数据库对比与ER模型（表记录的关系）

在上一篇文章《数据库概述与常见数据库介绍》提到了数据库排名以及常见数据库，那么在前十的数据库中有关数据库的描述：
1.Relational：关系型
2.Document：基于文档的
3.Key-value：基于键值对的
4.Search engine：基于搜索引擎的

一、关系型数据库（RDBMS）

1.实质

关系型数据库是最古老的数据库类型，RDBMS模型是把复杂的数据数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式），以行（row）和列（column）的形式存储数据，这一系列的行和列内成为表（table），一组表就组成了一个库（database）

表与表之间的记录存在关系（relationship），现实中的各种实体之间的各种联系均用关系模型表示
关系型数据库就是建立在关系模型基础上的数据库，SQL就是关系型数据库的查询语言

2.优势

• 复杂查询：可以用SQL语句方便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二、非关系型数据库

  1.介绍

  非关系型数据库，可以看成传统关系型数据库功能的阉割版本，基于键值对存储数据，不需要经过SQL层的解析，性能非常高。同时通过减少不常用的功能，进一步提高性能
  目前大部分主流的非关系数据库基本上都是免费的

  2.NoSQL类型

  相比于SQL，NoSQL泛指非关系型数据库，包括了榜单上的键值型、文档型、搜索引擎和列存储等，除此以外还包括图形数据库。也只有用NoSQL一词才能包括这些技术

  2.1、键值对数据库

  通过Key-Value键值的方式来存储数据，其中Key和Value可以是简单的对象，也可以是复杂的对象，Key作为唯一的标识符，优点是查找速度快，在这方面明显优于关系型数据库，缺点是无法像关系型数据库一样使用条件过滤（比如 WHERE），如果不知道数据在哪里，就需要遍历所有的键，消耗大量的计算
  键值型数据库典型的使用场景是作为内存缓存。Redis是最流行的键值型数据库

  2.2、文档型数据库

  此类数据库可存放并获取文档，可以是XML、JSON等格式。在数据库中文档作为处理信息的基本单位，一个文档就相当于一条记录。文档数据库所存放的文档，就相当于键值对数据库所存放的”值”.MongoDB是最流行的文档型数据库。此外，还有CouchDB等

  2.3、搜索引擎数据库

  应用在搜索引擎领域的数据存储形式，由于搜索引擎会爬取大量的数据，并以特定的格式进行存储，这样在检索的时候才能保证性能最优，核心原理是”倒排索引”
  典型产品：Solr、Elaticsearch、Splunk等

  2.4、列式数据库

  是相对于行式存储的数据库，Oracle、MySQL、SQL Server等数据库都是采用的行式存储（Row-based），而列式数据库是将数据按照列存储到数据库中，这样做的好处是可以大量降低系统的I/O，适合于分布式文件系统，不足在于功能相对有限。
  典型产品：Hbase等

  2.5、图形数据库

  利用了图这种数据结构存储了实体之间的关系。图形数据库最典型的例子就是社交网络中人与人的关系，数据模型主要是以节点和边（关系）来实现，特点在于能高效的解决辅助的关系问题
  典型产品：Neo4j、InfoGrid等三、总结NoSQL对SQL做出了很好的补充，实际开发中，某些需求并不㤇完整的关系型数据库功能，使用性能更高、成本更低的非关系型数据库更明智。比如：日志收集、排行榜、定时器等功能
  即使NoSQ的分类很多，但SQL的比重更大，从排行榜看前5有4个是关系型数据库，所以掌握SQL是非常有必要的四、关系型数据库设计规则
• 关系型数据库的典型结构就是数据表，这些数据表的组成都是结构化的（Structured）
• 将数据放到表中，表再放到库中
• 一个数据库中可以有多个表，每个表都有一个名字用来标识自己，表明具有唯一性
• 表具有一些特征，这些特征定义了数据在表中如何存储，类似Java和Python中”类”的设计

  1.表、记录、字段

  E-R（entity-relationship，实体-联系）模型中有三个主要概念：实体集、属性、联系集
• 一个实体集（class）对应于数据库中的一个表（table）
• 一个实体（instance）则对应于数据库表中的一行（row），也称为一条记录（record）
• 一个属性（attribute）对应于数据库表中的一列（column），也称为一个字段（field）
  

  2.表的关联关系

  2.1、一对一关系（one-to-one）

  在实际的开发中应用不多，因为一对一可以创建成一张表
  比如：用户表（学号、姓名、手机号码，身份证号码、家庭住址、紧急联系人）
  拆分为两个表：两个表的记录是一一对应关系
  基础信息表（常用信息）：学号、姓名、手机号码、身份证号码
  档案信息表（不常用信息）：学号、家庭住址、紧急联系人
  两种建表原则：
• 外键唯一：主表的主键和从表的外键（唯一），形成主外键关系，外键唯一
• 外键是主键：主表的主键和从表的主键，形成主外键关系
  

  2.2、一对多关系（one-to-many）

  常见实例场景：客户表和订单表，分类表和商品表，部门表和员工表
  比如：
• 员工表：编号、姓名、…、所属部门
• 部门表：编号、名称、简介
  建表原则：
  在从表（多方）创建一个字段，字段作为外键指向主表（一方）的主键
  

  2.3、多对多关系（many-to-many）

  要表示多对多关系，必须创建第三个表，该表通常称为联接表，它将多对多关系划分为两个一对多关系，将这两个表的主键都插入到第三个表当中
  比如：
• 图片信息表：图片id，大小，位置
• 图片标签表：标签id，标签名，简介
• 图片标签表：一张图片可以选多个标签，一个标签可以被多个图片选择
  

  2.4、自我引用（Self reference）

  在同一张表中，可以引用自己的字段
  比如：员工表（员工编号、姓名、部门编号、主管编号）
  员工编号可能也是下级员工的主管编号