差一些。此外,大字段的存储支持事务操作(批量提交和回滚等),而外部LOB不支持事务操作。所以,航空物探测量剖面数据采用BLOB来存储。对于BLOB类型,如果数据量小于4000字节,数据库通常采用行内存储,而数据量大于4000字节采用行外存储。分析航空物探测量剖面数据,每个场值数据占4个字节(单精度),目前航磁数据采样率为10次/s,4000字节只能存储100s数据;一般情况下航空物探测量每条测线飞行时间至少在10min以上,每条测线数据量远远大于4000字节。所以,航空物探测量剖面数据采用行外存储方式,即大字段列指定“Disable Storage In Row”的存储参数。由于大字段类型长度可变,最大可到4G。假设测线飞行时间为T,场值采样率为n次/s,测线场值数据量为4Tn,所以有4Tn≤4G。单条测线飞行时间T不会超过10h(36000s,航空物探测量1架次至少飞行1个往返2条测线),则场值的采样率n≤4G/4T=4×1024×1024×1024/4×36000次/s=29826次/s。采用大字段来存储测量数据,不仅能够减少数据表的记录数,提高查询效率,而且使得采样率的扩展不受限制。(二)大字段存储技术应用由于航空物探数据的数据量较大,现有的航磁测量数据按基准点方式(点存储)存储可达几亿个数据记录。若按磁场数据采样点存储方式(简称“场值存储方式”),则记录条数=(磁场数据采样率/坐标采样率)点存储方式的记录数,达几十亿条数据记录,且随着数据采样率的扩展、测点的加密,航空物探测量数据量随着时间的推移呈现快速增长之势。显然,如果采用常规的表结构来存储,势必造成数据的存储、管理、检索、浏览和提取都非常困难。另一方面,从航空物探专业应用需求来说,很少对单个测点的场值数据进行运算、分析等操作,一般至少是对一条测线或以上测线,多数时候是需要对整个测区的场值数据进行化极、上延、正反演拟合等。因此,在航空物探数据库表结构设计时,改变过去将基准点或场值点数据记录作为数据库最小管理对象的理念,采用了大字段存储技术,将测线作为数据库最小管理对象,将测线上的测量数据,如坐标数据和磁场、重力场数据分别存储在相应大字段中。在航空物探数据库建设中,大量采用数据库的大字段存储技术(详见《航空物探信息系统数据库结构设计》)。(三)大字段存储效率以航磁测量数据为例分析大字段存储技术优势。如果以场值存储方式存储测线数据,则每条记录包含架次号、测线号、基准号、地理坐标、投影坐标、磁场数据等,由于坐标数据采样率2次/s,磁场数据采样率10次/s,每5个磁场数据中,只有第1个磁场数据有坐标数据,其他4个坐标数据是内插出来,因此在测线记录中会产生大量冗余的数据坐标数据。采用点存储方式存储的测线数据记录数等于线上基准点数,若采用大字段存储方式,一条测线数据只存储为1条数据记录(图2-7),一般一条测线的测点数近万个,甚至更多,可见采用大字段存储大大减少测线数据存储记录数,提高数据的存取效率。以某测区的两条航迹线为例,分别采用3种方式测试数据库的数据存储效率。磁场数据的采样率10次/s,坐标数据采样率2次/s,两条测线上共有基准点8801个。以场值方式存储先内插坐标信息,使得每个场值数据都拥有自己的坐标,然后存入数据库,共有数据记录44005条,写入数据库时间为57.22s,读取时间为1.03s。第二种方式是以采样点的方式进行存储,共有8801条记录,写入数据库时间为9.47s,读取需要0.91s。第三种方式是以大字段的形式存储,只有2条记录,写入数据库1.03s,读取时间为0.44s(表2-2)。大字段数据存储记录数最少,存取效率最高。用整个测区数据测试效果更加明显。表2-2 三种数据存储方法的存取效率比较图2-7 大字段存储方式示意图二、联合主键主外键是关系型数据库建立表间关系的核心。在航空物探空间数据库建设过程中,要素类与要素类之间、要素类与对象类之间,以及对象类与对象类之间的关系的描述有3种形式,即拓扑关系——描述要素类与要素类之间结点、邻接和联通关系;叠加关系——描述要素类与要素类之间的相交、包含与分类关系;隶属关系——描述对象类与对象类之间的派生关系。前两种关系是采用空间数据模型建立的关系,而隶属关系是通过主键建立的对象类与对象类之间的关系。在建立一对一、一对多的表间关系时,需要在整个数据库表中确定具有唯一性的一个字段作为主键(主关键字)。按照传统的航空物探数据的档案管理模式,每个项目分配一个自然数作为档案号,项目的所有资料均与此档案号相联系。勘查项目和科研项目的档案号是独立编号的,且均从001开始。加之人工管理的原因,存在1个项目2个档案号和2个项目1个档案号的情况,因此现行的档案号与项目之间的对应关系不具备唯一性,不能作为项目的唯一标识,即不能作为数据库表的主键。项目编号也不能作为数据库表的主键,项目编号也只是近十年的事,以前的项目没有项目编号。综合考虑上述因素和项目具有分级、分类的特点,提出了构造项目唯一标识码(简称“项目标识”)的方法,并以此码作为数据库表的主键。项目标识(主键):AGS+项目类别(2位)+项目起始年份(4位)+档案号(6位)标识含义:AGS——航空物探的缩位代码;项目类别——2位代码,01代表勘查项目、02代表科研项目;起始年份—4位代码,项目开始年号;档案号—6位代码,为了与传统的项目管理方式相衔接,后面3~4位是项目档案管理模式下的档案号,不足部分补零。以上15位编码是一级项目的项目标识,二级及其以下级别的项目标识是在上一级项目标识基础上扩展2位数字代码,中间用“.”号隔开,数字为该级项目的序号。项目标识定义为30位编码,适用于六级以内的项目。例如:AGS022004000576.08.04.02,表示该项目为2004年开展的档案号为576的航空物探科研项目(一级项目)的第8课题(二级项目)第4子课题(三级项目)的第2专题。由此可见,该项目标识不仅仅是一个建立表间关系的关键字,同时还表达了不同级别项目间的隶属关系。在系统软件开发时,利用此关系生成了项目的分级树形目录,用户对项目的层次关系一目了然,便于项目查询。数据库的主键一经确定,相应地需要确定联合主键的组成及其表达方式。所谓联合主键就是数据资料的唯一标识,在一个数据库表中选择2个或者2个以上的字段作为主键。由于航空物探数据绝大部分与项目标识有关,加之数据的种类较多,分类复杂,单凭主键确定数据库表中记录的唯一性,势必需要构建极其复杂的主键,这种方法既不利于主键的数据操作,又会造成大量的数据冗余,合理地使用联合主键技术可以很好地解决资料唯一问题。以项目提交资料为例,提交的资料分为文字类资料、图件类资料和媒体类资料,我们对资料进行分类和编号,例如100代表文字资料(110——World文档,120——PDF文档),200代表图件资料(210——基础地理资料、220——基础地质资料,230——航迹线图,240——剖面图,250——等值线图等),300代表媒体资料(310——PPT文档,320——照片等),第1位(百位)表示该资料的类型,第2~3位表示该类资料的序号。在数据库管理和项目资料查询时,采用项目标识与资料分类编号作为联合主键(图2-8),可以高效地实现复杂数据的查询。在整个数据库系统中多处(项目查询、数据提取等模块)使用联合主键技术。图2-8 联合主键实例三、信息标准化为了实现数据共享,在航空物探数据库建模过程中,参考和引用了近百个国家信息化标准,编制了4个中心信息化标准和1个图件信息化工作指南。(一)引用的国家信息化标准1)地质矿产术语分类代码:地球物理勘查,地球化学勘查,大地构造学,工程地质学,结晶学及矿物学,矿床学,水文地质学,岩石学,地质学等。2)国家基础信息数据分类与代码,国土基础信息数据分类与代码,地球物理勘查技术符号,地面重力测量规范,地面磁勘查技术规程,地面高精度磁测技术规程,大比例尺重力勘查规范,地理信息技术基本术语,地理点位置的纬度、经度和高程的标准表示法,地名分类与类别代码编制规则。3)地球空间数据交换格式;数学数字地理底图数据交换格式;数字化地质图图层及属性文件格式。(二)本系统建立的信息化标准编写了“航空物探空间数据要素类和对象类划分标准”,“航空物探项目管理和资料管理分类代码标准”,“航空物探勘查分类代码标准”,“航空物探信息系统元数据标准”,“航空物探图件信息化工作指南”,以便与其他应用系统进行信息交换,实现数据库资料共享。航空物探空间数据要素类和对象类划分标准:根据物探方法、数据处理过程以及推断解释方法和过程,把与GIS有关的数据划分为不同类型的要素类-对象类数据,按专业、比例尺、数据内容对要素类和对象类进行统一命名,使空间数据库中的每个要素类和对象类的命名具有唯一性,防止重名出现。规定要素类-对象类数据库表结构及数据项数值类型。航空物探项目管理和资料管理分类代码标准:规定了航空物探项目管理和资料管理的相关内容,包括航空物探勘查项目和科研项目的项目立项、设计、实施、成果、评审、资料汇交等项目管理的全过程中的内容,以及项目成果资料和收集资料的归档、发送、销毁、借阅等资料管理与服务过程中的内容和数据项代码。航空物探勘查分类代码标准:在“地质矿产术语分类代码地球物理勘查”(国家标准GB/T9649.28—1998)增加了航磁、航重专业方面所涉及的数据采集、物性参数、方法手段、仪器设备、资料数据解释及成图图件等内容和数据项代码。航空物探信息系统元数据标准:规定了航空物探空间数据管理与服务的元数据(数据的标识、内容、质量、状况及其他有关特征)的内容。四、航迹线数据模型(一)航迹线模型的结构航空物探测量是依据测量比例尺在测区内布置测网(测线和切割线)。当飞机沿着设计的测线飞行测量时,航空物探数据收录系统按照一定的采样率采集采样点的地理位置、高度和各种地球物理场信息。采用属性数据分置的方法,将测线地理位置信息从航空物探测量数据中分离出来,形成航迹线要素类表,在此表中只存储与航迹线要素类有关的数据,如项目标识、测区编号、测线号、测线类型(用于区分测线、切割线、不同高度线、重复线等)、坐标、高度值等;将航迹线的对象类数据(磁场、重力场基础数据)分别以大字段形式存储在各自的二维表中,它们共享航迹线,解决了多源有序不同采样率的航空物探测量数据的数据存储问题,在满足要素类空间查询的同时,统一数据的存储方式(图2-9)。航迹线要素类隶属于测区要素类,它们之间为空间拓扑(包含)关系。测区从属于勘查项目,每个勘查项目至少有一个测区,它们之间为1对多关系。有关项目信息存放在项目概况信息对象类表中,各种表之间通过项目标识进行联接。图2-9 航迹线数据模型结构(二)航迹线的UML模型统一建模语言UML(Unified Modeling Language)是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。它溶入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。UML是面向对象技术领域内占主导地位的标准建模语言,成为可视化建模语言的工业标准。在UML基础上,ESRI定义了空间数据库建模的ArcGIS包、类库和扩展原则。图2-10 与航迹线有关的数据库表逻辑模型结构图在确定航迹线数据模型后,以它为基础,使用UML完成与航迹的有关的项目概况信息、测区信息、原始数据等数据库表逻辑模型设计(图2-10)。由UML模型生成Geodatabase模式时,模型中的每个类都对应生成一个要素类或对象类。类的属性映射为要素类或对象类的字段。基类属性中包含的字段,在继承类中不需重复创建。例如,每个类都包括项目标识等字段,可以创建一个包含公共属性的基类,其他类从该类继承公共的属性,而无需重复建基类中包含的属性。因为基类没有对应的要素类或对象类,所以将基类设置为抽象类型。要素类之间的关系采用依赖关系表示。五、数据库逻辑模型关系数据库的逻辑结构由一组关系模式组成,因而从概念结构到关系数据库逻辑结构的转换就是将概念设计中所得到的概念结构(ER图)转换成等价的UML关系模式(图2-11)。在UML模型图中,要素数据集用Geodatabase工作空间下的静态包表示。要素集包不能互相嵌套,为了容易组织,在生成物理模型后,在要素数据集包中自定义嵌套。要素数据集与空间参考有关,但是空间参考不能在UML中表达。要素类和二维表都是以类的形式创建的,区别是要素类继承Feature Class的属性,而二维表继承Object属性。为了表达每种元素的额外属性,比如设置字符型属性字段的字符串长度,设置要素类的几何类型(点、线或面)需要使用Geodatabase预定义的元素标记值。图2-11 逻辑设计关系转换基于航空物探数据的内在逻辑关系进行分析,使用统一建模语言(UML)构建数据实体对象间的关系类,定义了航空物探数据库的逻辑模型(图2-12)。

关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。表与表之间的数据记录有关系。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：　　客户端应用程序(Client)　　数据库服务器(Server)　 数据库(Database)　　Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。 关系型数据库管理系统中储存与管理数据的基本形式是二维表。

SQL语言集数据查询（data query）、数据操纵（data manipulation）、数据定义（data definition）和数据控制（data control）功能于一体，充分体现了关系数据语言的特点和优点。其主要特点包括：1.综合统一 SQL语言集数据定义语言DDL、数据操纵语言DML、数据控制语言DCL的功能于一体，语言风格统一，可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据以建立数据库、查询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作要求，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，例如用户在数据库投入运行后，还可根据需要随时地逐步地修改模式，并不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。 2.高度非过程化 非关系数据模型的数据操纵语言是面向过程的语言，用其完成某项请求，必须指定存取路径。而用SQL语言进行数据操作，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做”，因此用户无需了解存取路径，存取路径的选择以及SQL语句的操作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担，而且有利于提高数据独立性。 3.面向集合的操作方式 SQL语言采用集合操作方式，不仅查找结果可以是元组的集合，而且一次插入、删除、更新操作的对象也可以是元组的集合。 非关系数据模型采用的是面向记录的操作方式，任何一个操作其对象都是一条记录。例如查询所有平均成绩在80分以上的学生姓名，用户必须说明完成该请求的具体处理过程，即如何用循环结构按照某条路径一条一条地把满足条件的学生记录读出来。 4.以同一种语法结构提供两种使用方式 SQL语言既是自含式语言，又是嵌入式语言。 作为自含式语言，它能够独立地用于联机交互的使用方式，用户可以在终端键盘上直接键入SQL命令对数据库进行操作。作为嵌入式语言，SQL语句能够嵌入到高级语言（例如C、PB）程序中，供程序员设计程序时使用。而在两种不同的使用方式下，SQL语言的语法结构基本上是一致的。这种以统一的语法结构提供两种不同的使用方式的作法，为用户提供了极大的灵活性与方便性。

1、目前关系型数据库主要有MySQL、SQLServer、数蚕数据库、Oracle数据库。 2、MySQL：免费产品，中小企业使用广泛。 3、SQLServer：微软的商业化产品，微软SQL语句兼容性好，商业化成熟度高。 4、数蚕数据库：数蚕科技针对中小型企业的数据库，c++接口特性良好，SQL特性较弱。 5、Oracle数据库：商业化程度最高的关系数据库，优良的性能和企业扩展能力。 6、非关系型数据库主要有FastDB、Memcached和Redis等主流内存数据库。一般应用于缓存等非关键数据存储，其优点是数据查询速度快，对下层编程接口良好。

关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。表与表之间的数据记录有关系。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件： 　　客户端应用程序(Client) 　　数据库服务器(Server) 　　Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来向Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix、access、foxpro等。

数据库 data base 为满足某一部门中多个用户多种应用的需要，按照一定的数据模型在计算机系统中组织、存储和使用的互相联系的数据集合。 带有数据库的计算机系统，除具备一般的硬件、软件外，必须有用以存储大量数据的直接存取存储设备、管理并控制数据库的软件——数据库管理系统(DBMS)、管理数据库的人员——数据库管理员 (DBA)。这样的数据、硬件、软件和管理人员的总体构成数据库系统。数据库仅是数据库系统的一个组成部分。 数据库系统的功能和特征 数据库系统由文卷系统发展而来。与文卷系统相比，这种系统具有数据、体系和控制三个方面的主要特征。 数据特征 在文卷系统中虽然程序与数据之间可用存取方法进行转换,但文卷还是与应用程序对应的,即数据仍面向应用。每一应用各自建立自己的一组文卷。不同的应用若涉及相同的数据，则这些数据分别纳入各自的文卷之中。文卷的各种记录之间没有建立联系，因而数据冗余度大。增加新的应用，必须同时增加新的文卷。因此，文卷系统中的文卷是无结构的、不易扩充的信息集合。数据库则不仅描述数据本身，而且描述数据之间的联系。它的数据结构反映了某一部门的整体信息结构，数据冗余度小、易于扩充新的应用，因而是面向数据总体结构的信息集合，可为多个用户共享。 体系特征 一切数据都有逻辑和物理两个侧面。在数据库系统中，数据逻辑结构的描述称为逻辑模式。逻辑模式又分为描述全局逻辑结构的全局模式(简称模式)和描述某些应用所涉及的局部逻辑结构的子模式。数据物理结构的描述称为存储模式。这两种模式总称为数据库模式。 数据库系统中，用户根据子模式编制程序。子模式与模式模式与存储模式之间有软件进行映射。因此,程序与数据之间具有两级独立性：物理独立性和逻辑独立性。数据的存储模式改变，而模式可以不改变，因而不必改写应用程序,这称为物理独立性。模式改变时,子模式可能不改变，也就不必改写应用程序，这称为逻辑独立性。由于数据库系统具备比较高的程序与数据的独立性，可以使程序员在编制应用程序时集中精力考虑算法逻辑，不必过问物理细节，而且可以大大减少应用程序维护的工作量。 控制特征 数据库数据数量庞大，结构复杂，又为多个用户所共享。因此，必须由数据库管理系统在定义、建立、运行以及维护时进行统一管理和控制，以保证数据库数据的安全性、完整性和并发操作的一致性。此外，还必须有数据库管理员专门负责对数据库的管理、控制监督和改进。 由于数据库系统具有上述特征，它的出现使信息系统的研制从围绕加工数据的程序为中心，转变到围绕共享的数据库来进行。这便于数据的集中管理，有利于应用程序的研制和维护。数据减少了冗余度和提高了相容性，从而提高了作出决策的相容性。因此，大型复杂的信息系统大多以数据库为核心，数据库系统在计算机应用中起着越来越重要的作用。 研究课题 数据库研究的课题，主要涉及三个领域。 数据库管理系统软件的研制 DBMS是数据库系统的基础。研制DBMS的基本目标，是扩大功能，提高性能和可用性，从而提高用户的生产率。70年代以来，研制的重点是探索关系数据库管理系统的设计，内容包括关系数据语言、查询优化、并发控制和系统性能等。另一类课题是对DBMS标准化的研究，即研究一个统一的DBMS体系结构的规范。 数据库设计 这是在计算机系统具有的数据库管理系统的基础上，按照应用要求以及计算机系统所提供的数据模型和功能，设计一个结构良好、使用方便、效率较高的，以数据库为核心的应用信息系统。这一领域主要的研究课题，是数据库设计方法学和设计工具的探索。例如，运用软件工程的方法和工具指导数据库设计；研究数据库设计各个阶段中完备的方法和工具；以关系数据库的规范化理论为指南进行数据库逻辑设计等。 数据库理论 主要研究关系数据库理论。关系数据库理论研究的意义，一方面在于它为数据库学科奠定了理论基础;另一方面它为数据库设计提供了判别标准,从而成为数据库设计的有力指南。研究的主要内容是关系的规范化理论。关系规范化理论已应用于数据库设计的各个阶段。 发展 数据库技术是计算机科学中发展最快的领域之一，新的领域越来越多。 分布式数据库系统 随着70年代后期分布计算机系统的发展，相应地研究成功分布式数据库系统。分布式数据库系统是一个在逻辑上完整，而在物理上分散在若干台互相连接的结点机上的数据库系统。它既具有分布性又具有数据库的综合性。这是数据库系统发展的一个重要方向。分布式数据库系统结构复杂，其中最复杂的是分布式数据库管理系统。 数据库机器 新的计算机系统的体系结构。它把由中央处理器包办的数据库操作分散给一些局部的部件来执行，或转移到一个与主计算机相连的专用计算机去执行，以提高并行性。数据库机器的发展，包括智能控制器和存储器，专用处理机和数据库计算机。 数据库语义模型 数据库的数据模型基本上属于语法模型，语义体现很不完备，不能明显地含有现实世界的意义。因此，用户只能按照DBMS所提供的数据操纵语言访问数据库。语义模型能准确地描述现实世界中某个部门的信息集合及其意义，使用户能基于对现实世界的认识或用类似于自然语言的形式来访问数据库。这方面的研究已发展为数据语义学。 数据库智能检索 数据库技术和人工智能相结合，根据数据库中的事实和知识进行推理，演绎出正确答案，这就是数据库的智能检索。这涉及到自然语言用户接口、逻辑演绎功能和数据库语义模型等问题，如70年代末所开始的知识库管理系统和演绎数据库的研究。 办公室自动化系统中的数据库 研究在办公室自动化系统中数据库技术的应用，其中主要研究对各种非格式化数据如图像、声音、正文的处理，以及面向端点用户的高级语言接口。 数据库系统 database systems 由数据库及其管理软件组成的系统。数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。计算机的高速处理能力和大容量存储器提供了实现数据管理自动化的条件。 数据库系统一般由4个部分组成：①数据库，即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合。②数据库管理系统（DBMS）。它是一组能完成描述、管理、维护数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作。③数据库管理员（DBA）。④用户和应用程序。对数据库系统的基本要求是：①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。②冗余数据少，数据共享程度高。③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。④能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。⑤有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户操作特性的变化，改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。⑥具有可修改性和可扩充性。⑦能够充分描述数据间的内在联系。 数据库计算机 database computer 实现数据库的存储、管理和控制的一种专用计算机系统。它能十分快速而有效地完成各种数据库操作，并能适应大型数据库的管理。 由于微处理机技术和简约指令集计算机（RISC)技术的飞速发展，使高档微机和各种工作站（见计算机工作站）的价格越来越低，而处理能力和存储容量却越来越高。可以说，通用处理机在这方面的发展在较大程度上降低了人们对数据库机的进一步研究的积极性，使得数据库机的发展在一定程度上处于停顿状态。面对这种严峻形势，它的进一步发展必须解决成本太高和使用太专等问题，以争得用户。数据库机的未来发展概括起来大概有以下几方面：①充分利用大规模集成电路技术、并行处理和其他先进硬件技术，提高数据库机的性能／价格比。②研究新的数据库机体系结构和相应的并行操作算法和软件，提高整机系统的性能，使它能适应一些特殊应用中对海量数据库进行管理的需求。③将它与人工智能技术结合，做出有一定智能的数据库机，使这种机器不但能对数据进行管理和控制，而且能支持对知识的加工和运用，从而在知识处理领域发挥作用。④充分利用分布数据库技术，发展面向通用硬件和软件的能在网络环境下使用的数据库机，提高数据库机的通用性。

实体

1、关系模型指用二维表的形式表示实体和实体间联系的数据模型。关系数据模型是以集合论中的关系概念为基础发展起来的。关系模型中无论是实体还是实体间的联系均由单一的结构类型关系来表示。在实际的关系数据库中的关系也称表。一个关系数据库就是由若干个表组成。2、关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容。也就是说，关系模式是型，关系是它的值。关系模式是静态的、稳定的，而关系是动态的、随时间不断变化的，因为关系操作在不断地更新着数据库中的数据。但在实际当中，常常把关系模式和关系统称为关系，读者可以从上下文中加以区别。

关系完整性是为保证数据库中数据的正确性和相容性：对关系模型提出的某种约束条件或规则，完整性通常包括实体完整性，参照完整性和用户定义完整性(又称域完整性其中实体完整性和参照完整性，是关系模型必须满足的完整性约束条件。 1.实体完整性 实体完整性是指关系的主关键字不能取“空值"。 一个关系对应现实世界中一个实体集。现实世界中的实体是可以相互区分、识别的，也即它们应具有某种惟一性标识。在关系模式中，以主关键字作为惟一性标识，而主关键字中的属性(称为主属性)不能取空值，否则，表明关系模式中存在着不可标识的实体(因空值是“不确定"的)，这与现实世界的实际情况相矛盾，这样的实体就不是一个完整实体。按实体完整性规则要求，主属性不得取空值，如主关键字是多个属性的组合，则所有主属性均不得取空值。 如表1．1将编号作为主关键字，那么，该列不得有空值，否则无法对应某个具体的职工，这样的表格不完整，对应关系不符合实体完整性规则的约束条件。 2．参照完整性 参照完整性是定义建立关系之间联系的主关键字与外部关键字引用的约束条件。 关系数据库中通常都包含多个存在相互联系的关系，关系与关系之间的联系是通过公共属性来实现的。所谓公共属性，它是一个关系R(称为被参照关系或目标关系)的主关键字，同时又是另一关系K(称为参照关系)的外部关键字。如果参照关系K中外部关键字的取值，要么与被参照关系R中某元组主关键字的值相同，要么取空值，那么，在这两个关系间建立关联的主关键字和外部关键字引用，符合参照完整性规则要求。如果参照关系K的外部关键字也是其主关键字，根据实体完整性要求，主关键字不得取空值，因此，参照关系K外部关键字的取值实际上只能取相应被参照关系R中已经存在的主关键字值。 在学生管理数据库中，如果将选课表作为参照关系，学生表作为被参照关系，以“学号"作为两个关系进行关联的属性，则“学号"是学生关系的主关键字，是选课关系的外部关键字。选课关系通过外部关键字“学号""参照学生关系。 3．用户定义完整性 实体完整性和参照完整性适用于任何关系型数据库系统，它主要是针对关系的主关键字和外部关键字取值必须有效而做出的约束。用户定义完整性则是根据应用环境的要求和实际的需要，对某一具体应用所涉及的数据提出约束性条件。这一约束机制一般不应由应用程序提供，而应有由关系模型提供定义并检验，用户定义完整性主要包括字段有效性约束和记录有效性。

1、关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。2、关系数据库的定义造成元数据的一张表格或造成表格、列、范围和约束的正式描述。每个表格（有时被称为一个关系）包含用列表示的一个或更多的数据种类。每行包含一个唯一的数据实体，这些数据是被列定义的种类。3、当创造一个关系数据库的时候，你能定义数据列的可能值的范围和可能应用于那个数据值的进一步约束。而SQL语言是标准用户和应用程序到关系数据库的接口。其优势是容易扩充，且在最初的数据库创造之后，一个新的数据种类能被添加而不需要修改所有的现有应用软件。主流的关系数据库有oracle、db2、sqlserver、sybase、mysql等。

　　1、关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。 　　2、用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。

关系数据库，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。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。简单说，关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAess、MySQL等。1、OracleOracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。它采用标准的SQL结构化查询语言，支持多种数据类型，提供面向对象存储的数据支持，具有第四代语言开发工具，支持Unix、WindowsNT、OS/2、Novell等多种平台。除此之外，它还具有很好的并行处理功能。Oracle产品主要由Oracle服务器产品、Oracle开发工具、Oracle应用软件组成，也有基于微机的数据库产品。主要满足对银行、金融、保险等企业、事业开发大型数据库的需求。2、DB2DB2是美国IBM公司开发的一套关系型数据库管理系统，它主要的运行环境为UNIX（包括IBM自家的AIX）、Linux、IBMi（旧称OS/400）、z/OS，以及Windows服务器版本。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于所有常见的服务器操作系统平台下。DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。DB2采用了数据分级技术，能够使大型机数据很方便地下载到LAN数据库服务器，使得客户机/服务器用户和基于LAN的应用程序可以访问大型机数据，并使数据库本地化及远程连接透明化。DB2以拥有一个非常完备的查询优化器而著称，其外部连接改善了查询性能，并支持多任务并行查询。DB2具有很好的网络支持能力，每个子系统可以连接十几万个分布式用户，可同时激活上千个活动线程，对大型分布式应用系统尤为适用。3、MicrosoftSQLServerSQLServer是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行MicrosoftWindows98的膝上型电脑到运行MicrosoftWindows2012的大型多处理器的服务器等多种平台使用。MicrosoftSQLServer是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能(BI)工具提供了企业级的数据管理。MicrosoftSQLServer数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。4、MicrosoftAessAess是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了DatabaseEngine和图形用户界面两项特点，是MicrosoftOffice的系统程序之一。Aess是微软把数据库引擎的图形用户界面和软件开发工具结合在一起的一个数据库管理系统。它是微软OFFICE的一个成员,在包括专业版和更高版本的office版本里面被单独出售。2018年9月25日,最新的微软OfficeAess2019在微软Office2019里发布。MSACCESS以它自己的格式将数据存储在基于AessJet的数据库引擎里。它还可以直接导入或者链接数据(这些数据存储在其他应用程序和数据库)。5、MySQLMySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，目前属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(RelationalDatabaseManagementSystem，关系数据库管理系统)应用软件之一。MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。

关系型数据库简介 　　关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件： 　　客户端应用程序(Client) 　　数据库服务器(Server) 　　数据库(Database) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、IBM UDB、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix等。 关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型，也完全不是性能最优的模型，但是关系型数据库确实是现今使用最广泛、最容易理解和使用的数据库模型。大多数的企业级系统数据库都采用关系型数据库，关系型数据库的概念是掌握数据库开发的基础，所以本节的问题也成为.NET面试中频繁出现的问题之一。 所涉及的知识点 关系型数据库的概念 关系型数据库的优点分析问题关系型数据库的概念 所谓关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。下面列出了关系模型中的常用概念。 关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名。 元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录。 属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段。 域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制。 关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。 关系模式：指对关系的描述，其格式为：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。在数据库中通常称为表结构。 关系型数据库的优点 关系型数据库相比其他模型的数据库而言，有着以下优点： 容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。 使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库，而完全不必理解其底层实现。 易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。 近几年来，非关系型数据库在理论上得到了飞快的发展，例如：网状模型、对象模型、半结构化模型等。网状模型拥有性能较高的优点，通常应用在对性能要求较高的系统中；对象模型符合面向对象应用程序的思想，可以完美地和程序衔接，而不需要另外的中间转换组件，例如现在很多的OR Mapping组件；半结构化模型随着XML的发展而得到发展，现在已经有了很多半结构化的数据库模型。但是，凭借其理论的成熟、使用的便捷以及现有应用的广泛，关系型数据库仍然是系统应用中的主流方案。

什么是关系型数据库？ 关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：客户端应用程序(Client)数据库服务器(Server)数据库(Database)Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、IBM UDB、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix等。

　　关系数据库是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。 　　关系数据库特点有数据集中控制。在文件管理方法，文件是分散的，每个用户或每种处理都有各自的文件，这些文件之间一般是没有联系的。数据库则很好地克服了缺点，可以集中控制、维护和管理有关数据。 　　数据独立性高。数据库中的数据独立于应用程序，包括数据的物理独立性和逻辑独立性，给数据库的使用、调整、优化和进一步扩充提供了方便，提高了数据库应用系统的稳定性。 　　数据共享性好。数据库中的数据可以供多个用户使用，每个用户只与库中的一部分数据发生联系；用户数据可以重叠，用户可以同时存取数据而互不影响，大大提高了数据库的使用效率。 　　数据冗余度小。数据库中的数据不是面向应用，而是面向系统。数据统一定义、组织和存储，集中管理，避免了不必要的数据冗余，也提高了数据的一致性。 　　数据结构化。整个数据库按一定的结构形式构成，数据在记录内部和记录类型之间相互关联，用户可通过不同的路径存取数据。 　　统一的数据保护功能。在多用户共享数据资源的情况下，对用户使用数据有严格的检查，对数据库规定密码或存取权限，拒绝非法用户进入数据库，以确保数据的安全性、一致性和并发控制。

关系数据库，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。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的，并配合“科德十二定律”。现如今虽然对此模型有一些批评意见，但它还是数据存储的传统标准。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。 关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。

常见的关系型数据库有很多的这个你可以查一下。

关系型数据库简介 　　关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件： 　　客户端应用程序(Client) 　　数据库服务器(Server) 　　数据库(Database) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、IBM UDB、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix等。 关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型，也完全不是性能最优的模型，但是关系型数据库确实是现今使用最广泛、最容易理解和使用的数据库模型。大多数的企业级系统数据库都采用关系型数据库，关系型数据库的概念是掌握数据库开发的基础，所以本节的问题也成为.NET面试中频繁出现的问题之一。 所涉及的知识点 关系型数据库的概念 关系型数据库的优点分析问题关系型数据库的概念 所谓关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。下面列出了关系模型中的常用概念。 关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名。 元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录。 属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段。 域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制。 关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。 关系模式：指对关系的描述，其格式为：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。在数据库中通常称为表结构。 关系型数据库的优点 关系型数据库相比其他模型的数据库而言，有着以下优点： 容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。 使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库，而完全不必理解其底层实现。 易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。 近几年来，非关系型数据库在理论上得到了飞快的发展，例如：网状模型、对象模型、半结构化模型等。网状模型拥有性能较高的优点，通常应用在对性能要求较高的系统中；对象模型符合面向对象应用程序的思想，可以完美地和程序衔接，而不需要另外的中间转换组件，例如现在很多的OR Mapping组件；半结构化模型随着XML的发展而得到发展，现在已经有了很多半结构化的数据库模型。但是，凭借其理论的成熟、使用的便捷以及现有应用的广泛，关系型数据库仍然是系统应用中的主流方案。

关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。扩展资料：关系型数据库特点：1、存储方式：传统的关系型数据库采用表格的储存方式，数据以行和列的方式进行存储，要读取和查询都十分方便。2、存储结构：关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好，再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高。3、存储规范：关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。4、扩展方式：由于关系型数据库将数据存储在数据表中，数据操作的瓶颈出现在多张数据表的操作中，而且数据表越多这个问题越严重，如果要缓解这个问题，只能提高处理能力，也就是选择速度更快性能更高的计算机。5、查询方式：关系型数据库采用结构化查询语言来对数据库进行查询，SQL早已获得了各个数据库厂商的支持，成为数据库行业的标准，它能够支持数据库的CRUD操作，具有非常强大的功能，SQL可以采用类似索引的方法来加快查询操作。6、规范化：在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体进行操作，这样在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中，这是一个复杂的过程。7、事务性：关系型数据库强调ACID规则（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）），可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据操作，而且可以充分满足数据库操作的高性能和操作稳定性的要求。8、读写性能：关系型数据库十分强调数据的一致性，并为此降低读写性能付出了巨大的代价，虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，但一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降的非常厉害。9、授权方式：关系型数据库常见的有 Oracle，SQLServer，DB2，Mysql，除了Mysql大多数的关系型数据库如果要使用都需要支付一笔价格高昂的费用，即使是免费的Mysql性能也受到了诸多的限制。

关系型数据库管理系统中的关系是指：数据模型符合满足一定条件下的二维表格式。它用单一的二维表的结构表示实体及实体之间的联系。关系数据库管理系统的英文：RelationalDatabaseManagementSystem。简称RDBMS。是指包括相互联系的逻辑组织和存取这些数据的一套程序(数据库管理系统软件)。关系数据库管理系统就是管理关系数据库，并将数据逻辑组织的系统。常用的关系数据库管理系统产品是：Oracle、IBM的DB2和微软的SQLServer。数据库设计在系统：开发中占据非常重要的位置，数据库设计的好坏直接影响着整个系统。数据库设计过程可以分为三个阶段。概念设计：概念设计就是对用户的业务活动进行分析，理解用户对数据库的使用情况，确定用户对数据库的使用要求以及对数据库的完整性要求。逻辑设计：数据库逻辑设计是根据对数据库的要求和设计理论，确定整个数据库的逻辑结构。和物理设计：使数据库的逻辑结构在实际的物理设备上得以实现，是利用现有的物理存贮设备有效地存贮数据，即确定数据库的实际存取方式及其它细节。

关系数据库管理系统能实现的专门关系运算包括选择、投影、连接以及除法。

1、什么是关系数据库中最基本的数据单位。 2、什么是关系数据库管理系统。 3、什么是关系数据库的逻辑设计。 4、什么是关系数据库?。 5、什么是关系数据库系统。 6、什么是关系数据库?有何特点?。1.关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。 2.关系数据库的定义造成元数据的一张表格或造成表格、列、范围和约束的正式描述。 3.每个表格（有时被称为一个关系）包含用列表示的一个或更多的数据种类。 4.每行包含一个唯一的数据实体，这些数据是被列定义的种类。 5.当创造一个关系数据库的时候，你能定义数据列的可能值的范围和可能应用于那个数据值的进一步约束。 6.而SQL语言是标准用户和应用程序到关系数据库的接口。 7.其优势是容易扩充，且在最初的数据库创造之后，一个新的数据种类能被添加而不需要修改所有的现有应用软件。 8.主流的关系数据库有oracle、dbsqlserver、sybase、mysql等。

关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

1.数据集中控制。在文件管理方法中,文件是分散的,每个用户或每种处理都有各自的文件,这些文件...2.数据独立性高。数据库中的数据独立于应用程序,包括数据的物理独立性和逻辑独立性,给数据库的...3.数据共享性好。数据库中的数据可以供多个用户使用,每个用户只与库中的一部分数据发生联系...4.数据冗余度小。数据库中的数据不是面向应用,而是面向系统。数据统一定义、组织和存储,集中...5.数据结构化,整个数据库按一定的结构形式构成,数据在记录内部和记录类型之间相互关联,用户可...

1、关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。2、用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。

1、数据存储方式不同。关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。2、扩展方式不同。SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。而非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。3、对事务性的支持不同。如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。参考资料来源：百度百科——关系型数据库参考资料来源：百度百科——非关系型数据库

关系模式：对关系的描述，一般表示为：关系名（属性1，属性2，……属性n）,而且属性之间有一定的逻辑关系,比如3NF,2NF等.关系就是一张表.而关系数据库则是若干表的集合,它们之间是互相关联的一个有机整体,甚至还可以包括索引等附属物.而关系数据库系统则还包括DBMS等,就是数据+数据管理程序,甚至还可能认为包括硬件在内.

　　关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。　　关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。表与表之间的数据记录有关系。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：　　客户端应用程序(Client)　　数据库服务器(Server)　 数据库(Database)　　Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。 关系型数据库管理系统中储存与管理数据的基本形式是二维表。

数据库现在有三种主流的关系型数据库：MysqlSQLserverOracle，还有Nosql非关系型数据库：Redis、Mogodb等。开发工具有SQLServerManagementStudio、Navicat等。

关系型数据库通过外键关联来建立表与表之间的关系，非关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中，而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定

关系型数据库实际上是基于关系模型的数据库,也就是你所问到的关系是什么意思.因为关系实际上是一张二维表,表的每一行是一个元素,每一列是一项属性,而一个元组就是该关系所涉及的属性集的笛卡尔积的一个元素.一个关系模式应当是一个5元组.定义关系的描述称为关系模式）.它可以形式化地表示为：R（U,D,dom,F） 其中R为关系名,U为组成该关系的属性名集合,D为属性组U中属性所来自的域,dom为属性向域的映象集合,F为属性间数据的依赖关系集合.关系模式是静态的，比如我们看到的一张二维表的表头，即有哪些列构成，每个列的名称，类型啊长度等等；关系是动态的，就是一张二维表的具体内容，就是除了标题行以外的数据行，因为表数据经常被修改，插入，删除，所以不同时刻，关系可能不一样。其实，关系就是数学中的集合了，每一行就是集合中的一个元素。