数据库表关系类型是

『壹』 什么是关系型数据库

关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。

用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织尺闹。

关系型数据库设计的过程可大体分为四个时期七个阶段。

存储结构：关系型数据库按轮隐照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高，但带来的问题就是一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。

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关系型数据库相比其他模型的数据库而言。有着以下优点：

1、容易理解：关系模型中的二维表结构非常贴近逻辑世界，相对于网状、层次等其他模型来说更容易理解。

2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，只需使用SOL语言在逻辑层面操作数据库，而完全不必理解其底层实现。

3、易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大降低了数据冗余和数据不一致腊困厅的概率。

『贰』 关系数据库表之间有哪几种关系类型

可以在数复据库关系图中的表间创制建关系以显示某个表中的列如何链接到另一表中的列。

在关系数据库中，关系能防止冗余的数据，如果正在设计一个数据库来跟踪有关书的信息，而每本书的信息（如书名、出版日期和出版商）都保存在一个名为 titles 的表中。同时还有一些想保存的有关出版商的信息，例如出版商的电话号码、地址和邮政编码。如果将所有这些信息都保存在 titles 表中，则对于某个出版商出版的每本书，出版商的电话号码将是重复的。

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注意事项：

尽量不要使用临时表 一般使用子查询可以代替临时表，使用临时表会带来系统的开销，如果使用的是COM+进行编程，还会带来很大的麻烦，因为COM+使用数据库连接池而临时表却自始自终都存在。

主键于外建 一般而言，一个实体不可能既没有主见有没有外键。 处于叶子部位的实体，可以定义主键，也可以不定义主键，但必须有外键主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。

『叁』 数据库有哪几种

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

1、关系数据库

包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基网络从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。

FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。

2、非关系型数据库（NoSQL）

包括：BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB、键值（key-value）数据库、Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。

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数据库的作用

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。

数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话。

或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。

『肆』 数据库主要分为哪两种类型

数据库主要分为关系数据库和非关系型数据库（NoSQL）。

1、关系数据库

关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

2、非关系型数据库（NoSQL）

指分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。

(4)数据库表关系类型是扩展阅读

关系数据库分为两类：一类是桌面数据库，例如Access、FoxPro和dBase等；另一类是客户/服务器数据库，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面数据库用于小型的、单机的应用程序，它不需要网络和服务器，实现起来比较方便，但它只提供数据的存取功能。

客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统，应用程序包括两部分：一部分驻留在客户机上，用于向用户显示信息及实现与用户的交互；另一部分驻留在服务器中，主要用来实现对数据库的操作和对数据的计算处理。

『伍』 数据库关系模式有哪些类型

在关系数据库中有型和值两种类型结构。关系模式是型，关系是值，关系模式是对关系的描述。

描述一个关系需要从以下两个方面来定义：第一方面，关系实质上是一个二维表，表的每一行为一个元组，每一列为一个属性。一个元组就是该关系所涉及的属性集的笛卡儿积的一个元素。关系是元组的集合，因此关系模式必须指出这个元组集合的结构，即它由哪些属性构成，这些属性来自哪些域，以及属性与域之间的映象关系。

第二方面，一个关系通常是由赋予它的元组语义来确定的。元组语义实质上是一个n目谓词（n是属性集中属性的个数）。凡使该n目谓词为真的笛卡儿积中的元素（或者说凡符合元组语义的那部分元素）的全体就构成了该关系模式的关系。

1.3.1关系数据库基本概念关系数据中，关系模式涉及众多概念、术语，初学者对这方面不容易把握与理解，以下用通俗易懂的语言来对这些概念及术语作简单的介绍。

1.关系关系（Relation）是指数据库中实体的信息，也就是数据库中二维表的数据。一个关系就是一个数据库表的值，表中的内容是对应关系模式在某个时刻的值，称为一个关系。例如，关系A表示数据库有一张名字为A的数据表所记录的所有数据。关系数据库中每一个关系都具有以下六方面的性质：（（1)列是同质的。即每一列中的分量为同一类型的数据，来自同一个域。

（2）不同的列可出自同一个域，称其中的每列为一个属性，不同的属性要给予不同的属性名。

（3）列的顺序无所谓。即列的次序可以任意交换。

（4）任意两个元组不能完全相同。

（5）行的顺序无所谓。即行的次序可以任意交换。

（6）分量必须取原子值。即每一个分量都必须是不可分的数据库属性。

2.模式模式（Schema）是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图，也称逻辑模式。有以下几方面性质：（（1)一个数据库只有一个模式。

（2）模式是数据在逻辑级上的视图。

（3）以某一种数据模型为基础。

定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构，包括数据项的构成、名字、类型、取值范围等，而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求，定义这些数据之间的联系。

3.关系模式关系模式（RelationSchema）描述的是与关系相对应的二维表的表结构，即关系中包含哪些属性，属性来自哪些域，以及与域之间的映象关系。

关系模式与关系的区别：（（1)关系模式描述了关系数据结构和语义，是关系的型。而关系是一个数据集合，是关系模式的值，是关系模式的一个实例。

（2）关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容。关系模式是静态的、稳定的，而关系是动态的、随时间不断变化的，因为数据库操作会不断地更新数据库中的数据。

4.元组元组（Tuple）是关系数据库中的基本概念，一个关系表中的每行就是一个元组。也就是说数据库表中的每条记录都是一个元组，表结构的每列就是一个属性，在二维表里，元组也称为记录。元组可表示一个关系或关系之间的联系。

一般情况下，一个关系数据表中的每条记录均有一个唯一的编号（记录号），这个编号也叫元组号。

5.码码（Key）是关系数据库系统中的基本概念。所谓码，就是能唯一标识实体的属性集，是整个属性集，而不是单个属性。在关系数据库中，码包括多种类型，如超码、候选码和主码。

（（1)超码（SuperKey）。超码是一个或多个属性的集合，这些属性可以在一个实体集中唯一地标识一个实体。如果K是一个超码，那么K的任意超集也是超码，也就是说如果K是超码，那么所有包含K的集合也是超码。例如，学生是一个实体，则学生的集合是一个实体集，而超码用来在学生的集合中区分不同的学生。假设学生（实体）具有多个属性：学号，身份证号，姓名，性别。因为通过学号可以找到唯一一个学生，所以{学号}是一个超码，同理{学号，身份证号}、{学号，身份证号，姓名}、{学号，身份证号，姓名，性别}、{身份证号}、{身份证号，姓名}、{身份证号，姓名，性别}也是超码。在这里，因为不同的学生可能拥有相同的姓名，所以姓名不可以区别一个学生，即{姓名}不是一个超码，{性别}、{姓名，性别}也不是。

（2）候选码（CandidateKey）。候选码是可以唯一标识一个元组的最少的属性集合。候选码是从超码中选出的，因此候选码也是一个或多个属性的集合。因为超码的范围太广，很多是无用的，所以候选码是最小超码，它们的任意真子集都不能成为超码。例如，如果K是超码，那么所有包含K的集合都不能是候选码；如果K，J都不是超码，那么K和J组成的集合{K，J}有可能是候选码。

虽然超码可以唯一标识一个实体，但是可能大多数超码中含有多余的属性，所以需要候选码。

例如学生表，学生（学号，姓名，年龄，性别，专业），其中的学号是可以唯一标识一个元组，所以学号可以作为候选码。既然学号都可以作候选码，那么学号和姓名这两个属性的组合就可以唯一区别一个元组。此时的学号可以成为码，学号和姓名的组合也可以成为码，但是学号和姓名的组合不能成为候选码，因为即使去掉姓名属性，剩下的学号属性也完全可以唯一地标识一个元组。也就是说，候选码中的所有属性都是必需的，缺少任何一个属性，都不能唯一标识一个元组。

（3）主码（PrimaryKey）。主码是从多个候选码中任意选出一个作为主键，这个被选中的候选码就称为主码。如果候选码只有一个，那么候选码就是主码。虽然说主码的选择是比较随意的，但在实际开发中还是需要一定的经验，不然开发出来的系统会出现问题。一般来说，主码都应该选择那些从不或者极少变化的属性。

例如，在一个职工实体中，职工（职工号，姓名，入职时间，部门，岗位，工资，职级，工龄，电话），职工号可以用来唯一确定实体中的一个元组，所以职工号是一个候选码。如果实体属性——姓名、入职时间、部门三者组合也能唯一地确定一个元组，则（姓名，入职时间，部门）也是一个候选码。在上述两个候选码中任选一个均可作为职工实体的主码，一般来说直接选择职工号作为实体的主码是最为简单方便的。

1.3.2关系模式的定义关系是数据库二维表中的数据记录，关系模式是数据库二维表的表结构，关系是动态的，关系模式是静态的。

关系模式可由六个元素来描述，分别是R、U、D、dom、I、F。其中，R为关系的名称；

U为组成该关系的属性名的集合；D为U集合中属性的域集合；dom为属性集U向域集D的映射；I为完整约束集合；F为属性间数据的依赖关系集合。

一个关系模式通常表示为R（U，D，dom，I，F），也可以忽略其他元素，直接简化为R（U）或R（A1，A2，A3，…，An），其中A1，A2，A3，…，An为属性名。

例如，在一个选课模块中，包含“学生”“课程”“选修”等关系实体。“学生”实体的属性有SNO（学号）、SNAME（姓名）、AGE（年龄）、SEX（性别）、SDEPT（系部），其中“学号”为主键；“课程”实体的属性有CNO（课程号）、CNAME（课程名称）、CDEPT（系部）、TNAME（教师），其中“课程号”为主键；“选修”实体的属性有GRADE（成绩）、SNO（学号）、CNO（课程号），其中“学号”和“课程号”为联合主键。学生和课程之间是多对多的关联关系，即一个学生可以同时选修多门课程，一门课程也可以同时被多个学生选修。这种多对多的关联关系可以通过“选修”关系实体作为中间桥接实体，变成两个一对多的实体关联关系，如图所示。

图学生选课实体

从图的实体关系图中可以得到选课模块的实体关系模式集——学生关系、课程关系、选修关系，具体关系模式如下：学生关系模式Student（SNO，SNAME，AGE，SEX，SDEPT）；

课程关系模式Course（CNO，CNAME，CDEPT，TNAME）；

选修关系模式StudentCourse（SNO，CNO，GRADE）。

对以上定义的三个关系模式实例化，插入初始化数据后，可得到学生、课程、选修三个关系的实例，如图所示。图中矩形框圈住部分为选课模块中的关系模式（表结构）；椭圆框圈住部分为选课模块中的关系（数据）。整个选课模块的表环境由关系模式与关系两部分共同组成，缺一不可。关系模式的分解标准关系模式的规范化过程实际上就是关系模式的“分解”过程，即把逻辑上独立的信息放在独立的关系模式中。分解是解决数据冗余的主要方法，也是规范化的一条原则——关系模式有冗余问题就要分解。

数据库设计者在进行关系数据库设计时，应参照模式规范化理论，尽可能使数据库模式保持高的标准。一般尽量把关系数据库设计成巴斯−科德范式（BCNF）的模式集，如果设计成巴斯−科德范式（BCNF）模式集时达不到保持函数依赖的标准，那么只能降低要求，设计成第三范式（3NF）的模式集，以达到保持函数依赖和无损分解的基本要求。

学生、课程、选修三个关系的实例

1.分解的定义一个关系模式可以分解成众多子关系模式，分解方式不同，得到的子关系模式也不同。

关系模式的分解是指把某一个关系模式按照某一种方式进行分解得到的所有子关系模式。

如关系模式R按照某一种方式分解，可以得到一个关系集ρ={R1，R2，…，Rn}。其中属性集U=U1∪U2∪…∪Un，并且不能存在Ui⊆Uj，1≤i，j≤n。

函数依赖关系集F=F1∪F2∪…∪Fn，其中F1，F2，…，Fn是F在U1，U2，…，Un上的投影。

2.分解的标准把低级的关系模式分解成高级的关系模式的方法不是唯一的，只要能够保证分解后的关系模式与原关系模式等价，就是一个完整、标准的分解方法。关系模式的标准分解方法应同时达到以下两方面的要求：（（1)分解具有无损连接性。

（2）分解要保持函数依赖性。

具有无损连接性的分解保证信息不会丢失，但无损连接不一定能解决插入异常、删除异常、修改复杂、数据冗余等问题，如要解决这些问题，则要考虑更高的关系数据范式理论原则。

『陆』 关系数据库中表与表之间的关系有

一对一、一对多、多对多。

扩展：

关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同液姿的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。

数据库

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

『柒』 什么是关系型数据库

关系型数据库简介
关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件： 客户端应用程序(Client) 数据库服务器(Server) 数据库(Database) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、IBM UDB、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix等。 关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型，也完全不是性能最优的模型，但是关系型数据库确实是现今使用最广泛、最容易理解和使用的数据库模型。大多数的企业级系统数据库都采用关系型数据库，关系型数据库的概念是掌握数据库开发的基础，所以本节的问题也成为.NET面试中频繁出现的问题之一。 所涉及的知识点 关系型数据库的概念 关系型数据库的优点分析问题关系型数据库的概念 所谓关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。下面列出了关系模型中的常用概念。 关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名。 元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录。 属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段。 域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制。 关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。 关系模式：指对关系的描述，其格式为：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。在数据库中通常称为表结构。 关系型数据库的优点 关系型数据库相比其他模型的数据库而言，有着以下优点： 容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。 使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库，而完全不必理解其底层实现。 易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。 近几年来，非关系型数据库在理论上得到了飞快的发展，例如：网状模型、对象模型、半结构化模型等。网状模型拥有性能较高的优点，通常应用在对性能要求较高的系统中；对象模型符合面向对象应用程序的思想，可以完美地和程序衔接，而不需要另外的中间转换组件，例如现在很多的O\R Mapping组件；半结构化模型随着XML的发展而得到发展，现在已经有了很多半结构化的数据库模型。但是，凭借其理论的成熟、使用的便捷以及现有应用的广泛，关系型数据库仍然是系统应用中的主流方案。

『捌』 数据库中“关系模式”的定义是什么

关系模式是对关系的描写叙述。

在数据库中，关系是元组的集合，所以关系模式要内描写叙述容元组的集合，当中包含那些属性，属性来自域，属性与域之间的映射关系。

现实世界随着时间在不断地变化，因而在不同的时刻，关系模式的关系也会有所变化。但是，现实世界的许多己有事实限定了关系模式所有可能的关系必须满足一定的完整性约束条件，关系模式应当刻画出这些完整性约束条件。

(8)数据库表关系类型是扩展阅读：

1、数据库中的关系模式是型，而关系是值。

2、关系模式能够用五元组形式表示：R（U，D，Dom，F），当中R:表示关系名，U:表示属性集合，Dom,表示属性域（来自那个域）,F:表示函数依赖。

3、可是普通情况下，我们通常把关系模式表示为：R（U）或者R（A，B）（当中A、B代表U中的属性）

4、关系是n个域的笛卡儿积的子集，组成关系的元组必须是笛卡儿积中使n目谓词为真的元组。所以关系模式必须描述该关系模式的关系全部元组。

『玖』 数据库关系的三种类型包括基本表、查询表和（ ）

1.左右连接复：以哪个表为主，结果集为“制主表”的全部记录+“副表”与“主表”相匹配的记录，如果“副表”中没有和“主表”相匹配的记录，则相对应的记录显示为null
2.左连接：左边表全部行+右边表相匹配的行，如果左边表中的某一行，在右边表中没有匹配的行，则显示null（left
join
或者left
outer
join）
3.右连接：和左连接相反。（right
join
或者right
outer
join）
4.内连接：它返回字段id（连接条件）同时存在于两个表中的记录，也就是说，仅当至少有一个同属于两表的行符合联接条件时，内联接才返回行，内联接消除与另一个表中的任何行不匹配的行。（inner
join或者join）
5.全连接：不管匹配不匹配，全部都显示出来。（full
join或者full
outer
join）
6.交叉连接：没有where
子句的交叉联接将产生联接所涉及的表的笛卡尔积。第一个表的行数乘以第二个表的行数等于笛卡尔积结果集的大小。（cross
join不带where）
7.自连接：给自己取个别名，一个表当两个表来使用。

『拾』 数据库有哪些类型

数据库有两种类型来，分别是关系型自数据库与非关系型数据库。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

关系型数据库主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非关系型数据库主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

(10)数据库表关系类型是扩展阅读：

非关系型数据库的优势：

1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1、可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。