数据库基础知识
数据库相关核心定义
- 数据库（DB）：由数据库管理系统管理的、有组织的信息集合，是数据的存储载体。
- 数据库管理系统（DBMS）：操纵和管理数据库的大型软件，负责数据库的建立、使用和维护，是用户与数据库的交互接口（如 MySQL、Oracle）。
- 数据库系统（DBS）：由软件（DBMS）、数据库（DB）和数据库管理员（DBA）组成的完整系统。
- 数据库管理员（DBA）：负责全面管理和控制数据库系统的角色，保障数据库的稳定运行。
数据模型核心概念
- 元组：关系表中的每一行（每条记录），是数据的基本存储单元。
- 码：能唯一标识实体的属性（对应表中的列）。
- 候选码：属性或属性组，其值可唯一标识元组，且任意子集无法单独标识（如学生表中 "学号""姓名 + 班级" 可能均为候选码）。
- 主码（主键）：从候选码中选定的唯一标识元组的属性 / 属性组，一个表仅能有一个主码，不可重复且不允许为空。
- 外码（外键）：一个关系中的属性，对应另一个关系的主码，用于建立表间关联，可重复且允许为空，一个表可有多个外码。
- 主属性：包含在任意候选码中的属性（如学生表中 "学号""身份证号"）。
- 非主属性：未包含在任何候选码中的属性（如学生表中 "姓名""年龄"）。
ER 图（实体联系图）
ER 图是数据库概念结构设计的核心工具，用于梳理实体间关系，由三大要素组成：
- 实体：现实世界的业务对象（如学生、课程、教师），用矩形框表示。
- 属性：描述实体的要素（如学生的 "学号""姓名"），用椭圆形表示。
- 联系：实体间的关联关系（如学生 "选课" 课程），用菱形表示，支持三种数量关系：1:1（一对一）、1:N（一对多）、M:N（多对多）。
数据库范式（设计规范）
范式的核心目的是减少数据冗余、避免插入 / 修改 / 删除异常，常用核心范式有三级：
- 1NF（第一范式）：属性不可再分，即表中字段需为原子值（如 "联系方式" 不可拆分为 "电话 + 邮箱"，需单独设列），是关系型数据库的基础要求。
- 2NF（第二范式） ：在 1NF 基础上，消除非主属性对主码的部分函数依赖（非主属性需完全依赖于整个主码，而非主码的子集），通常需通过拆分表实现。
- 3NF（第三范式） ：在 2NF 基础上，消除非主属性对主码的传递函数依赖（非主属性不可通过其他非主属性间接依赖主码，如 "学号→系名→系主任" 需拆分为学生表和系表）。
关键依赖概念
- 函数依赖：若 X 的值可唯一确定 Y 的值，则 Y 依赖于 X（X→Y）。
- 部分依赖：Y 依赖于 X 的真子集（如 "姓名" 依赖于 "学号 + 班级" 中的 "学号"）。
- 传递依赖：X→Y、Y→Z，且 Y 不依赖 X，则 Z 传递依赖于 X。
主键和外键的区别
| 对比维度 | 主键（主码） | 外键（外码） |
|---|---|---|
| 核心作用 | 唯一标识表中元组 | 建立表间关联关系 |
| 唯一性要求 | 必须唯一 | 可重复 |
| 空值允许 | 不允许为空 | 允许为空 |
| 数量限制 | 一个表仅能有一个 | 一个表可有多个 |
外键与级联的使用建议
- 不推荐使用的原因（阿里开发手册强制要求） ：
- 增加复杂性：开发和测试需考虑外键约束，需求变更时修改成本高；
- 消耗数据库资源：数据库需额外维护外键关联，增删改时需触发校验；
- 不支持分库分表：分布式场景下外键约束失效；
- 存在更新风暴风险：级联更新 / 删除可能导致大规模数据操作阻塞。
- 外键的优势：保证数据一致性和完整性，减少应用层代码量（无需手动维护关联关系）。
- 适用场景：单机低并发、无分库分表需求的简单系统可考虑使用。
存储过程
- 定义：一组包含逻辑控制语句的 SQL 集合，可封装复杂业务逻辑，预编译后重复调用。
- 核心作用：简化复杂 SQL 操作，减少应用层与数据库的交互次数，执行效率高于单独 SQL。
- 缺点（阿里开发手册禁止使用）：难以调试和扩展，无移植性（不同数据库语法差异大），消耗数据库资源。
drop、delete 与 truncate 的区别
| 对比维度 | drop | truncate | delete |
|---|---|---|---|
| 核心用法 | 删除表结构及所有数据 | 清空表中数据，保留表结构 | 删除表中满足条件的数据（无 WHERE 则清空） |
| 所属数据库语言 | DDL（数据定义语言） | DDL（数据定义语言） | DML（数据操作语言） |
| 事务支持 | 操作立即生效，不可回滚 | 操作立即生效，不可回滚 | 支持事务，可回滚（提交后生效） |
| 日志生成 | 不生成 binlog 日志 | 不生成 binlog 日志 | 生成 binlog 日志，支持数据恢复 |
| 执行速度 | 最快（释放表所有资源） | 较快（重建表结构，重置自增） | 最慢（逐行删除，触发触发器） |
| 表结构保留 | 不保留（表被删除） | 保留 | 保留 |
数据库设计通常分为哪几步
数据库设计遵循标准化流程，共六步：
- 需求分析：梳理用户的数据、功能和性能需求（如电商系统需存储商品、订单、用户数据）；
- 概念结构设计：采用 ER 模型设计，绘制 ER 图，明确实体、属性及关联关系；
- 逻辑结构设计：将 ER 图转换为关系模型（即数据库表），定义表结构、字段类型、主键、外键；
- 物理结构设计：选择存储结构（如索引类型）和存取路径（如数据分区方式），优化存储性能；
- 数据库实施：编写 SQL 脚本创建库表、测试数据插入、验证功能；
- 数据库的运行和维护：日常监控、性能优化、数据备份与恢复、需求迭代时的结构调整。