理解数据库的概念及其各种类型，如关系型和非关系型数据库，对于没有编码和应用程序开发经验的人来说是很困难的。然而，这并不意味着它是一项不可能完成的任务。本文将帮助你获得关于关系型数据库的完整知识，它们的优点和缺点，例子，以及如何在没有编码经验的情况下创建一个关系型数据库。让我们从关系型数据库的基本原理开始。
关系型数据库的概述
关系型数据库是一个适当组织的信息的集合，具有明确定义的关系，因此可以很容易地被访问和检索。根据传统的关系数据库模型，包括数据表、视图和索引的数据结构与物理存储结构分开。因此，数据库管理员可以编辑物理数据存储而不影响逻辑数据结构。
各种类型的组织，特别是大型企业，使用关系型数据库来组织数据，并在关键数据点之间形成明确的关系。因此，搜索和寻找所需的信息变得很容易，这些信息是做出关键商业决策所需要的。结构化数据通常是高效关系型数据库的基础。
在关系型数据库中工作
一个关系型数据库使用数据表来存储相关对象的信息。每一行都有一个独特的标识符，称为键，而每一列都有数据属性。在关系型数据库中很容易识别数据点之间的关系，因为每条记录都为数据库的每个特征分配了一个值。
结构化查询语言（SQL）是关系型数据库的标准用户和应用程序接口（API）。SQL代码语句的目标是为关系型数据库中包含的信息创建交互式查询，并收集数据用于决策和报告。同样重要的是，要有明确定义的数据完整性规则，以使关系型数据库准确和可访问。
关系型数据库的结构
通过熟悉关系型数据库的结构，你可以更好地理解关系型数据库的工作和创建。关系型数据库中的表有一个关键列，它包含每一行的唯一值。这个列被称为主键。
而一个表中的列指的是其他表中的主键，被称为外键。拥有这些列是至关重要的，因为不同表中的数据是通过关键列中的匹配值相互关联的。列也被称为字段或属性，而行也被称为记录。
例子
一个组织的销售数据库有两个表，叫做收入和服务。
- 服务表将有名称、期限和费用等列。
- 收入表将有销售日期、确切付款、折扣和地址等列。
收入中的每一个条目都将有一个外键，指向服务表的主键。每个产品可以有多个销售，所以服务表和收入表之间的这种关系被称为一对多的关系。我们将在文章后面详细探讨关系数据库中的关系类型。
关系型数据库的重要性
现在你已经熟悉了关系型数据库的基本知识，你可能想知道为什么这些数据库很重要，它们有什么好处。让我们详细探讨一下关系型数据库的优点和缺点，这样你就能掌握为应用程序开发创建关系型数据库的艺术。
优点
以下是使用关系型数据库的主要好处。
- 最大的数据准确性
由于关系型数据库是用键来建立的，所以数据重复的风险最小。如果有几条相同数据的记录，要确定哪一个信息来源是可靠的，这可能是一个挑战。在关系型数据库中删除重复的项目可以保证你的数据的准确性。
- 灵活性
如果你建立一个关系型数据库，你在未来增加额外数据时不会受到限制。数据库提供了灵活性，可以根据需要扩展和改变，以适应将被保存的信息的需求。
- 简单快速的数据访问
在其他类型的数据库中，要按照你的要求搜索、过滤和安排数据是很有挑战性的，因为这些数据库依赖于信息层次或预定义的路径来访问信息。相反，从关系型数据库中提取你想要的精确数据要容易得多。
缺点
在应用程序开发中使用关系型数据库也有一些缺点。
- 复杂的结构
因为必须创建列，而且数据必须适当地符合相当严格的类别，关系型数据库需要大量的结构和规划。虽然这种结构有几个优点，但它也有很大的缺点，包括维护方面的挑战，以及在没有适当的专业知识的情况下，缺乏适应性和可扩展性。
- 具有挑战性的维护
要维护一个质量一流的关系型数据库，需要大量的时间、精力和专业知识。数据库管理员通常雇用数据库专家和开发人员来管理和优化数据库。
- 对非结构化数据不灵活
大量的非结构化数据并不适合由关系型数据库来管理。关系型数据库不是主要是定性的、难以描述的或动态的数据的最佳选择，因为模式必须随着数据的变化或发展而改变，这需要时间。非关系型数据库更适合于处理非结构化数据。
关系型数据库不能在众多服务器和物理存储架构上有效地进行横向扩展。随着数据集的增长和变得更加分散，结构会受到干扰，而众多服务器的利用会影响到性能（如应用响应时间）和可用性。在多个服务器上管理关系型数据库是具有挑战性的。
你如何为关系型数据库编码？
用户在为关系型数据库编码时，必须定义数据列中潜在值的域和约束条件。例如，一个潜在客户的域可以允许多达100个客户名称，但你可以把它限制在一个表中，最多只允许10个客户名称。
在创建关系型数据库时，考虑约束条件也很重要。实体完整性在使表的主键唯一并确保其值不被设置为空时很有用。参考完整性是需要的，以确保外键列中的每个值都能在原表的主键中找到。
你还应该知道，与非关系型数据库不同，关系型数据库具有物理数据独立性。系统可以在内部模式中进行修改而不影响外部模式或应用程序。通过掌握这些概念，你可以依靠关系型数据库管理系统，如Microsoft Access、Oracle和MySQL，以最少或没有编码经验来创建复杂的数据库。
关系型数据库的例子是什么？
标准关系型数据库的目标是允许用户在多个数据库上管理和组织预定义的数据关系。如今，基于云的关系型数据库正变得非常流行，因为企业能够将数据库维护和基础设施支持等整体流程外包出去。
关系型数据库的一些最流行的例子是。
- MySQL被用于像Joomla和WordPress这样的网络应用。
- SQLite是一个流行的C语言库，用于将关系型数据库功能嵌入软件包中。
- Microsoft Access是Microsoft Office和Microsoft 365套件的一个流行部分。它有一个用户友好的界面，方便关系数据库管理和开发的初学者。
- PostgreSQL是一个开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），专注于遵守ANSI SQL标准，并提供许多有用的功能，如可扩展性。
- Microsoft Azure SQL、Google Cloud SQL、Amazon Relational Database Service和IBM DB2 on Cloud是一些现代流行的基于云的RDBMS。
数据库中的关系类型有哪些？
在关系型数据库中有四种不同类型的定义关系。你应该熟悉这些关系，以确保你能够选择适当的关系并最大限度地提高准确性。
- 一对一
顾名思义，在一对一的关系中，一个表中的一条记录只与另一个表中的一条记录相关。 - 一对多
在一对多的关系中，一行信息与不同集合中的许多记录有关。 - 多对一
它与一对多的关系相反。更简单地说，在多对一的关系中，许多信息行与一条记录有关。 - 多对多
在多对多的关系中，一个表中的一条记录可以与第二个表中的许多条记录相关联。同样地，第二张表中的一条记录可以与第一张表中的许多条记录相关联。
关系型数据库中的三种基本关系是什么？
在创建连接时，有某种数据类型是你选择的，以表明你希望该属性是由现有的集合指定的。它不是一个典型的属性，你可以选择一个数据类型，比如说文本、整数、日期或图片。你是否能以一种对你的应用程序有意义的方式显示、组织和过滤数据，取决于你如何很好地设置连接。一对一、一对多和多对多是关系型数据库的三种基本关系。
关系型数据库对于将结构化数据组织成具有既定关系的表格格式非常有用。然而，选择最佳的数据库架构涉及到的不仅仅是在关系型和非关系型模型之间做出决定。关键的考虑因素包括被利用或产生的数据和应用程序的种类。发现在为企业应用选择数据库模型时需要考虑的一些额外方面。
总结
关系型数据库的整体创建、实施、部署和维护可能是一个令人不知所措的过程，特别是在你不熟悉编码的时候。好在有像AppMaster这样的无代码平台，允许你为移动应用和网络应用创建强大的后台和数据库。它在创建可靠、高效和安全的数据库方面很有用，不用担心你的编码技能，而且还能获得最佳效果。
无代码平台允许你创建复杂的应用程序，而不需要花过多的钱来雇用开发人员和数据库管理员。因此，你应该看看像AppMaster这样的平台，从移动应用开发中基于人工智能的现代工具和技术中获益，并在无需编码的情况下创建关系数据库。
