MySQL系列:走进数据库,相关概念你都明白吗?

数据库全解析
本文深入解析数据库的概念,包括数据库、数据库管理系统(DBMS)和数据库系统的定义,探讨了SQL语言的功能及Oracle与MySQL的区别,帮助读者全面理解数据库技术。

数据库,一个我们常常提到的名词,但是你有没有想过,它到底是什么意思呢,而我们常说的 MySQL、Oracle 等又到底指什么呢?

数据库

数据库(DataBase),简称 DB,是数据库是存储数据的集合,你可以把它理解为多个数据表。数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”,是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。

数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合,可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

数据库的概念实际包括两层意思:

  1. 数据库是一个实体,它是能够合理保管数据的“仓库”,用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据,“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。
  2. 数据库是数据管理的新方法和技术,他能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

数据库管理系统

数据库管理系统( Database Management System )是一种操纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,简称 DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过 DBMS访问数据库中的数据,数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。

DBMS 可以支持多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。大部分 DBMS 提供数据定义语言 DDL(Data Definition Language)和数据操作语言 DML(Data Manipulation Language),供用户定义数据库的模式结构与权限约束,实现对数据的追加、删除等操作。

在生活中我们常常提到的 MySQL、Oracle 等,虽然叫的都是数据库,但其实严格意义上来说,它们应该是数据库管理系统,即 DBMS。

数据库系统

数据库系统(Database System),简称 DBS,是由数据库及其管理软件组成的系统。

其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理,数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库,使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。

DBS 是更大的概念,包括了数据库、数据库管理系统以及数据库管理人员 DBA。

SQL

那我们呢平时使用的 SQL 又是什么呢?

SQL 是一门结构化查询语言( Structured Query Language ),是一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

需要注意的是,SQL 是针对关系型数据库系统,与之相对应的就是 NoSQL 的非关系数据库,如 key-value 型的 Redis、文档型的 MongoDB。

我们日常工作中使用的数据库 MySQL、Oracle 等数据库管理系统,都遵循 SQL 语言,因此,我们可以通过 SQL 来操作 DBMS。

按照功能,SQL 可以分为4个部分:

  1. DDL,英文叫做 Data Definition Language,也就是数据定义语言,它用来定义我们的数据库对象,包括数据库、数据表和列。通过使用 DDL,我们可以创建,删除和修改数据库和表结构。
  2. DML,英文叫做 Data Manipulation Language,数据操作语言,我们用它操作和数据库相关的记录,比如增加、删除、修改数据表中的记录。
  3. DQL,英文叫做 Data Query Language,数据查询语言,日常中使用最多的部分,我们用它查询想要的记录。
  4. DCL,英文叫做 Data Control Language,数据控制语言,我们用它来定义访问权限和安全级别。

Oracle 与 MySQL

2019 年 5 月 DB-Engines 公布的 DBMS 的排名中,Oracle 与 MySQL 占据了前两位,这也是我们日常中使用较多的数据库。

1979 年 RSI(关系软件有限公司)发布了 Oracle 第二版(其实是第一版),它是它是第一个商用的 RDBMS(关系型数据库管理系统),随后被卖给了军方客户。随着 Oracle 的火热,RSI 也更名为 Oracle 公司,目前 Oracle 数据库最新版本为 Oracle Database 12c。

MySQL是 1995 年诞生的开源数据库管理系统,因为免费,广受好评。2008 年 SUN 收购了 MySQL,然而在 2010 年 SUN 又被 Oracle 收购,于是 Oracle 拥有了 MySQL 的管理权,而这也使得 Oracle 在数据库领域中成为绝对的领导者。

在 Oracle 收购 MySQL 的同时,MySQL 的创造者担心 MySQL 有闭源的风险,因此创建了 MySQL 的分支项目 MariaDB,MariaDB 在绝大部分情况下都是与 MySQL 兼容的,并且增加了许多新的特性,比如支持更多的存储引擎类型。

Oracle是商业数据库,费用不菲,而 MySQL 作为开源软件,则是基本免费的,因而很多企业选择使用 MySQL,尤其在中国,因为阿里的带动,更是推动了 MySQL 的发展。

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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