관계형 데이터베이스의 기본 데이터 구조는 무엇입니까?

관계형 데이터베이스에서 기본 데이터 구조는 "2차원 테이블"이며, 테이블 간의 연결은 서로 다른 테이블의 공통 필드를 통해 반영됩니다. 관계형 데이터베이스는 관계형 모델을 사용하여 데이터를 구성하는 데이터베이스를 말합니다. 관계형 모델은 간단히 2차원 테이블 모델로 이해될 수 있습니다. 즉, 관계형 데이터베이스는 2차원 테이블과 테이블 간의 관계로 구성된 데이터 구성입니다. 그들을.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

관계형 데이터베이스는 관계형 모델을 사용하여 데이터를 구성하는 데이터베이스를 말합니다. 관계형 데이터베이스의 일련의 행과 열을 테이블 그룹이라고 합니다. 데이터베이스를 구성합니다. 사용자는 데이터베이스의 특정 영역을 제한하는 실행 코드인 쿼리를 통해 데이터베이스에서 데이터를 검색합니다. 관계형 모델은 단순히 2차원 테이블 모델로 이해하면 되며, 관계형 데이터베이스는 2차원 테이블과 그 사이의 관계로 구성된 데이터 조직이다.

관계형 데이터베이스에서 기본 데이터 구조는 2차원 테이블이며, 테이블 간의 관계는 서로 다른 테이블의 공통 필드를 통해 반영됩니다. 각 관계형 모델은 무작위로 쌓인 2차원 테이블이 아닙니다. 사물과 사물 간의 연결을 올바르게 반영하려면 신중한 관계형 데이터베이스 설계가 필요합니다.

특징:

1. 저장 방법: 기존 관계형 데이터베이스는 테이블 저장 방법을 사용하며 데이터는 행과 열에 저장되므로 읽기 및 쿼리가 매우 편리합니다.

2. 저장 구조: 관계형 데이터베이스는 데이터를 구조화된 방식으로 저장합니다. 각 데이터 테이블은 각 필드를 정의(즉, 테이블의 구조를 먼저 정의)한 다음 테이블의 구조에 따라 데이터를 저장해야 합니다. 이 방법의 장점은 데이터가 저장되기 전에 데이터의 형태와 내용이 정의되어 있기 때문에 전체 데이터 테이블의 신뢰성과 안정성이 상대적으로 높다는 점입니다. 그러나 문제는 일단 데이터가 저장되면, 수정이 필요한 경우 데이터 테이블의 구조가 매우 어려울 것입니다.

3. 저장 사양: 중복을 방지하고 데이터를 표준화하며 저장 공간을 최대한 활용하기 위해 관계형 데이터베이스는 최소한의 관계형 테이블 형태로 데이터를 저장하므로 데이터 관리가 한눈에 매우 명확해집니다. 물론 이는 주로 데이터 테이블의 경우이다. 여러 개의 테이블이 있는 경우에는 상황이 달라집니다. 데이터에는 여러 개의 데이터 테이블이 포함되므로 데이터 테이블 간의 관계가 복잡해지기 때문에 데이터 관리가 점점 더 복잡해집니다.

4. 확장 방법: 관계형 데이터베이스는 데이터 테이블에 데이터를 저장하기 때문에 여러 데이터 테이블을 운영할 때 데이터 작업의 병목 현상이 발생하며, 데이터 테이블이 많을수록 문제가 더 심각해집니다. 이 문제는 단지 처리 능력을 향상시킬 수 있습니다. 즉, 더 빠른 속도와 더 높은 성능을 가진 컴퓨터를 선택할 수 있습니다. 이 방법은 특정 확장 공간을 제공할 수 있지만 이러한 확장 공간은 매우 제한적이어야 합니다. 수직으로 확장하는 능력.

5. 쿼리 방법: 관계형 데이터베이스는 구조화된 쿼리 언어(예: SQL)를 사용하여 데이터베이스를 쿼리합니다. SQL은 오랫동안 다양한 데이터베이스 제조업체에서 지원되었으며 데이터베이스 업계의 표준이 되었습니다(증가됨). , 쿼리, 업데이트, 삭제) 작업은 매우 강력한 기능을 가지고 있으며 SQL은 인덱스와 같은 방법을 사용하여 쿼리 작업 속도를 높일 수 있습니다.

6. 표준화: 데이터베이스 설계 및 개발 과정에서 개발자는 일반적으로 관계형 데이터베이스에서 하나 이상의 데이터 엔터티(배열, 목록 및 중첩 데이터 포함)를 동시에 작업해야 하는 상황에 직면합니다. , 데이터 엔터티는 일반적으로 먼저 여러 부분으로 나누어야 하며, 그런 다음 분할된 부분을 정규화한 후 여러 관계형 데이터 테이블에 저장합니다. 좋은 소식은 소프트웨어 기술이 발전함에 따라 상당수의 소프트웨어 개발 플랫폼이 몇 가지 간단한 솔루션을 제공한다는 것입니다. 예를 들어 ORM 계층(즉, 개체 관계형 매핑)을 사용하여 데이터베이스의 개체 모델을 데이터베이스에 매핑할 수 있습니다. SQL 기반 관계형 모델을 사용하고 다양한 유형의 시스템 간에 데이터를 변환합니다.

7. 트랜잭션: 관계형 데이터베이스는 더 높은 트랜잭션 요구 사항을 충족하거나 복잡한 데이터 쿼리에 대한 데이터 작업이 필요할 수 있는 ACID 규칙(원자성, 일관성, 격리, 내구성)을 강조하며 고성능 및 운영 안정성에 대한 요구 사항을 완전히 충족할 수 있습니다. 데이터베이스 운영. 그리고 관계형 데이터베이스는 데이터의 강력한 일관성을 강조하고 트랜잭션 작업을 효과적으로 지원합니다. 관계형 데이터베이스는 트랜잭션의 원자성을 세밀하게 제어할 수 있으며 작업이 올바르지 않거나 필요한 경우 즉시 트랜잭션을 롤백할 수 있습니다.

8. 읽기 및 쓰기 성능: 관계형 데이터베이스는 데이터 일관성에 중점을 두고 읽기 및 쓰기 성능을 낮추기 위해 엄청난 비용을 지불합니다. 데이터 처리 효율성이 매우 떨어지며, 특히 동시 읽기 및 쓰기가 많이 발생하는 경우 성능이 급격하게 떨어집니다.

9. 일반적인 관계형 데이터베이스에는 Oracle, SQLServer, DB2, Mysql이 포함됩니다. Mysql을 제외하고 대부분의 관계형 데이터베이스는 사용에 많은 제한이 있습니다.

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