什么是关系数据库？
关系数据库的工作原理，以及如何使用关系数据库管理系统控制和管理关系数据库。
什么是关系数据库？
关系数据库是一种用于存储和整理具有定义的关系的数据点的数据库类型，便于快速访问。在关系数据库中，数据组织为表，这些表保存有关每个实体的信息，并通过行和列表示预定义的类别。通过这种方式结构化数据可以使访问变得高效且灵活，这也是关系数据库最常见的原因。关系数据库还被构建用于理解结构化查询语言 (SQL)，这是一种标准化的编程语言，用于存储、操作和检索数据。在 SQL 中，有一种内置语言用于创建名为数据定义语言 (DDL) 的表，以及一种用于操作数据的语言，称为数据操作语言 (DML)。
关系是什么意思？ 关系表示指示或构成关系。在数据库的上下文中，我们定义关系的方式主要适用于数据本身。关系数据集之间具有预定义的关系。例如，包含公司客户信息的数据库还可能包含附加到每个帐户的单个事务数据。关系数据库侧重于存储的数据元素之间的关系。
关系数据库的特征：
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关系数据库由多个实体组成
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标准查询语言 (SQL) 是关系数据库的标准接口
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关系数据库具有高度结构化，并使用架构（逻辑和物理）进行表示
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关系数据库会减少数据冗余
关系数据库的工作方式
关系数据库通常使用数据组织为行（包含实体）和列（包含实体属性）的表。此过程称为规范化。每行都包含一个唯一标识符或键，该标识符或键将表关联在一起以建立关系。查询关系数据库时，该密钥用于查找跨数据集的相关数据。例如，技术支持人员可能希望按问题类型、解决问题的时间和客户满意度来跟踪客户交互。在此数据库中，创建关系并使表结构正常运行的是统一的客户 ID。
关系数据库示例
关系数据库对于需要的信息非常有用，其中数据点相互关联，还必须以一致、安全、基于规则的方式进行管理。这就是使关系数据库最受商业和企业欢迎的原因。当企业想要从自己的数据中获取见解时，他们依靠关系数据库来生成有用的分析。企业为跟踪库存、财务、销售或进行未来预测而生成的许多报表都是使用关系数据库创建的。
关系数据库中的数据是如何组织的？ 关系数据库中的数据是从具有关系的表中进行存储、搜索和检索的。在关系数据库中，数据库架构会定义数据的逻辑和物理组织方式。
关系数据库具有基于四个条件的一致性模式或完整性：原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID)。以下是每个 ACID 数据库属性的值：
- 原子性定义构成完整事务的元素。
- 一致性定义在事务后维护数据完整性的规则。
- 隔离会使事务对其他人不可见，这样它们就不会相互争用。
- 持久性可确保数据更改在每次提交事务后成为永久性更改。
这些条件使得关系数据库在需要高准确性的应用程序（如金融和零售交易，也称为联机事务处理 (OLTP)）中很有用。金融机构依靠数据库来跟踪大量客户交易，从余额查询到帐户之间的转账。关系数据库是银行业务的理想选择，因为它旨在处理大量客户、事务中频繁发生的数据更改以及快速响应时间。
关系数据库示例包括 SQL Server、 Azure SQL 托管实例、 Azure SQL 数据库、 MySQL、 PostgreSQL和 MariaDB。
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什么是 MySQL 关系数据库？
我的结构化查询语言 (MySQL) 是一个常见的开放源 SQL 关系数据库，可执行所有基本 SQL 命令，例如写入和查询数据。MySQL 是一种可靠、稳定且安全的数据库管理系统 (DBMS)，因其支持大多数领先的编程语言和协议而得到广泛采用。事实上，MySQL 足够可靠，可以用作许多大型组织的主数据存储。MySQL 也适用于软件、硬件和设备的嵌入式数据库。
通常，MySQL 关系数据库包括强化的灵活安全功能，例如基于主机的验证和密码加密的流量。Web 开发人员通常更喜欢 MySQL，因为它易于使用，并且包含生产力功能，例如可更新视图、存储过程和触发器（在数据库服务器中发生特定操作时运行的特殊过程）。MySQL 是电子商务平台的热门事务引擎，因为它擅长管理事务、客户配置文件和产品清单信息等内容。MySQL 设计为与其他系统高度兼容，还支持在虚拟化环境（如云平台）中进行部署。
什么是关系数据库管理系统？
关系数据库管理系统可帮助以可缩放的方式控制数据。关系数据库旨在管理大量业务关键型客户信息。但是，随着数据库中数据的增长和复杂程度的增加，使所有数据都井然有序、易于访问且安全变得越来越困难。此时，数据库管理系统 (DBMS) 可通过为关系表添加一层管理工具来提供帮助。与不同的数据库结构一样，不同的管理系统提供不同级别的组织、可伸缩性和应用程序。当管理员处理实时接收的大量结构化和非结构化数据时，关系数据库管理系统会帮助他们分析和聚合数据以查找预定义的关系。使用 RDBMS 控制数据会为企业带来最高价值，因为它使跨多个应用程序或位于多个位置的数据更易于管理。
RDBMS 使用的软件可在用户、应用程序与数据库之间提供一致的界面，使数据用户的导航更加简单。这在处理大数据时尤其有效，因为数据量决定了用户加入查询时的一致性。选择 DBMS 取决于数据的驻留位置、使用的体系结构类型以及计划进行 缩放的方式。
什么是关系数据库模型？
关系数据库模型通常是高度结构化的，并且能理解 SQL 编程语言。许多数据库使用关系模型，因为它们旨在组织数据和标识关键数据点之间的关系，因此可以轻松地排序和查找信息。大多数关系模型遵循传统的基于列和行的表结构，提供一种高效、直观且灵活的方式来存储结构化数据。关系模型还解决了数据库中多个任意数据结构的问题。
关系数据库模型的范围包括从小型桌面系统到基于云的大型系统。它们使用 SQL 数据库，或者可以处理请求和更新的 SQL 语句。关系模型由逻辑数据结构（表、索引和视图）定义，并与物理存储结构（物理文件）保持独立。数据一致性是关系数据库模型的标志，因为它们在应用程序和数据库副本（也称为实例）之间保持数据完整性。对于关系模型数据库，数据库的多个实例始终具有相同的数据。
在云中设计的关系数据库会自动配置为高可用性，这意味着数据会在多个成员上复制或拷贝，且每个成员都位于单独的可用性区域中。这样，即使单个数据中心关闭，仍可访问数据。
大数据和关系数据库
传统关系数据库旨在处理大量结构化的数据。这使得关系数据库特别适合结构化的大数据，因为它们依赖于 SQL，并且可以使用数据库管理系统来控制数据。但是，大数据的数据集越来越大、越来越复杂，包含种类越来越多样，这意味着数据的结构化程度越来越低，并且来自新源。这通常需要使用非关系数据库（或通常称为 NoSQL 数据库），该数据库可以以不同于具有行和表的关系 (SQL) 数据库的方式处理大量快速变化的非结构化数据。