数据库基础知识

1. 介绍

数据库是一个长期存储在计算机内的、有组织的数据集合，它按照特定的数据模型组织存储数据，以便管理和使用数据。

数据是数据库存储的基本对象。在实际开发中，主要有两种类型的数据：

结构化数据：具有固定的数据类型，比如整数、日期、布尔值和字符串。
半结构化数据：没有固定数据类型，通常以文本形式存在，比如 JSON 和 XML。

此外，图片、音频和视频数据一般存储在文件系统或云对象存储服务上。

数据库管理员（DBA） 是管理和维护数据库系统的专业人员，其主要职责包括：

数据库的安装和配置
性能监控
安全管理
故障排除
备份和恢复
文档编写等

数据库管理系统（DBMS） 是用于管理和操作数据库的软件系统，如 MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和 MongoDB 等。

数据库系统（DBS） 是一个完整的系统，包括数据库、DBMS、应用系统和数据库管理员（DBA）。

数据模型 用于定义数据的结构、关系和操作规则，主要包括：

关系模型
文档模型
键值模型
图模型

数据模型类型

文档模型数据库：一种 NoSQL 数据库（如 MongoDB），用于存储和管理半结构化数据。基础数据单元是文档（如 JSON、XML），这些文档以不同的层次结构放在一个集合中，支持嵌套数据结构、查询性能和水平扩展性，但在数据库冗余和事务支持方面存在一定限制。
键值模型数据库：一种 NoSQL 数据库（如 Redis），以键值对形式存储和管理数据。key 一般是字符串类型，value 结构灵活，可以是大对象，适合缓存和配置系统等场景，但不支持复杂查询。
图模型数据库：一种 NoSQL 数据库（如 Neo4j），用于存储和查询复杂关系的图结构的数据。图由节点（实体）和边（关系）组成，适合表示节点之间的复杂网络结构。
关系模型数据库：一种 SQL 数据库（如 MySQL、Oracle），通过表（行+列）组织数据，提供强大的数据一致性、标准化查询和事务支持能力。

关系模型基本概念

表：关系模型数据库的基本结构，由行和列组成。
行：表示实体或记录，每一行包含该实体的所有属性。
列：是实体的属性。
主键：唯一标识每个表中的记录，通常自动创建索引以提升查询性能。
外键：在一个表中引用另一个表的主键，用于维护表之间的关系。
索引：提升数据检索性能的结构，包括单列索引、复合索引、唯一索引和全文索引。
事务：保证数据库的 ACID 属性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。

数据库范式

范式通过规范化过程设计数据库结构，以消除数据冗余，提高数据一致性。在实际开发中，一般遵循到第三范式（3NF），但有时为了提高查询性能，会引入部分数据冗余。

第一范式（1NF）：确保每列都是原子的，不可再分。
第二范式（2NF）：在 1NF 基础上，消除部分依赖，即非主键完全依赖主键。
第三范式（3NF）：在 2NF 基础上，消除传递依赖，即非主键不依赖其他非主键。
BCNF（博茨-科得范式），修正3NF部分缺陷
第四范式（4NF），消除多值依赖（多值依赖指一个属性可以决定另一个属性组的多个值，比如Projects项目表，projectId主键，employeeId和skillId非主键，如果一个projectId对应多个employeeId和skillId，那么employeeId和skillId对projectId存在多值依赖）
第五范式（5NF），消除连接依赖（连接依赖指一个关系可以通过多个子关系连接重建，比如一个表R，属性包含{A,B,C}，如果R可以通过两个子关系R1{A,B}和R2{B,C}的连接来重建，那么R存在连接依赖）

2. 实践案例-反范式设计

反范式设计（Denormalization）是在数据库设计中故意引入一些数据冗余，以优化查询性能。我们将使用一个示例数据库模式，在规范化和反规范化之间进行平衡，以提高查询效率。

1. 数据库结构设计

1.1 需求分析

假设我们有一个电子商务系统，主要功能包括：

存储产品信息
存储订单信息，包括订单的详细信息和客户信息
提供高效的查询来检索订单及其详细信息

在规范化设计中，订单和产品信息会分布在不同的表中，订单表与产品表通过外键关联。为了提高查询性能，我们可以进行适度的反规范化，将一些数据冗余到订单表中，以减少复杂的联接操作。

1.2 反范式设计

1.2.1 规范化设计（参考）

在规范化设计中，我们会有以下表：

products 表（存储产品信息）:

CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100),
    product_price DECIMAL(10, 2)
);

orders 表（存储订单信息）:

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

order_items 表（存储每个订单中的产品信息）:

CREATE TABLE order_items (
    order_id INT,
    product_id INT,
    quantity INT,
    PRIMARY KEY (order_id, product_id),
    FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(order_id),
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(product_id)
);

1.2.2 反范式设计

为了提高查询性能，我们将产品名称和价格冗余到 order_items 表中，避免在查询订单详细信息时进行联接。

order_items 表（经过反范式设计）:

CREATE TABLE order_items (
    order_id INT,
    product_id INT,
    product_name VARCHAR(100),      -- 反范式：冗余存储产品名称
    product_price DECIMAL(10, 2),   -- 反范式：冗余存储产品价格
    quantity INT,
    PRIMARY KEY (order_id, product_id),
    FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(order_id)
);

2. 示例数据

我们将插入一些示例数据到 products 和 orders 表中，并展示如何在 order_items 表中进行数据冗余。

插入示例数据:

-- 插入产品信息
INSERT INTO products (product_id, product_name, product_price) VALUES
(1, 'Laptop', 999.99),
(2, 'Mouse', 25.50),
(3, 'Keyboard', 45.00);

-- 插入订单信息
INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date) VALUES
(101, 1, '2024-08-01'),
(102, 2, '2024-08-02');

-- 插入订单项信息（经过反范式设计）
INSERT INTO order_items (order_id, product_id, product_name, product_price, quantity) VALUES
(101, 1, 'Laptop', 999.99, 1),
(101, 2, 'Mouse', 25.50, 2),
(102, 3, 'Keyboard', 45.00, 1);

3. 查询示例

3.1 查询订单及其详细信息（反范式设计）

使用反范式设计后的 order_items 表，可以直接查询订单及其详细信息，而无需联接 products 表。

-- 查询订单及其详细信息
SELECT 
    o.order_id,
    o.order_date,
    i.product_name,
    i.product_price,
    i.quantity,
    (i.product_price * i.quantity) AS total_price  -- 计算总价格
FROM 
    orders o
JOIN 
    order_items i ON o.order_id = i.order_id
WHERE 
    o.order_id = 101;

查询结果:

+----------+------------+-------------+---------------+----------+-------------+
| order_id | order_date | product_name | product_price | quantity | total_price |
+----------+------------+-------------+---------------+----------+-------------+
| 101      | 2024-08-01 | Laptop      | 999.99        | 1        | 999.99      |
| 101      | 2024-08-01 | Mouse       | 25.50         | 2        | 51.00       |
+----------+------------+-------------+---------------+----------+-------------+

4. 总结

反范式的目的：通过在 order_items 表中冗余存储产品名称和价格，减少在查询订单详细信息时的联接操作，从而提升查询性能。这种设计适合查询频繁的场景，但会增加数据冗余和数据一致性维护的复杂性。
数据一致性：在进行反范式设计时，需要确保冗余数据的一致性。例如，当产品价格发生变化时，需在 order_items 表中更新所有相关记录。

可以通过触发器或应用程序逻辑来处理这种更新。