Sql 简明教程

SQL - RDBMS Concepts

What is RDBMS?

RDBMS 代表 *R*elational *D*atabase *M*anagement *S*ystem。RDBMS 是 SQL 和所有现代数据库系统(例如 MS SQL Server、IBM DB2、Oracle、MySQL 和 Microsoft Access)的基础。

关系数据库管理系统 (RDBMS) 是一种数据库管理系统 (DBMS),它基于 E. F. Codd 在 1970 年引入的关系模型。

What is a Table?

RDBMS 中的数据存储在称为 tables 的数据库对象中。此表基本上是相关数据条目的集合,由多列和多行组成。

请记住,表是关系数据库中最常见且最简单的数据存储形式。以下是一个 CUSTOMERS 表的示例,其中存储了客户的 ID、姓名、年龄、工资、城市和国家/地区:

ID

Name

Age

Salary

City

Country

1

Ramesh

32

2000.00

Hyderabad

India

2

Mukesh

40

5000.00

New York

USA

3

Sumit

45

4500.00

Muscat

Oman

4

Kaushik

25

2500.00

Kolkata

India

5

Hardik

29

3500.00

Bhopal

India

6

Komal

38

3500.00

Saharanpur

India

7

Ayush

25

3500.00

Delhi

India

8

Javed

29

3700.00

Delhi

India

What is a Field?

每个表都分解为称为字段的较小实体。字段是表中的一列,旨在维护表中每个记录的特定信息。

例如,我们的 CUSTOMERS 表包含不同的字段,如 ID、姓名、年龄、工资、城市和国家/地区。

What is a Record or a Row?

记录也称为数据行,是表中存在的每个单独条目。例如,上方的 CUSTOMERS 表中有 7 条记录。以下是 CUSTOMERS 表中的一行数据或记录:

ID

Name

Age

Salary

City

Country

1

Ramesh

32

2000.00

Hyderabad

India

记录是表中的水平实体。

What is a Column?

列是表中的垂直实体,包含与表中特定字段关联的所有信息。

例如,我们的 CUSTOMERS 表有不同的列来表示 ID、姓名、年龄、工资、城市和国家/地区。

What is a NULL Value?

表中的 NULL 值是字段中看似空白的值,这意味着带有 NULL 值的字段是没有值。

理解 NULL 值与零值或包含空格的字段不同非常重要。带有 NULL 值的字段是没有值。在记录的创建期间,留下该字段空白。下表有三个记录,其中第一条记录的工资为 NULL 值,第二条记录的工资为零值。

ID

Name

Age

Salary

City

Country

1

Ramesh

32

Hyderabad

India

2

Mukesh

40

00.00

New York

USA

3

Sumit

45

4500.00

Muscat

Oman

SQL Constraints

约束是对表上的数据列实施的规则。它们用于限制可以进入表的类型。这确保了数据库中数据的准确性和可靠性。

约束可以是列级别或表级别。列级别约束仅应用于一列,而表级别约束应用于整个表。

以下是 SQL 中一些最常用的约束:

S.No.

Constraints

1

NOT NULL Constraint 确保列不能具有 NULL 值。

2

DEFAULT Constraint 在未指定时为列提供默认值。

3

UNIQUE Key 确保列中的所有值都不同。

4

PRIMARY Key 唯一标识数据库表中的每一行/记录。

5

FOREIGN Key 唯一标识任何其他数据库表中的一行/记录。

6

CHECK Constraint 确保一列中的所有值都满足某些条件。

7

INDEX Constraint 用于从数据库非常快速地创建和检索数据。

Data Integrity

每个 RDBMS 都有以下数据完整性类别 −

  1. Entity Integrity − 这可确保表中没有重复的行。

  2. Domain Integrity − 通过限制值类型、格式或范围来强制执行给定列的有效条目。

  3. Referential integrity − 无法删除由其他记录使用的行。

  4. User-Defined Integrity − 强制执行某些特定业务规则,这些规则不属于实体完整性、域完整性或参照完整性。

Database Normalization

数据库范式化是有效组织数据库中数据的过程。此范式化过程有以下两个原因 −

  1. 消除冗余数据,例如在多个表中存储相同的数据。

  2. 确保数据依赖关系合理。

这两个原因都是有价值的目标,因为它们减少了数据库消耗的空间,并确保数据以逻辑方式存储。范式化包含一系列指南,可帮助您创建良好的数据库结构。

范式化准则分为范式;将范式视为数据库结构的格式或布局方式。范式旨在组织数据库结构,以便符合第一范式的规则,然后是第二范式,最后是第三范式。

进一步研究第四范式、第五范式等范式由您决定,但一般而言,第三范式对于普通的数据库应用程序而言绰绰有余。