数据库是存储数据的仓库，是高效的存储和处理数据的介质(磁盘和内存)。
一、基本概念
1.分类
基于存储介质的不同，常分为关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL: Not Only SQL, 不是关系型的数据库都叫做非关系型数据库)两类。
- 关系型数据库: 安全(保存磁盘基本不会丢失), 容易理解, 比较浪费空间(二维表)
- 非关系型数据库: 效率高, 相对不太安全(断电丢失)
2.常见的数据库
- 关系型数据库：
大型: Oracle, DB2
中型: SQL-SERVER, Mysql等
小型: access等
- 非关系型数据库: memcached, mongodb, redis(可以持久化同步到磁盘)等
3.术语
- 数据库: database
- 数据库系统: DBS(Database System): 是一种虚拟系统, 将多种内容关联起来的称呼
- DBS = DBMS + DB
- DBMS: Database Management System, 数据库管理系统, 专门管理数据库
- DBA: Database Administrator,数据库管理员
- 记录（行）: row/record, 指表中的一行(一条记录)。 行是从结构角度出发,记录是从数据角度出发
- 字段（列）: column/field, 指表中的一列。
二、关系型数据库
是一种建立在关系模型(数学模型)上的数据库。
1.关系模型
一种建立在关系上的模型，包括：
- 数据结构: 数据存储的问题, 二维表(有行和列)
- 操作指令集合: 所有SQL语句
- 完整性约束: 表内数据约束(字段与字段), 表与表之间约束(外键)等
2.设计
从需要存储的数据需求中分析, 如果是一类数据(实体)应该设计成一张二维表。
表是由表头(字段名: 用来规定数据的名字)和数据部分组成(实际存储的数据单元)。
- 维护实体内部, 实体与实体之间的联系
- 如果表中对应的某个字段没有值(数据), 但是系统依然要分配空间（相对比较浪费空间）
二位表（行和列）：
表头 | 字段名1 | 字段名2 |
数据单元 | 数据1 | 数据2 |
三、实体关系
将实体与实体的关系, 反应到最终数据库表的设计上来，将关系分成三种: 一对一, 一对多(多对一)和多对多。
所有的关系都是指的表与表之间的关系。
1.一对一
一张表的一条记录一定只能与另外一张表的一条记录进行对应，反之亦然。
一般将常用的和不常用的信息分离存储，对表进行垂直拆分，分成两张表。为了保证不常用信息表与常用信息表一定能够对应上，通常找一个具有唯一性(确定记录)的字段来共同连接两张表。
一个常用表中的一条记录，永远只能在一张不常用表中匹配一条记录；反过来,一个不常用表中的一条记录在常用表中也只能匹配一条记录:，形成一对一的关系。
例：学生实体。
2.一对多
一张表中有一条记录可以对应另外一张表中的多条记录；但是返过来， 另外一张表的一条记录只能对应第一张表的一条记录，形成一对多或者多对一关系。
一般在某一张表中增加一个字段，能够找到另外一张表的中记录。一般在关系为多的表中增加一个字段指向关系为一的表， 因为关系为多表的记录只能匹配到一条关系为一的表记录。
例：母亲实体与孩子实体。
2.多对多
一张表中(A)的一条记录能够对应另外一张表(B)中的多条记录；同时B表中的一条记录也能对应A表中的多条记录，形成 多对多的关系。
多对多关系一般会增加一张新表来专门维护两张表之间的关系。
例：教师实体与学生实体
教师表、学生表、教师与学生关联表。
学生找教师：找出学生id -> 中间表寻找匹配记录(多条) -> 教师表匹配(一条)
老师找学生：找出教师id -> 中间表寻找匹配记录(多条) -> 学生表匹配(一条)
四、范式
Normal Format， 是一种离散数学中的知识，是为了解决一种数据的存储与优化的问题：保存数据的存储之后， 凡是能够通过关系寻找出来的数据，坚决不再重复存储。最终目标是为了减少数据的冗余。
是一种分层结构的规范，分为六层（1NF，2NF，3NF...6NF）， 每一次层都比上一层更加严格。若要满足下一层范式，前提是满足上一层范式。1NF是最底层，要求最低，6NF最高层，要求最严格。
MySQL属于关系型数据库，有空间浪费，有时致力于节省存储空间， 在设计数据库的时候， 会利用到范式来指导设计。
但是数据库不单是要解决空间问题，要保证效率问题： 范式只为解决空间问题， 所以数据库的设计又不可能完全按照范式的要求实现。一般情况下，只有前三种范式需要满足。
范式在数据库的设计当中是有指导意义，但是不是强制规范。
1.1NF
第一范式要求字段的数据具有原子性：不可再分。
在设计表存储数据的时候，如果表中设计的字段存储的数据，在取出来使用之前还需要额外的处理(拆分)，那么说表的设计不满足第一范式。
一般将不符合第一范式的字段拆分成多个字段存储。
2.2NF
第二范式就是要解决表设计不允许出现部分依赖。
在数据表设计的过程中，如果有复合主键(多字段主键)，且表中有字段并不是由整个主键来确定，而是依赖主键中的某个字段(主键的部分)，存在字段依赖主键的部分的问题，称之为部分依赖。
一般是将不符合第二范式的字段建立单独的表。或者取消复合主键，使用逻辑主键。
3.3NF
第三范式就是要解决传递依赖的问题。
理论上讲，一张表中的所有字段都应该直接依赖主键(逻辑主键: 代表的是业务主键)。如果表设计中存在一个字段，并不直接依赖主键，而是通过某个非主键字段依赖，最终实现依赖主键。把这种不是直接依赖主键，而是依赖非主键字段的依赖关系称之为传递依赖。
一般将不符合第三范式存在传递依赖的字段，以及依赖的字段本身单独取出，形成一个单独的表，然后在需要对应的信息的时候，使用对应的实体表的主键加进来。
4.逆范式
有时候，在设计表的时候，如果一张表中有几个字段是需要从另外的表中去获取信息。理论上讲， 的确可以获取到想要的数据，但是就是效率低一点。
会刻意的在某些表中，不去保存另外表的主键(逻辑主键)， 而是直接保存想要的数据信，在查询数据的时候，一张表可以直接提供数据，而不需要多表查询(效率较低)， 但是会导致数据冗余增加。
逆范式是磁盘利用率与效率的对抗。
五、MySQL简介
MySQL数据库是一种c/s（客户端/服务端）结构的软件，若想访问服务器必须通过客户端(服务器一直运行, 客户端在需要使用的时候运行)。
命令交互：
1.客户端连接认证：mysql -h数据库服务端地址 -P端口 -u用户名 -p密码
2.客户端发送SQL指令
3.服务端接收SQL指令，处理SQL指令，返回操作结果
4.客户端显示结果
5.断开连接：exit/quit/\q
服务器对象：
系统(DBMS) -> 数据库(DB) -> 数据表(Table) -> 字段(field)
存储引擎：
