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关系型数据库以其强大的数据处理能力和灵活的数据查询功能而著称,其核心在于利用表格（即关系）来组织和管理数据，每个表由若干行和列构成，其中每一行代表一条记录，每列则表示该记录的一个属性或字段。
数据库的基本概念
在关系型数据库中,数据被组织成一系列相互关联的二维表格，这些表格被称为“关系”，它们之间通过关键字段（通常是主键和外键）建立联系，这种设计使得数据可以按照逻辑上的相关性进行分组和组织，从而提高了数据的可读性和维护性。
表的结构
- 列（Column）： 每一列都对应于一个特定的属性或特征，例如姓名、年龄等，列的定义包括数据类型、长度以及是否允许为空值等约束条件。
- 行（Row）： 每一行代表一个独立实体的完整信息集，行的数量没有固定限制，但通常受到磁盘空间和网络带宽等因素的影响。
- 索引（Index）： 为了提高查询效率，可以对某些列创建索引，索引是一种特殊的文件结构，它包含有关表中记录的关键字段的排序信息，以便快速定位特定数据项的位置。
主键和外键
- 主键（Primary Key）： 用于唯一标识表中每条记录的字段组合，在一个关系中只能有一个主键，且所有主键值都必须是唯一的且不能为NULL。
- 外键（Foreign Key）： 用于在不同表之间建立引用关系的字段，当一个表的某列作为另一个表的主键时，这个列就成为了外键，外键确保了两个表之间的数据一致性，因为外键必须指向已存在的有效主键值。
数据操作语句
关系型数据库提供了多种用于管理和操作数据的SQL（Structured Query Language）命令：
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SELECT： 用于检索满足条件的记录集合，可以通过指定列名或者使用通配符来选择所有列。
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INSERT： 向表中添加新记录，需要指定要插入哪些列以及相应的值。
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UPDATE： 更新现有记录的信息，可以根据条件更新部分或全部字段。
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DELETE： 从表中删除符合条件的记录，同样地，也可以指定具体的条件来精确控制删除的范围。
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CREATE TABLE： 创建一个新的表结构，需要定义表的名称、各列的名字和数据类型等详细信息。
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ALTER TABLE： 修改已有的表结构，可以在不破坏已有数据的情况下增加新的列、更改列的类型或者删除不需要的列。
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DROP TABLE： 完全删除指定的表及其所有相关数据和结构。
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TRUNCATE TABLE： 清空表中的所有数据但不删除表本身。
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JOIN： 将多个表连接起来以获取跨表的数据，常见的JOIN类型有内联接（INNER JOIN）、左外联接（LEFT JOIN）和右外联接（RIGHT JOIN）等。
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GROUP BY 和 HAVING： 用于对数据进行分组汇总统计，GROUP BY子句将结果按某个或多个列进行分组，HAVING子句则进一步筛选出符合特定条件的组。
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WHERE： 用于过滤掉不符合条件的记录，它可以用来指定任何类型的条件表达式。
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ORDER BY： 对查询结果进行排序，默认情况下是升序排列，如果想要降序则需要加上DESC关键字。
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LIMIT： 在大型数据库中，有时我们只需要返回一部分结果而不是所有的数据，这时可以使用LIMIT子句来限定返回的结果数。
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DISTINCT： 去除重复的记录，在某些情况下，即使使用了相同的WHERE条件也可能得到重复的结果集，此时就可以用DISTINCT来避免这种情况的发生。
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AS： 给临时别名命名，有时候为了简化代码或者方便阅读，我们可以给某些表或者列起一个临时的名字，这就是AS的作用所在。
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NOT EXISTS 或 IN： 这两种情况都可以用来检查某个值是否存在某个范围内，NOT EXISTS通常用于子查询中，而IN则是直接在WHERE子句中使用。
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LIKE： 用于模糊匹配字符串，比如我们要查找所有以“张”开头的姓名，就可以写成SELECT * FROM users WHERE name LIKE '张%'。
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BETWEEN AND： 用于指定一个范围，比如我们要找出年龄介于20到30岁之间的学生，可以这样写SELECT * FROM students WHERE age BETWEEN 20 AND 30。
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CASE WHEN THEN ELSE END： 这是一个多分支的条件语句，当需要根据不同的条件执行不同的操作时就会用到它，比如我们要计算每个人的平均成绩，并且把高于80分的标记为优秀，低于60分的标记为不及格，其余的标记为良好，那么就可以这样写CASE WHEN average_score > 80 THEN '优秀' WHEN average_score
标签： #关系型数据库存储数据的结构
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