SQL數(shù)據(jù)庫的初學(xué)者教程
一、什么是SQL數(shù)據(jù)庫?
SQL數(shù)據(jù)庫是一種關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS),它使用結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)作為與數(shù)據(jù)交互和操作的接口。
在SQL數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在類似電子表格的表中,具有行和列。每行代表一個(gè)單一記錄,每列表示記錄內(nèi)的字段。
SQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)在哪里?
SQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的單獨(dú)服務(wù)器上,通常存儲(chǔ)在硬盤或固態(tài)硬盤上。
例子:
常見的SQL數(shù)據(jù)庫有MySQL、PostgreSQL、Oracle Database和Microsoft SQL Server。它們廣泛應(yīng)用于需要復(fù)雜事務(wù)和高效查詢的應(yīng)用程序,特別是在傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)用中。
二、SQL表中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.表
表是SQL數(shù)據(jù)庫的基本構(gòu)建塊,類似于電子表格。每個(gè)表包含關(guān)于特定主題的數(shù)據(jù),例如客戶、訂單或產(chǎn)品。
2.列
每個(gè)表由列組成,可以將其視為表的“字段”或“屬性”。例如,“Customers”表可能有**customer_id**、**name**、**age**和**email**等列。
3.數(shù)據(jù)類型
SQL表中的每個(gè)列都需要具有指定的數(shù)據(jù)類型。常見的數(shù)據(jù)類型包括**INTEGER**、**VARCHAR**(可變字符串)、**BOOLEAN**、**FLOAT**、**DATE**等。
4.行
表中的每一行代表一個(gè)單一的記錄。在“Customers”表中,一行將表示一個(gè)客戶的所有數(shù)據(jù),具體值為每列的實(shí)際值(例如,客戶ID為123,姓名為“John Doe”等)。
三、關(guān)系和鍵
1.關(guān)系
SQL數(shù)據(jù)庫中的關(guān)系定義了表之間的關(guān)系。最常見的類型包括:
- 一對(duì)一: 表A中的每一行僅與表B中的一行關(guān)聯(lián)。
- 一對(duì)多(或多對(duì)一): 一張表中的單行可能與另一張表中的多行相關(guān)。
- 多對(duì)多: 表A中的行可能與表B中的多行相關(guān),反之亦然。
2.鍵
鍵幫助我們?cè)诒碇g建立這些關(guān)系。最常用的兩個(gè)鍵是:
- 主鍵: 用于唯一標(biāo)識(shí)表中的每一行的列(或一組列)。
- 外鍵: 用于在另一張表中唯一標(biāo)識(shí)一行的列(或一組列)。它在兩張表之間創(chuàng)建了鏈接。
3.連接表格
SQL使用**JOIN**子句基于它們之間的相關(guān)列來合并來自兩個(gè)或多個(gè)表的行。
常見的連接類型包括**INNER JOIN**、**LEFT JOIN**、**RIGHT JOIN**和**FULL OUTER JOIN**。
4.連接兩個(gè)表的SQL查詢示例
假設(shè)我們有兩個(gè)表,**Orders**(包含列**order_id**、**customer_id**和**order_date**)和**Customers**(包含列**customer_id**、**name**和**address**),以下是如何連接它們的方法:
(1) INNER JOIN(返回在兩個(gè)表中具有匹配值的記錄)
SELECT Orders.id, Customers.name
FROM Orders
INNER JOIN Customers
ON Orders.customer_id = Customers.customer_id;
(2) LEFT JOIN(返回左表中的所有記錄以及右表中的匹配記錄)
SELECT Orders.id, Customers.name
FROM Orders
LEFT JOIN Customers
ON Orders.customer_id = Customers.customer_id;
在這些示例中,**INNER JOIN**僅獲取具有相應(yīng)客戶信息的訂單,而**LEFT JOIN**獲取所有訂單,包括那些沒有相應(yīng)客戶信息的訂單(缺失值用NULL填充)。所使用的具體連接類型取決于數(shù)據(jù)的確切性質(zhì)和所需的結(jié)果。
四、SQL模式
模式定義了整個(gè)數(shù)據(jù)庫在這些表中的組織方式。它包括表、它們之間的關(guān)系以及每個(gè)表的結(jié)構(gòu)(列和數(shù)據(jù)類型)。
它充當(dāng)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中的藍(lán)圖,并確保數(shù)據(jù)有一致的組織。
五、索引
我想討論的最后一個(gè)主題是SQL索引。SQL數(shù)據(jù)庫中的索引是數(shù)據(jù)庫搜索引擎可以用于加速數(shù)據(jù)檢索的特殊查找表。
假設(shè)我們的示例“Customers”表有數(shù)千條記錄。我們經(jīng)常需要基于其城市查詢客戶,這不是表的主鍵。在這種情況下,在**city**列上創(chuàng)建索引可以顯著加速這些查詢。
1.沒有索引
如果city列上沒有索引,查詢?cè)谡业教囟ǔ鞘校ɡ纭凹~約”)的客戶時(shí)將需要進(jìn)行完整的表掃描。特別是對(duì)于大表,這是低效的。
SELECT name, email
FROM Customers
WHERE city = 'New York';
2.有索引
為了優(yōu)化這個(gè)查詢,我們?cè)赾ity列上創(chuàng)建一個(gè)索引。
CREATE INDEX idx_city
ON Customers (city);
現(xiàn)在,當(dāng)執(zhí)行相同的查詢時(shí),數(shù)據(jù)庫使用索引idx_city快速找到“紐約”中的所有客戶,而不必掃描整個(gè)表。
SELECT name, email
FROM Customers
WHERE city = 'New York';
在大數(shù)據(jù)集中,性能差異最為明顯。對(duì)于小表,影響可能微不足道,甚至由于維護(hù)索引的開銷可能是負(fù)面的。
3.使用索引的時(shí)機(jī)
- 提高查詢性能: 使用索引的主要原因是加速查詢性能,特別是對(duì)于大表。沒有索引,數(shù)據(jù)庫必須執(zhí)行完整的表掃描,這對(duì)于大表來說是一個(gè)緩慢的操作。
- 唯一約束: 索引可以為列強(qiáng)制執(zhí)行唯一性,當(dāng)您想要確保某些列中沒有兩行具有相同值時(shí)使用。
- 排序和分組速度: 索引通過高效定位和返回?cái)?shù)據(jù)來提高數(shù)據(jù)檢索操作的速度。它們特別有利于涉及JOIN、ORDER BY和GROUP BY子句的查詢。
4.索引的缺點(diǎn)
雖然索引對(duì)提高查詢性能至關(guān)重要,但它們伴隨著一些權(quán)衡:
- 增加存儲(chǔ): 每個(gè)創(chuàng)建的索引都會(huì)消耗額外的磁盤空間。所需空間的大小取決于表的大小以及索引中使用的列的數(shù)量和類型。
- 維護(hù)開銷: 每當(dāng)在表中插入、刪除或更新數(shù)據(jù)時(shí),都必須更新索引。這意味著在具有許多索引的表上,寫操作(INSERT、UPDATE、DELETE)可能較慢。
- 優(yōu)化的復(fù)雜性: 擁有太多的索引可能使查詢優(yōu)化器的工作更加困難,可能導(dǎo)致次優(yōu)的查詢計(jì)劃。
六、SQL中使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
SQL數(shù)據(jù)庫通常使用多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)、索引和管理數(shù)據(jù)。以下是SQL數(shù)據(jù)庫中最常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
索引與表數(shù)據(jù)分開存儲(chǔ),通常以便于快速搜索和檢索的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化:
- 大多數(shù)索引存儲(chǔ)為B-樹或其變體(如B+樹)。B-樹是SQL數(shù)據(jù)庫中用于索引的最常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它們?cè)试S快速查找、插入和刪除。B-樹保持?jǐn)?shù)據(jù)排序,允許在對(duì)數(shù)時(shí)間內(nèi)進(jìn)行搜索、順序訪問、插入和刪除。B+樹是B-樹的變體,通常用于數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)。它們將所有實(shí)際數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在葉節(jié)點(diǎn)中,而內(nèi)部節(jié)點(diǎn)僅包含指向葉節(jié)點(diǎn)的鍵。這種結(jié)構(gòu)使它們特別適用于范圍查詢和完整表掃描。
- 哈希索引: 哈希索引使用哈希表和哈希函數(shù)將鍵映射到索引中的特定位置。對(duì)于已知的精確匹配的點(diǎn)查詢,它們非常有效。然而,它們對(duì)于范圍查詢效率較低,并且不按排序順序存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
- 堆(未排序結(jié)構(gòu)): 在一些簡單情況下,數(shù)據(jù)庫可能在小表或臨時(shí)工作空間中使用堆結(jié)構(gòu)。這意味著數(shù)據(jù)未排序,可以插入到有空間的地方。對(duì)于插入來說很快,但對(duì)于查詢可能效率低下。
- 樹和二叉樹: 對(duì)于一些專業(yè)用途,數(shù)據(jù)庫可能使用其他類型的樹,包括二叉樹、AVL樹或紅黑樹,每種樹都提供了不同的性能特征,用于平衡、搜索、插入和刪除數(shù)據(jù)。
- R樹: R樹是一種用于空間訪問方法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于索引多維信息,例如地理坐標(biāo)。它們通常用于地理信息系統(tǒng)(GIS)和處理空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。
- Trie: Trie(前綴樹)偶爾用于特殊情況,如索引某些字符串?dāng)?shù)據(jù)類型。它們可以提供一種有效的方式來搜索具有公共前綴的鍵。