关系型数据库简介

学习数据库基础知识，重点关注关系型数据库系统的核心概念。

关系型数据库 采用关系模型组织数据，使用二维表格模型，由表和关系组成。 非关系型数据库 不使用关系模型，存储方式灵活多变。

本 PPT 包含 17 个文件，详细介绍了关系型数据库 (MySQL) 的概念。关系型数据库以行和列的形式组织数据，形成易于理解的表。多个表共同构成一个数据库。

Redis 是一种高性能键值对分布式内存数据库。 作为 NoSQL 数据库，它基于内存运行，并支持持久化。 持久化方案包括 RDB（定期将内存数据写入快照文件）和 AOF（记录每个写操作并追加到日志文件）。 特点： 拥有 16 个数据库（DB0-DB15）。 单线程（最新版本支持多线程）。 支持数据库主从复制（全量或增量同步）。 哨兵模式可监控主服务器状态并实现自动故障转移。

数据库是由若干结构化数据表构成的有序集合，用于存储和管理数据。数据表之间通常存在相互关联，这种关联性使得数据库能够有效地组织和检索信息。

学生-课程数据库案例分析 此案例探讨学生-课程关系数据库，涵盖以下三个核心数据表： 学生表 (Student): 存储学生信息，包含学号 (Sno)、姓名 (Sname)、性别 (Ssex)、年龄 (Sage) 和所属院系 (Sdept)。 课程表 (Course): 存储课程信息，包含课程号 (Cno)、课程名称 (Cname)、先修课程号 (Cpno) 和学分 (Ccredit)。 学生选课表 (SC): 记录学生选课情况，包含学号 (Sno)、课程号 (Cno) 和成绩 (Grade)。 通过以上三个数据表之间的关联，我们可以查询学生选课情况、课程选课人数等信息，方便进行教学管理和分析。

非关系型数据库（NoSQL）在现代信息管理中扮演着越来越重要的角色。随着数据量的急剧增长和应用场景的多样化，NoSQL技术不断创新，为数据存储和处理提供了全新的解决方案。

MongoDB是一种非关系型数据库，其特性包括灵活的文档存储、高性能、水平扩展能力强等。它的工作方式基于文档模型，支持丰富的查询语法和数据复制、分片等高级功能。GridFS API允许存储和检索大型文件，使其在大数据存储和处理中广泛应用。

《关系型数据库索引优化技巧》提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理，以及表和索引的扫描方式，详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间，帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响，并能够运用量化的方法进行判断和优化，指导关系型数据库的索引设计。《关系型数据库索引优化技巧》适用于已经具备了SQL这一关系型语言相关知识，希望通过理解SQL性能相关的内容，或者希望通过了解如何有效地设计表和索引而从中获益的人员。另外，《关系型数据库索引优化技巧》也同样适用于希望对新硬件的引入所可能带来的变化做出更好判断的资深人士。