软件测试|RDBMS是什么意思，你搞懂了吗？

前言

上一篇文章我们介绍了什么是SQL，还有部分相关概念，本文我们来介绍关系型数据库管理系统（RDBMS）。

RDBMS 是 Relational Database Management System 的缩写，它是 SQL 语言以及所有现代数据库系统（例如 SQL Server、DB2、Oracle、MySQL 和 Microsoft Access）的基础。

比如我们每个人在大学入学时都会有一个自己的学号，学号对应着我们的学院、专业、姓名等信息，后续我们只需要通过学号就可以查询到这个学生的相关信息。我们也可以通过专业名称查询到这个专业的学生，这些都是依靠这数据之间的关系来实现的。

表（table）

在关系型数据库中，数据被存储在一种称为表（Table）的数据库对象中，它和 Excel 表格类似，都由许多行（Row）和列（Column）构成。每一行都是一条数据，每一列都是数据的一个属性，整个表就是若干条相关数据的集合。

表是关系型数据库中最常见、最简单的数据存储形式。

示例如下，名为“provice”的信息表：

+----+-----+--------+-----+-------+---------+
| 编码 | 名称| 简称| 地区 | 类别 | 省会 |
+----+--------+--------+-----+--------------+
|  11 | 北京 | 京 | 华北 |直辖市| 不适用 |
|  21 | 辽宁 | 辽 | 东北 |  省 |  沈阳 |
|  31 | 上海 | 沪 | 华东 |直辖市| 不适用 |
|  36 | 江西 | 赣 | 华东 |  省 |  南昌 |
|  45 | 广西 | 桂 | 中南 |自治区|  南宁 |
+----+-----+------+-----+-------+-----------+

字段（Field）

每个表都由若干列构成，每一列都称为一个字段（Field），上表 website 所包含的字段有 id、name、url、age、alexa、uv 和 country。

字段用来维护数据表中每一条数据（记录）的特定信息。

列（Column）

与Excel类似，列（Column）是从垂直方向观察表中的数据，它包含了与某个字段相关联的所有信息。如上表中的简称一列，如下所示：

+----------------------------+
| 简称                        |
+----------------------------+
| 京    |
| 辽    |
| 沪    |
| 赣    |
| 桂    |

+----------------------------+

记录（Record）

数据表中的每一行数据都称为一条记录（Record），有多少行数据就有多少条记录。

字段是从垂直方向看表中的数据，记录是从水平方向看表中的数据。

如上面表中的第四条记录的数据

|  36 | 江西 | 赣 | 华东 |  省 |  南昌 |

空值（NULL）

字段的取值可以为 NULL，此时意味着该字段是空的，没有任何值，所以 NULL 被称为“空值”。

注意，NULL 和零值不一样，和包含空白符（空格、缩进、换行等）的字段也不一样，NULL 字段是指在添加记录的时候留空的字段，也即不为该字段指定任何值。

SQL 约束

约束（Constraint）是指表的数据列必须强行遵守的规则，这些规则用于限制插入表中的数据的值，这样能够确保每份数据的准确定和可靠性。

约束可以是列级别，也可以是表级别；列级约束仅作用于某一列，而表级约束则作用于整张表。

下面是 SQL 常用的一些约束：

数据的完整性

每个 RDBMS 都存在以下几种类别的数据完整性：

• 实体完整性：表中的一行（一条记录）代表一个实体，表中不能有重复的行
• 域完整性：域也即字段，域完整性用来保证字段的取值是合理的
• 引用完整性：一个表中的字段可以引用另外一个表中的记录。如果某条记录被另外一个表中的字段引用，那么该记录不能被删除
• 自定义完整性：除了以上三种基本的完整性约束，不同版本的 RDBMS 在实现时，还可以根据其具体的应用环境，自己制定一些其它的完整性约束

数据库范式

设计关系型数据库时，需要遵守一些特定的规范才能设计出合理的数据库，这些规范就称为“范式”，满足不同程度的规范就是不同的范式。范式的目的在于：

• 消除冗余数据，比如，不应该将两份相同的数据存储到不同的表中
• 确保数据之间的关联性是有意义的

以上两点不但能减少数据库占用的存储空间，还能确保数据之间有清晰的逻辑关系。

总结

本文主要介绍了什么是RDBMS，同时介绍了表、字段、列、记录等概念，后续我们将继续介绍具体的SQL语法。