Vad är en relationsdatabas?
Hur relationsdatabaser fungerar och hur de styrs och hanteras med hanteringssystem för relationsdatabaser
Vad är en relationsdatabas?
Relationsdatabaser är en typ av databas som lagrar och ordnar datapunkter med definierade relationer för snabb åtkomst. Med en relationsdatabas ordnas data i tabeller som innehåller information om varje entitet och representerar fördefinierade kategorier via rader och kolumner. Om du strukturerar data på det här sättet blir den effektiv och flexibel för åtkomst, vilket är anledningen till att relationsdatabaser är vanligast. Relationsdatabaser är också byggda för att förstå Structured Query Language (SQL), ett standardiserat programmeringsspråk som används för att lagra, hantera och hämta data. I SQL finns det ett inbyggt språk för att skapa tabeller med namnet DDL (Data Definition Language) och ett språk för att hantera data som kallas DML (Data Manipulation Language).
Vad betyder relation? Relationellt innebär att den indikerar eller utgör en relation. I databassammanhang gäller det sätt på vilket vi definierar relationer främst själva data. Datamängder som är relationella har fördefinierade relationer mellan dem. Till exempel kan en databas som innehåller kundinformation för ett företag även inkludera enskilda transaktionsdata kopplade till varje konto. Relationsdatabaser fokuserar på relationen mellan lagrade dataelement.
Egenskaper för relationsdatabaser:
- Relationsdatabaser består av flera entiteter
- Standardfrågespråk (SQL) är standardgränssnittet för relationsdatabaser
- Relationsdatabaser är mycket strukturerade och representeras med hjälp av ett schema (logiskt och fysiskt)
- Relationsdatabaser minskar dataredundansen
Så här fungerar relationsdatabaser
Relationsdatabaser använder vanligtvis tabeller med data ordnade i rader (som innehåller entiteter) och kolumner (som innehåller entitetsattribut). Den här processen kallas normalisering. Varje rad innehåller en unik identifierare eller nyckel som kopplar samman tabeller för att upprätta en relation. När en relationsdatabas efterfrågas används nyckeln för att hitta relaterade data mellan datauppsättningar. En teknisk supportavdelning kanske till exempel vill spåra kundinteraktioner efter problemtyp, tid för att lösa problemet och kundnöjdhet. I den här databasen är det som skapar en relation och gör att tabellstrukturen fungerar bra det enhetliga kund-ID:t.
Exempel på relationsdatabaser
Relationsdatabaser är användbara för alla informationsbehov där datapunkter både relaterar till varandra och även måste hanteras på ett konsekvent, säkert, regelbaserat sätt. Det är det som gör relationsdatabaser mest populära för företag och verksamheter. När företag vill få insikter från sina egna data förlitar de sig på relationsdatabaser för att generera användbara analyser. Många av de rapporter som företag genererar för att spåra lager, ekonomi, försäljning eller göra framtida prognoser skapas med hjälp av relationsdatabaser.
Hur organiseras data i en relationsdatabas? Data i relationsdatabaser lagras, genomsöks och hämtas från tabeller med relationer. I en relationsdatabas definierar databasschemat hur data organiseras både logiskt och fysiskt.
Relationsdatabaser har vad som kallas ett konsekvensläge eller integritet som baseras på fyra kriterier: atomicitet, konsekvens, isolering och hållbarhet (ACID). Här är värdet för varje ACID-databasegenskap:
- Atomicitet definierar element som utgör en fullständig transaktion.
- Konsekvens definierar regler för att upprätthålla dataintegritet efter en transaktion.
- Isolering håller effekterna av transaktioner osynliga för andra så att de inte konkurrerar med varandra.
- Hållbarhet säkerställer att dataändringar blir permanenta efter varje genomförd transaktion.
Dessa kriterier gör relationsdatabaser användbara i program som kräver hög noggrannhet, till exempel finansiella transaktioner och detaljhandelstransaktioner, även kallat onlinetransaktionsbearbetning (OLTP). Finansiella institutioner förlitar sig på databaser för att spåra enorma mängder kundtransaktioner— från saldoförfrågningar till överföringar mellan konton. En relationsdatabas är perfekt för banktjänster eftersom den är byggd för att hantera ett stort antal kunder, frekventa dataändringar från transaktioner och snabba svarstider.
Exempel på relationsdatabaser är SQL Server, Azure SQL Managed Instance, Azure SQL Database, MySQL, PostgreSQL och MariaDB.
Utforska grundläggande relationsdatabegrepp i den här självstudien från Microsoft Learn.
Vad är en Relationsdatabas för MySQL?
My Structured Query Language (MySQL) är en gemensam SQL-relationsdatabas med öppen källkod som utför alla grundläggande SQL-kommandon, till exempel att skriva och fråga efter data. MySQL är ett tillförlitligt, stabilt och säkert databashanteringssystem (DBMS) eftersom det stöder de flesta ledande programmeringsspråk och protokoll. MySQL är i själva verket tillräckligt robust för att fungera som primärt datalager för många stora organisationer. MySQL är också lämplig som en inbäddad databas för programvara, maskinvara och installationer.
MySQL-relationsdatabaser innehåller vanligtvis förstärkta och flexibla säkerhetsfunktioner som värdbaserad verifiering och lösenordskrypterad trafik. Webbutvecklare föredrar ofta MySQL eftersom det är lätt att använda och det innehåller produktivitetsfunktioner, till exempel uppdateringsbara vyer, lagrade procedurer och utlösare (särskilda procedurer som körs när specifika åtgärder utförs på databasservern). MySQL är en populär transaktionsmotor för e-handelsplattformar eftersom den är bra på att hantera saker som transaktioner, kundprofiler och produktinventeringsinformation. MySQL är utformat för att vara mycket kompatibelt med andra system och stöder även distribution i virtualiserade miljöer som molnplattformar.
Vad är ett hanteringssystem för relationsdatabaser?
Hanteringssystem för relationsdatabaser hjälper till att kontrollera data på ett skalbart sätt. Relationsdatabaser är utformade för att hantera stora mängder affärskritisk kundinformation. Men i takt med att data i en databas växer och blir mer komplexa blir det allt svårare att hålla allt ordnat, tillgängligt och säkert. Det är när databashanteringssystem (DBMS) hjälper till genom att lägga till ett lager med hanteringsverktyg för relationstabeller. Precis som med olika databasstrukturer erbjuder olika hanteringssystem olika nivåer av organisation, skalbarhet och program. När administratörer arbetar med stora volymer strukturerade och ostrukturerade data som tas emot i realtid hjälper relationsdatabashanteringssystem dem att analysera och aggregera data för att hitta fördefinierade relationer. Att styra data med en RDBMS skapar det högsta värdet för företag eftersom det gör data som används i flera program eller som finns på flera platser mer hanterbara.
En RDBMS använder programvara som ger ett konsekvent gränssnitt mellan användare och program och databasen, vilket gör navigeringen mycket enklare för dataanvändare. Detta är särskilt effektivt när du arbetar med stordata eftersom datavolymen dikterar sådan konsekvens för användare som ansluter till frågor. Att välja en DBMS beror på var dina data finns, vilken typ av arkitektur som används och hur du planerar att skala.
Vad är en relationsdatabasmodell?
En relationsdatabasmodell är vanligtvis mycket strukturerad och förstår SQL-programmeringsspråket. Många databaser använder en relationsmodell eftersom de är utformade för att organisera data och identifiera relationer mellan viktiga datapunkter, vilket gör det enkelt att sortera och hitta information. De flesta relationsmodeller följer den traditionella kolumn- och radbaserade tabellstrukturen, vilket ger ett effektivt, intuitivt och flexibelt sätt att lagra strukturerade data. Relationsmodellen löser också problemet med flera godtyckliga datastrukturer i databaser.
Relationsdatabasmodeller kan variera från små, stationära system till stora molnbaserade system. De använder en SQL-databas eller så kan de bearbeta SQL-instruktioner för begäranden och uppdateringar. Relationsmodeller definieras av logiska datastrukturer (tabeller, index och vyer) och hålls åtskilda från fysiska lagringsstrukturer (fysiska filer). Datakonsekvens är ett kännemärke för relationsdatabasmodeller eftersom de upprätthåller dataintegritet mellan program och databaskopior, även kallade instanser. Med en relationsmodelldatabas har flera instanser av en databas alltid samma data.
Relationsdatabaser som är utformade i molnet konfigureras automatiskt för hög tillgänglighet, vilket innebär att data replikeras eller kopieras till flera medlemmar där varje medlem finns i separata tillgänglighetszoner. På så sätt är data fortfarande tillgängliga, även om ett enskilt datacenter ligger ner.
Stordata och relationsdatabaser
Det finns relationsdatabaser som hanterar stora mängder strukturerade data. Detta gör relationsdatabaser särskilt väl lämpade för stordata som är strukturerade eftersom de förlitar sig på SQL och kan använda databashanteringssystem för att styra data. Stordatas större, mer komplexa datamängder innehåller dock allt större variation, vilket innebär att data blir mindre och mindre strukturerade och kommer från nya källor. Detta kräver ofta användning av icke-relationella databaser (eller kallas ofta NoSQL-databaser), som kan hantera stora mängder snabbt föränderliga, ostrukturerade data på olika sätt än en relationsdatabas (SQL) med rader och tabeller.