MySQL从入门到精通（一）：MySQL介绍及数据库相关概念

目录

一、MySQL 介绍

二、数据库相关概念

（一）数据库基础知识

（二）主流的关系型数据库管理系统

三、关系型数据库与非关系型数据库

（一）定义

（二）数据模型对比

（三）性能与扩展性

（四）优缺点分析

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一、MySQL 介绍

MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。它以其高性能、可靠性和易用性而闻名于世，是 Web 应用程序最常用的数据库之一，也是许多企业级应用、移动应用、大数据应用以及云计算应用的首选数据库解决方案 。许多知名的网站和服务，如 Facebook、Twitter、YouTube、WordPress 等，都在使用 MySQL 来存储和管理数据，这进一步证明了 MySQL 的可靠性和适用性。

对于开发者而言，掌握 MySQL 意味着能够开发出更高效、更可靠的应用程序。无论是 Web 开发、移动开发还是大数据分析，MySQL 都是不可或缺的技能。

二、数据库相关概念

（一）数据库基础知识

在深入学习 MySQL 之前，我们需要先了解一些数据库的核心概念，这些概念是我们理解和使用数据库的基石。

数据库（Database）：数据库就像是一个电子化的文件柜，是按照一定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。它可以存储大量的数据，并且提供了对这些数据进行高效访问和操作的方法。

数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：数据库管理系统是一种用于管理数据库的软件系统，它就像是数据库的管理员，负责数据库的创建、数据的存储、查询、更新、删除以及用户权限管理等操作。常见的数据库管理系统有 MySQL、Oracle、SQL Server等，不同的数据库管理系统具有不同的特点和适用场景。

SQL（Structured Query Language）：SQL 即结构化查询语言，是一种专门用于与数据库进行交互的语言，定义了一套操作关系型数据库的统一标准。它就是我们与数据库管理员沟通的工具，通过 SQL 语句，我们可以向数据库管理系统发送指令，实现对数据库中数据的各种操作 。

这三个概念之间的关系紧密相连。数据库是数据的存储容器，数据库管理系统负责管理和维护数据库，而 SQL 则是我们与数据库管理系统进行交互的语言。我们通过 SQL 语句向数据库管理系统发送请求，数据库管理系统根据这些请求对数据库中的数据进行相应的操作 。

（二）主流的关系型数据库管理系统

目前主流的关系型数据库管理系统的市场占有率排名如下：

• Oracle：大型的收费数据库，Oracle公司产品，价格昂贵。
• MySQL：开源免费的中小型数据库，后来Sun公司收购了MySQL，而Oracle又收购了Sun公司。 目前Oracle推出了收费版本的MySQL，也提供了免费的社区版本。
• SQL Server：Microsoft 公司推出的收费的中型数据库，C#、.net等语言常用。
• PostgreSQL：开源免费的中小型数据库。
• DB2：IBM公司的大型收费数据库产品。
• SQLLite：嵌入式的微型数据库。Android内置的数据库采用的就是该数据库。
• MariaDB：开源免费的中小型数据库。是MySQL数据库的另外一个分支、另外一个衍生产品，与 MySQL数据库有很好的兼容性。

只要是关系型数据库，最终在操作时，都是使用SQL语言来进行统一操作， 因为SQL语言，是操作关系型数据库的统一标准 。所以即使我们现在学习的是MySQL， 假如我们以后到了公司，使用的是别的关系型数据库，如：Oracle、DB2、SQLServer，也完全不用 担心，因为操作的方式都是一致的。

三、关系型数据库与非关系型数据库

（一）定义

1. 关系型数据库（RDBMS）

   • 概念：基于关系模型，通过二维表格（行表示记录，列表示字段）组织数据，表之间通过主键和外键建立关联。代表产品包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
      
   • 核心特性：
     • 严格的数据模式（Schema）需预先定义字段类型和表结构。
     • 支持SQL语言进行复杂查询（如JOIN操作）。
     • 遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），确保事务的强一致性 。

2. 非关系型数据库（NoSQL）

   • 概念：采用灵活的数据模型（如键值对、文档、列族、图），无需固定表结构，支持分布式存储。代表产品包括MongoDB、Redis、Cassandra等。
      
   • 核心特性：
     • 动态数据结构，允许随时增减字段。
     • 弱一致性（最终一致性），遵循BASE原则（基本可用、软状态、最终一致）。
     • 高扩展性，可通过横向扩展（增加节点）应对海量数据。

（二）数据模型对比

维度	关系型数据库	非关系型数据库
存储形式	二维表格	键值对、文档、图等
模式预定义	必须预先定义表结构	动态结构，无需预定义
数据关联性	多表关联（外键）	嵌套文档或独立存储
典型操作	复杂查询（JOIN、事务）	简单键值查询、批量读写

（三）性能与扩展性

1. 性能优化方向

   • 关系型：依赖垂直扩展（提升单机性能），如增加CPU或内存。
   • 非关系型：天然支持水平扩展，通过分片和集群分散负载。

2. 适用场景

   • 关系型：
     • 需要强一致性和复杂事务的场景（如银行系统、ERP）。
     • 结构化数据的高效查询（如用户账户、订单管理）。
   • 非关系型：
     • 高并发读写。
     • 非结构化或半结构化数据存储。

（四）优缺点分析

类型	优点	缺点
关系型	数据一致性强，支持复杂事务  标准化结构减少冗余	扩展性受限，海量数据读写效率低 模式修改成本高
非关系型	高扩展性和灵活性 适合非结构化数据	弱一致性可能导致数据不一致 复杂查询能力弱

完结撒花🎉