数据库 Database

数据库（Database ），又称为数据管理系统，简而言之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资料运行新增、截取、更新、删除等操作。

所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间（Tablespace）构成。

背景

在操作系统出现之后，随着计算机应用范围的扩大、需要处理的数据迅速膨胀。最初，数据与程序一样，以简单的文件作为主要存储形式。以这种方式组织的数据在逻辑上更简单，但可扩展性差，访问这种数据的程序需要了解数据的具体组织格式。当系统数据量大或者用户访问量大时，应用程序还需要解决数据的完整性、一致性以及安全性等一系列的问题。因此，必须开发出一种系统软件，它应该能够像操作系统屏蔽了硬件访问复杂性那样，屏蔽数据访问的复杂性。由此产生了数据管理系统，即数据库。

数据库管理系统

数据库管理系统（英语：Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的电脑类型来作分类，例如服务器聚类、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。

数据库的分类

随着数据库技术与其他分支学科技术的结合，出现了多种新型数据库，例如：与分布处理技术结合产生的分布式数据库、与并行处理技术结合产生的并行数据库、与人工智能结合产生的演绎数据库、与多媒体技术结合产生的多媒体数据库。另外，数据库技术应用于特定的领域，出现了工程数据库、 地理数据库、统计数据库、空间数据库等特定领域数据库。

关系数据库

• MySQL
  • MariaDB（MySQL的代替品，维基媒体基金会项目已从MySQL转向MariaDB）
  • Percona Server（MySQL的代替品）
• PostgreSQL
• Microsoft Access
• Microsoft SQL Server
• Google Fusion Tables
• FileMaker
• Oracle数据库
• Sybase
• dBASE
• Clipper
• FoxPro
• foshub
• sqlite

几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。

非关系型数据库（NoSQL）

• BigTable（Google）
• Cassandra
• MongoDB
• CouchDB
• Redis

NoSQL（最初表示Non-SQL，后来有人转解为Not only SQL），是对不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称。

允许部分资料使用SQL系统存储，而其他资料允许使用NOSQL系统存储。其数据存储可以不需要固定的表格模式以及元数据（metadata），也经常会避免使用SQL的JOIN操作，一般有水平可扩展性的特征。

键值数据库

• Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展
• Dynamo
• LevelDB（Google）

数据库架构

数据库的架构可以大致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。

• 内层：最接近实际存储体，亦即有关资料的实际存储方式。
• 外层：最接近用户，即有关个别用户观看资料的方式。
• 概念层：介于两者之间的间接层。

数据库架构（英语：Schema，又称模式），台湾翻译为纲要，在数据库系统中是形式语言描述的一种结构，是对象的集合，可包含各种对象如：表、字段、关系模型、视图、索引、包、存储过程、子程序、队列、触发器、数据类型、序列、物化视图、同义词（synonym）、database link、directory、XML schema等。

模式的益处：

• 允许多个用户使用一个数据库而不会干扰其它用户。
• 把数据库对象组织成逻辑组，让它们更便于管理。
• 第三方的应用可以放在不同的模式中，不会和其它对象的名字冲突。

数据库索引

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。像是一本书前面几页都有目录，目录也算是索引的一种，只是它的分类较广，例如车牌、身份证字号、条码等，都是一个索引的号码，当我们看到号码时，可以从号码中看出其中的端倪，若是要找的人、车或物品，也只要提供相关的号码，即可迅速查到正确的人事物。

索引跟字段有着相应的关系，索引即是由字段而来，其中字段有所谓的关键字段（Key Field），该字段具有唯一性，即其值不可重复，且不可为"空值（null）"。例如：在合并资料时，索引便是扮演欲附加字段资料之指向性用途的角色。故此索引为不可重复性且不可为空。

数据库事务

事务（transaction）包含一组数据库操作的逻辑工作单元，在事务中包含的数据库操作是不可分割的整体，这些操作要么一起做，要么一起回滚（Roll Back）到执行前的状态。 并非任意的对数据库的操作序列都是数据库事务。数据库事务拥有以下四个特性，习惯上被称之为ACID特性。

• 原子性（Atomicity）：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行，要么都不执行。
• 一致性（Consistency）：事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另一个一致状态。一致状态的含义是数据库中的数据应满足完整性约束。
• 隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行。
• 持久性（Durability）：已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中。

事务的并发性是指多个事务的并行操作轮流交叉运行，事务的并发可能会访问和存储不正确的数据，破坏交易的隔离性和数据库的一致性。

数据库规范化

数据库规范化，又称正规化、标准化，是数据库设计的一系列原理和技术，以减少数据库中数据冗余，增进数据的一致性。关系模型的发明者埃德加·科德最早提出这一概念，并于1970年代初定义了第一范式、第二范式和第三范式的概念，还与Raymond F. Boyce于1974年共同定义了第三范式的改进范式——BC范式。

除外还包括针对多值依赖的第四范式，连接依赖的第五范式、DK范式和第六范式。

现在数据库设计最多满足3NF，普遍认为范式过高，虽然具有对数据关系更好的约束性，但也导致数据关系表增加而令数据库IO更易繁忙，原来交由数据库处理的关系约束现更多在数据库使用程序中完成。

范式如下（从最不规范到规范排序）：

• UNF: 非标准化形式
• 1NF: 第一范式
• 2NF: 第二范式
• 3NF: 第三范式
• EKNF: 主键范式
• BCNF: Boyce–Codd 范式
• 4NF: 第四范式
• ETNF: 关键元组范式
• 5NF: 第五范式
• DKNF: 域键范式
• 6NF: 第六范式

参考

• wiki

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