关系数据库概述
为什么需要数据库？
因为应用程序需要保存用户的数据，比如Word需要把用户文档保存起来，以便下次继续编辑或者拷贝到另一台电脑。
要保存用户的数据，一个最简单的方法是把用户数据写入文件。例如，要保存一个班级所有学生的信息，可以向文件中写入一个CSV文件：
id,name,gender,score
1,小明,M,90
2,小红,F,95
3,小军,M,88
4,小丽,F,88
如果要保存学校所有班级的信息，可以写入另一个CSV文件。
但是，随着应用程序的功能越来越复杂，数据量越来越大，如何管理这些数据就成了大问题：
- 读写文件并解析出数据需要大量重复代码；
- 从成千上万的数据中快速查询出指定数据需要复杂的逻辑。
如果每个应用程序都各自写自己的读写数据的代码，一方面效率低，容易出错，另一方面，每个应用程序访问数据的接口都不相同，数据难以复用。
所以，数据库作为一种专门管理数据的软件就出现了。应用程序不需要自己管理数据，而是通过数据库软件提供的接口来读写数据。至于数据本身如何存储到文件，那是数据库软件的事情，应用程序自己并不关心：
┌──────────────┐
│ application │
└──────────────┘
▲│
││
read││write
││
│▼
┌──────────────┐
│ database │
└──────────────┘
这样一来，编写应用程序的时候，数据读写的功能就被大大地简化了。
数据模型
数据库按照数据结构来组织、存储和管理数据，实际上，数据库一共有三种模型：
- 层次模型
- 网状模型
- 关系模型
层次模型就是以“上下级”的层次关系来组织数据的一种方式，层次模型的数据结构看起来就像一颗树：
┌─────┐
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│
┌───────┴───────┐
│ │
┌─────┐ ┌─────┐
│ │ │ │
└─────┘ └─────┘
│ │
┌───┴───┐ ┌───┴───┐
│ │ │ │
┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐
│ │ │ │ │ │ │ │
└─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘
网状模型把每个数据节点和其他很多节点都连接起来，它的数据结构看起来就像很多城市之间的路网：
┌─────┐ ┌─────┐
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│ └─────┘ └─────┘ │
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│ └──────┬─────┘ │
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│ ┌─────┴─────┐ │
│ │ │ │
│ ┌─────┐ ┌─────┐ │
└──│ │─────│ │──┘
└─────┘ └─────┘
关系模型把数据看作是一个二维表格，任何数据都可以通过行号+列号来唯一确定，它的数据模型看起来就是一个Excel表：
┌─────┬─────┬─────┬─────┬─────┐
│ │ │ │ │ │
├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
│ │ │ │ │ │
├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
│ │ │ │ │ │
├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
│ │ │ │ │ │
└─────┴─────┴─────┴─────┴─────┘
随着时间的推移和市场竞争，最终，基于关系模型的关系数据库获得了绝对市场份额。
为什么关系数据库获得了最广泛的应用？
因为相比层次模型和网状模型，关系模型理解和使用起来最简单。
关系数据库的关系模型是基于数学理论建立的。我们把域（Domain）定义为一组具有相同数据类型的值的集合，给定一组域D1,D2,...,Dn，它们的笛卡尔集定义为D1×D2×……×Dn={(d1,d2,...,dn)|di∈Di,i=1,2,...,n}， 而D1×D2×……×Dn的子集叫作在域D1,D2,...,Dn上的关系，表示为R(D1,D2,...,Dn)，这里的R表示$#%&^@!&$#;!~％¥%:(……算了，根本讲不明白，大家也不用理解。
基于数学理论的关系模型虽然讲起来挺复杂，但是，基于日常生活的关系模型却十分容易理解。我们以学校班级为例，一个班级的学生就可以用一个表格存起来，并且定义如下：
| ID | 姓名 | 班级ID | 性别 | 年龄 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 小明 | 201 | M | 9 |
| 2 | 小红 | 202 | F | 8 |
| 3 | 小军 | 202 | M | 8 |
| 4 | 小白 | 201 | F | 9 |
其中，班级ID对应着另一个班级表：
| ID | 名称 | 班主任 |
|---|---|---|
| 201 | 二年级一班 | 王老师 |
| 202 | 二年级二班 | 李老师 |
通过给定一个班级名称，可以查到一条班级记录，根据班级ID，又可以查到多条学生记录，这样，二维表之间就通过ID映射建立了“一对多”关系。
数据类型
对于一个关系表，除了定义每一列的名称外，还需要定义每一列的数据类型。关系数据库支持的标准数据类型包括数值、字符串、时间等：
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| INT | 整型 | 4字节整数类型，范围约+/-21亿 |
| BIGINT | 长整型 | 8字节整数类型，范围约+/-922亿亿 |
| REAL | 浮点型 | 4字节浮点数，范围约+/-1038 |
| DOUBLE | 浮点型 | 8字节浮点数，范围约+/-10308 |
| DECIMAL(M,N) | 高精度小数 | 由用户指定精度的小数，例如，DECIMAL(20,10)表示一共20位，其中小数10位，通常用于财务计算 |
| CHAR(N) | 定长字符串 | 存储指定长度的字符串，例如，CHAR(100)总是存储100个字符的字符串 |
| VARCHAR(N) | 变长字符串 | 存储可变长度的字符串，例如，VARCHAR(100)可以存储0~100个字符的字符串 |
| BOOLEAN | 布尔类型 | 存储True或者False |
| DATE | 日期类型 | 存储日期，例如，2018-06-22 |
| TIME | 时间类型 | 存储时间，例如，12:20:59 |
| DATETIME | 日期和时间类型 | 存储日期+时间，例如，2018-06-22 12:20:59 |
上面的表中列举了最常用的数据类型。很多数据类型还有别名，例如，REAL又可以写成FLOAT(24)。还有一些不常用的数据类型，例如，TINYINT（范围在0~255）。各数据库厂商还会支持特定的数据类型，例如JSON。
选择数据类型的时候，要根据业务规则选择合适的类型。通常来说，BIGINT能满足整数存储的需求，VARCHAR(N)能满足字符串存储的需求，这两种类型是使用最广泛的。
主流关系数据库
目前，主流的关系数据库主要分为以下几类：
- 商用数据库，例如：Oracle，SQL Server，DB2等；
- 开源数据库，例如：MySQL，PostgreSQL等；
- 桌面数据库，以微软Access为代表，适合桌面应用程序使用；
- 嵌入式数据库，以Sqlite为代表，适合手机应用和桌面程序。
SQL
什么是SQL？SQL是结构化查询语言的缩写，用来访问和操作数据库系统。SQL语句既可以查询数据库中的数据，也可以添加、更新和删除数据库中的数据，还可以对数据库进行管理和维护操作。不同的数据库，都支持SQL，这样，我们通过学习SQL这一种语言，就可以操作各种不同的数据库。
虽然SQL已经被ANSI组织定义为标准，不幸地是，各个不同的数据库对标准的SQL支持不太一致。并且，大部分数据库都在标准的SQL上做了扩展。也就是说，如果只使用标准SQL，理论上所有数据库都可以支持，但如果使用某个特定数据库的扩展SQL，换一个数据库就不能执行了。例如，Oracle把自己扩展的SQL称为PL/SQL，Microsoft把自己扩展的SQL称为T-SQL。
现实情况是，如果我们只使用标准SQL的核心功能，那么所有数据库通常都可以执行。不常用的SQL功能，不同的数据库支持的程度都不一样。而各个数据库支持的各自扩展的功能，通常我们把它们称之为“方言”。
总的来说，SQL语言定义了这么几种操作数据库的能力：
DDL：Data Definition Language
DDL允许用户定义数据，也就是创建表、删除表、修改表结构这些操作。通常，DDL由数据库管理员执行。
DML：Data Manipulation Language
DML为用户提供添加、删除、更新数据的能力，这些是应用程序对数据库的日常操作。
DQL：Data Query Language
DQL允许用户查询数据，这也是通常最频繁的数据库日常操作。
语法特点
SQL语言关键字不区分大小写！！！但是，针对不同的数据库，对于表名和列名，有的数据库区分大小写，有的数据库不区分大小写。同一个数据库，有的在Linux上区分大小写，有的在Windows上不区分大小写。
所以，本教程约定：SQL关键字总是大写，以示突出，表名和列名均使用小写。
SQL的全称是：Structured Query Language