關(guān)系型數據庫有哪些啊，關(guān)系型數據庫包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、SQLite等。這些數據庫都遵循關(guān)系模型，將數據存儲在表格中，并通過(guò)表格之間的關(guān)聯(lián) 關(guān)系型數據庫包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、SQLite等。這些數據庫都遵循關(guān)系模型，將數據存儲在表格中，并通過(guò)表格之間的關(guān)聯(lián) 這些數據庫都遵循關(guān)系模型，將數據存儲在表格中，并通過(guò)表格之間的關(guān)聯(lián)來(lái)建立數據之間的關(guān)系。關(guān)系型數據庫廣泛應用于各種行業(yè)，包括金融、醫療、零售、政府等。

關(guān)系型數據庫，常見(jiàn)的四種關(guān)系型數據庫

相信您和我一樣，在使用關(guān)系型數據庫時(shí)常常會(huì )遇到一系列非常復雜的設計問(wèn)題。例如一部**中的各個(gè)演員常常有主角配角之分，還要有導演，特效等人員的參與。通常情況下這些人員常常都被抽象為Person類(lèi)型，對應著(zhù)同一個(gè)數據庫表。同時(shí)一位導演本身也可以是其它**或者電視劇的演員，更可能是歌手，甚至是某些影視公司的投資者（沒(méi)錯，我這個(gè)例子的確是以趙薇為模板的）。而這些影視公司則常常是一系列**，電視劇的資方。這種彼此關(guān)聯(lián)的關(guān)系常常會(huì )非常復雜，而且在兩個(gè)實(shí)體之間常常同時(shí)存在著(zhù)多個(gè)不同的關(guān)系：

在嘗試使用關(guān)系型數據庫對這些關(guān)系進(jìn)行建模時(shí)，我們首先需要建立表示各種實(shí)體的一系列表：表示人的表，表示**的表，表示電視劇的表，表示影視公司的表等等。這些表常常需要通過(guò)一系列關(guān)聯(lián)表將它們關(guān)聯(lián)起來(lái)：通過(guò)這些關(guān)聯(lián)表來(lái)記錄一個(gè)人到底參演過(guò)哪些**，參演過(guò)哪些電視劇，唱過(guò)哪些歌，同時(shí)又是哪些公司的投資方。同時(shí)我們還需要創(chuàng )建一系列關(guān)聯(lián)表來(lái)記錄一部**中哪些人是主角，哪些人是配角，哪個(gè)人是導演，哪些人是特效等?？梢钥吹?，我們需要大量的關(guān)聯(lián)表來(lái)記錄這一系列復雜的關(guān)系。在更多實(shí)體引入之后，我們將需要越來(lái)越多的關(guān)聯(lián)表，從而使得基于關(guān)系型數據庫的解決方案繁瑣易錯。

這一切的癥結主要在于關(guān)系型數據庫是以為實(shí)體建模這一基礎理念設計的。該設計理念并沒(méi)有提供對這些實(shí)體間關(guān)系的直接支持。在需要描述這些實(shí)體之間的關(guān)系時(shí)，我們常常需要創(chuàng )建一個(gè)關(guān)聯(lián)表以記錄這些數據之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，而且這些關(guān)聯(lián)表常常不用來(lái)記錄除外鍵之外的其它數據。也就是說(shuō)，這些關(guān)聯(lián)表也僅僅是通過(guò)關(guān)系型數據庫所已有的功能來(lái)模擬實(shí)體之間的關(guān)系。這種模擬導致了兩個(gè)非常糟糕的結果：數據庫需要通過(guò)關(guān)聯(lián)表間接地維護實(shí)體間的關(guān)系，導致數據庫的執行效能低下；同時(shí)關(guān)聯(lián)表的數量急劇上升。

這種執行效能到底低下到什么程度呢？就以建立人和**之間的投資關(guān)系為例。一個(gè)使用關(guān)聯(lián)表的設計常常如下所示：

如果現在我們想要通過(guò)該關(guān)系找到一部**的所有投資人，關(guān)系型數據庫常常會(huì )執行哪些操作呢？首先，在關(guān)聯(lián)表中執行一個(gè)Table Scan操作（假設沒(méi)有得到索引支持），以找到所有film域的值與目標**id相匹配的記錄。接下來(lái)，通過(guò)這些記錄中的person域所記錄的Person的主鍵值來(lái)從Person表中找到相應的記錄。如果記錄較少，那么這步就會(huì )使用Clustered Index Seek操作（假設是使用該運算符）。整個(gè)操作的時(shí)間復雜度將變?yōu)镺(nlogn)：

可以看到，通過(guò)關(guān)聯(lián)表組織的關(guān)系在運行時(shí)的性能并不是很好。如果我們所需要操作的數據集包含了非常多的關(guān)系，而且主要是在對這些關(guān)系進(jìn)行操作，那么可以想象到關(guān)系數據庫的性能將變得有多差。

除了性能之外，關(guān)聯(lián)表數量的管理也是一個(gè)非常讓人頭疼的問(wèn)題。剛剛我們僅僅是舉了一個(gè)具有四個(gè)實(shí)體的例子：人，**，電視劇，影視公司?，F實(shí)生活中的例子可不是這么簡(jiǎn)單。在一些場(chǎng)景下，我們常常需要對更多的實(shí)體進(jìn)行建模，從而完整地描述某一領(lǐng)域內的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這種關(guān)聯(lián)關(guān)系所涵蓋的可能包含影視公司的控股關(guān)系，各控股公司之間復雜的持股關(guān)系以及各公司之間的借貸款情況及擔保關(guān)系等，更可能是人之間的關(guān)系，人與各個(gè)品牌之間的代言關(guān)系，各個(gè)品牌與所屬公司之間的關(guān)系等。

可以看到，在需要描述大量關(guān)系時(shí)，傳統的關(guān)系型數據庫已經(jīng)不堪重負。它所能承擔的是較多實(shí)體但是實(shí)體間關(guān)系略顯簡(jiǎn)單的情況。而對于這種實(shí)體間關(guān)系非常復雜，常常需要在關(guān)系之中記錄數據，而且大部分對數據的操作都與關(guān)系有關(guān)的情況，原生支持了關(guān)系的圖形數據庫才是正確的選擇。它不僅僅可以為我們帶來(lái)運行性能的提升，更可以大大提高系統開(kāi)發(fā)效率，減少維護成本。

在一個(gè)圖形數據庫中，數據庫的最主要組成主要有兩種，結點(diǎn)集和連接結點(diǎn)的關(guān)系。結點(diǎn)集就是圖中一系列結點(diǎn)的集合，比較接近于關(guān)系數據庫中所最常使用的表。而關(guān)系則是圖形數據庫所特有的組成。因此對于一個(gè)習慣于使用關(guān)系型數據庫開(kāi)發(fā)的人而言，如何正確地理解關(guān)系則是正確使用圖形數據庫的關(guān)鍵。

但是不用擔心，在了解了圖形數據庫對數據進(jìn)行抽象的方式之后，您就會(huì )覺(jué)得這些數據抽象方式實(shí)際上和關(guān)系型數據庫還是非常接近的。簡(jiǎn)單地說(shuō)，每個(gè)結點(diǎn)仍具有標示自己所屬實(shí)體類(lèi)型的標簽，也既是其所屬的結點(diǎn)集，并記錄一系列描述該結點(diǎn)特性的屬性。除此之外，我們還可以通過(guò)關(guān)系來(lái)連接各個(gè)結點(diǎn)。因此各個(gè)結點(diǎn)集的抽象實(shí)際上與關(guān)系型數據庫中的各個(gè)表的抽象還是有些類(lèi)似的：

但是在表示關(guān)系的時(shí)候，關(guān)系型數據庫和圖形數據庫就有很大的不同了：

從上圖中可以看到，在需要表示多對多關(guān)系時(shí)，我們常常需要創(chuàng )建一個(gè)關(guān)聯(lián)表來(lái)記錄不同實(shí)體的多對多關(guān)系，而且這些關(guān)聯(lián)表常常不用來(lái)記錄信息。如果兩個(gè)實(shí)體之間擁有多種關(guān)系，那么我們就需要在它們之間創(chuàng )建多個(gè)關(guān)聯(lián)表。而在一個(gè)圖形數據庫中，我們只需要標明兩者之間存在著(zhù)不同的關(guān)系，例如用DirectBy關(guān)系指向**的導演，或用ActBy關(guān)系來(lái)指定參與**拍攝的各個(gè)演員。同時(shí)在A(yíng)ctBy關(guān)系中，我們更可以通過(guò)關(guān)系中的屬性來(lái)表示其是否是該**的主演。而且從上面所展示的關(guān)系的名稱(chēng)上可以看出，關(guān)系是有向的。如果希望在兩個(gè)結點(diǎn)集間建立雙向關(guān)系，我們就需要為每個(gè)方向定義一個(gè)關(guān)系。

也就是說(shuō)，相對于關(guān)系數據庫中的各種關(guān)聯(lián)表，圖形數據庫中的關(guān)系可以通過(guò)關(guān)系能夠包含屬性這一功能來(lái)提供更為豐富的關(guān)系展現方式。因此相較于關(guān)系型數據庫，圖形數據庫的用戶(hù)在對事物進(jìn)行抽象時(shí)將擁有一個(gè)額外的武器，那就是豐富的關(guān)系：

因此在為圖形數據庫定義數據展現時(shí)，我們應該以一種更為自然的方式來(lái)對這些需要展現的事物進(jìn)行抽象：首先為這些事物定義其所對應的結點(diǎn)集，并定義該結點(diǎn)集所具有的各個(gè)屬性。接下來(lái)辨識出它們之間的關(guān)系并創(chuàng )建這些關(guān)系的相應抽象。

因此一個(gè)圖形數據庫中所承載的數據最終將有類(lèi)似于下圖所示的結構：

設計一個(gè)優(yōu)質(zhì)的圖

在了解了圖形數據庫的基礎知識之后，我們就要開(kāi)始嘗試使用圖形數據庫了。首先我們要搞清楚一個(gè)問(wèn)題，那就是如何為我們的圖形數據庫定義一個(gè)設計良好的圖？實(shí)際上這并不困難，您只需要了解圖數據庫設計時(shí)所使用的一系列要點(diǎn)即可。

首先就是，分清圖中結點(diǎn)集，結點(diǎn)以及關(guān)系之間的相互聯(lián)系。在以往的基于關(guān)系型數據庫的設計中，我們常常會(huì )使用一個(gè)表來(lái)抽象一類(lèi)事物。如對于人這個(gè)概念，我們常常會(huì )抽象出一個(gè)表，并在表中添加表示兩個(gè)人的記錄，Alice和Bob：

而在圖數據庫中，這里對應著(zhù)兩個(gè)概念：結點(diǎn)集和結點(diǎn)。在通常情況下，圖形數據庫中的數據展示并不使用結點(diǎn)集，而是獨立的結點(diǎn)：

而如果需要在圖中添加對書(shū)籍的支持，那么這些書(shū)籍將仍然被表示為一個(gè)結點(diǎn)：

也就是說(shuō)，雖然在一個(gè)圖數據庫中常常擁有結點(diǎn)集的概念，但是它已經(jīng)不再作為圖數據庫的最重要抽象方式了。甚至從某些圖形數據庫已經(jīng)允許軟件開(kāi)發(fā)人員使用Schemaless結點(diǎn)這一點(diǎn)上來(lái)看，它們已經(jīng)將結點(diǎn)集的概念弱化了。反過(guò)來(lái)，我們思考的角度就應該是結點(diǎn)個(gè)體，以及這些個(gè)體之間所存在的一系列關(guān)系。

那么我們是不是可以隨便定義各個(gè)結點(diǎn)所具有的數據呢？不是的。這里最為常用的一個(gè)準則就是：Schemaless這種靈活度能為你帶來(lái)好處。例如相較于強類(lèi)型語(yǔ)言，弱類(lèi)型語(yǔ)言可以為軟件開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)更大的開(kāi)發(fā)靈活度，但是其維護性和嚴謹性常常不如強類(lèi)型語(yǔ)言。同樣地，在使用Schemaless結點(diǎn)時(shí)也要兼顧靈活性和維護性。

這樣我們就可以在結點(diǎn)中添加多種多樣的關(guān)系，而不用像在關(guān)系型數據庫中那樣需要擔心是否需要通過(guò)更改數據庫的Schema來(lái)記錄一些外鍵。這進(jìn)而允許軟件開(kāi)發(fā)人員在各結點(diǎn)間添加多種多樣的關(guān)系：

因此在一個(gè)圖形數據庫中，結點(diǎn)集這個(gè)概念已經(jīng)不是最重要的那一類(lèi)概念了。例如在某些圖形數據庫中，各個(gè)結點(diǎn)的ID并不是按照結點(diǎn)集來(lái)組織的，而是根據結點(diǎn)的創(chuàng )建順序來(lái)賦予的。在調試時(shí)您可能會(huì )發(fā)現，某個(gè)結點(diǎn)集內的第一個(gè)結點(diǎn)的ID是1，第二個(gè)結點(diǎn)的ID就是3了。而具有2這個(gè)ID的結點(diǎn)則處于另一個(gè)結點(diǎn)集中。

那么我們應該如何為業(yè)務(wù)邏輯定義一個(gè)合適的圖呢？簡(jiǎn)單地說(shuō)，單一事物應該被抽象為一個(gè)結點(diǎn)，而同一類(lèi)型的結點(diǎn)被記錄在同一個(gè)結點(diǎn)集中。結點(diǎn)集內各結點(diǎn)所包含的數據可能有一些不同，如一個(gè)人可能有不同的職責并由此通過(guò)不同的關(guān)系和其它結點(diǎn)關(guān)聯(lián)。例如一個(gè)人既可能是演員，可能是導演，也可能是演員兼導演。在關(guān)系型數據庫中，我們可能需要為演員和導演建立不同的表。而在圖形數據庫中，這三種類(lèi)型的人都是人這個(gè)結點(diǎn)集內的數據，而不同的僅僅是它們通過(guò)不同的關(guān)系連接到不同的結點(diǎn)上了而已。也就是說(shuō)，在圖形數據庫中，結點(diǎn)集并不會(huì )像關(guān)系型數據庫中的表一樣粒度那么小。

一旦抽象出了各個(gè)結點(diǎn)集，我們就需要找出這些結點(diǎn)之間所可能擁有的關(guān)系。這些關(guān)系不僅僅是跨結點(diǎn)集的。有時(shí)候，這些關(guān)系是同一結點(diǎn)集內的結點(diǎn)之間的關(guān)系，甚至是同一結點(diǎn)指向自身的關(guān)系：

這些關(guān)系通常都具有一個(gè)起點(diǎn)和終點(diǎn)。也就是說(shuō)，圖形數據庫中的關(guān)系常常是有向的。如果希望在兩個(gè)結點(diǎn)之間創(chuàng )建一個(gè)相互關(guān)系，如Alice和Bob彼此相識，我們就需要在他們之間創(chuàng )建兩個(gè)KNOW_ABOUT關(guān)系。其中一個(gè)關(guān)系由Alice指向Bob，而另一個(gè)關(guān)系則由Bob指向Alice：

需要注意的一點(diǎn)就是，雖然說(shuō)圖形數據庫中的關(guān)系是單向的，但是在一些圖形數據庫的實(shí)現中，如Neo4J，我們不僅僅可以查找到從某個(gè)結點(diǎn)所發(fā)出的關(guān)系，也可以找到指向某個(gè)結點(diǎn)的各個(gè)關(guān)系。也就是說(shuō)，雖然圖中的關(guān)系是單向的，但是關(guān)系在起點(diǎn)和終點(diǎn)都可以被查找到。

請列出關(guān)系型數據庫的三種算法，很多了..關(guān)系型的有：SQLServer、Sybase、Informixmysql .等等..實(shí)時(shí)的我知道的有：Lotus Notes..包括XML也可以做為實(shí)時(shí)數據庫的. 很多了..關(guān)系型的有：SQLServer、Sybase、Informixmysql .等等..實(shí)時(shí)的我知道的有：Lotus Notes..包括XML也可以做為實(shí)時(shí)數據庫的.關(guān)系型數據庫標準形式，關(guān)系型數據庫標準形是指采用了關(guān)系模型來(lái)組織數據的數據庫，其以行和列的形式存儲數據，以便于用戶(hù)理解，關(guān)系型數據庫這一系列的行和列被稱(chēng)為表，一組表組成了數據庫。用戶(hù) 關(guān)系型數據庫標準形是指采用了關(guān)系模型來(lái)組織數據的數據庫，其以行和列的形式存儲數據，以便于用戶(hù)理解，關(guān)系型數據庫這一系列的行和列被稱(chēng)為表，一組表組成了數據庫。用戶(hù) 用戶(hù)通過(guò)查詢(xún)來(lái)檢索數據庫中的數據，而查詢(xún)是一個(gè)用于限定數據庫中某些區域的執行代碼。