数据库模式

数据库模式是表示数据库中数据逻辑存储的结构。它表示数据的组织方式，并提供有关给定数据库中表之间关系的信息。在本主题中，我们将更深入地了解数据库模式及其类型。在了解数据库模式之前，让我们先了解什么是数据库。

什么是数据库？

数据库是存储信息的场所。它可以存储最简单的数据，例如人员列表，也可以存储最复杂的数据。数据库以结构化的方式存储信息。

什么是数据库模式？

• 数据库模式是数据库的逻辑表示，它显示了整个数据库中的数据是如何在逻辑上存储的。它包含属性列表和指令，这些指令告知数据库引擎数据的组织方式以及元素之间的关系。
• 数据库模式包含模式对象，可能包括表、字段、包、视图、关系、主键、外键。
• 实际上，数据以文件形式物理存储，这些文件可能是不结构化的，但为了检索和使用它，我们需要将其置于结构化形式。为此，可以使用数据库模式。它提供了关于数据库中数据组织方式以及如何与其他数据关联的信息。
• 模式本身并不包含数据；相反，它提供了关于数据形状以及如何与其他表或模型关联的信息。
• 数据库模式对象包括以下内容：
  • 所有数据条目的格式一致性。
  • 所有数据条目的数据库对象和唯一键。
  • 具有多个列的表，每列包含其名称和数据类型。
• 模式的复杂性和大小随项目的大小而异。它有助于开发人员在编码数据库之前轻松管理和构建数据库。
• 给出的图是一个数据库模式的示例。它包含三个表及其数据类型。它还表示表之间的关系以及主键和外键。

数据库模式的类型

数据库模式分为三种类型，即：

1. 逻辑模式
2. 物理模式
3. 视图模式

1. 物理数据库模式

物理数据库模式指定数据如何以文件和索引的形式物理存储在存储系统或磁盘存储上。在物理级别设计数据库称为物理模式。

2. 逻辑数据库模式

逻辑数据库模式指定需要应用于存储数据的所有逻辑约束。它定义了视图、完整性约束和表。这里的完整性约束一词定义了一组规则，这些规则由DBMS（数据库管理系统）用于保持插入和更新数据的质量。逻辑模式表示数据如何以表的形式存储以及表的属性如何相互链接。

在此级别，程序员和管理员进行工作，数据结构在此级别上是隐藏的。

有各种工具用于创建逻辑数据库模式，这些工具展示了数据组件之间的关系；这个过程称为ER建模。

ER建模代表实体-关系建模，它指定不同实体之间的关系。

我们可以通过一个基本的商业应用程序的例子来理解它。下面是模式图，一个简单的ER模型，表示商业应用程序中事务的逻辑流。

在给出的例子中，每个圆圈都给出了ID，这些ID是主键和外键。

主键用于唯一标识文档或记录中的条目。上面三个圆圈的ID是主键。

外键用作其他表的主键。图中的FK代表外键。它将一个表与其他表相关联。

3. 视图模式

数据库的视图级别设计称为视图模式。此模式通常描述最终用户与数据库系统的交互。

物理和逻辑数据库模式之间的区别

数据库实例或数据库模式是相同的吗？

数据库模式和数据库实例这两个术语是相关的，有时容易混淆。但它们是不同的。

数据库模式是计划数据库的表示，实际上不包含数据。

另一方面，数据库实例是在某个时间点存在的实际数据库的快照。因此，它会随时间变化。相比之下，数据库模式是静态的，并且很难更改数据库的结构。

实例和模式都通过DBMS相互关联并影响对方。DBMS确保每个数据库实例都符合数据库设计者在数据库模式中设置的约束。

创建模式

要创建模式，在每种类型的数据库中使用“CREATE SCHEMA”语句。但每种DBMS对此有不同的含义。下面我们将解释在不同数据库系统中创建模式。

1. MySQL

在MySQL中，“CREATE SCHEMA”语句用于创建数据库。这是因为在MySQL中，CREATE SCHEMA语句类似于CREATE DATABASE语句，并且schema是database的同义词。

2. Oracle数据库

在Oracle数据库中，每个模式都与每个数据库用户一起存在。因此，CREATE SCHEMA实际上并不创建模式，而是帮助显示带有表和视图的模式，并允许在不需要多个SQL语句进行多次事务的情况下访问这些对象。“CREATE USER”语句用于在Oracle中创建模式。

3. SQL Server

在SQL Server中，“CREATE SCHEMA”语句会创建一个用户命名的同名新模式。

数据库模式设计

模式设计是构建数据管理基础的第一步。低效的模式设计难以管理，会消耗更多内存和其他资源。它在逻辑上依赖于业务需求。为了在项目生命周期中简化操作，需要选择正确的数据库模式设计。下面列出了一些流行的数据库模式设计：

• 扁平模型
• 分层模型
• 网络模型
• 关系模型
• 星型模式
• 雪花模式

扁平模型

扁平模型模式是一种二维数组，其中每列包含相同类型的数据，并且一行中的元素彼此相关。它可以被理解为单个电子表格或没有关系的数据库表。这种模式设计最适合不包含复杂数据的小型应用程序。

分层模型

分层模型设计包含一个树状结构。树状结构包含数据的根节点及其子节点。每个子节点和父节点之间存在一对多关系。这种类型的数据库模式由XML或JSON文件表示，因为这些文件可以包含具有子实体的实体。

分层模式最适合存储嵌套数据，例如表示人类分类。

网络模型

网络模型设计类似于分层设计，因为它表示一系列节点和顶点。网络模型和分层模型之间的主要区别在于，网络模型允许一对多关系，而分层模型只允许一对多关系。

网络模型设计最适合需要空间计算的应用程序。它也适用于表示工作流，主要用于存在多种通往同一结果的路径的情况。

关系模型

关系模型用于关系数据库，它以表的关系形式存储数据。存在关系运算符用于操作数据，以从其中操作和计算不同的值。

星型模式

星型模式是一种不同的模式设计方式，用于组织数据。它最适合存储和分析大量数据，并且基于“事实”和“维度”。在这里，事实是运行业务流程的数值数据点，而维度是对事实的描述。使用星型模式，我们可以构建RDBMS的数据。

雪花模式

雪花模式是星型模式的一个变种。星型模式中有一个主要的“事实”表，其中包含主要数据点并引用其维度表。但在雪花模式中，维度表可以有自己的维度表。