mysql 数据库快速入门 数据库的发展

数据库概述

数据库技术是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法,并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。即:数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学

数据库的目的

其主要目的是有效地管理和存取大量的数据资源.数据库技术主要研究如何存储,使用和管理数据

数据库基本概念

  • 主要包括:信息,数据,数据处理,数据库,数据库管理系统以及数据库系统等。
  • 数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题,在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。数据库技术的根本目标是要解决数据的共享问题。

数据库的发展

数据管理技术是对数据进行分类,组织,编码,输入,存储,检索,维护和输出的技术.数据管理技术的发展大致经过了以下三个阶段:

  1. 人工管理阶段
  2. 文件系统阶段
  3. 数据库系统阶段

数据库的数据模型

数据模型的概念及要素数据模型是现实世界在数据库中的抽象,也是数据库系统的核心和基础.数据模型通常包括3个要素。

  1. 数据结构 :数据结构主要用于描述数据的静态特征,包括数据的结构和数据间的联系。
  2. 数据操作 : 数据操作是指在数据库中能够进行的查询,修改,删除现有数据或增加新数据的各种数据访问方式,并且包括数据访问相关的规则。
  3. 数据完整性约束 : 数据完整性约束由一组完整性规则组成。

常见数据库数据模型

  1. 层次模型(Hierarchical Model).层次模型使用树形结构来表示数据以及数据之间的联系。
  2. 网状模型(Network Model).网状模型使用网状结构表示数据以及数据之间的联系。
  3. 关系模型(Relational Model).关系模型是一种理论最成熟,应用最广泛的数据模型.在关系模型中,数据存放在一种称为二维表的逻辑单元中,整个数据库又是由若干个相互关联的二维表组成的

补充:

比较成熟的软件产品能够很好地支持关系型数据模型,这些产品也因此称为关系型数据库管理系统(Relational DataBase Management System,RDBMS)

  • 微软公司的Microsoft Access 、MS-SQL Server
  • Sybase公司的Sybase
  • 甲骨文公司的Oracle
  • IBM公司的DB2

数据库的发展历史

数据库的发展和数据模型的发展不可分开,以数据模型为径,数据库发展可以这么说:

  1. 第一代 : 网状和层次数据库系统。
  2. 第二代 : 关系数据库系统。
  3. 第三代 : 以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统。

基本名词

  • 数据(Data)是用于描述现实世界中各种具体事物或抽象概念的,可存储并具有明确意义的符号,包括数字,文字,图形和声音等。
  • 数据处理是指对各种形式的数据进行收集,存储,加工和传播的一系列活动的总和.其目的之一是从大量的,原始的数据中抽取。
  • 数据库(DataBase,DB)是存储在计算机辅助存储器中的,有组织的,可共享的相关数据集合。
  • 数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS)是对数据库进行管理的系统软件,它的职能是有效地组织和存储数据,获取和管理数据,接受和完成用户提出的各种数据访问请求.能够支持关系型数据模型的数据库管理系统,称为关系型数据库管理系统(Relational DataBase Management System,RDBMS)。
  • 结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)来实现的,SQL是关系数据库中的一种标准语言,在不同的RDBMS产品中,SQL中的基本语法是相同的.此外,DDL,DML,DQL和DCL也都属于SQL

RDBMS的基本功能

  • 数据定义功能:RDBMS提供了数据定义语言(Data Definition Language,DDL),利用DDL可以方便地对数据库中的相关内容进行定义.例如,对数据库,表,字段和索引进行定义,创建和修改。
  • 数据操纵功能:RDBMS提供了数据操纵语言(Data Manipulation Language,DML),利用DML可以实如今数据库中插入,修改和删除数据等基本操作。
  • 数据查询功能:RDBMS提供了数据查询语言(Data Query Language,DQL),利用DQL可以实现对数据库的数据查询操作。
  • 数据控制功能:RDBMS提供了数据控制语言(Data Control Language,DCL),利用DCL可以完成数据库运行控制功能,包括并发控制(即处理多个用户同时使用某些数据时可能产生的问题),安全性检查,完整性约束条件的检查和执行,数据库的内部维护(例如索引的自动维护)等。

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