MYSQL基本介绍和范式介绍
MYSQL基本介绍：
MYSQL属于数据库的一种
数据库：是一个存储数据的仓库，将数据按特定的规律存储在磁盘上，把数据有组织的、可共享的长期存储在计算机内
数据库分为关系型数据库和非关系型数据库：
- 关系型数据库：数据与数据之间有关系（属性与属性值之间的关系、表与表之间的关系）
- 非关系型数据库：数据与数据之间没有联系(不用表存储)
MYSQL是关系型数据库，关系型数据库还有微软的SQL server
非关系型数据库典型的是redis，我的博客非关系型数据库redis介绍及与MySQL区别中有介绍。
MySQL和其它关系型数据库有一个非常大的区别，就是支持可更换的插件式的存储引擎，其中InnoDB引擎非常强大
MYSQL是一种C/S模型（客户端/服务器），客户端通过账号和密码连接服务器，连接成功后才可以进行数据库操作（增删改查 CRUD）
MYSQL的服务端采用IO复用和可伸缩的线程池，实现了网络高并发的经典模型
MYSQL中SQL语句的类别划分：
- DDL（Data Definition Language）:数据库定义语言
定义不同数据库、表、列、索引等数据库对象的语言
常用的SQL：create（创建）、drop（删除）、alter（更改） - DML(Data Manipulation Language):数据操控语言
用于添加、删除、变更、查询数据库中的记录（表中的一行）的语言
常用的SQL：insert(添加)、delete（删除）、update（更新）、select（查询） - DCL（Data Control Language）:数据控制语言
控制不同数据库段直接访问和访问级别的语言
常用SQL：grant、remove
举例：
创建一个用户表(姓名、性别)--->DDL
添加一个用户1（王五、男）--->DML
数据库相关术语
实体：现实世界中客观存在并可以被区别的事物。比如“一个学生”、“一本书”、“一门课”等等。值得强调的是这里所说的“事物”不仅仅是看得见摸得着的“东西”，它也可以是虚拟的，比如“老师与学校的关系”。
属性：书上解释为：“实体所具有的某一特性”，由此可见，属性一开始是个逻辑概念，比如说，“性别”是“人”的一个属性。在关系数据库中，属性又是个物理概念，属性可以看作是“表的一列”。
元组：表中的一行就是一个元组/记录。
分量：元组的某个属性值。在一个关系数据库中，它是一个操作原子，即关系数据库在做任何操作的时候，分量是“不可分的”。否则就不是关系数据库了。
码（键）：表中可以唯一确定一个元组的某个属性（或者属性组），如果这样的码有不止一个，那么大家都叫候选码，我们从候选码中挑一个出来做老大，它就叫主码。
全码：如果一个码包含了所有的属性，这个码就是全码。
主属性：一个属性只要在任何一个候选码中出现过，这个属性就是主属性。
非主属性：与上面相反，没有在任何候选码中出现过，这个属性就是非主属性。
外码：一个属性（或属性组），它不是码，但它是别的表的码，它就是外码。
数据库范式
作用：进行数据库设计时字段、库表划分的依据
- 第一范式（1NF）：每一列保持原子特征，列是基本数据项，不能再进行拆分，如果能拆分就不符合1NF，要设计成一对多的关系
不满足1NF不能称之为关系型数据库
例：用户表（姓名、性别、地址）
地址：陕西省西安市雁塔区，可拆分为省市区，所以上表不满足1NF
该表可拆分为满足1NF的两个表：
用户表（姓名、性别、地址ID）
地址表（地址ID、省、市、区）
2.第二范式（2NF）：1NF基础上，属性完全依赖于主键，如果不完全依赖主键，应该拆分成新的主体，拆分成一对多（一表变多表）的关系。针对联合主键，消除部份依赖
例：
用户购物表（用户ID、用户姓名、购买商品名称、购买数量）
主键（用户ID、商品名称）
用户姓名依赖用户ID--->部份依赖（不符合2NF）
购买数量依赖用户ID和商品名称--->完全依赖
该表可拆分为满足2NF的两个表：
用户表（用户ID、用户姓名、商品ID） 主键：用户ID
用户购物表（用户ID、商品ID、购买商品名称、购买数量）主键：用户ID、商品ID
- 第三范式（3NF）：1NF、2NF基础上，属性不依赖于其他非主属性。消除依赖传递
例：
用户表（用户ID、姓名、性别、工作单位、单位电话） 主键：用户ID
用户姓名依赖于用户ID
用户性别依赖于用户ID
用户工作单位依赖于用户ID
单位电话：先通过用户ID查工作单位，再根据工作单位查单位电话，单位电话依赖工作单位，而工作单位又依赖用户ID，工作单位不是主键，单位电话依赖非主属性，不满足3NF
该表可拆分为满足3NF的两个表：
用户表（用户ID、姓名、性别、工作单位ID）主键：用户ID
单位表（工作单位ID、工作单位、单位电话）主键：工作单位ID
BCNF、4NF、5NF等级越来越高，要求越来越高，这里不再介绍
第三范式已经很大程度上减少了数据冗余，并且基本预防了数据插入异常，更新异常，和删除异常了，所以通常用到到3NF
应用范式越高，表越多，多表带来的问题：
（单表查询效率高于多表联合查询）
- 查询时需要连接多个表，增加了查询的复杂性
- 查询时需要连接多个表，降低了数据库查询的性能
应用范式的好处：
1）减少数据冗余（最主要的好处、其他好处因此而附带）
2）消除异常（插入异常、更新异常、删除异常）
3）让数据组织的更加和谐。
