SQL实战新手入门：关系型数据库管理系统

关系型数据库管理系统

本书是讲述SQL的 它是一种关系型数据库或者关系型数据库管理系统（RDBMS）的语言 自从Codd博士在 世纪 年代奠定关系型数据库的理论基础以来 已经产生了相当多的关系型数据库实现 一些新的关系型数据库实现也不断出现

很多人将DB 视为所有数据库的鼻祖 IBM的研究员Edgar Frank Codd博士在 年的一份IBM的研究报告中发表他的论文 Derivability Redundancy and Consistency of Relations Stored inLarge Data Banks 时 给这种数据库理论定义了一个非常恰当的术语 关系型 关系型数据库被其他两种技术竞争 一种是Honeywell Information Systems在 年销售的Multics RelationalData Store 另一种是密歇根大学从 年起作为实验性设计的Micro DBMS（它开创了Codd博士两年之后提出的规范化理论） Micro DBMS的最后一个产品已经于 年退役 这两种技术演变成了 年发布的Oracle V 商业数据库 在通往RDBMS的道路上 包含了很多其他公司的产品所树立的里程碑（当然偶尔也有墓碑） 这些产品包括 IBM PRTV（ ） IBM SQL/DS（ ） QBE（ ） Informix（ ） Sybase（ ） Teradata（ ） Ingres 一个给其他很多成功的系统带来灵感的开源项目 例如PostgreSQL（ ） Nonstop SQL（ ）和MicrosoftSQL Server（ ）等 这些系统使用了原始SQL的不同方言 SEQUEL QUEL Informix SQL等 直到 年 人们才第一次试图为SQL语言制定标准 毫无疑问 各个厂商关于SQL语言的战争仍在继续

当前的RDBMS市场已经被几个重量级的专有关系型数据库瓜分 Oracle（ %） IBM（ %）和Microsoft（ %） 更小的专有数据库系统Teradata和Sybase 每种不到 %的市场份额 其他数据库厂商 包括开源数据库 大约占有 %的市场份额

对于大型企业来说 选择一个数据库产品作为应用程序的基础并不是一个简单的任务 这不仅仅是因为数据库系统软件需要花费好几万美元的许可证费用 几十万美金的维护和技术支持费 而且在于与其他软件 硬件和人力资源投资相比 数据库软件的投资还是一个决定整个企业架构的关键要素 尽管近年来从一个RDBMS迁移到另一个RDBMS变得更加容易 但考虑选择哪一种数据库依然会给CFO带来噩梦

IBM DB LUW

从带有MVS系列 *** 作系统的大型机到z/OS 以及后来的UNIX和Windows系统 IBM在RDBMS领域都是一个长期的领跑者 IBM数据库的当前版本是IBM DB LUW（Linux UNIX和Windows）

IBM DB 在事务处理速度上保持了绝对领先的记录（更多信息请参见第 章） 它具有多个不同的版本 从Advanced Server Enterprise版本到免费的DB Express C版本（尽管功能上有限制） 免费的DB Express C版本可用于运行本书中的示例

直到DB 的 版本 依然遵循ANSI/ISO SQL Entry标准（请参考本章后面的内容）并支持由其他标准化组织制定的一些高级功能 例如Open Geospatial Consortium（开放地理信息联盟） JDBC X/Open XA 它还包含了最新SQL: 标准的部分功能 除了自己内置的过程化扩展语言SQL PL之外 它还支持使用Oracle的PL/SQL语言 Java语言 甚至Microsoft的 NET家族的语言来创建存储过程（更多内容请参见第 章）

Oracle

Oracle数据库可以追溯到 年第一次发布的Oracle V 开始时用于VAX/VMS系统 并于 年支持UNIX系统 经过多年发展 对于SQL标准定义的绝大多数功能 Oracle数据库都添加了相应的支持 在最新发布的Oracle g版本中功能支持达到了极致 它声称遵循最新SQL: 标准的很多功能

在高性能事务处理的标杆上 Oracle占据了第二名的位置 它是企业生态系统的核心 Oracle是一个安全的 健壮的 可伸缩的 高性能的数据库系统 它统治UNIX市场长达数十年 除了对SQL标准的支持之外 Oracle还提供了一种内置的过程化语言PL/SQL（关于过程化扩展的更多内容 请参见第 章） 另外它还支持通用的程序设计语言 例如Java

在写作本书之时 Oracle的最新版本是Oracle g 只有Oracle g有免费的速成版 该版本在数据存储的容量和RDBMS能够利用的处理器（CPU）数量上存在一定的限制 速成版完全支持本书所讨论的所有SQL功能

Microsoft SQL Server

SQL Server来源于Microsoft Ashton Tate和Sybase合作的结果 开始的目标是改写已有的 仅适用于UNIX的Sybase SQL Server数据库 使之适用于新的IBM *** 作系统OS/ Ashton Tate随后退出了这一合作 IBM OS/ *** 作系统也逐渐被人淡忘 Microsoft和Sybase为了分享成果 开始小心地避免触犯彼此 Microsoft致力于发展并支持Windows和OS/ 系统上的SQL Server 而Sybase则致力于UNIX平台 尽管在SQL Server的核心技术上Microsoft依然采用了相当多的Sybase技术 但双方的合作关系于 年正式结束 Microsoft于 年发布了Microsoft SQLServer 它消除了Sybase余留的痕迹 为世界（Windows系统的世界）带来了一个完全崭新的RDBMS系统 时至今日 Microsoft占据了RDBMS大约 %的市场份额 而在Windows系统上它占据了至高无上的位置

在写作本书之时 最新版本是Microsoft SQL Server Release Microsoft还提供了一个免费但有限制的Express版本 它支持本书所介绍的全部SQL功能

Microsoft Access

Microsoft Access也被称为Microsoft Office Access 它是一个桌面型关系数据库（相对来说是关系型的） Microsoft Access的设计目标是成为一个集成的解决方案 结合关系型数据库引擎的要素和应用程序开发的基础结构（配套有内置的程序设计语言和程序设计模型） 并作为一个报表平台 与本书中讨论的其他RDBMS不同的是 Microsoft Access是一个基于文件的数据库 因此它在性能和可伸缩性方面都存在固有的局限 例如 虽然最新版本的Access理论上允许最多 个并发用户 但在实践中超过 多个用户就会减慢Access的性能 Access仅支持SQL标准的一个子集 它提供了许多仅在Access环境中有效的功能

Access提供的功能之一就是从远程数据库链接表的能力 该功能使Access可以作为应用程序

的前端 访问任何与ODBC/OLEDB兼容的数据库

PostgreSQL

PostgreSQL是从美国加州伯克利大学的Michael Stonebraker所领导的一个项目演变而来的 Michael Stonebraker是关系型数据库理论的先驱 在最初的Ingres项目以及其继任者PostgreSQL中采用的那些原则也以各种方式被其他RDBMS产品采用 例如Sybase Informix EnterpriseDB和Greenplum

PostgreSQL的第一个版本发布于 年 之后第二年以 版本的名义发布 并保留了一个由一组专门的开发人员维护的开源项目 PostgreSQL具有很多个商业版本 最著名的是EnterpriseDB 一个私人公司为该产品提供企业支持（以及大量专有的管理工具） 在一些苛刻的企业级应用环境中 很多高端客户（例如Sony和Vonage）都采用了开源的RDBMS 这充分证明了EnterpriseDB的性能

在对SQL标准的支持方面 PostgreSQL可以说是最接近SQL标准的 另外它还提供了很多在其他数据库中所没有的功能 与它的开源伙伴（例如MySQL）不同 PostgreSQL从一开始就提供了参照完整性和事务支持 PostgreSQL内置了对PL/pgSQL过程化扩展语言的支持 另外实际上还具有适配其他任何语言来实现过程化扩展的功能

MySQL

MySQL最先是由Michael Widenius和David Axmark于 年开发的 并于 年发布了第一个版本 MySQL最初定位为一个轻量级的快速数据库 用于作为数据驱动型网站的后台数据库 尽管MySQL缺乏更加成熟的RDBMS产品所具有的许多功能 但在提供信息服务的速度上非常快 对于很多场合来说都已经 足够好 （为了达到真正的快速 MySQL避开了参照完整性约束和事务支持 更多内容请参见第 章和第 章） 另外 MySQL有着无法抗拒的价格 它是免费的 因此 在中小规模的用户群中 MySQL成为最流行的关系型数据库 在数据库产品的市场上 很多其他的免费产品在功能上都有所缺乏或者带有近乎商业炒作的宣传 数据库产品的巨人 Oracle IBM Microsoft和Sybase在那时也都没有提供各自RDBMS产品的免费速成版 在 年 Sun Microsystems公司收购了MySQL 随后Sun公司又被Oracle收购

目前 Oracle提供了一个带有商业支持的MySQL版本和一个Community Edition版本 伴随着这一收购 出现了大量分支版本 例如MariaDB和 Percona Server 它们在通用公共许可证（General PublicLicense GPL）下继续保持免费状态 GPL是一种限制最小的开源许可证

MySQL的最新版本是 MySQL 也已经指日可待 它是多平台的（Linux/UNIX/Windows） 并且支持SQL: 的绝大多数功能 其中一些功能依赖于选定的配置选项（例如 存储引擎）

存储引擎选项是MySQL独一无二的特性 它允许采用不同的方式处理不同的表类型 每一种引擎都有独特的功能和一定的限制（例如事务支持 聚集索引 存储限制等） 可以采用不同的存储引擎选项来创建MySQL数据库中的表 默认使用的是MyISAM引擎

HSQLDB和OpenOffice BASE

超结构化查询语言数据库（Hyper Structured Query Language Database HSQLDB）是一个用Java程序设计语言实现的关系型数据库管理系统 它是伯克利软件发行（BSD）许可证（这个许可证相当宽松）下的一个开源数据库

HSQLDB是OpenOffice BASE自带的默认RDBMS引擎 OpenOffice BASE是一个桌面型数据库 被定位于和Microsoft Access进行市场竞争 OpenOffice BASE也是一个关系型数据库 它健壮 功能丰富且相当快速 支持多种平台 包括Linux 各种版本的UNIX和Microsoft Windows OpenOffice BASE声称几乎完全遵循SQL: 标准 该标准包含了本书所讨论的绝大多数SQL子集

改写过的HSQLDB可以作为OpenOffice 套件组件BADE的一个嵌入的后端 并从 版本开始成为OpenOffice 套件中的一部分 与Microsoft Access类似 假如有适当的驱动程序的话 OpenOffice BASE可以连接到多种不同的RDBMS 在OpenOffice BASE产品中 已经包含了大量可用的Java Database Connectivity（JDBC）和ODBC（Open Database Connectivity）驱动程序

随着Oracle收购了OpenOffice 而其在Oracle的资助下作为开源项目的状态并不明确 OpenOffice 社区决定启动一个名为LibreOffice的新项目 意图在原来的BSD许可证的授权下将LibreOffice作为一个免费软件 实现OpenOffice的所有功能

关系型数据库并不是数据库领域中唯一的主角 一些似乎已经被关系型数据库理论打败的旧技术在更快和更便宜的硬件以及软件创新的帮助下卷土重来 对更高性能和更容易创建应用程序的需求催生了对列式数据库（columnar database）和面向对象数据库 使 将所有数据放在一个桶中 方法可行的框架 特定领域扩展（例如测地数据管理或多媒体）以及各种数据访问机制的研究 第 章将讨论这些话题

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lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16492

楼上说的《数据库系统概论》确实不错 我们大学时的教材

个人再推荐一本《oracle从入门到精通》 是上班后师傅给我看的 也不错

很多人都推荐《oracle9i/10g/11g编程艺术》这本书 有点贵 不过口碑不错

我还没怎么看 看了一眼觉得这本书需要有点基础以后再看

相信很多数据库入门的新手们在学习数据库方面都存在困惑，本文列出了一个非常完整的数据库学习路线，并对数据库学习过程中的细节进行详细指导。希望能够成为大家学习数据库过程中一份纲领性的教程。

本回答来自：数据库怎么学？数据库学习零基础入门指导_树懒学堂

数据库知识要点学习

新手学习数据库务必把握的知识要点：

数据库的安装下载：了解数据库的环境变量，文件目录构造。

数据库网络服务器的启动，登陆与登出。

数据库常用命令及语法标准。

数据库基本数据类型与数据表的实际 *** 作。比如，数据表的增删、单表查寻、多表查询等。

数据库运算符和函数，比如，日期函数，时间函数，信息函数，聚合函数，数据加密涵数，自定义函数等。

数据库存储过程，存储过程的调度。

数据库每个存储引擎的特性。

数据库事务管理的定义和应用等。

数据库管理权限和用户管理等。

数据库学习材料推荐：

1《MySQL必知必会》

这书讲的十分全，从基本要素，到查寻到插入新建表，用户的管理方法，都是有实际的事例，特别适合没有基础的同学们来学习Mysql，总而言之这本书学习的方式 便是：

掌握数据库的基本概念

按照示例进行练习

2《SQL必知必会》

纯新手必读，这也是Amazon上最热销的SQL书籍的汉化版，写的很轻快，定义十分清晰。这本书用于学习关系型数据库也非常好，基本概念比大部头的教材内容说得清晰得多。

网站推荐：

树懒学堂_一站式数据知识学习平台 

david=# select extract(year from now());

date_part

-----------

2013

(1 row)

david=# 32 取月份

david=# select extract(month from now());

date_part

-----------

4

(1 row)

david=#

david=# select extract(day from timestamp '2013-04-13');

date_part

-----------

13

(1 row)

david=#

david=# SELECT EXTRACT(DAY FROM INTERVAL '40 days 1 minute');

date_part

-----------

40

(1 row)

david=# 33 查看今天是一年中的第几天

david=# select extract(doy from now());

date_part

-----------

102

(1 row)

david=# 34

查看现在距1970-01-01 00:00:00 UTC 的秒数

david=# select extract(epoch from now());

date_part

------------------

136575590794474

(1 row)

david=# 35 把epoch 值转换回时间戳

david=# SELECT TIMESTAMP WITH TIME ZONE 'epoch' + 1369755555 INTERVAL '1 second';

column

------------------------

2013-05-28 23:39:15+08

(1 row)

david=#

--取day

skytf=> select extract(day from now());

date_part

-----------

3

(1 row)

skytf=> select extract(day from timestamp '2011-06-03');

date_part

-----------

3

(1 row)

skytf=> select timestamp '2011-06-03';

timestamp

---------------------

2011-06-03 00:00:00

(1 row)

--取小时

skytf=> select extract (hour from now());

date_part

-----------

14

(1 row)

--取分钟

skytf=> select extract (minute from now());

date_part

历代FM足球经理都有这样的群星数据库，FM2019也不例外，外网玩家“davidczv”为大家带来了这款传奇球星数据库的第4版。和别人不同的是，他的数据库球星非常多，而且还有很多细节是其他玩家望尘莫及的。比如元老球员数量多达4000人，不仅大俱乐部有，小国家或者小俱乐部也会有。因为在足球漫长的历史长河中，不仅是五大联赛或者荷兰、俄罗斯这些地方出巨星，像奥地利、罗马尼亚、保加利亚、前南斯拉夫也有非常多的球星和当时威震欧洲的球队，把他们都加进来，游戏的难度系数大大增加。

传奇球星通常赋予他们的年龄是接近他们巅峰状态的年龄，很多人担心和现实球星冲突的问题，其实作者早就安排好了。像梅西、C罗、姆巴佩这些的顶级球星依旧存在，只不过他们回到了自己年轻的时候，并被安排到了自己出道时的母队，也就是说，你可以想办法签下他们并且让他们在传奇球星身边成长，成为新一代的巨星，是不是非常有成就感。

传奇球星这是一个主观性的东西，所以大家不用特别介意。比如有人问为什么把齐达内放在皇马，而不是尤文甚至是戛纳。作者解释其实对他来说这的确很困难，但他在皇马似乎更加成功，而在尤文输掉过两次决赛，所以选择放在皇马。另外尤文同位置上有普拉蒂尼和博尼佩尔蒂，而皇马同位置只有迪斯蒂法诺，这样齐达内可以踢更多比赛。同样的情况发生在罗纳尔多身上，因为皇马和巴萨的攻击线上传奇巨星更多，所以选择放在了国际米兰。

更新内容

1新增400名传奇球星，涉及球队非常多，比如佩鲁贾、巴塞尔、切沃、欧塞尔、莫斯科火车头、马里博尔、帕尔梅拉斯、格雷米奥等等；

2球员的身价和工资修正到更合理的水平；

3欧冠欧联第一赛季参赛球队进行更新，很多历史显赫的球队被加了进来，比如汉堡、安德莱赫特等等，当然有不少来自东欧的球队；

4国家积分和俱乐部系数，以及国家队排名也根据历史实际情况进行修正

它将冗余数据选择到一个游标中 并根据（LastName FirstName）来分组（在我们这个方案中） 然后打开游标然后循环地取出每一行 然后用与先前的取出的键值进行比较 如果这是第一次取出这个值 或者这个值不是冗余键 那么跳过这个记录然后取下一个 不然的话 这就是这个组中的冗余记录 所以删掉它．

让我们运行一下这个存储过程

BEGIN

DeleteDuplicates;

END;

/

SELECT LastName FirstName COUNT()

FROM Customers

GROUP BY LastName FirstName

HAVING COUNT() > ;

最后一个查询语句没有返回值 所以冗余数据没有了从表中取冗余数据的过程完全是由定义在csr_Duplicates 这个游标中的SQL语句来实现的 PL／SQl只是用来实现删除冗余数 那么能不能完全用SQL语句来实现呢？

二．SQL解决方案 使用RANK（）删除冗余数据Oracle i分析函数RANK（）来枚举每一个组中的元素 在我们的方案中我们应用这个方案 我们使用这个函数动态的把冗余数据连续的排列起来加上编号 组由Partintion　by　这个语句来分开 然后用Order　by　进行分组SELECT ID LastName FirstName RANK() OVER (PARTITION BY LastName

FirstName ORDER BY ID) SeqNumber

FROM Customers

ORDER BY LastName FirstName;

SQL

Listing Output of single SQL statement that uses RANK()

显示的是根据记录的条数的个数来显示尤其对于冗余数据

ID LASTNAME FIRSTNAME SEQNUMBER

Blake Becky

Blue Don

Bradley Tom

Chang Jim

Griffith David

Hill Larry

King Chuck

Krieger Jeff

Krieger Jeff

Krieger Jeff

Loney Julie

Lord Don

Mason Paul

Monroe John

Simon Michael

Simon Michael

Stone Tony

Stone Tony

Stone Tony

Stone Tony

Stone Tony

我们可以看一到 SeqNumber这一列中的数值 冗余数据是根据ID号由小到大进行的排序 所有的冗余数据的SqlNumber都大于一 所有的非冗余数据都等于一 所以我们取自己所需 删除那么没用的SELECT ID LastName FirstName

FROM

(SELECT ID LastName FirstName RANK() OVER (PARTITION BY LastName

FirstName ORDER BY ID) AS SeqNumber

FROM Customers)

WHERE SeqNumber > ;

SQL

Listing 冗余键的键值

有七行必须被删除

ID LASTNAME FIRSTNAME

Krieger Jeff

Krieger Jeff

Simon Michael

Stone Tony

Stone Tony

Stone Tony

Stone Tony

rows selected 这显示有七行需要删除 还是用上一个表我测试了一下这个代码 它用了77秒种就删除了所有的数据准备好了用Sql语句来删除冗余数据 版本一它执行了 秒

DELETE

FROM CUSTOMERS

WHERE ID IN

(SELECT ID

FROM

(SELECT ID LastName FirstName RANK() OVER (PARTITION BY LastName

FirstName ORDER BY ID) AS SeqNumber

FROM Customers)

WHERE SeqNumber > );

我们可以看到最后的两行语句对表中的数据进行了排序 这不是有效的 所以我们来优化一下最后一个查询语句 把Rank（）函数应用到只含有冗余数据的组 而不是所有的列下面这个语句是比较有效率的 虽然它不像上一个查询那样精简SELECT ID LastName FirstName

FROM

(SELECT ID LastName FirstName RANK() OVER (PARTITION BY LastName

FirstName ORDER BY ID) AS SeqNumber

FROM

(SELECT ID LastName FirstName

FROM Customers

WHERE (LastName FirstName) IN (SELECT LastName FirstName

FROM Customers

GROUP BY LastName FirstName

HAVING COUNT() > )))

WHERE SeqNumber > ;

选择冗余数据只用了26秒钟 这样就提高了 ％的性能 这样就提高了将这个作为子查询的删除查询的效率

DELETE

FROM Customers

WHERE ID IN

(SELECT ID

FROM

(SELECT ID LastName FirstName RANK() OVER (PARTITION BY LastName

FirstName ORDER BY ID) AS SeqNumber

FROM

(SELECT ID LastName FirstName

FROM Customers

WHERE (LastName FirstName) IN (SELECT LastName FirstName

FROM Customers

GROUP BY LastName FirstName

HAVING COUNT() > )))

WHERE SeqNumber > );

现在只用了 秒钟的就完成的上面的任务 比起上一个 秒 这是一个很大的进步 相比之下 存储过程用了 秒 这样存储过程有些慢了使用PL／SQL语句我们和我们以上的代码 会得到更好的更精确的代码 和提高你代码的执行效率 虽然对于从数据库中枚举数据PL／SQL对于Sql两者没有什么差别 但是对于数据的比较上 PL／SQL就比SQL要快很多 但是如果冗余数据量比较小的话 我们尽量使用SQL而不使用PL／SQL如果你的数据表没有主键的话 那么你可以参考其它技术

Rank（）其它的方法

使用Rank（）函数你可以对选择你所保留的数据 （或者是小ID的或者是大ID　的 就由RECDate这个列来决定这种情况下 你可以把REcdate加入到（Orderby　）子句中 倒序或者正序

这是一种保留最大Id的一种解决方案

DELETE

FROM Customers

WHERE ID IN

(SELECT ID

FROM

(SELECT ID LastName FirstName RANK() OVER (PARTITION BY LastName FirstName ORDER BY RecDate DESC ID) AS SeqNumber

FROM

(SELECT ID LastName FirstName RecDate

FROM Customers

WHERE (LastName FirstName) IN (SELECT LastName FirstName

FROM Customers

GROUP BY LastName FirstName

HAVING COUNT() > )))

WHERE SeqNumber > );

这种技术保证了你可以控制每一个表中的保留的组 假设你有一个数据库 有一个促销或者有一个折扣信息 比如一个团体可以使用这种促销5次 或者个人可以使用这个折扣三次 为了指出要保留的组的个数 你可以在where 和having子句中进行设置 那么你将删除所有大于你

设置有数的冗余组

DELETE

FROM Customers

WHERE ID IN

(SELECT ID

FROM

(SELECT ID LastName FirstName RANK() OVER (PARTITION BY LastName

FirstName ORDER BY ID) AS SeqNumber

FROM

(SELECT ID LastName FirstName

FROM Customers

WHERE (LastName FirstName) IN (SELECT LastName FirstName

FROM Customers

GROUP BY LastName FirstName

HAVING COUNT() > )))

WHERE SeqNumber > );

As you can see using the RANK() function allows you to eliminate duplicates in a

single SQL statement and gives you more capabilities by extending the power of

your

queries

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/18979

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