PostgreSQL 18 从新手到大师：实战指南 - 1.2 关系型数据库基础

1.2.1 数据库的基本概念

1.2.1.1 什么是数据库

数据库（Database）是按照一定的数据结构组织、存储和管理数据的集合。它可以被看作是一个电子化的文件柜，用户可以对文件中的数据进行添加、删除、修改、查询等操作。

数据库的主要特点包括：

• 结构化数据存储：数据按照一定的格式组织，便于管理和查询
• 高效的数据访问：支持快速检索和更新数据
• 数据共享：多个用户可以同时访问和使用数据库
• 数据一致性：确保数据的准确性和完整性
• 数据安全性：提供访问控制和数据保护机制

1.2.1.2 数据库管理系统

数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是用于管理数据库的软件系统，它提供了数据定义、数据操作、数据存储、数据安全等功能。

常见的关系型数据库管理系统包括：

• PostgreSQL：开源免费的关系型数据库，功能强大
• MySQL：广泛使用的开源关系型数据库
• Oracle：企业级商业关系型数据库
• SQL Server：微软开发的商业关系型数据库
• SQLite：轻量级的嵌入式关系型数据库

1.2.1.3 数据库系统的组成

一个完整的数据库系统包括：

1. 数据库：存储数据的集合
2. 数据库管理系统：管理数据库的软件
3. 数据库应用程序：用户与数据库交互的界面
4. 数据库管理员（DBA）：负责数据库的设计、维护和管理
5. 用户：使用数据库的人员

1.2.2 关系型数据库模型

1.2.2.1 关系模型的基本概念

关系型数据库基于关系模型理论，该理论由IBM研究员埃德加·科德（Edgar F. Codd）于1970年提出。关系模型将数据组织成二维表格形式，通过行和列来表示数据。

关系模型的基本概念包括：

• 关系（Relation）：即二维表格，对应数据库中的表
• 元组（Tuple）：表格中的一行，对应数据库中的记录
• 属性（Attribute）：表格中的一列，对应数据库中的字段
• 域（Domain）：属性的取值范围
• 关系模式：关系的结构描述，包括关系名和属性列表
• 主键（Primary Key）：唯一标识关系中每条元组的属性或属性组合
• 外键（Foreign Key）：用于关联两个关系的属性，指向另一个关系的主键

1.2.2.2 关系模型的特点

关系模型具有以下特点：

1. 数据结构化：数据以表格形式组织，结构清晰
2. 数据独立性：数据与应用程序相互独立，便于维护和扩展
3. 关系的规范性：遵循规范化理论，减少数据冗余
4. 强大的查询能力：使用SQL语言进行数据操作
5. 事务支持：确保数据的一致性和可靠性

1.2.2.3 关系完整性约束

关系完整性约束用于确保数据库中的数据准确、一致和有效。主要包括：

1. 实体完整性：

   • 主键不能为空
   • 主键的值必须唯一
   • 例如：student_id作为学生表的主键，不能为空且必须唯一

2. 参照完整性：

   • 外键必须指向另一个关系的主键
   • 外键可以为空
   • 例如：学生表中的class_id外键必须指向班级表中的class_id主键

3. 用户定义完整性：

   • 根据业务需求定义的约束
   • 例如：学生的年龄必须大于0，成绩必须在0-100之间

1.2.3 SQL语言概述

1.2.3.1 SQL的定义

SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是用于管理关系型数据库的标准语言。它可以用于：

• 查询数据
• 插入、更新和删除数据
• 创建、修改和删除数据库对象（表、索引、视图等）
• 管理数据库权限

SQL具有以下特点：

• 非过程化：只需要指定做什么，不需要指定怎么做
• 统一标准：大部分关系型数据库都支持SQL标准
• 简单易用：语法简洁，易于学习和使用
• 功能强大：支持复杂查询和数据操作

1.2.3.2 SQL的分类

SQL可以分为以下几类：

1. 数据定义语言（DDL）：

   • 用于创建、修改和删除数据库对象
   • 主要命令：CREATE、ALTER、DROP、TRUNCATE

2. 数据操作语言（DML）：

   • 用于查询、插入、更新和删除数据
   • 主要命令：SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE

3. 数据控制语言（DCL）：

   • 用于管理数据库权限和事务
   • 主要命令：GRANT、REVOKE、COMMIT、ROLLBACK

4. 事务控制语言（TCL）：

   • 用于管理事务
   • 主要命令：BEGIN、COMMIT、ROLLBACK、SAVEPOINT

1.2.3.3 SQL的基本语法

1.2.3.3.1 创建表

CREATE TABLE students (
    student_id SERIAL PRIMARY KEY,
    student_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    age INTEGER CHECK (age > 0),
    gender VARCHAR(10),
    class_id INTEGER,
    FOREIGN KEY (class_id) REFERENCES classes(class_id)
);

CREATE TABLE classes (
    class_id SERIAL PRIMARY KEY,
    class_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    teacher_name VARCHAR(50)
);

1.2.3.3.2 插入数据

-- 插入单条数据
INSERT INTO classes (class_name, teacher_name) VALUES ('一班', '张老师');

-- 插入多条数据
INSERT INTO students (student_name, age, gender, class_id) VALUES 
('张三', 18, '男', 1),
('李四', 17, '女', 1),
('王五', 18, '男', NULL);

1.2.3.3.3 查询数据

-- 查询所有数据
SELECT * FROM students;

-- 查询指定列
SELECT student_name, age, gender FROM students;

-- 带条件查询
SELECT * FROM students WHERE age > 17;

-- 排序查询
SELECT * FROM students ORDER BY age DESC;

-- 限制结果数量
SELECT * FROM students LIMIT 10;

-- 关联查询
SELECT s.student_name, c.class_name, c.teacher_name
FROM students s
LEFT JOIN classes c ON s.class_id = c.class_id;

1.2.3.3.4 更新数据

-- 更新单条数据
UPDATE students SET age = 19 WHERE student_id = 1;

-- 更新多条数据
UPDATE students SET gender = '男' WHERE gender IS NULL;

1.2.3.3.5 删除数据

-- 删除单条数据
DELETE FROM students WHERE student_id = 3;

-- 删除多条数据
DELETE FROM students WHERE age < 18;

1.2.4 数据库设计原则

1.2.4.1 数据库设计的重要性

良好的数据库设计是构建高效、可靠、易于维护的数据库应用的基础。糟糕的数据库设计可能导致：

• 数据冗余和不一致
• 查询性能低下
• 难以扩展和维护
• 应用程序开发困难

1.2.4.2 数据库设计的步骤

数据库设计通常包括以下步骤：

1. 需求分析：了解业务需求，确定数据范围和使用方式
2. 概念设计：设计ER模型，描述实体、属性和关系
3. 逻辑设计：将ER模型转换为关系模式，应用规范化理论
4. 物理设计：选择存储结构和索引，优化性能
5. 数据库实施：创建数据库和表，插入测试数据
6. 数据库运行与维护：监控数据库性能，进行优化和调整

1.2.4.3 ER模型设计

ER（Entity-Relationship，实体-关系）模型是数据库概念设计的常用工具，用于描述实体、属性和实体之间的关系。

1.2.4.3.1 ER模型的基本元素

• 实体（Entity）：现实世界中可以独立存在的事物，例如学生、班级、课程
• 属性（Attribute）：实体的特征，例如学生的姓名、年龄、性别
• 关系（Relationship）：实体之间的联系，例如学生与班级的关系

1.2.4.3.2 实体之间的关系类型

• 一对一关系（1:1）：一个实体实例对应另一个实体的一个实例，例如一个学生对应一个学生证
• 一对多关系（1:N）：一个实体实例对应多个另一个实体的实例，例如一个班级对应多个学生
• 多对多关系（M:N）：多个实体实例对应多个另一个实体的实例，例如一个学生可以选多门课程，一门课程可以被多个学生选

1.2.4.3.3 ER模型示例

学生 (学生ID, 姓名, 年龄, 性别)
班级 (班级ID, 班级名称, 班主任)
课程 (课程ID, 课程名称, 学分)
选课 (学生ID, 课程ID, 成绩)

关系：
学生 - 班级：多对一
学生 - 课程：多对多（通过选课表关联）

1.2.4.4 数据库规范化

数据库规范化是一种设计数据库的方法，通过分解关系模式来减少数据冗余和避免数据不一致。规范化理论包括多个范式，从低到高依次为：

1.2.4.4.1 第一范式（1NF）

定义：关系中的每个属性都是原子的，不可再分解。

示例：

• 反例：将学生的联系信息存储为"电话,邮箱"，可以分解为"电话"和"邮箱"两个属性
• 正例：每个属性都是不可再分的基本类型

1.2.4.4.2 第二范式（2NF）

定义：在第一范式的基础上，非主属性完全依赖于主键。

示例：

• 反例：在选课表中，课程名称依赖于课程ID，而不是主键（学生ID,课程ID）
• 正例：将课程名称移动到课程表中，选课表只存储学生ID和课程ID

1.2.4.4.3 第三范式（3NF）

定义：在第二范式的基础上，非主属性不传递依赖于主键。

示例：

• 反例：在学生表中，班主任依赖于班级ID，班级ID依赖于学生ID，存在传递依赖
• 正例：将班主任移动到班级表中，学生表只存储班级ID

1.2.4.4.4 更高范式

除了以上三个基本范式，还有BCNF（Boyce-Codd范式）、4NF、5NF等更高范式。在实际应用中，通常只需要满足前三个范式即可。

1.2.4.5 数据库设计的最佳实践

1. 遵循规范化原则：减少数据冗余和不一致
2. 合理选择数据类型：根据数据特点选择合适的数据类型
3. 定义合适的约束：使用主键、外键、唯一性约束、检查约束等
4. 设计良好的索引：为经常用于查询、排序和连接的列创建索引
5. 考虑性能因素：对于大数据量的表，考虑分区、分表等策略
6. 保持命名一致性：使用统一的命名规范，提高可读性
7. 考虑扩展性：设计时考虑未来可能的需求变化
8. 进行适当的反规范化：在某些情况下，为了提高性能，可以适当反规范化

1.2.5 SQL语言最佳实践

1.2.5.1 查询优化

1. 只查询需要的列 ：避免使用SELECT *，只选择需要的列
2. 使用WHERE子句限制结果集：减少返回的数据量
3. 合理使用索引：为经常用于WHERE、ORDER BY、JOIN的列创建索引
4. 避免在WHERE子句中使用函数：会导致索引失效
5. 使用LIMIT限制结果数量：特别是在分页查询中
6. 合理使用JOIN：避免不必要的JOIN操作
7. 使用EXPLAIN分析查询计划：找出性能瓶颈

1.2.5.2 数据操作优化

1. 使用批量插入：减少插入操作的次数
2. 避免在循环中执行SQL：将多条SQL合并为一条
3. 使用事务：确保数据一致性，减少日志写入
4. 合理使用索引：插入、更新、删除操作会维护索引，索引过多会影响性能
5. 定期清理无用数据：使用DELETE或TRUNCATE清理过期数据

1.2.5.3 安全性

1. 使用参数化查询：避免SQL注入攻击
2. 限制用户权限：遵循最小权限原则
3. 使用加密存储敏感数据：如密码、身份证号等
4. 定期备份数据：防止数据丢失
5. 使用SSL连接：加密数据传输

1.2.6 实践项目：设计学生管理系统数据库

1.2.6.1 项目需求分析

设计一个简单的学生管理系统，包含以下功能：

• 学生信息管理
• 班级信息管理
• 课程信息管理
• 选课管理
• 成绩管理

1.2.6.2 概念设计

1. 实体识别：

   • 学生（Student）
   • 班级（Class）
   • 课程（Course）
   • 成绩（Score）

2. ER模型：

   • 学生与班级：多对一关系
   • 学生与课程：多对多关系（通过成绩表关联）
   • 课程与成绩：一对多关系

1.2.6.3 逻辑设计

1. 班级表（classes）：

   • class_id：班级ID，主键
   • class_name：班级名称，非空
   • teacher_name：班主任名称
   • create_time：创建时间

2. 学生表（students）：

   • student_id：学生ID，主键
   • student_name：学生姓名，非空
   • gender：性别
   • age：年龄，检查约束>0
   • class_id：班级ID，外键
   • create_time：创建时间

3. 课程表（courses）：

   • course_id：课程ID，主键
   • course_name：课程名称，非空
   • credit：学分
   • teacher_name：授课教师
   • create_time：创建时间

4. 成绩表（scores）：

   • score_id：成绩ID，主键
   • student_id：学生ID，外键
   • course_id：课程ID，外键
   • score：成绩，检查约束0-100
   • exam_time：考试时间
   • create_time：创建时间

1.2.6.4 物理设计

1. 创建数据库和表：

   -- 创建数据库
   CREATE DATABASE student_management;
   
   -- 连接到数据库
   \c student_management;
   
   -- 创建班级表
   CREATE TABLE classes (
       class_id SERIAL PRIMARY KEY,
       class_name VARCHAR(50) NOT NULL,
       teacher_name VARCHAR(50),
       create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
   );
   
   -- 创建学生表
   CREATE TABLE students (
       student_id SERIAL PRIMARY KEY,
       student_name VARCHAR(50) NOT NULL,
       gender VARCHAR(10) CHECK (gender IN ('男', '女', '其他')),
       age INTEGER CHECK (age > 0),
       class_id INTEGER,
       create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
       FOREIGN KEY (class_id) REFERENCES classes(class_id)
   );
   
   -- 创建课程表
   CREATE TABLE courses (
       course_id SERIAL PRIMARY KEY,
       course_name VARCHAR(50) NOT NULL,
       credit NUMERIC(3,1),
       teacher_name VARCHAR(50),
       create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
   );
   
   -- 创建成绩表
   CREATE TABLE scores (
       score_id SERIAL PRIMARY KEY,
       student_id INTEGER NOT NULL,
       course_id INTEGER NOT NULL,
       score NUMERIC(5,2) CHECK (score BETWEEN 0 AND 100),
       exam_time DATE,
       create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
       FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(student_id),
       FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(course_id),
       UNIQUE (student_id, course_id)  -- 确保每个学生每门课程只有一个成绩
   );

2. 创建索引：

   -- 为经常用于查询的列创建索引
   CREATE INDEX idx_students_class_id ON students(class_id);
   CREATE INDEX idx_scores_student_id ON scores(student_id);
   CREATE INDEX idx_scores_course_id ON scores(course_id);
   CREATE INDEX idx_scores_student_course ON scores(student_id, course_id);

3. 插入测试数据：

   -- 插入班级数据
   INSERT INTO classes (class_name, teacher_name) VALUES 
   ('一班', '张老师'),
   ('二班', '李老师'),
   ('三班', '王老师');
   
   -- 插入学生数据
   INSERT INTO students (student_name, gender, age, class_id) VALUES 
   ('张三', '男', 18, 1),
   ('李四', '女', 17, 1),
   ('王五', '男', 18, 2),
   ('赵六', '女', 17, 2),
   ('孙七', '男', 18, 3),
   ('周八', '女', 17, 3);
   
   -- 插入课程数据
   INSERT INTO courses (course_name, credit, teacher_name) VALUES 
   ('数学', 4.0, '张老师'),
   ('英语', 4.0, '李老师'),
   ('语文', 4.0, '王老师'),
   ('物理', 3.0, '赵老师'),
   ('化学', 3.0, '钱老师');
   
   -- 插入成绩数据
   INSERT INTO scores (student_id, course_id, score, exam_time) VALUES 
   (1, 1, 85.5, '2025-01-15'),
   (1, 2, 90.0, '2025-01-16'),
   (1, 3, 80.5, '2025-01-17'),
   (2, 1, 95.0, '2025-01-15'),
   (2, 2, 85.5, '2025-01-16'),
   (2, 3, 90.0, '2025-01-17'),
   (3, 1, 80.0, '2025-01-15'),
   (3, 2, 75.5, '2025-01-16'),
   (3, 3, 85.0, '2025-01-17'),
   (4, 1, 70.5, '2025-01-15'),
   (4, 2, 80.0, '2025-01-16'),
   (4, 3, 75.5, '2025-01-17');

4. 查询测试：

   -- 查询每个学生的姓名、班级和班主任
   SELECT s.student_name, c.class_name, c.teacher_name
   FROM students s
   INNER JOIN classes c ON s.class_id = c.class_id;
   
   -- 查询每个学生的每门课程成绩
   SELECT s.student_name, c.course_name, sc.score
   FROM students s
   INNER JOIN scores sc ON s.student_id = sc.student_id
   INNER JOIN courses c ON sc.course_id = c.course_id
   ORDER BY s.student_name, c.course_name;
   
   -- 查询每个学生的平均成绩
   SELECT s.student_name, AVG(sc.score) AS avg_score
   FROM students s
   INNER JOIN scores sc ON s.student_id = sc.student_id
   GROUP BY s.student_name
   ORDER BY avg_score DESC;
   
   -- 查询每门课程的平均成绩
   SELECT c.course_name, AVG(sc.score) AS avg_score
   FROM courses c
   INNER JOIN scores sc ON c.course_id = sc.course_id
   GROUP BY c.course_name
   ORDER BY avg_score DESC;

1.2.7 关系型数据库对比

为了帮助你更全面地理解关系型数据库，本节将对比PostgreSQL 18、SQL Server 2019+和MySQL 8.0+在关系模型实现、SQL标准支持和核心特性方面的差异。

1.2.7.1 关系模型实现对比

特性	PostgreSQL 18	SQL Server 2019+	MySQL 8.0+
关系模型遵循程度	严格遵循关系模型理论	严格遵循关系模型理论	部分遵循关系模型理论
数据组织方式	基于表的二维结构，支持复杂数据类型	基于表的二维结构，支持复杂数据类型	基于表的二维结构，支持复杂数据类型
主键支持	支持单字段和复合主键	支持单字段和复合主键	支持单字段和复合主键
外键支持	完整的外键约束支持	完整的外键约束支持	仅InnoDB存储引擎完整支持外键约束
视图支持	强大的视图支持，包括可更新视图、物化视图	完整的视图支持，包括可更新视图、索引视图	基本的视图支持，部分视图可更新
存储过程支持	完整的存储过程支持，支持多种语言	强大的存储过程支持，支持T-SQL	基本的存储过程支持，支持MySQL存储过程语言
触发器支持	完整的触发器支持，支持多种触发时机	强大的触发器支持，包括DML和DDL触发器	基本的触发器支持，主要支持DML触发器
函数支持	支持自定义函数，支持多种语言	支持自定义函数，支持T-SQL	支持自定义函数，支持MySQL函数语言

1.2.7.2 SQL标准支持对比

标准版本	PostgreSQL 18	SQL Server 2019+	MySQL 8.0+
SQL标准支持级别	SQL:2016（高度兼容）	SQL:2016（良好兼容）	SQL:2011（部分兼容）
基本SQL语法	完全支持SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE	完全支持SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE	完全支持SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE
JOIN操作	支持INNER/LEFT/RIGHT/FULL/CROSS JOIN	支持INNER/LEFT/RIGHT/FULL/CROSS JOIN	支持INNER/LEFT/RIGHT/CROSS JOIN，有限支持FULL JOIN
子查询支持	完整的子查询支持，包括嵌套子查询	完整的子查询支持	基本的子查询支持，部分复杂子查询可能有性能问题
CTE支持	完整的CTE支持，包括递归CTE	完整的CTE支持，包括递归CTE	支持CTE，包括递归CTE（8.0+）
窗口函数支持	完整的窗口函数支持，符合SQL标准	完整的窗口函数支持	基本的窗口函数支持（8.0+）
MERGE语句	支持MERGE语句（15+）	强大的MERGE语句支持	支持INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE（类似MERGE）
JSON支持	强大的JSON/JSONB支持，包括JSONPath	良好的JSON支持，包括JSONPath	基本的JSON支持，包括JSONPath（8.0+）

1.2.7.3 核心特性对比

特性	PostgreSQL 18	SQL Server 2019+	MySQL 8.0+
ACID支持	完全支持ACID	完全支持ACID	仅InnoDB存储引擎完全支持ACID
并发控制	MVCC（多版本并发控制）	MVCC + 锁定机制	MVCC（InnoDB存储引擎）
事务隔离级别	读未提交、读已提交、可重复读、串行化	读未提交、读已提交、可重复读、快照隔离、串行化	读未提交、读已提交、可重复读（默认）、串行化
索引类型	B-Tree、Hash、GiST、GIN、SP-GiST、BRIN	B-Tree、Hash、Columnstore、Spatial、XML	B-Tree（默认）、Hash、Full-Text、Spatial
分区表支持	强大的分区表支持，包括范围、列表、哈希、复合分区	完整的分区表支持，包括范围、列表、哈希、列存储分区	基本的分区表支持，包括范围、列表、哈希分区
并行查询	强大的并行查询支持，支持多种操作	良好的并行查询支持	基本的并行查询支持（8.0+）
全文搜索	强大的全文搜索支持	完整的全文搜索支持	基本的全文搜索支持
空间数据支持	强大的PostGIS扩展，GIS功能全面	内置空间数据类型和函数	有限的空间数据支持（需MySQL Spatial扩展）
扩展性	强大的扩展机制，支持自定义类型、函数、扩展	有限的扩展性，主要通过扩展包	有限的扩展性，通过插件系统

1.2.7.4 适用场景对比

场景类型	PostgreSQL 18	SQL Server 2019+	MySQL 8.0+
复杂数据模型	非常适合，支持复杂数据类型和关系	非常适合，支持复杂数据模型	适合简单到中等复杂度的数据模型
高并发事务	适合，MVCC机制支持高并发	非常适合，企业级事务处理	适合，尤其是InnoDB存储引擎
数据分析	适合，支持复杂查询和分析	非常适合，尤其是与Microsoft BI工具集成	适合简单到中等复杂度的数据分析
Web应用	适合，尤其是需要高级特性的Web应用	适合，尤其是.NET生态的Web应用	非常适合，尤其是LAMP/MEAN栈Web应用
企业应用	适合，尤其是需要高可靠性的企业应用	非常适合，大型企业应用的首选	适合中小型企业应用，成本敏感场景
开源项目	非常适合，开源免费，生态活跃	适合，有免费Express版本	非常适合，开源免费，广泛使用

1.2.8 总结

本章节介绍了关系型数据库的基础概念，包括：

1. 数据库的基本概念和组成
2. 关系模型的基本概念和特点
3. SQL语言的分类和基本语法
4. 数据库设计的步骤和原则
5. 数据库规范化理论
6. SQL语言的最佳实践
7. 一个完整的学生管理系统数据库设计案例
8. 与SQL Server 2019+和MySQL 8.0+的关系型数据库对比

通过本章节的学习，你应该已经掌握了关系型数据库的基本概念和设计方法，能够理解和使用SQL语言进行基本的数据操作。同时，通过与SQL Server 2019+和MySQL 8.0+的对比，你了解了不同关系型数据库在关系模型实现、SQL标准支持和核心特性方面的差异，这将有助于你在不同数据库间迁移和切换。

在接下来的章节中，我们将学习PostgreSQL 18的安装配置、高级SQL语法、数据库设计等内容，逐步深入PostgreSQL的世界。

1.2.9 思考与练习

1.2.9.1 思考问题

1. 什么是关系型数据库？它的主要特点是什么？
2. 关系模型的基本概念包括哪些？
3. SQL语言分为哪几类？每类包括哪些主要命令？
4. 数据库设计的步骤是什么？
5. 什么是数据库规范化？主要包括哪些范式？

1.2.9.2 练习题

1. 设计一个简单的博客系统数据库，包含用户、文章、评论等实体
2. 编写SQL语句，查询每个班级的学生人数和平均年龄
3. 编写SQL语句，查询成绩在80分以上的学生姓名和课程名称
4. 什么是索引？索引的作用是什么？
5. 数据库设计的最佳实践有哪些？
6. 简述关系完整性约束的三种类型及其作用
7. 什么是ER模型？它在数据库设计中的作用是什么？
8. 简述第一范式、第二范式和第三范式的定义和要求
9. 设计一个简单的电商系统数据库，包含商品、订单、用户等实体
10. 编写SQL语句，查询每门课程的最高分、最低分和平均分

1.2.10 参考资源

• PostgreSQL官方文档：SQL语言
• SQL Server官方文档：SQL语言
• MySQL官方文档：SQL语言
• 《数据库系统概论》：萨师煊、王珊著
• 《SQL必知必会》：Ben Forta著
• 《PostgreSQL实战》：谭峰著
• 《数据库设计教程》：Jennifer Widom著