一、概述
一、概述
1.1 RDBMS 和 非 RDBMS
关系型数据库绝对是 DBMS 的主流，其中使用最多的 DBMS 分别是 Oracle、 MySQL 和 SQL Server。
这些都是关系型数据库（RDBMS）。
1.1.1 关系型数据库(RDBMS)
这种类型的数据库是 最古老 的数据库类型，关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的 二元关系 （即二维表格形式）。
关系型数据库以 行(row) 和 列(column) 的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被
SQL就是关系型数据库的查询语句
优势
- 可以使用SQL语句方便在一个表或者多个表进行复杂查询
- 使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现
1.1.2 非关系型数据库(非RDBMS)
非关系型数据库，可看成传统关系型数据库的功能 阉割版本 ，基于键值对存储数据，不需要经过SQL层 的解析， 性能非常高 。同时，通过减少不常用的功能，进一步提高性能。 目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。
有哪些非关系型数据库？
键值型数据库
键值型数据库通过 Key-Value 键值的方式来存储数据，其中 Key 和 Value 可以是简单的对象，也可以是复杂的对象。Key 作为唯一的标识符，优点是查找速度快，在这方面明显优于关系型数据库，缺点是无法像关系型数据库一样使用条件过滤（比如 WHERE），如果你不知道去哪里找数据，就要遍历所有的键，这就会消耗大量的计算。
典型的键值型数据库使用场景是作为缓存。比如：Redis
文档型数据库
此类数据库可存放并获取文档，可以是XML、JSON等格式。在数据库中文档作为处理信息的基本单位， 一个文档就相当于一条记录。文档数据库所存放的文档，就相当于键值数据库所存放的“值”。MongoDB 是最流行的文档型数据库。此外，还有CouchDB等。
搜索引擎数据库
虽然关系型数据库采用了索引提升检索效率，但是针对全文索引效率却较低。搜索引擎数据库是应用在 搜索引擎领域的数据存储形式，由于搜索引擎会爬取大量的数据，并以特定的格式进行存储，这样在检 索的时候才能保证性能最优。核心原理是“倒排索引”。 典型产品：Solr、Elasticsearch、Splunk 等。
1.2 关系型数据库的设计规则
- 一个数据库中可以有多个表，每个表都有一个名字，用来标识自己。
- 表名具有唯一性。 表具有一些特性，这些特性定义了数据在表中如何存储，类似Java和Python中 “类”的设计。
1.2.1 表、记录、字段
E-R（entity-relationship，实体-联系）模型中有三个主要概念是： 实体集 、 属性 、 联系集 。
数据库中的一张表 <----> Java中的类
数据库中的一条记录 <----> Java中的对象
数据库中的一个列 <----> Java中的一个字段、属性
1.2.2 表的关联关系
四种：一对一关联、一对多关联、多对多关联、自我引用
一对一(one to one)
- 在实际的开发中应用不多，因为一对一可以创建成一张表。
- 一条记录对应另一个表中的一条记录
两种建表原则：
- 外键唯一：主表的主键和从表的外键（唯一），形成主外键关系，外键唯一。
- 外键是主键：主表的主键和从表的主键，形成主外键关系。
一对多关系(one to many)
- 一条记录对应另一个表中的多条记录
一对多建表原则：在从表(多方)创建一个字段，字段作为外键指向主表(一方)的主键
多对多关系(many to many)
要表示多对多关系，必须创建第三个表，该表通常称为 联接表 ，它将多对多关系划分为两个一对多关 系。将这两个表的主键都插入到第三个表中。
自我引用(self reference)
