数据库基础

目录

简介：

三大范式：

sql语句分类：

DDL操作数据库：

DML操作： 

 DCL

 DQL

模糊查询

字段控制查询 

 排序

聚合函数

 分组查询

 HAVING子句

limit关键字和分页查询

简介：
数据库（DataBase，DB）：指长期保存在计算机的存储设备上，按照一定规则组织起来，可以被各种用户或应用共享的数据集合。
数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）：指一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，对数据库进行统一管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。
用户通过数据库管理系统访问数据库中的数据。
数据库软件应该为数据库管理系统，数据库是通过数据库管理系统创建和操作的。
数据库：存储、维护和管理数据的集合。

三大范式：
第一范式：无重复的列。当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时，称R是满足第一范式的，简记为1NF。满足第一范式是关系模式规范化的最低要求，否则，将有很多基本操作在这样的关系模式中实现不了。
第二范式：属性完全依赖于主键 [ 消除部分子函数依赖 ]。如果关系模式R满足第一范式，并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性，称R满足第二范式，简记为2NF。第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识。这个唯一属性列被称为主关键字或主键、主码。
第三范式：属性不依赖于其它非主属性 [ 消除传递依赖 ]。设R是一个满足第一范式条件的关系模式，X是R的任意属性集，如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字，称R满足第三范式，简记为3NF. 满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。（eg：第一张表是学生表，主要信息为姓名，次要信息为成绩，那么其他的表中，就不能包含成绩。）
注：关系实质上是一张二维表，其中每一行是一个元组，每一列是一个属性
第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。

sql语句分类：
- DDL（Data Definition Language）：数据定义语言，用来定义数据库对象：库、表、列等。
- DML（Data Manipulation Language）：数据操作语言，用来定义数据库记录（数据）增删改。
- DCL（Data Control Language）：数据控制语言，用来定义访问权限和安全级别。
- DQL（Data Query Language）：数据查询语言，用来查询记录（数据）查询。
注意：sql语句以;结尾
mysql中的关键字不区分大小写

DDL操作数据库：
DDL是用来增加、删除、修改数据库中的表的操作。

在cdm窗口，先找到数据库的路径：

如：我的路径：D:\mysql\mysql-8.0.28-winx64\bin

 打开后，登录数据库：

mysql -u root -p

登录成功后：

 创建数据库的命令：

 create database 语句用于创建新的数据库

如何验证是否创建成功呢？

查看数据库：

 show databases;用来查看所有数据库

创建成功（其余的数据库都是在安装过程中默认创建好的，不能删除！）

 修改数据库：

alter database 数据库名 character set 编码方式

删除数据库： 

drop database 数据库名;

再次显示所有数据库：

可以看到mydb1已经删除了。

查看当前使用的数据库 ：
Select database(); 

当前未链接数据库。

那么我们来连接一个数据库： 

连接后显示当前数据库，即连接成功。

创建数据表：

CREATE TABLE 表名(
列名1 数据类型 [约束],
列名2 数据类型 [约束],
列名n 数据类型 [约束]
); 

注意:表名，列名是自定义，多列之间使用逗号间隔，最后一列的逗号不能写
[约束] 表示可有可无。

（常用数据类型：
int：整型
double：浮点型，例如double(5,2)表示最多5位，其中必须有2位小数，即最大值为
999.99；默认支持四舍五入
char：固定长度字符串类型； char(10) 'aaa ' 占10位
varchar：可变长度字符串类型； varchar(10) 'aaa' 占3位
text：字符串类型，比如小说信息；
blob：字节类型，保存文件信息(视频，音频，图片)；
date：日期类型，格式为：yyyy-MM-dd；
time：时间类型，格式为：hh:mm:ss
timestamp：时间戳类型 yyyy-MM-dd hh:mm:ss 会自动赋值
datetime:日期时间类型 yyyy-MM-dd hh:mm:ss）

我们创建一个新的数据库来创建数据表：数据库yhp

显示当前数据库：

 创建数据表：列有：name，age，sex。

查看表： show tables;

查看列信息：desc student;

 删除表：drop table student;

 删除后再次查看即为空。

 修改数据表（刚刚删除的学生数据表已重新创建）：

1、添加列：alter table 表名 add 新列名 新的数据类型 

添加成功：

2、修改列：alter table 表名 change 旧列名 新列名 新的数据类型 

将name 修改为studentname：

 3、删除列：alter table 表名 drop 列名

删除image：

4、修改表名：alter table 旧表名 rename 新表名; 

将student改为user： 

 5、查看表格的创建细节：

show create table 表名;

可以看到创建表的语句，还有默认的引擎为utf8； 

6、修改字符集：（若已经是utf8，就最好不要随便修改）

alter table 表名 character set 编码方式。

DML操作： 
DML是对表中的数据进行增insert、删delete、改update的操作。

 还是在原始的student中演示：

1、插入操作 insert：

insert into 表名(列名) values(数据值);

eg:insert into student(stuname,stuage,stusex,birthday) values('小白',18,'a','2002-6-9');

注意:1多列和多个列值之间使用逗号隔开 

        2.列名要和列值一一对应 

        3.非数值的列值两侧需要加单引号
 在表中插入数据： 

 注意： 添加数据的时候可以将列名省略，但是！必须是当给所有列添加数据的时候才可以。
此时列值的顺序按照数据表中列的顺序执行。

 此时，表中的列顺序为name age sex。所以我们添加的顺序也必须是 name age sex

注意：也可以同时添加多行 ：

insert into 表名(列名) values(第一行数据),(第二行数据),(),();

如图提示，4rows（即四行添加成功）

查询所有数据：select *from 表名： 

总结：列名与列值的类型、个数、顺序要一一对应。
参数值不要超出列定义的长度。
如果插入空值，请使用null
插入的日期和字符一样，都使用引号括起来。 

2、修改（更新）操作：update：

update 表名 set 列名1=列值1,列名2=列值2 ... where 列名=值 （不需要限定即全改的话就不用where）

将所有age改为22： 

 限定：限定语句也可以为多条，每条之间用逗号隔开。

改一行的多列：

 在woky的age上加10：

sql中的运算符:
（1）算术运算符:+，-，*，/(除法),求余(%)
示例：
        5/2
        5%2
        2/5
        2%5
（2）赋值运算符:=
 注：赋值方向：从右往左赋值
示例： name='张三'
(3) 逻辑运算符：
and(并且),or(或者),not（取非）
作用:用于连接多个条件时使用
(4) 关系运算符：
>,<,>=,<=,!=(不等于),=(等于),<>(不等于)

补充：

等于空：xxx = ' '或者写xxx is null;

如果一列做判断时有两个值：eg：年龄既不是19也不是20应该怎么写？

应该写成：age！=19 or age ！=20.而不能写成：age！=19 or 20.这就错了！

 3、删除：delete：可以删除全部，也可以删除某一条或某一部分。

 delete from 表名 【where 列名=值】 （where同为限定作用）

删除表中所有信息：表中信息没了，但是表还在！

 第二种删除：truncate table 表名；

与delete的区别： DELETE 删除表中的数据，表结构还在;删除后的数据可以找回
- TRUNCATE 删除是把表直接DROP掉，然后再创建一个同样的新表。
- 删除的数据不能找回。执行速度比DELETE快。

 DCL
dcl是用来设置或更改数据库用户或角色权限的语句。

创建用户：有三种方法：

一、create user 用户名@指定ip identified by 密码;

在此处，我们创建一个用户名为：yhpa的用户，localhost为本机ip。密码：abc

二、create user 用户名@客户端ip identified by 密码; 指定IP才能登陆

eg：create user test456@10.4.10.18 IDENTIFIED by 'test456'

三、create user 用户名@‘% ’ identified by 密码 任意IP均可登陆 （通常用于给团队其他成员授权）

eg：create user test7@'%' IDENTIFIED by 'test7' 

给用户授权：

一、给指定的用户授予指定的数据库里的所有的表的指定的权限。

grant 权限1,权限2,........,权限n on 数据库名.* to 用户名@IP;  （其中的数据库名

.*的意思就是这个数据库中的所有表）

在此处我们授予ypha用户yhp数据库的增删改查权限。 

 二、给指定的用户授予所有的数据库中的所有的表的所有权限

grant all on *.* to 用户名@IP； 

用户查询权限：show grants for 用户名@IP; 

查询yhpa的权限  

 撤销用户权限：revoke 权限1,权限2,........,权限n on 数据库名.* from 用户名@IP; 

 由此易见删除了select 查找权限 。

删除用户：drop user 用户名@IP;

检查一下是否删除了：

先退出，再重新用yhpa登录：结果显示不存在！

 DQL
 DQL是数据库查询语言。（重要）

 数据库执行DQL语句不会对数据进行改变，而是让数据库发送结果集给客户端。查询返回的结果是一张虚拟表。

查询关键字：SELECT
语法： SELECT 列名 FROM 表名 【WHERE --> BROUP BY-->HAVING--> ORDER BY】
* 代替列明表示所有列。

关键字    作用
SELECT      要查询的列名称
FROM      表名称
WHERE    限定条件 /*行条件*/
GROUP BY grouping_columns    /*对结果分组*/
HAVING condition    /*分组后的行条件*/
ORDER BY sorting_columns    /*对结果分组*/
LIMIT offset_start, row_count    /*结果限定*/
 此处我们创建一个学生表并添加数据：

#创建表stu
CREATE TABLE stu (
sid CHAR(6),
sname VARCHAR(50),
age INT,
gender VARCHAR(50)
);
#添加数据
INSERT INTO stu VALUES('S_1001', 'liuYi', 35, 'male');
INSERT INTO stu VALUES('S_1002', 'chenEr', 15, 'female');
INSERT INTO stu VALUES('S_1003', 'zhangSan', 95, 'male');
INSERT INTO stu VALUES('S_1004', 'liSi', 65, 'female');
INSERT INTO stu VALUES('S_1005', 'wangWu', 55, 'male');
INSERT INTO stu VALUES('S_1006', 'zhaoLiu', 75, 'female');
INSERT INTO stu VALUES('S_1007', 'sunQi', 25, 'male');
INSERT INTO stu VALUES('S_1008', 'zhouBa', 45, 'female');
INSERT INTO stu VALUES('S_1009', 'wuJiu', 85, 'male');
INSERT INTO stu VALUES('S_1010', 'zhengShi', 5, 'female');
INSERT INTO stu VALUES('S_1011', 'xxx', NULL, NULL);

下面进行操作演示：

1、查询所有列：select * from  表名;

2、查询指定列：select 列名1，列名2，。。。from 表名；

eg：查询sname列和age列： 

3、条件查询：就是使用where关键词来限定，条件查询中也会用到逻辑用算符（在上面有写）

select *from 表名 where 限定语句；

eg:查找学生表中性别为女并且年龄小于50的所有信息。

 eg:查找学号为s_1001或者姓名为lisi的

 eg：查找学号为s_1001，s_1002，s_1003的学生。

注意：用or 而不是and。并且必须每个前面都要写sid=

 范围查询：

上面这条语句还可以写成：列名 in (列值1,列值2)：这样就可以省去不停的写id=这种繁琐的语句

 eg:查找学号不是s_1001，s_1002，s_1003的学生。

eg:查询年龄为null:

用关键词 is null; 

eg:查询年龄在20到40之间的学生记录:

列名 between 开始值 and 结束值；

 eg:查询性别非男的学生记录：

SELECT * FROM stu WHERE gender!='male';

或者：SELECT * FROM stu WHERE gender<>'male';

这就是常见的查询操作。 

模糊查询
类似于在浏览器中的关键词查询，例如：查询姓名中包含a的学生信息。这时候就要用到模糊查询了。

语法: 列名 like '表达式' //表达式必须是字符串

通配符:
_(下划线): 任意一个字符
%：任意0~n个字符,'张%'
 eg：“白_” 代表白某，而 “白%” 则代表白某或者白某某（任意长度）

我们先拿到stu表。

操作练习： 

1、查询姓名由三个字构成的学生信息

 SELECT * FROM stu WHERE sname LIKE '___'；（此处为三个下划线）

 2、查询姓名由五个字母构成，并且第五个字母为“i”的学生记录

SELECT * FROM stu WHERE sname LIKE '____i'; （前面为四个下划线）

3、查询姓名以“z”开头的学生记录

SELECT * FROM stu WHERE sname LIKE 'z%';

4、查询姓名中第二个字母为“i”的学生记录

SELECT * FROM stu WHERE sname LIKE '_i%'; 

 5、查询姓名中包含“a”字母的学生记录

SELECT * FROM stu WHERE sname LIKE '%a%';

字段控制查询 
用到的表：

1、去除重复记录
去除重复记录（两行或两行以上记录中，列的数据都相同），比如说此表，我们想查询一共包含几种性别，我们显示性别列：

显示了重复性别，那么我们怎么去掉重复记录呢？

用到： DISTINCT关键字：

SELECT DISTINCT 列名 FROM 表名;

 这样就去除了重复记录。

2、查询列的和

 SELECT 列名+列名 FROM 表名;（注意：必须是可以相加的列才行，否则会出错）

这里用下面这个表给大家做演示：

 eg：查看雇员的月薪与佣金之和

 这里我们注意，emp2表中的一些数字加上null变成了null。例如第一行的sal为800.00但comm为null，加完后的结果不是800而是null。这种情况怎么办呢？

把null转为数字0 

把NULL转换成数值0的函数IFNULL ：

SELECT 列名+IFNULL(要转换的列名,0) FROM emp;（这样就是把要转换的列名中的null都转换成0） 

这样就相加正确。 

3、给列起别名

像这种，如果虚拟表的列名太长，不好记。我们也可以给它取个别名 

 语法1：select 要改的列名 as 新列名 from 表名；

 语法2：将语法1的as去掉 换成空格；

 排序
对表进行升序排列或者降序排列

order by 列名 asc/desc
asc 升序 desc 降序 默认不写的话是升序

用到的表： 

  查询所有记录，按薪水的升序排列：

SELECT * FROM emp2 ORDER BY sal ASC;  （默认不写asc也是升序）

   降序就是 将asc改为desc就不在演示。

多列排序：当前面的列的值相同的时候，才会按照后面的列值进行排序

SELECT * FROM 表名 ORDER BY 列名 排序方法,列名2  排序方法; 

eg:查询所有雇员，按月薪降序排序，如果月薪相同时，按编号降序排序 

 我们可以看出sal相同的两行，按照empno的降序排列。

聚合函数
聚合函数是用来做纵向运算的函数 

 COUNT(列名)：统计指定列不为NULL的记录行数；
MAX(列名)：计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算；
MIN(列名)：计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算；
SUM(列名)：计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0；
AVG(列名)：计算指定列的平均值，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0；

 还是用上面的emp2来给大家一一演示

一、count

1、查询表中的所有行数：

2、查询表中有佣金（comm）的所有行数 

 3、查询表中月薪（sal）大于2500的行数；

 4、统计月薪和佣金之和大于2500

 5、查询有佣金（comm）并且是领导（有mgr）的人数

 二、sum和avg

1、查询所有雇员月薪和

2、统计所有员工薪资（comm）的平均值

3、得到所有员工的薪资的最大值和最小值

 分组查询
上面我们查找工资之类的都是所有的员工，那么如果我们只想查找一个部门的呢？

关键字：GROUP BY

注意：如果查询语句中有分组操作，则select后面能添加的只能是聚合函数和被分组的列名

查询每个部门的部门编号和每个部门的工资和：

 1、查询各部门工资总和：

select  方法（列名）from 表名 group by  要分类的列名。

此时，我们发现，将部门通过编号分成了三类，但是我们并不知道，哪一个总和对应哪一个部门，这时就要用到语句：select 部门，方法（列名）from 表名 group by  要分类的列名。

2、查询每个部门的部门编号以及每个部门工资大于1500的人数 

 HAVING子句
我们看上面的第二题：查询每个部门的部门编号以及每个部门工资大于1500的人数 ，是先有条件：工资大于1500，再分组，部门

而having关键字用于：先分部门，再有条件。

eg：查询工资总和大于9000的部门编号以及工资和： 

 注：having与where的区别:
1.having是在分组后对数据进行过滤,where是在分组前对数据进行过滤
2.having后面可以使用分组函数(统计函数)
where后面不可以使用分组函数。
WHERE是对分组前记录的条件，如果某行记录没有满足WHERE子句的条件，那么这行记录不会参加分
组；而HAVING是对分组后数据的约束。

补充: 多列分组，分组的第一列出现相同的情况下，用第二列的值来分组

select 列名1,列名2 ,方法名(列名) ，from 表名 group by 列名1,列名2.

用到的表：

  -- 统计出stu表中每个班级的男女生各多少人

limit关键字和分页查询
limit用来限定查询结果的起始行，以及总行数（起到一个分页的效果，显示几行）

1、limit 开始下标，显示条数；//开始下标从0开始。

2、limit 显示条数；//表示默认从0开始获取数据

 用此表来展示：

 1.查询5行记录，起始行从0开始

SELECT * FROM emp LIMIT 0, 5;

2.查询10行记录，起始行从3开始 

SELECT* FROM emp LIMIT 3, 10;（因为数据没有那么多，所以只展示了符合要求的8行）

 分页查询

我们在实际开发中一般limit应用于分页查询这个功能上。

比如，我们现要将一个数据表分开，一页10条，分为n页，该怎么查呢？

解：第一页：limit 0，9；

        第二页：limit 10，19；

       。。。。

这样显然太麻烦。

此时，我们应设置变量，改变变量即可。eg：pageIndex 页码值 pageSize 每页显示条数

于是，用一条语句就可以代替上面的n条：

limit (pageindex-1)*pagesize,pagesize;

数据库的基础内容就这些。上面的所有都需要熟练掌握，逐一实现。 

 
————————————————
版权声明：本文为优快云博主「t白日梦想家t」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_60563771/article/details/123638612

一、数据库的相关概念
1、DB：数据库（Database）
即存储数据的“仓库”，其本质是一个文件系统。它保存了一系列有组织的数据。
2、DBMS：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，对数据库进行统一管理和控
制。用户通过数据库管理系统访问数据库中表内的数据。
3、SQL：结构化查询语言（Structured Query Language）
专门用来与数据库通信的语言。

二、数据库与数据库管理系统的关系
数据库管理系统(DBMS)可以管理多个数据库，一般开发人员会针对每一个应用创建一个数据库。为保存
应用中实体的数据，一般会在数据库创建多个表，以保存程序中实体用户的数据。

三、RDBMS和非RDBMS得对比
3.1、关系型数据库(RDBMS—Relational)的实质
1）关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。这种类型的数据库是最古老的数据库类型。
代表有：Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、SQLite、DB2、(Hive、MariaDB)
2）关系型数据库以行(row) 和 列(column) 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(table) ，一组表组成了一个库(database)。
3）表与表之间的数据记录有关系(relationship)。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。关系型数据库，就是建立在关系模型基础上的数据库。
4）SQL 就是关系型数据库的查询语言。

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。

3.2、非关系型数据库： 非关系型数据库，可看成传统关系型数据库的功能 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。
目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。
代表有：MongoDB(Document–文件)、Redis(Key-value–字典型)、Elasticsearch(Search engine —搜索引擎)

3.2.1、有哪些非关系型数据库
相比于 SQL，NoSQL 泛指非关系型数据库，包括了榜单上的键值型数据库、文档型数据库、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 一词才能将这些技术囊括进来。

键值型数据库
键值型数据库通过 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），如果你不知道去哪里找数据，就要遍历所有的键，这就会消耗大量的计算。

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。

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。

搜索引擎数据库

虽然关系型数据库采用了索引提升检索效率，但是针对全文索引效率却较低。搜索引擎数据库是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、Elasticsearch、Splunk 等。

列式数据库

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。

图形数据库

图形数据库，利用了图这种数据结构存储了实体（对象）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，特点在于能高效地解决复杂的关系问题。

图形数据库顾名思义，就是一种存储图形关系的数据库。它利用了图这种数据结构存储了实体（对象）之间的关系。关系型数据用于存储明确关系的数据，但对于复杂关系的数据存储却有些力不从心。如社交网络中人物之间的关系，如果用关系型数据库则非常复杂，用图形数据库将非常简单。
典型产品：Neo4J、InfoGrid等。

NoSQL的演变
由于 SQL 一直称霸 DBMS，因此许多人在思考是否有一种数据库技术能远离 SQL，于是 NoSQL 诞生了，
但是随着发展却发现越来越离不开 SQL。到目前为止 NoSQL 阵营中的 DBMS 都会有实现类似 SQL 的功
能。下面是“NoSQL”这个名词在不同时期的诠释，从这些释义的变化中可以看出 NoSQL 功能的演变 ：

NoSQL 对 SQL 做出了很好的补充，比如实际开发中，有很多业务需求，其实并不需要完整的关系型数据
库功能，非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下，使用 性能更高 、 成本更低 的非关系型数据
库当然是更明智的选择。比如：日志收集、排行榜、定时器等。

小结：
NoSQL 的分类很多，即便如此，在 DBMS 排名中，还是 SQL 阵营的比重更大，影响力前 5 的 DBMS 中有4 个是关系型数据库，而排名前 20 的 DBMS 中也有 12 个是关系型数据库。

四、E-R模型与表记录的四种关系
关系型数据库设计规则：

关系型数据库的典型数据结构就是 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。表名具有唯一性。
表具有一些特性，这些特性定义了数据在表中如何存储，类似Java和Python中 “类”的设计。
4.1 表、记录、字段

E-R（entity-relationship，实体-联系）模型中有三个主要概念是： 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）。

ORM思想 (Object Relational Mapping)体现：
数据库中的一个表 <---> Java或Python中的一个类
表中的一条数据 <---> 类中的一个对象（或实体）
表中的一个列 <----> 类中的一个字段、属性(field)
1
2
3
4
4.2、表的关联关系

表与表之间的数据记录有关系(relationship)。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。
四种：一对一关联、一对多关联、多对多关联、自我引用
4.2.1、一对一关联（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。
举例：设计 学生表 ：学号、姓名、手机号码、班级、系别、身份证号码、家庭住址、籍贯、紧急联系人、…
拆为两个表：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、班级、系别
档案信息表 （不常用信息）：学号、身份证号码、家庭住址、籍贯、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。

4.2.2 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 。
举例：
员工表：编号、姓名、…、所属部门
部门表：编号、名称、简介
一对多建表原则：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

4.2.3 多对多（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中。

举例1：学生-课程
学生信息表 ：一行代表一个学生的信息（学号、姓名、手机号码、班级、系别…）
课程信息表 ：一行代表一个课程的信息（课程编号、授课老师、简介…）
选课信息表 ：一个学生可以选多门课，一门课可以被多个学生选择

举例2：产品-订单
“订单”表和“产品”表有一种多对多的关系，这种关系是通过与“订单明细”表建立两个一对多关系来定义的。一个订单可以有多个产品，每个产品可以出现在多个订单中。
产品表 ：“产品”表中的每条记录表示一个产品。
订单表 ：“订单”表中的每条记录表示一个订单。
订单明细表 ：每个产品可以与“订单”表中的多条记录对应，即出现在多个订单中。一个订单
可以与“产品”表中的多条记录对应，即包含多个产品。

举例3：用户-角色
多对多关系建表原则：需要创建第三张表，中间表中至少两个字段，这两个字段分别作为外键指向各自一方的主键。

4.3.4 自我引用(Self reference)

————————————————
版权声明：本文为优快云博主「梦痕长情」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_48830183/article/details/126324290