关系型数据库的特点 关系型数据库设计原则与步骤

关系型数据库啊，就是那种用表格来存数据的。
行和列，懂吧？2 02 2 年那个时候，很多公司还在用。
比如Oracle，那个是挺贵的，一用就得花不少钱。
一个表，里面一行一行数据，一列一列字段。
想查啥，就写个查询语句，SQL，那个是标配。
写个WHERE条件，限定一下范围，就能查到。

表格存数据，方便是方便。
但你要是存完数据，想改表格结构？难！我后来才反应过来，当时设计表的时候，字段都得想好，不能随便加。
这好处是数据挺稳当，不会乱。
坏处就是你那个表结构要是定死了，以后想变就麻烦。

数据分表，按最小关系表来，听起来挺好，管理清晰。
但你要是表多了，关系复杂了，比如A表关联B表，B表又关联C表，那管理起来就头疼了。
2 02 2 年我碰过一个项目，三个表一联，查询都跑半天。

性能瓶颈，就出在表操作上。
数据表多了，查询就慢。
咋办？买更快的电脑呗。
但买电脑不是长久之计，提升空间有限。
而且关系型数据库，它就讲究这个，表多就慢。

查询呢，可以用索引，那个能快点。
数据进表前，得规范化，分拆成小块，再存到不同表里。
过程复杂，但据说能保证数据一致性。
ACID，那几个字母，关系型数据库都讲究。
高并发写，它就顶不住。
我见过一个系统，晚上写数据，白天查数据，慢的一批。

常见的关系型数据库，Oracle啊，SQL Server啊，DB2 啊，这些都不便宜。
DB2 在企业级用得多，但那价格，吓人。
MySQL呢，免费，但性能有影响。
高并发场景，它就卡壳。

设计数据库，得讲究。
需求分析，设计模型，实现，维护。
一步一步来。
表结构，字段定义，都得想清楚。
不能乱来。
数据冗余，那是要尽量避免的。
重复数据多，查询就慢。
这也是我偏激一点的想法，数据越少越好。

总之，关系型数据库，好用是好用，但表一多，就麻烦。
得看你的业务场景。
2 02 2 年的时候，很多业务还适合它，但现在，新业务，可能就不太行了。

关系型数据库的基本原理。

关系型数据库，简单说就是用表格存数据，方便找信息。
就像一个文件柜，每个抽屉放不同类型的东西，容易找。
数据库管理系统，就是那个管理抽屉的，让数据井井有条。

通俗形象地说明什么叫关系数据库

关系数据库基于关系模型，用表格存储数据。
SQL是交互接口。

1 9 8 0年代，Codd发表关系模型，奠定了基础。
现在9 0%以上的数据库用SQL。

设计时，明确列的类型和约束。
例如，年龄字段设为整数，范围0-1 3 0。
这就是规范。

别用文本存储日期，别用多个字段表示一个实体。
这就是坑。

建表时，先想好数据类型和业务规则。

什么是关系数据库?

上周整理旧电脑，翻出一张大学时代的课程表。
纸质打印，边角有点磨损，蓝黑墨水写的名字和课程。
那时候觉得课程表就是整个世界，排得满满当当。
现在再看，那些课程代码，不就像数据库里的字段名吗？学号、课程号、学分、成绩……一行行，一列列，横着竖着都有道道。

埃德加·科德写这个模型的时候，大概也没想到会有这么多应用。
超市的会员管理系统，医院的患者档案，甚至你点外卖那个APP，背后都得靠这帮数学家们定下的规矩。
1 9 7 0年提出来的时候，肯定没人敢想，几十年后，我们手指点几下手机屏幕，数据就在无数张表格里跑来跑去。
等等，还有个事，记得当年学数据库设计，老师特别强调范式，什么第一范式、第二范式，说这样数据才规范。
现在想想，那不就是在保证数据的整洁，就像整理书架，分类清楚，找东西才快嘛。

标准数据查询语言SQL，就是跟这些表格对话的密码。
我上次用SQL查询公司数据，筛选出上季度销售额超过1 0万的客户，写了半个晚上，结果就几百行数据。
你说神奇不神奇？一堆零和一，就能变成实实在在的业绩报告。
关系模型就是那套语法，规定了怎么跟这些数据打交道。
不过，现在大厂里头，好像又流行起NoSQL了，非关系型数据库，听着就有点叛逆。
它们说关系模型太死板，现实世界哪有那么多完美的联系啊。
突然想到，这跟当年我们写论文，导师总说“要逻辑清晰”，可真正做研究的时候，发现现实总是乱糟糟的，要不断调整模型。
数据库设计也差不多吧？