MySQL数据库初体验-EW帮帮网

描述事物的符号记录称为数据(Data)。数字、文字、图形、图像、声音、档案记录等都是数据。
在数据库中，数据是以“记录”的形式按照统一的格式进行存储的，而不是杂乱无章的。相同格式和类型的数据统一存放在一起，而不会把“人”和“书”混在一起存储。这样，数据的存储就能够井然有序。
如下图中存储的一行数据，在数据库中称为一条“记录(Record)。每条记录中的每一个输入项称为“列 ”。下图中编号、姓名、性别、年龄、民族、专业都是列名。

编号	姓名	性别	年龄	民族	专业
1	王明	男	22	汉	计算机科学与技术
2	赵玲	女	21	汉	信息管理
3	张雨彤	女	20	汉	音乐
4	李新	男	23	汉	自动化
5	夏雪	女	22	汉	通信

（2）数据库和数据库表

概念	描述	示例
数据库 (DB)	表的集合，以一定的组织方式存储相互关联的数据，具有最小冗余和高度独立性。	学生管理数据库、图书管理数据库。
表 (Table)	存储具体数据的结构，由记录（行）和字段（列）组成。	学生表、图书表、作者表。
记录 (Row)	表中的一行数据，表示一个实体的完整信息。	学生表中的一条学生信息（如王明）。
字段 (Column)	表中的一列，表示实体的某个属性。	学生表中的“姓名”“年龄”等列。
关系	表之间的关联，通过字段建立联系（如外键）。	图书表的“作者ID”关联作者表的“ID”。

（3）数据库管理系统和数据库系统

概念	组成/功能	关键点
数据库管理系统（DBMS）	1. 数据库建立和维护：结构创建、数据录入、备份恢复、性能监控。 2. 数据定义：定义数据结构、存储方式、约束条件。 3. 数据操纵：支持查询、插入、删除、更新等操作。 4. 运行管理：并发控制、权限管理、数据完整性维护。 5. 通信功能：与其他系统（如Office）交互。	是软件，核心功能是高效、安全地管理数据库操作。例如：MySQL、Oracle、Access。
数据库系统（DBS）	1. 硬件：服务器、存储设备。 2. 软件：操作系统、DBMS、应用软件。 3. 数据：数据库本身。 4. 人员：用户、DBA（数据库管理员）。	是“人-机系统”，包含DBMS但更广泛，强调整体协作。例如：银行系统、学生管理系统。
数据库管理员（DBA）	1. 数据库维护（备份、恢复、优化）。 2. 用户权限管理。 3. 监控系统性能与安全。	需高专业水平，保障数据库稳定运行。
应用软件	基于DBMS开发的程序（如财务软件、图书管理系统），提供用户友好界面。	普通用户通过应用软件间接操作数据库，无需掌握SQL等专业知识。

二：数据库发展史

1.数据库系统发展史

发展阶段	时间	代表模型/技术	特点与突破	代表系统/事件
第一代数据库（初级阶段）	20世纪60年代	层次模型、网状模型	1. 首次实现统一数据管理与共享。 2. 数据通过树形（层次）或复杂链表（网状）结构组织。	- IBM IMS（层次型） - CODASYL DBTG（网状型）
第二代数据库（中级阶段）	20世纪70-80年代	关系模型	1. 数据以二维表形式存储，结构简单。 2. 引入SQL语言，标准化查询与操作。 3. 成为商业应用主流。	- 1970年Edgar Codd提出关系模型 - Oracle成立 - IBM DB2 - SQL成为标准语言
第三代数据库（高级阶段）	20世纪80年代至今	面向对象模型、多类型数据库	1. 支持复杂数据类型（如多媒体、图形）。 2. 适应新领域（AI、分布式等）。 3. 关系数据库融合对象特性（如Oracle）。	- 面向对象数据库（OODB） - 工程/多媒体数据库 - 分布式数据库 - “关系-对象”混合模型（Oracle）

技术演进：
- 第一代：解决数据集中管理问题，但结构复杂（如网状模型的指针维护困难）。
- 第二代：关系模型简化操作，SQL提升易用性，但效率问题推动优化（如索引、并行处理）。
- 第三代：应对非结构化数据需求，传统关系数据库扩展功能（如JSON支持、空间数据）。
当前趋势：
- 关系数据库仍主导商业领域，但NoSQL（如MongoDB）、NewSQL（如Google Spanner）等补充特定场景。
- 云数据库（如AWS RDS）和分布式架构成为发展方向。

2.经典数据模型

数据是现实世界中“量 ”的抽象，而数据模型(Data Model)是数据特征的抽象。在数据库系统中，数据模型是它的核心与基础。数据模型表现为数据的结构、定义在其上的操作及约束条件。它从概念层次上描述了系统的静态特征动态特征和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象框架。
在 DBMS 的发展过程中，出现了网状模型、层次模型和关系模型三种经典的数据模型。由于受限于数学基础、编程技术和硬件条件，最初出现的层次模型和网状模型与关系模型相比，在用户接口的上、中层部分更易于实现。所以,这在很长一段时间阻碍了关系模型的发展
数据模型所描述的内容包括三方面:数据结构、数据操作和数据约束。下面简单介绍三种经典数据模型。

（1）网状模型

特性	描述	优点	缺点
数据结构	- 数据以图的形式组织，通过“关系链”连接节点（如客户、账户、支付）。 - 支持多对多、一对多等复杂关系（如一个客户拥有多个账户，一个账户属于多个客户）。	1. 直观反映现实中的复杂关系。 2. 数据冗余最小化。	1. 结构复杂，维护困难。 2. 需要预先定义所有关系链，灵活性低。
数据操作	- 基于关系链的导航式查询（需明确路径）。 - 查询效率依赖结构设计，结构变化需重新优化算法。	1. 针对特定结构可能实现高效查询。	1. 缺乏通用查询语言（如SQL）。 2. 结构变更导致查询逻辑失效，维护成本高。
数据约束	- 约束分散在节点或关系链中，由应用程序实现。 - 缺乏统一的约束机制（如外键、完整性检查）。	1. 开发者可自定义约束逻辑。	1. 易出现数据不一致。 2. 增加应用开发复杂度，降低可靠性。
代表应用	早期银行系统、航空订票系统等需处理复杂关系的场景。
现状	已被关系模型取代，但在特定历史系统中仍有遗留应用。		(2)

(2)层次模型

特性	描述	优点	缺点	与网状模型对比
数据结构	- 数据以树形结构组织，节点间为严格的一对多关系（如企业→部门→科室→小组）。 - 禁止多对多和多对一关系。	1. 结构简单直观，易于理解。 2. 适合具有明确层级关系的场景（如组织机构）。	1. 无法直接表示复杂关系（如多对多）。 2. 数据冗余可能增加（需重复存储父节点信息）。	更简单：网状模型支持多对多，层次模型仅限一对多。
数据操作	- 导航式查询（需从根节点逐层遍历）。 - 查询效率高于网状模型（因结构简化）。	1. 层级固定时查询效率较高。 2. 适合批量处理层级数据。	1. 灵活性低，难以动态调整结构。 2. 仍需完整路径访问子节点。	更高效：网状模型需处理复杂路径，层次模型路径明确但灵活性差。
数据约束	- 约束由系统部分实现，但仍依赖应用程序补充。 - 因结构简化，约束逻辑较网状模型更易管理。	1. 约束处理复杂度降低。 2. 适合业务规则固定的场景。	1. 仍缺乏统一约束机制（如事务完整性）。 2. 应用开发需额外处理约束逻辑。	更易管理：网状模型约束分散，层次模型因结构简化约束更集中。
代表系统	IBM IMS（历史上最大商用数据库之一，技术影响后续DB2）。			继承性：IMS的技术（并发控制、恢复）被DB2沿用。
适用场景	组织机构管理、文件系统、层级明确的业务数据（如产品分类）。			局限性：网状模型适合复杂关系（如银行交易），层次模型适合固定层级。

层级限制：层次模型强制一对多关系，牺牲灵活性换取简单性。
技术影响：IMS的早期实践为现代数据库（如DB2）奠定基础。
现代替代：关系模型（如SQL数据库）和文档数据库（如MongoDB）已逐步取代层次模型，但其思想仍见于部分系统设计中。

（3）关系模型

分类	术语	定义	示例
基本结构	关系（Relation）	二维表格，用于组织数据，对应数据库中的表	“学生表”“课程表”
	元组（Tuple）	表格中的一行，代表一条具体记录	学生表中某一行：（学号 S001，姓名张三，年龄 18，班级 C001）
	属性（Attribute）	表格中的一列，代表数据的特征或字段	学生表中的 “学号”“姓名”“年龄” 列
关键约束	主码（Primary Key）	唯一标识元组的属性或属性组，非空且唯一	学生表中 “学号” 作为主码（S001、S002 等唯一值）
	外码（Foreign Key）	一个关系中引用另一个关系主码的属性，用于建立表间关联	选课表中 “学号” 引用学生表主码，“课程号” 引用课程表主码
	域（Domain）	属性的取值范围	“成绩” 的域为 0-100 的整数，“性别” 的域为 {男，女}
设计原则	规范化（Normalization）	通过消除数据冗余和依赖，优化表结构的过程	- 1NF：属性不可再分（如 “地址” 不拆分为省 / 市 / 区字段） - 3NF：消除传递依赖（班级名称通过班级编号关联，而非直接依赖学号）
	完整性约束	保证数据正确性和一致性的规则	- 实体完整性：主码非空（学号不能为空） - 参照完整性：外码需存在对应主码（选课表课程号必须存在于课程表中）
操作与理论	关系代数	基于集合的操作，包括选择、投影、连接、并、差等	`SELECT 姓名 FROM 学生 WHERE 年龄>20`（选择 + 投影操作）
	SQL 语言	操作关系型数据库的标准语言，用于增删改查	`INSERT INTO 课程 VALUES ('C001', '数学', 4)`（插入数据）
优缺点	优点	结构简单、理论严谨、支持复杂查询、标准化程度高	适用于电商订单管理、学生成绩管理等结构化数据场景
	缺点	多表连接性能可能较低、不适用于非结构化数据（如图片、文本）	需结合 NoSQL 数据库处理海量非结构化数据

核心逻辑：通过表格形式将关系模型的抽象概念转化为直观的字段对应，便于理解 “表→行→列” 与 “关系→元组→属性” 的映射关系。
应用场景：可用于数据库设计入门学习、面试复习或技术文档总结，快速掌握关系模型的核心要素。
扩展建议：结合具体数据库案例（如 MySQL 的学生管理系统），理解主码与外码的实际关联方式。

3.当今流数据库介绍

在数据库技术日益发展的今天，主流数据库代表着成熟的数据库技术。了解常用数据库，就能知道数据库技术发展的程度，以及未来的大体方向。

（1）关系数据库

数据库产品	所属公司	诞生时间	关键版本与特性	核心优势	适用场景	现状与趋势
SQL Server	Microsoft	1989年	- 深度集成Windows系统。 - 2005年引入SSIS/SSRS商务智能工具。 - 2016年支持Linux。	1. Windows生态无缝兼容。 2. 图形化管理工具易用。 3. 中小企业成本低。	企业级应用、.NET开发、Windows服务器环境。	向云服务（Azure SQL Database）转型。
Oracle	Oracle	1977年	- 1998年Oracle 8i（支持Internet）。 - 2004年Oracle 10g（网格计算）。 - 2013年Oracle 12c（云架构）。	1. 跨70+操作系统。 2. 高可用性（RAC）。 3. 企业级功能完善（如分区表、高级压缩）。	金融、电信等大型关键业务系统。	受云数据库冲击（如AWS RDS），向云原生转型。
IBM DB2	IBM	1983年	- 支持关系与XML混合模型。 - 2006年DB2 9（“毒蛇”版本，支持PureXML）。	1. 高稳定性与安全性。 2. 擅长处理复杂查询与海量数据。 3. 深度优化AIX/Linux。	银行、保险等传统行业核心系统。	聚焦混合云与AI集成（如IBM Cloud Pak）。
MySQL	Oracle（收购）	1995年	- 2008年MySQL 5.1（分区表）。 - 2015年MySQL 5.7（JSON支持）。 - 2020年MySQL 8.0（窗口函数）。	1. 开源免费（社区版）。 2. 轻量级、高性能。 3. LAMP架构核心组件。	Web应用、中小型网站、嵌入式系统。	云原生与HTAP（混合事务分析）场景增强。

竞争格局：
- 传统领域：Oracle长期领跑企业级市场，但云时代面临AWS Aurora、Google Spanner等挑战。
- 开源趋势：MySQL/MariaDB、PostgreSQL逐步侵蚀商用数据库份额。
技术演进：
- SQL Server：从Windows绑定到跨平台（Linux/Docker支持）。
- Oracle：从“i”（Internet）到“g”（网格）再到“c”（云），反映技术风向变化。
云数据库冲击：
- 亚马逊AWS弃用Oracle（2019年），标志云原生数据库（如Aurora、Redshift）的崛起。
选型建议：
- 中小企业/Web应用：MySQL、SQL Server。
- 大型关键系统：Oracle、DB2（需考虑成本与云迁移）。

（2）非关系数据库

类别	详情
名称	非关系数据库（NoSQL）
定义	存储数据不以关系模型为依据，无需固定表格式
角色	作为关系数据库的补充，在网站时代发挥高效率与高性能
优点	满足数据库高并发读写需求实现对海量数据高效率存储与访问满足数据库高扩展性与高可用性需求
常用类型	Memcached、Redis、MongoDB、HBase

三：关系数据库的基本概念

关系数据库系统是基于关系模型的数据库系统，是关系模型应用到数据库领域的
实例化。它的基本概念来自于关系模型。

1.关系数据库的基本结构

关系数据库使用的存储结构是多个二维表格，即反映事物及其联系的数据描述是以平面表格形式体现的。
在每个二维表中，每一行称为一条记录，用来描述一个对象的信息:每一列称为一个字段,用来描述对象的一个属性。数据表与数据库之间存在相应的关联，这些关联用来查询相关的数据。图1.7所示就是一个数据表。
关系数据库是由数据表之间的关联组成的。其中:
数据表通常是一个由行和列组成的二维表，每一个数据表分别说明数据库中某一特定的方面或部分的对象及其属性。

数据表中的行通常叫做记录或者元组，它代表众多具有相同属性的对象中的一个。
数据表中的列通常叫做字段或者属性，它代表相应数据库中存储对象的共有属性。

2.主键与外键

（1）主键

概念	定义	特点	示例（学生信息统计表）
主键	唯一标识表中每一行数据的字段或字段组合，确保记录的唯一性。	- 值唯一且非空（NOT NULL） - 一个表只能有一个主键	`编号`
候选键	能够唯一标识表中每一行数据的最小字段或字段组合（无冗余属性）。	- 可以有多个候选键 - 候选键可以是主键的备选	`编号`、`身份证号`、`（姓名 + 专业编号）`
备用键	未被选为主键的候选键。	- 仍然具有唯一性 - 可用于唯一性约束或索引优化	`身份证号`、`（姓名 + 专业编号）`

如图所示：

编号	姓名	身份证号	性别	年龄	民族	专业编号
1	王明	110626198801012811	男	22	汉	1
2	赵玲	146225198906262638	女	21	汉	5
3	张雨彤	130621199010033522	女	20	汉	3
4	李新	110265198703051923	男	23	汉	2
5	夏雪	110215198403253562	女	22	汉	2
6	王林	120026198602092813	男	24	汉	4
7	夏雪	130726199002162828	女	20	汉	5

（2）外键

概念	定义	特点	示例（学生信息统计表 & 专业名称表）
外键	用于关联两个表的字段，引用另一个表的主键。	- 确保数据引用完整性 - 值必须匹配主表的主键或为NULL（如果允许）	`学生信息统计表.专业编号`（引用`专业名称表.专业编号`）
主表（父表）	包含被引用的主键的表。	- 通常是“被引用”的表 - 必须先存在数据才能被从表引用	`专业名称表`（主键：`专业编号`）
从表（子表）	包含外键的表，依赖主表的数据。	- 必须引用主表已有的主键值（除非允许NULL） - 删除主表数据可能受限制	`学生信息统计表`（外键：`专业编号`）

外键用于建立表间关联，确保数据一致性。
主表（父表）是被引用的表（如专业名称表），从表（子表）是引用外键的表（如学生信息统计表）。
外键约束可防止无效数据插入，例如：
- 不能向学生信息统计表插入不存在的专业编号。
- 删除专业名称表中的记录时，需处理依赖（如级联删除或阻止操作）。
示例中：
- 主表：专业名称表（主键=专业编号）。
- 从表：学生信息统计表（外键=专业编号）。

3.数据完整性规则

为了维护数据库中的数据与现实世界的一致性，关系数据库的数据与更新操作必须遵守下列四类完整性规则。

（1）实体完整性规则

概念	定义	特点	示例（学生信息表）
实体完整性规则	要求关系（表）中主键的属性值不能为空（NULL），以确保每条记录的唯一标识性。	- 主键必须唯一且非空 - 防止数据冗余或不一致 - 是关系数据库的基本约束	`学生信息表`中的`编号`字段不能为NULL

目的：确保每条记录都有唯一标识，避免数据混乱。
规则：主键字段（如编号）禁止为空值（NULL）。
作用：
- 保证数据唯一性，例如每个学生的编号必须唯一且存在。
- 为外键引用提供可靠的基础（其他表可通过主键关联此表）。
示例中：学生信息表的编号是主键，必须填写有效值。

（2）域完整性规则

概念	定义	特点	示例（学生信息表）
域完整性规则	确保表中某一列（字段）的数据符合定义的数据类型、格式或取值范围，防止无效数据输入。	- 约束列的数据范围（如性别只能为“男”或“女”） - 可设置默认值或非空约束 - 也称为列完整性	`性别`字段仅允许“男”或“女” `年龄`必须为数字

目的：限制列的取值范围，保证数据的有效性和一致性。
常见约束：
- 数据类型（如年龄必须是整数）。
- 取值范围（如性别只能是“男”或“女”）。
- 非空约束（如姓名不能为NULL）。
- 默认值（如未填写民族时默认为“汉”）。
示例说明：
- 在学生信息表中，性别字段被限制为“男”或“女”，输入“female”或“22”会违反域完整性。
- 年龄应为正整数，若输入“abc”则无效。

关联表格示例

1. 专业名称表（主表）

专业编号	专业
1	计算机科学与技术
2	信息管理

2. 学生信息表（从表）

编号	姓名	性别	年龄	民族
1	王明	男	22	汉

（3）引用完整性规则

概念	定义	特点	示例说明
引用完整性规则	确保表间关联数据的一致性，要求外键必须引用主表中已存在的值或为NULL（若允许）。	- 防止"孤儿记录"（如考勤记录对应不存在的学生） - 通过外键约束实现 - 是关系数据库核心规则之一	`学生考勤表`中的学生必须在`学生信息表`中存在

实现方式：
- 外键约束：自动阻止无效引用（如插入不存在的学生考勤）。
- 级联操作：可设置删除/更新主表数据时，自动处理从表数据（如级联删除）。

（4）用户定义的完整性规则

用户定义的完整性规则是针对某一具体数据的约束条件，由应用环境决定。它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。系统提供定义和检验这类完整性的机制，以便用统一的系统方法进行处理，不再由应用程序承担这项工作。

四：MySQL服务基础

MySQL 是一个真正的多线程、多用户的SQL数据库服务，凭借其高性能、高可靠和易于使用的特性，成为服务器领域中最受欢迎的开源数据库系统。在2008 年以前，MySQL 项目由 MySQL AB 公司进行开发、发布和支持，之后历经Sun 公司收购 MySQL AB 公司，0racle 公司收购 Sun 公司的过程，目前 MySQL 项目由 0racle 公司负责运营和维护。

1. MySQL的二进制安装

MySQL 的安装方式除了常规的源码编译安装之外,最常用的还包括 YUM 方式安装和二进制方式安装。二进制安装方式中，包括 rpm 版本以及 glibc 版本。rpm 版本就是在特定 Linux 版本下编译的，如果你的 Linux 版本匹配，就可以安装。如下载 Cent0s7 系统所对应编译好的rpm 包安装即可。另外一种二进制安装包是基于特定的 glibc 版本编译的，这里主要讲解基于 glibc 方式安装MySQL。

1.基础环境准备

如果采用 0penEuler minimal 安装的系统,在使用前需要安装一些基础软件包工具。

安装 MySQL 依赖的软件包

创建运行 MySQL 程序的用户

关闭 SELinux 和防火墙

2.二进制安装

二进制安装的版本采用跟上面编译安装的版本一样 MySQL 8.0.36。首先需要下载该软件包或者提前上传，然后再解压进行配置。

此次初始化没有采用无密码模式，因此会生成初始随机密码，需要保存，用以后续登录 mysql数据库使用。

3.设定配置文件

MySQL 的配置文件跟上面编译安装的配置文件类似。

配置项	说明	典型值/建议
`[client]`	客户端连接配置段	-
`socket`	指定MySQL客户端连接使用的套接字文件路径	`/usr/local/mysql/data/mysql.sock`
`[mysqld]`	MySQL服务端配置段	-
`socket`	服务端监听的套接字文件路径（与客户端一致）	`/usr/local/mysql/data/mysql.sock`
`bind-address`	设置MySQL监听的IP地址	`0.0.0.0`（允许所有IP连接）生产环境建议绑定具体IP（如`192.168.1.100`）
`skip-name-resolve`	禁用DNS反向解析，加快连接速度	启用（建议）若需域名访问，则禁用此选项
`port`	MySQL服务监听端口	`3306`（默认端口）
`basedir`	MySQL安装目录路径	`/usr/local/mysql`
`datadir`	数据库数据文件存储目录	`/usr/local/mysql/data`
`max_connections`	最大并发连接数	`2048` 需根据服务器内存调整（每个连接约占用内存）
`character-set-server`	服务端默认字符集	`utf8`（推荐`utf8mb4`以支持完整Unicode，如表情符号）
`default-storage-engine`	默认存储引擎	`INNODB`（支持事务、行级锁，推荐使用）
`max_allowed_packet`	单次通信最大数据包大小（影响大字段操作）	`16M` 上传大文件或BLOB数据时需调大（如`64M`）

将 MySL 的可执行文件写入环境变量中。

4.配置systemctl方式启动

编辑生成 mysqld.service 服务，通过 systemctl 方式来管理。

五：访问MySQL数据库

MySQL 数据库系统也是一个典型的C/S(客户端/服务器)架构的应用，要访问 MySQL数据库需要使用专门的客户端软件。在Linux系统中，最简单、易用的 MySQL 客户端软件是其自带的 mysql 命令工具。

1.登录到 MySQL 服务器

经过安装后的初始化过程，MySQL 数据库的默认管理员用户名为“root”密码为给定的随机密码。以 root 用户登录本机的 MySQL 数据库，可以执行以下操作。

2.执行MySQL操作语句

验证成功以后将会进入提示符为“mysq1>”的数据库操作环境，用户可以输入各种操作语句对数据库进行管理。每一条 MySQL 操作语句以分号“;”表示结束，输入时可以不区分大小写，但习惯上将 MySQL 语句中的关键字部分大写。
例如，以用户名 root 登录到 “mysql>”环境后，执行“SHOW DATABASES ;"语句可以查看当前数据库中有哪些库。

3.退出“mysql>” 操作环境

在“mysql>”操作环境中，执行“EXIT ”或“QUIT ”命令便可以退出 mysql命令工具，返回原来的 Shell环境。

MySQL数据库初体验

一：数据库简介

1. 使用数据库的必要性

2.数据库的基本概念

（1）数据