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前言

        MySQL数据库是一款完全免费的产品，用户可以直接从网上下载使用，不用花费任何费用。这点对于初学者来说十分友好。另外，MySQL的跨平台性可以支持该数据库在多个操作系统上运行（但不支持互通）。该文会对数据库的基础概念和MySQL进行介绍，供初学者了解。

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一、数据库基础概念

1.数据库系统的组成

        数据库系统（DataBase System,简称 DBS），是由数据库（数据）、数据库管理系统、数据库管理员、支持数据库系统的软件和硬件（应用、应用开发工具等）以及用户 5 部分组成的运行实体。

        其中，数据库管理员对数据库进行规划、设计、维护和监视，在数据库系统中发挥着重要作用。

2.数据模型

（1）数据模型的概念

        数据模型是数据库系统的核心与基础，是关于描述数据与数据之间的联系，数据的语义、数据一致性约束的概念性工具的集合

        数据模型通常是由数据结构、数据操作和完整性约束 3 部分组成的。解释如下：

        1.数据结构：是对系统静态特征的描述，描述对象包括数据的类型、内容、性质和数据之间的相互关系。

        2.数据操作：是对系统动态特征的描述，是对数据库各种对象实例的操作（包括对数据的操作语法）。

        3.完整性约束：是完整性规则的集合，它定义了给定数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则。

（2）常见的数据模型

        常用的数据库数据模型主要有层次模型、网状模型和关系模型。其中最常用的是关系模型。

        1.层次模型：用树状结构来表示实体类型及实体间的联系的数据模型称为层次模型。它具有以下特点：

        （1）每棵树有且仅有一个无双亲节点，称为根。

        （2）树中除根外所有节点有且仅有一个父节点。

        如下图所示：

        该图中的 数据模式 就是 根。 每个子节点只有一个父节点。

        2.网状模型：用有向图结构表示实体类型及实体间联系的数据模型称为网状模型。该模型优缺点特别明显。

优点：

（1）可以用来表示复杂的数据关系：网状模型可以表示多对多的关系，适合复杂的应用场景。

（2）数据访问效率高：网状模型的数据访问效率通常比关系模型高，它可以直接通过连接访问相关数据。

（3）数据完整性好：网状模型可以通过定义约束条件来保证数据的完整性。

缺点：

（1）数据模型复杂：网状模型的数据模型比较复杂，需要更多的设计和管理。

（2）数据冗余度高：网状模型的数据冗余度通常比关系模型高，这可能会导致数据的不一致性和存储空间的浪费。

（3）数据维护困难：网状模型的数据维护比较困难，需要开发人员有更多的技术经验。

        如下图所示：

        3.关系模型：以二维表来描述数据。在关系模型中，每个表有多个字段列和记录行，每个字段列有固定的属性（数字、字符、日期等）。关系模型数据库结构简单、清晰、具有很高的数据独立性。关系模型的基本术语如下：

（1）关系：一个二维表就是一个关系。

（2）元组：二维表中的一行，即表中的记录。

（3）属性：二维表中的一列，用类型和值来表示。

（4）域：每个属性取值的变化范围，如性别的域为{男,女}。

关系中的数据约束如下：

（1）实体完整性约束：约束关系的主键的值不能为空值。

（2）参照完整性约束：关系之间的基本约束。

（3）用户定义的完整性约束：反应了具体应用中数据的语义要求。

        如下图所示：

（3）关系数据库的规范化

        关系数据库的规范化理论为：关系数据库中的每一个关系都要满足一定规范。根据满足规范的条件不同，可以分为 5 个等级：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）...... 第五范式（5NF）。一般情况下，在我们开发数据库时，起码要吧数据规范到第三范式（3NF）标准，然后根据项目要求做出调整。

        1.第一范式（1NF）

        在一个关系中，消除重复字段，且各字段都是最小的逻辑存储单位。第一范式是所有范式的基础，是最基础的范式。该范式包括一些数据原则：

        （1）数据组的每个属性只可以包含一个值（即具有原子性，属性的含义不可再拆分）。

        （2）关系中的每个行的数据必须有相同数量的列数。

        （3）关系中不能存在完全相同的两行数据。

        在任何一个关系数据库中，第一范式都是对关系模式的最基础的要求。不满足第一范式的数据库就不是关系型数据库。

        数据表中的每一列都是不可再分割的基本数据项，即同一列中不能有多个值，这是对（1）要求的额外解释。并且每行每列只能方法实体的一个属性。可通过下表对比来看出不同：

不符合第一范式的数据表

学号	姓名	性别	班级
113	小浩	男	计算机系3班
113	小浩	男	计算机系3班

        该上方数据表与第一范式的（1）和（3）相冲突。

符合第一范式的数据表

学号	姓名	性别	系别	班级
113	小浩	男	计算机系	3班
114	小王	男	计算机系	3班

        2.第二范式（2NF）

        第二范式（2NF）是以第一范式（1NF）为基础而建立的。即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式要求数据库表中的每个实体（即各个记录行）必须可以被唯一地区分出来，可以理解为给每行数据添加了一列指定 id号，使得每列数据具有唯一性，且可查。

        为了实现区分各行记录，通常需要为表设置一个“区分列”，用于存储各行数据的唯一标识，这个唯一标识也被叫做主键。第二范式要求实体的属性完全依赖于主键，不能存在部分属性依赖主键的情况。可通过下表对比来看出不同：

不符合第二范式的数据表

员工编码	岗位	姓名	年龄	学历	基本工资	绩效工资	奖金
101	销售	胡哥	30	本科	2000	1100	0
102	短视频运营	小浩	19	本科	2000	0	0

        上方数据表与第二范式相冲突，该表中的属性，员工编码决定了姓名、年龄、学历，而岗位决定了基本工资，绩效工资，奖金。有两个"区分列"来区分每行数据。第二范式不允许存在两个主键，除非这两个主键是复合主键，并且非主键列完全依赖于整个复合主键。

符合第二范式的数据表

员工编码	姓名	年龄	学历
101	胡哥	30	本科
102	小浩	19	本科

岗位工资表

岗位	基本工资	绩效工资	奖金
销售	2000	有	有
短视频运营	2000	无	无

        第一个表由员工编码属性来区分出每行数据；第二个表由岗位来区分每行数据。把多个决定属性的表拆分成多个表就都符合第二范式了。 没有决定属性的表，就添加一列“区分列”。

        3.第三范式（3NF）

        第三范式是在第二范式的基础上建立的，即满足第三范式必先满足第二范式。第三范式要求关系表中不存在非主键列对任意候选关键字列的传递函数依赖。举例来说，主键A属性决定了属性B，而属性B又决定了属性C，则称 属性C 传递函数依赖于主键A。数据表产生这种情况，则不满足第三范式（3NF）。可通过下表对比来看出不同：        

不符合第三范式的数据表

员工编码	员工姓名	年龄	部门编码	部门经理
101	胡哥	30	101	赵总
102	小浩	19	101	赵总

         以上数据表与第三范式相冲突，员工编码作为主键，必须决定了部门编码，而部门编码决定了部门经理。也就使得员工编码决定了部门经理这个属性，但这很明显是错误的，部门经理这个属性本不该被员工编码决定，应该是由部门编码这个属性决定。为了解决这个问题，我们可以把部门编码和部门经理两个属性单独拎出来成立一个表。

部门信息表

部门编码	部门经理
101	赵总
102	胡总

        对于关系型数据库的设计，按照“规范化”原则存储数据，可以消除数据冗杂、更新异常、插入异常和删除异常。

（4）关系数据库的设计原则

        数据库设计原则如下：

        1.数据库内数据文件的数据组织应获得最大限度的分享、最小的冗余度，消除数据及数据依赖关系中的冗余部分，使依赖于同一个数据模型的数据达到有效的分离。

        2.保证输入、修改数据时数据的一致性和正确性。

        3.保证数据与使用数据的应用程序之间的高度独立性。

（5）实体与关系

        实体是指客观存在并且可以相互区分的事物，可以是实际的事物、抽象的概念或者关系。实体之间的关系有 3 种：

        1.一对一关系：是指表 A 中的一条记录在表 B 中有且仅有一条相匹配的记录。在一对一关系中，大部分相关信息都在一个表中。

        2.一对多关系：是指表 A 中的行可以在表 B 中有许多的匹配行，但是表 B的每个记录行只能匹配表 A 中的一个匹配行。

        3.多对多关系：是指关系中每个表的行在相关表中具有多个匹配行。数据库中，多对多关系的建立是依靠第三个表（称为连接表）实现的，连接表包含相关的两个表的主键列，然后从两个相关表的主键列分别创建与连接表中的匹配列的关系。

3.数据库的体系结构

（1）数据库三级模式结构

        数据库的三级模式结构是指模式、外模式和内模式。

        1.模式

        模式也称为逻辑模式或概念模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。一个数据库只有一个模式。模式处于三级模式结构的中间层。

        定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构，而且要定义数据之间的联系，定义与数据有关的安全性、完整性要求。

        2.外模式

        外模式也称用户模式，是数据库用户（包括程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。外模式是模式的子集，一个数据库可以有多个外模式。

        3.内模式

        内模式也称为储存模式，是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表达方式。一个数据库只有一个内模式。

（2）三级模式之间的映射

        为了能在内部实现数据库的 3 个抽象层次的联系和转换，数据库管理系统在三级模式之间提供了两层映射，分别是外模式/模式映射和模式/内模式映射：

        1.外模式/模式映射

        对于同一个模式可以有任意多个外模式。对于一个外模式，数据库系统都有一个外模式/模式映射。当模式改变时，由数据库管理员对各个外模式/模式映射做出相应的改变，可以使外模式保持不变。这样根据数据外模式编写的应用程序就不用修改了，保证了数据与程序的逻辑独立性。

        2.模式/内模式映射

        数据库中只有一个模式和内模式，所以模式/内模式映射是唯一的，它定义了数据库的全局逻辑结构和存储结构之间的对应关系。当数据库的存储结构改变时，由数据库管理员对模式/内模式映射做相应改变，可以使模式保持不变，应用程序相应地不做变动。这样就保证了数据与程序的物理独立性。

二、MySQL数据库

1.了解MySQL

        数据库（Database）就是一个存储数据的仓库。为了方便存储和管理数据，它将数据按照特定的规律存储在磁盘上。通过数据库管理系统，可以有效地组织和管理存储在数据库中的数据。MySQL 就是这样的一个关系型数据库（RDBMS）。

        MySQL 被广泛地应用于 Internet 上的中小型网站中。由于体积小、速度快、总体拥有成本低，并且是开源数据库，MySQL 成为了多数中小型网站为了降低成本而被选择的重要指标。

2.MySQL的特性

        MySQL 是一个多用户、多线程 SQL 数据库服务器。SQL（结构化查询语言）是世界上最流行和标准化的数据库语言。MySQL具有以下特性：

        （1）MySQL 由 C 和 C++语言编写，并使用了多种编译器测试，保证了源代码的可移植性。

        （2）支持 AIX、FreeBSD、Linux、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、Windows等多种操作系统。

        （3）为多种编程语言提供了 API。包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby、Tcl等。

        （4）支持多线程，充分利用 CPU资源，改善性能和可拓展性，全面利用各平台现代多核构架的计算能力。

        （5）优化 SQL 查询算法，有效地提高查询速度，改善检测与诊断性能，提高可用性和效率。

        （6）既可以作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也可以作为一个库而嵌入在其他软件中提供多语言支持，常见的编码如中文的 GB2312、BIG5等都可以作为数据表名和数据列名。

        （7）提供TCP/IP、ODBC 和 JDBC 等多种数据库连接途径。

        （8）提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具。

        （9）可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。

3.MySQL的应用场景

        MySQL常见的网站构架方式有 Linux+Apache+MySQL+PHP ，即 Linux 作为操作系统，Apache 作为 Web服务器，MySQL 作为数据库，PHP作为服务器端脚本解释器。由于这四个都是免费或开源内容，因此使用这种方式可以零成本搭建网站系统。（以往中小型网站的常用建立方式）

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总结

        以上就是数据库基础概述，本文简单介绍了创建数据库的基本规范和专业术语的解释，供初学者了解，有补充或指正的内容欢迎在评论区中留言。