数据库基础概念体系梳理

数据库基础概念体系梳理

一、数据库技术的发展阶段

数据库技术的演进围绕数据管理效率的提升展开，主要分为三个核心阶段：

1. 人工管理阶段：无专门数据管理软件，数据与程序紧密绑定，无法共享，数据冗余度极高，仅适用于早期简单计算场景。

2. 文件系统阶段：以文件为单位存储数据，由操作系统管理文件，数据可独立于程序存在，但文件间缺乏关联，数据一致性难以保障，且检索效率低。

3. 数据库系统阶段：引入数据库管理系统（DBMS），通过结构化方式组织数据，支持多用户共享、数据一致性约束和高效检索，是当前主流的数据管理模式。

二、数据库核心概念体系

数据库的常见概念可围绕数据存储结构、核心组件、关键技术与规则三大维度展开，清晰理解这些概念是掌握数据库应用的基础。

（一）数据存储结构：从低到高的组织形式

这一层级描述了数据在数据库中如何被有序组织和管理，从最小单元到整体集合，形成清晰的层级关系：

1. 数据项（字段）：数据库中最小的数据单位，用于描述实体的某个属性。例如 “用户表” 中的 “用户名”“年龄”“手机号”，每个字段都有明确的数据类型（如字符串、整数）。

2. 记录（行 / 元组）：由多个相关数据项组成，对应现实中的一个具体实体。例如一条包含 “张三、25、138xxxx1234” 的用户信息，就是一条记录，每条记录在表中占据一行。

3. 表（关系）：由同一类型的记录组成的集合，是关系型数据库的核心存储结构。每个表有固定的列（字段）和可变的行（记录），表结构需提前定义（如字段名、数据类型、约束条件），例如 “用户表”“订单表”。

4. 数据库（DB）：多个相关表的集合，用于存储某一领域的全部数据。例如 “电商数据库” 可能包含用户表、商品表、订单表、支付表等，各表通过关联字段（如用户 ID）形成数据闭环。

（二）核心组件：支撑数据库运行的关键部分

这些组件负责数据库的创建、管理、访问和维护，是数据库系统的 “骨架”，确保系统稳定运行：

1. 数据库管理系统（DBMS）：用于管理数据库的软件，是用户与数据库之间的交互接口。其核心功能包括数据定义、数据操纵、数据查询、数据控制（如权限管理），常见的 DBMS 有 MySQL（开源）、Oracle（企业级）、SQL Server（微软生态）等。

2. 数据库系统（DBS）：由数据库（DB）、数据库管理系统（DBMS）、数据库管理员（DBA）、支持数据库的硬件和软件（应用开发工具、应用系统、操作系统等）组成的完整系统。例如 “电商平台的数据库系统”，包含了商品 / 订单数据、MySQL 软件、DBA 维护团队、购物 APP 和消费者终端。

3. 实体与实体集：实体是现实世界中可被描述的事物（如 “用户”“商品”“订单”），具有唯一标识（如用户 ID）；实体集是同一类实体的集合（如所有用户构成 “用户实体集”，所有商品构成 “商品实体集”）。

4. 索引（补充概念）：一种优化数据检索效率的数据结构，基于表中的一个或多个字段构建，可快速定位符合条件的记录，避免全表扫描。常见索引类型有主键索引（唯一且非空）、普通索引、唯一索引、联合索引等，但过多索引会降低数据插入 / 更新效率。

（三）关键技术与规则：保障数据有效与安全

这些技术和规则用于确保数据的准确性、完整性、一致性和可访问性，是数据库高效运行的 “保障”。

1. 数据模型：数据库设计的框架

数据模型是描述数据结构、数据关系和数据约束的框架，决定了数据库的组织方式，主流模型有三种：

模型类型	结构特点	适用场景	代表案例
层次模型	树形结构，每个节点只有一个父节点	父子关系明确的场景（如组织架构、家谱）	早期 IBM IMS 数据库
网状模型	图结构，节点可关联多个父 / 子节点	复杂多对多关系场景（如工程设计）	早期 CODASYL 数据库
关系模型	以表为核心，通过主键、外键建立表间关系	绝大多数业务场景（如电商、金融、社交）	MySQL、Oracle、SQL Server

数据模型的三要素：

• 数据结构：描述数据的类型、组织方式（如表、字段）；

• 数据操作：定义对数据的操作（如查询、插入、更新、删除）；

• 数据完整性约束：确保数据正确、一致的规则（如主键唯一、外键关联有效）。

2. 表间关联与约束：确保数据一致性

• 主键（PK，Primary Key）：表中唯一标识一条记录的字段，不能重复且不能为空。一个表只能有一个主键（可由多个字段组成复合主键），例如 “用户表” 中的 “用户 ID”，用于区分不同用户。

• 外键（FK，Foreign Key）：表中用于关联其他表主键的字段，作用是建立表间关系，保证数据一致性（如 “订单表” 中的 “用户 ID” 关联 “用户表” 的主键，确保订单必须归属已存在的用户）。

• 数据完整性约束（补充概念）：

  • 实体完整性：主键字段值唯一且非空（如 “用户 ID” 不能重复或为空）；

  • 参照完整性：外键必须关联其他表的有效主键（如 “订单表” 的 “用户 ID” 不能指向 “用户表” 中不存在的 ID）；

  • 用户定义完整性：根据业务需求自定义的约束（如 “年龄” 字段值需在 0-150 之间、“手机号” 需符合 11 位数字格式）。

3. SQL 语言：与数据库交互的工具

SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是用于与数据库交互的标准语言，实现数据的查询、插入、更新和删除，按功能分为三类核心子语言：

• DQL（数据查询语言）：用于查询数据，核心命令SELECT（如SELECT * FROM 用户表 WHERE 年龄>20）；

• DML（数据操纵语言）：用于修改数据，核心命令INSERT（插入）、UPDATE（更新）、DELETE（删除）；

• DDL（数据定义语言）：用于定义数据库对象，核心命令CREATE（创建表 / 库）、ALTER（修改表结构）、DROP（删除表 / 库）；

• DCL（数据控制语言）：用于权限管理，核心命令GRANT（授予权限）、REVOKE（回收权限）。

4. 关系数据库的规范化：减少数据冗余

数据库规范化（Normalization）是通过拆分表结构，消除数据冗余和异常（插入异常、更新异常、删除异常）的过程，用 “范式（NF，Normal Form）” 衡量规范化程度，常用范式如下：

（1）第一范式（1NF）：原子性

核心规则：消除重复字段，表中所有字段的值必须是 “原子的”（不可再分割的最小数据单元）。

反例：“用户表” 中 “联系方式” 字段存储 “138xxxx1234, [e-mail]”，包含电话和邮箱两个信息，可分割，不满足 1NF；

正例：拆分为 “手机号” 和 “邮箱” 两个独立字段，每个字段只存储单一类型数据，满足 1NF。

说明：1NF 是关系型数据库的基础，不满足 1NF 的数据库不是关系型数据库。

（2）第二范式（2NF）：消除部分依赖

核心前提：满足 1NF，且表中有主键（或复合主键），确保每个记录可唯一区分；

核心规则：所有非主键字段必须完全依赖于主键（或复合主键的全部字段），不能只依赖复合主键的某一个字段（消除 “部分依赖”）。

反例1：员工工资信息表中，员工编码和岗位组成组合关键字（即复合主键），不满足2NF。

（员工编码+岗位）->(决定）（姓名、年龄、学历、基本工资、绩效工资、奖金）

上述关系可以进一步拆分为：

（员工编码）—>(决定）（姓名、年龄、学历）
（岗位）->（决定）（基本工资）

正例1：上述可以改为

员工信息表：EMPLOYEE（员工编码、姓名、学历、年龄）
岗位工资表：QUARTERS（岗位、基本工资）
员工工资表：PAY（员工编码、岗位、绩效工资、奖金）

反例2：设计 “订单详情表”，用 “订单 ID + 商品 ID” 作为复合主键，同时包含 “订单日期” 字段。“订单日期” 只依赖 “订单 ID”（一个订单对应一个日期），不依赖 “商品 ID”，存在部分依赖，不满足 2NF。

正例2：拆分表结构，将 “订单日期” 移到 “订单表”（主键为 “订单 ID”），“订单详情表” 只保留 “订单 ID + 商品 ID”“商品数量”“商品单价” 等完全依赖复合主键的字段，满足 2NF。

订单表（订单ID、订单日期）--主键：订单ID
订单详情表（订单ID+商品ID、商品数量、商品单价）——复合主键：订单ID+I商品D

（3）第三范式（3NF）：消除传递依赖

核心前提：满足 2NF；

核心规则：所有非主键字段不能通过其他非主键字段间接依赖于主键（消除 “传递依赖”）。

反例：设计 “订单表”，主键为 “订单 ID”，包含 “用户 ID”“用户名”“用户地址” 字段。“用户名”“用户地址” 依赖 “用户 ID”，而 “用户 ID” 依赖 “订单 ID”，形成 “订单 ID→用户 ID→用户名” 的传递依赖，不满足 3NF。

订单表（订单ID、用户ID、用户名、用户地址）
订单ID->用户ID->用户名

正例：拆分表结构，“订单表” 只保留 “订单 ID”“用户 ID”“订单日期” 等字段；将 “用户名”“用户地址” 移到 “用户表”（主键为 “用户 ID”），通过 “用户 ID” 关联两张表，消除传递依赖，满足 3NF。

订单表（订单ID、用户ID、订单日期）
用户表（用户ID、用户名、用户地址）

实际设计中，满足 3NF 已能解决大部分问题，更高阶范式多用于复杂场景。

（4）高阶范式（适用于复杂场景）

• BCNF（巴斯 - 科德范式）：3NF 的强化版，要求在 3NF 基础上，消除主键字段对其他主键字段的依赖（适用于复合主键场景，如 “学生选课表” 用 “学生 ID + 课程 ID” 作主键，“教师” 字段需依赖整个复合主键，而非仅 “课程 ID”）；

• 4NF（第四范式）：在 BCNF 基础上，消除表中的 “多值依赖”（即一个字段的多个值对应另一个字段的多个值，且无直接关联，如 “用户表” 中 “用户 ID” 对应多个 “手机号” 和 “邮箱”，需拆分为 “用户 - 手机号表”“用户 - 邮箱表”）。

5. 实体关系：业务逻辑的映射

现实中实体间的关系需映射到数据库表结构，核心关系有三种：

• 一对一关系：两个实体间一一对应（如 “用户” 与 “用户身份证信息”，一个用户对应一个身份证，一个身份证归属一个用户）；表设计时可将两个实体合并为一张表，或用主键关联（一方主键作为另一方外键，且外键唯一）。

• 一对多关系：一个实体的一条记录对应另一个实体的多条记录（如 “用户” 与 “订单”，一个用户可创建多个订单，一个订单归属一个用户）；表设计时在 “多” 的一方添加 “一” 的一方的主键作为外键（如 “订单表” 添加 “用户 ID” 外键）。

• 多对多关系：两个实体间互相对应多条记录（如 “学生” 与 “课程”，一个学生可选多门课程，一门课程可被多个学生选择）；表设计时需创建 “中间表”（如 “学生选课表”），存储两个实体的主键作为复合主键，实现关联。

三、数据库的三级模式与两级映射：保障数据独立性

数据库通过 “三级模式” 划分数据抽象层级，通过 “两级映射” 隔离层级变化，确保数据的逻辑独立性和物理独立性，是数据库系统的核心架构设计。

（一）三级模式：数据的三个抽象层级

1. 模式（逻辑模式 / 概念模式）：

定义：它是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，也是所有用户的公共数据视图。
(如 “电商数据库” 中用户表、订单表的结构定义，以及表间关联关系）；

特点：一个数据库只有一个模式，处于三级模式的中间层，连接外模式和内模式。

2. 外模式（用户模式）：

定义：它是数据库用户（包括应用程序员、最终用户）能够看到和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，也是数据库用户的数据视图。
（如 “订单管理模块” 仅需访问 “订单表” 的 “订单 ID”“用户 ID”“订单金额” 字段，无需访问 “用户地址” 等无关字段）；

特点：外模式是模式的子集，一个模式可对应多个外模式，通过外模式限制用户访问范围，保障数据安全。

3. 内模式（存储模式）：

定义：数据物理结构和存储方式的描述，即数据在数据库内部的存储形式（如数据以 B + 树结构存储、字段的压缩方式、索引的存储位置）；

特点：一个数据库只有一个内模式，直接与硬件存储交互，隐藏物理存储细节。

	内 --------------------->外内模式------->模式----->外模式（一个）----（一个）----（多个）

（二）两级映射：保障数据独立性

两级映射用于建立不同模式间的关联，隔离层级变化，确保上层应用不受底层结构修改的影响：

1. 外模式 / 模式映射：

定义：一个模式可以有任意多个外模式。外模式 / 模式映射定义了每个外模式与模式之间的对应关系。
（如 “订单管理模块” 的外模式如何关联 “订单表” 的模式）；

作用：当模式发生改变（如 “订单表” 增加 “物流单号” 字段），DBA 可修改该映射，使外模式保持不变，上层应用无需修改，保障数据的逻辑独立性。

2. 模式 / 内模式映射：

定义：数据库中只有一个模式和一个内模式，因此模式 / 内模式映射是唯一的，它定义了数据库的全局逻辑结构和存储结构之间的对应关系。（如 “订单表” 的逻辑结构如何对应物理存储结构）；

作用：当内模式发生改变（如更换存储设备、修改数据存储引擎），DBA 可修改该映射，使模式保持不变，进而外模式和应用程序不受影响，保障数据的物理独立性。

简单来说，这两种映射的核心作用就是通过隔离不同层级的变化，分别保障数据的逻辑独立性和物理独立性，让数据库结构的修改不会轻易影响到上层的应用程序。