1. 資料庫表間關系有哪幾種，分別是什麼
屬性的表間關系有三種類型：一對一、一對多和多對多。 如果指的是表的參照完整性，則是：主外鍵關系。 如果是某些資料庫操作上的相關性，則是：級聯關系。
2. 資料庫關系的三種類型包括基本表、查詢表和（ ）
1.左右連接：以哪個表為主，結果集為「主表」的全部記錄+「副表」與「主表」相匹配的記錄，如果「副表」中沒有和「主表」相匹配的記錄，則相對應的記錄顯示為null
2.左連接：左邊表全部行+右邊表相匹配的行，如果左邊表中的某一行，在右邊表中沒有匹配的行，則顯示null（left
join
或者left
outer
join）
3.右連接：和左連接相反。（right
join
或者right
outer
join）
4.內連接：它返回欄位id（連接條件）同時存在於兩個表中的記錄，也就是說，僅當至少有一個同屬於兩表的行符合聯接條件時，內聯接才返回行，內聯接消除與另一個表中的任何行不匹配的行。（inner
join或者join）
5.全連接：不管匹配不匹配，全部都顯示出來。（full
join或者full
outer
join）
6.交叉連接：沒有where
子句的交叉聯接將產生聯接所涉及的表的笛卡爾積。第一個表的行數乘以第二個表的行數等於笛卡爾積結果集的大小。（cross
join不帶where）
7.自連接：給自己取個別名，一個表當兩個表來使用。
3. 資料庫有哪幾種
資料庫有：
1、Mysql是一個關系型資料庫管理系統，由瑞典MySQL AB公司開發，屬於Oracle旗下產品。MySQL是最流行的關系型資料庫管理系統之一，在WEB應用方面，MySQL是最好的RDBMS應用軟體之一。
2、SQL Server是由Microsoft開發和推廣的關系資料庫管理系統（DBMS），它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同開發的，並於1988年推出了第一個OS/2版本。
3、MongoDB是一個基於分布式文件存儲的資料庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。
4、Redis（Remote Dictionary Server )，即遠程字典服務，是一個開源的使用ANSIC語言編寫、支持網路、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value資料庫，並提供多種語言的API。
5、memcache是一套分布式的高速緩存資料庫系統，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick開發，但目前被許多網站使用以提升網站的訪問速度，尤其對於一些大型的、需要頻繁訪問資料庫的網站訪問速度提升效果十分顯著。
4. 關系資料庫表之間有哪幾種關系類型
1）一對一的關系
例如：一個人對應一個唯一的身份證號，即為一對一的關系。
2）一對多關系
例如：一個班級對應多名學生，即為一對多關系
3）多對多關系
例如：一個學生可以選多門課程，而同一門課程可以被多個學生選修，彼此的對應關系即是多對多關系。
5. 請問資料庫有哪些種類呢
資料庫共有3種類型，為關系資料庫、非關系型資料庫和鍵值資料庫。
1、關系資料庫
MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文維基網路從MySQL轉向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle資料庫、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
幾乎所有的資料庫管理系統都配備了一個開放式資料庫連接（ODBC）驅動程序，令各個資料庫之間得以互相集成。
2、非關系型資料庫（NoSQL）
BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、鍵值（key-value）資料庫
Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴展、Dynamo、LevelDB（Google）。
(5)資料庫有哪幾種關系擴展閱讀：
資料庫模型：對象模型、層次模型（輕量級數據訪問協議）、網狀模型（大型數據儲存）、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)。
資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次：內層、概念層和外層。
6. 資料庫有哪三種關系
資料庫有三種數據模型：層次模型、網狀模型、關系模型；
資料庫還有三級模式結構：外模式、模式、內模式。
7. 資料庫有哪些類型
資料庫有兩種類型，分別是關系型資料庫與非關系型資料庫。
資料庫，簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。
關系型資料庫主要有：
Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。
非關系型資料庫主要有：
NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。
(7)資料庫有哪幾種關系擴展閱讀：
非關系型資料庫的優勢：
1、性能高：NOSQL是基於鍵值對的，可以想像成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。
2、可擴展性好：同樣也是因為基於鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。
關系型資料庫的優勢：
1、可以復雜查詢：可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。
2、事務支持良好：使得對於安全性能很高的數據訪問要求得以實現。
8. 資料庫關系模式有哪些類型
在關系資料庫中有型和值兩種類型結構。關系模式是型，關系是值，關系模式是對關系的描述。
描述一個關系需要從以下兩個方面來定義：第一方面，關系實質上是一個二維表，表的每一行為一個元組，每一列為一個屬性。一個元組就是該關系所涉及的屬性集的笛卡兒積的一個元素。關系是元組的集合，因此關系模式必須指出這個元組集合的結構，即它由哪些屬性構成，這些屬性來自哪些域，以及屬性與域之間的映象關系。
第二方面，一個關系通常是由賦予它的元組語義來確定的。元組語義實質上是一個n目謂詞（n是屬性集中屬性的個數）。凡使該n目謂詞為真的笛卡兒積中的元素（或者說凡符合元組語義的那部分元素）的全體就構成了該關系模式的關系。
1.3.1關系資料庫基本概念關系數據中，關系模式涉及眾多概念、術語，初學者對這方面不容易把握與理解，以下用通俗易懂的語言來對這些概念及術語作簡單的介紹。
1.關系關系（Relation）是指資料庫中實體的信息，也就是資料庫中二維表的數據。一個關系就是一個資料庫表的值，表中的內容是對應關系模式在某個時刻的值，稱為一個關系。例如，關系A表示資料庫有一張名字為A的數據表所記錄的所有數據。關系資料庫中每一個關系都具有以下六方面的性質：（（1)列是同質的。即每一列中的分量為同一類型的數據，來自同一個域。
（2）不同的列可出自同一個域，稱其中的每列為一個屬性，不同的屬性要給予不同的屬性名。
（3）列的順序無所謂。即列的次序可以任意交換。
（4）任意兩個元組不能完全相同。
（5）行的順序無所謂。即行的次序可以任意交換。
（6）分量必須取原子值。即每一個分量都必須是不可分的資料庫屬性。
2.模式模式（Schema）是資料庫中全體數據的邏輯結構和特徵的描述，是所有用戶的公共數據視圖，也稱邏輯模式。有以下幾方面性質：（（1)一個資料庫只有一個模式。
（2）模式是數據在邏輯級上的視圖。
（3）以某一種數據模型為基礎。
定義模式時不僅要定義數據的邏輯結構，包括數據項的構成、名字、類型、取值范圍等，而且要定義與數據有關的安全性、完整性要求，定義這些數據之間的聯系。
3.關系模式關系模式（RelationSchema）描述的是與關系相對應的二維表的表結構，即關系中包含哪些屬性，屬性來自哪些域，以及與域之間的映象關系。
關系模式與關系的區別：（（1)關系模式描述了關系數據結構和語義，是關系的型。而關系是一個數據集合，是關系模式的值，是關系模式的一個實例。
（2）關系實際上就是關系模式在某一時刻的狀態或內容。關系模式是靜態的、穩定的，而關系是動態的、隨時間不斷變化的，因為資料庫操作會不斷地更新資料庫中的數據。
4.元組元組（Tuple）是關系資料庫中的基本概念，一個關系表中的每行就是一個元組。也就是說資料庫表中的每條記錄都是一個元組，表結構的每列就是一個屬性，在二維表裡，元組也稱為記錄。元組可表示一個關系或關系之間的聯系。
一般情況下，一個關系數據表中的每條記錄均有一個唯一的編號（記錄號），這個編號也叫元組號。
5.碼碼（Key）是關系資料庫系統中的基本概念。所謂碼，就是能唯一標識實體的屬性集，是整個屬性集，而不是單個屬性。在關系資料庫中，碼包括多種類型，如超碼、候選碼和主碼。
（（1)超碼（SuperKey）。超碼是一個或多個屬性的集合，這些屬性可以在一個實體集中唯一地標識一個實體。如果K是一個超碼，那麼K的任意超集也是超碼，也就是說如果K是超碼，那麼所有包含K的集合也是超碼。例如，學生是一個實體，則學生的集合是一個實體集，而超碼用來在學生的集合中區分不同的學生。假設學生（實體）具有多個屬性：學號，身份證號，姓名，性別。因為通過學號可以找到唯一一個學生，所以{學號}是一個超碼，同理{學號，身份證號}、{學號，身份證號，姓名}、{學號，身份證號，姓名，性別}、{身份證號}、{身份證號，姓名}、{身份證號，姓名，性別}也是超碼。在這里，因為不同的學生可能擁有相同的姓名，所以姓名不可以區別一個學生，即{姓名}不是一個超碼，{性別}、{姓名，性別}也不是。
（2）候選碼（CandidateKey）。候選碼是可以唯一標識一個元組的最少的屬性集合。候選碼是從超碼中選出的，因此候選碼也是一個或多個屬性的集合。因為超碼的范圍太廣，很多是無用的，所以候選碼是最小超碼，它們的任意真子集都不能成為超碼。例如，如果K是超碼，那麼所有包含K的集合都不能是候選碼；如果K，J都不是超碼，那麼K和J組成的集合{K，J}有可能是候選碼。
雖然超碼可以唯一標識一個實體，但是可能大多數超碼中含有多餘的屬性，所以需要候選碼。
例如學生表，學生（學號，姓名，年齡，性別，專業），其中的學號是可以唯一標識一個元組，所以學號可以作為候選碼。既然學號都可以作候選碼，那麼學號和姓名這兩個屬性的組合就可以唯一區別一個元組。此時的學號可以成為碼，學號和姓名的組合也可以成為碼，但是學號和姓名的組合不能成為候選碼，因為即使去掉姓名屬性，剩下的學號屬性也完全可以唯一地標識一個元組。也就是說，候選碼中的所有屬性都是必需的，缺少任何一個屬性，都不能唯一標識一個元組。
（3）主碼（PrimaryKey）。主碼是從多個候選碼中任意選出一個作為主鍵，這個被選中的候選碼就稱為主碼。如果候選碼只有一個，那麼候選碼就是主碼。雖然說主碼的選擇是比較隨意的，但在實際開發中還是需要一定的經驗，不然開發出來的系統會出現問題。一般來說，主碼都應該選擇那些從不或者極少變化的屬性。
例如，在一個職工實體中，職工（職工號，姓名，入職時間，部門，崗位，工資，職級，工齡，電話），職工號可以用來唯一確定實體中的一個元組，所以職工號是一個候選碼。如果實體屬性——姓名、入職時間、部門三者組合也能唯一地確定一個元組，則（姓名，入職時間，部門）也是一個候選碼。在上述兩個候選碼中任選一個均可作為職工實體的主碼，一般來說直接選擇職工號作為實體的主碼是最為簡單方便的。
1.3.2關系模式的定義關系是資料庫二維表中的數據記錄，關系模式是資料庫二維表的表結構，關系是動態的，關系模式是靜態的。
關系模式可由六個元素來描述，分別是R、U、D、dom、I、F。其中，R為關系的名稱；
U為組成該關系的屬性名的集合；D為U集合中屬性的域集合；dom為屬性集U向域集D的映射；I為完整約束集合；F為屬性間數據的依賴關系集合。
一個關系模式通常表示為R（U，D，dom，I，F），也可以忽略其他元素，直接簡化為R（U）或R（A1，A2，A3，…，An），其中A1，A2，A3，…，An為屬性名。
例如，在一個選課模塊中，包含「學生」「課程」「選修」等關系實體。「學生」實體的屬性有SNO（學號）、SNAME（姓名）、AGE（年齡）、SEX（性別）、SDEPT（系部），其中「學號」為主鍵；「課程」實體的屬性有CNO（課程號）、CNAME（課程名稱）、CDEPT（系部）、TNAME（教師），其中「課程號」為主鍵；「選修」實體的屬性有GRADE（成績）、SNO（學號）、CNO（課程號），其中「學號」和「課程號」為聯合主鍵。學生和課程之間是多對多的關聯關系，即一個學生可以同時選修多門課程，一門課程也可以同時被多個學生選修。這種多對多的關聯關系可以通過「選修」關系實體作為中間橋接實體，變成兩個一對多的實體關聯關系，如圖所示。
圖學生選課實體
從圖的實體關系圖中可以得到選課模塊的實體關系模式集——學生關系、課程關系、選修關系，具體關系模式如下：學生關系模式Student（SNO，SNAME，AGE，SEX，SDEPT）；
課程關系模式Course（CNO，CNAME，CDEPT，TNAME）；
選修關系模式StudentCourse（SNO，CNO，GRADE）。
對以上定義的三個關系模式實例化，插入初始化數據後，可得到學生、課程、選修三個關系的實例，如圖所示。圖中矩形框圈住部分為選課模塊中的關系模式（表結構）；橢圓框圈住部分為選課模塊中的關系（數據）。整個選課模塊的表環境由關系模式與關系兩部分共同組成，缺一不可。關系模式的分解標准關系模式的規范化過程實際上就是關系模式的「分解」過程，即把邏輯上獨立的信息放在獨立的關系模式中。分解是解決數據冗餘的主要方法，也是規范化的一條原則——關系模式有冗餘問題就要分解。
資料庫設計者在進行關系資料庫設計時，應參照模式規范化理論，盡可能使資料庫模式保持高的標准。一般盡量把關系資料庫設計成巴斯−科德範式（BCNF）的模式集，如果設計成巴斯−科德範式（BCNF）模式集時達不到保持函數依賴的標准，那麼只能降低要求，設計成第三範式（3NF）的模式集，以達到保持函數依賴和無損分解的基本要求。
學生、課程、選修三個關系的實例
1.分解的定義一個關系模式可以分解成眾多子關系模式，分解方式不同，得到的子關系模式也不同。
關系模式的分解是指把某一個關系模式按照某一種方式進行分解得到的所有子關系模式。
如關系模式R
函數依賴關系集F=F1∪F2∪…∪Fn，其中F1，F2，…，Fn是F在U1，U2，…，Un上的投影。
2.分解的標准把低級的關系模式分解成高級的關系模式的方法不是唯一的，只要能夠保證分解後的關系模式與原關系模式等價，就是一個完整、標準的分解方法。關系模式的標准分解方法應同時達到以下兩方面的要求：（（1)分解具有無損連接性。
（2）分解要保持函數依賴性。
具有無損連接性的分解保證信息不會丟失，但無損連接不一定能解決插入異常、刪除異常、修改復雜、數據冗餘等問題，如要解決這些問題，則要考慮更高的關系數據範式理論原則。
9. 資料庫有哪幾種
常用資料庫有：
1、關系型資料庫
關系型資料庫是由IBM的E.F. Codd於1970年發明的，它是一個表格資料庫，其中定義了數據，因此可以以多種不同的方式對其進行重組和訪問。關系資料庫由一組表組成，其中的數據屬於預定義的類別。每個表在一個列中至少有一個數據類別，並且每一行對於列中定義的類別都有一個特定的數據實例。
2、分布式資料庫
分布式資料庫是一種資料庫，資料庫存儲在多個物理位置，處理在網路中的不同點之間分散或復制。分布式資料庫可以是同構的，也可以是異構的。同構分布式資料庫系統中的所有物理位置都具有相同的底層硬體，並運行相同的操作系統和資料庫應用程序。異構分布式資料庫中的硬體、操作系統或資料庫應用程序在每個位置上可能是不同的。
3、雲資料庫
雲資料庫是針對虛擬化環境優化或構建的資料庫。雲資料庫提供了一些好處，比如可以按每次使用支付存儲容量和帶寬的費用，還可以根據需要提供可伸縮性和高可用性。雲資料庫還為企業提供了在軟體即服務部署中支持業務應用程序的機會。
4、NoSQL資料庫
NoSQL資料庫對於大型分布式數據集非常有用。NoSQL資料庫對於關系資料庫無法解決的大數據性能問題非常有效。當組織必須分析大量非結構化數據或存儲在雲中多個虛擬伺服器上的數據時，它們是最有效的。
5、面向對象的資料庫
使用面向對象編程語言創建的項通常存儲在關系資料庫中，但是面向對象資料庫非常適合於這些項。面向對象的資料庫是圍繞對象(而不是操作)和數據(而不是邏輯)組織的。例如，關系資料庫中的多媒體記錄可以是可定義的數據對象，而不是字母數字值。
6、圖形資料庫
面向圖形的資料庫是一種NoSQL資料庫，它使用圖形理論存儲、映射和查詢關系。圖資料庫基本上是節點和邊的集合，其中每個節點表示一個實體，每個邊表示節點之間的連接。
10. 資料庫有哪幾種
一、關系資料庫
關系型資料庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似，關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。
常見的關系型資料庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關系型資料庫。
雖然關系型資料庫有很多，但是大多數都遵循SQL（結構化查詢語言，Structured Query Language）標准。 常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。
查詢語句：SELECT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從 table 中查詢出滿足 condition 條件的欄位 param。
新增語句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 該語句可以理解為向table中的param1，param2，param3欄位中分別插入value1，value2，value3。
更新語句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的欄位param更新為 new_value 值。
刪除語句：DELETE FROM table WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的數據全部刪除。
去重查詢：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的欄位param，但是param中重復的值只能出現一次。
排序查詢：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1該語句可以理解為從表table 中查詢出滿足condition條件的param，並且要按照param1升序的順序進行排序。
總體來說， 資料庫的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。
關系型資料庫對於結構化數據的處理更合適，如學生成績、地址等，這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢，例如join，這樣的情況下，關系型資料庫就會比NoSQL資料庫性能更優，而且精確度更高。
由於結構化數據的規模不算太大，數據規模的增長通常也是可預期的，所以針對結構化數據使用關系型資料庫更好。關系型資料庫十分注意數據操作的事務性、一致性，如果對這方面的要求關系型資料庫無疑可以很好的滿足。
二、非關系型資料庫（NoSQL）
隨著近些年技術方向的不斷拓展，大量的NoSql資料庫如MongoDB、Redis、Memcache出於簡化資料庫結構、避免冗餘、影響性能的表連接、摒棄復雜分布式的目的被設計。
指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。所謂CAP理論，簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求，一次性滿足兩種要求是該系統的上限。
而一致性哈希演算法則指的是NoSQL資料庫在應用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據演算法，該演算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端，即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動，當節點過多時，相關工作結果就無法那麼准確。
這一問題使整個系統的工作效率受到影響，導致整個資料庫系統的數據亂碼與出錯率大大提高，甚至會出現數據節點的內容遷移，產生錯誤的代碼信息。
但盡管如此，NoSQL資料庫技術還是具有非常明顯的應用優勢，如資料庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數據格式需求，非常適用於大數據處理工作。
NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。
對於非結構化數據的處理更合適，如文章、評論，這些數據如全文搜索、機器學習通常只用於模糊處理，並不需要像結構化數據一樣，進行精確查詢，而且這類數據的數據規模往往是海量的，數據規模的增長往往也是不可能預期的；
而NoSQL資料庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL資料庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。
NoSQL資料庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據，並且數據的獲取效率很高，但用它查詢結構化數據效果就比較差。
目前NoSQL資料庫仍然沒有一個統一的標准，它現在有四種大的分類：
1、鍵值對存儲（key-value）：代表軟體Redis，它的優點能夠進行數據的快速查詢，而缺點是需要存儲數據之間的關系。
2、列存儲：代表軟體Hbase，它的優點是對數據能快速查詢，數據存儲的擴展性強。而缺點是資料庫的功能有局限性。
3、文檔資料庫存儲：代表軟體MongoDB，它的優點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統一查詢語言。
4、圖形資料庫存儲：代表軟體InfoGrid，它的優點可以方便的利用圖結構相關演算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數據模型時，圖形資料庫很難使用。
安全
資料庫安全涉及保護資料庫內容、其所有者和用戶的所有各個方面。它的范圍從防止有意的未經授權的資料庫使用到未經授權的實體（例如，個人或計算機程序）無意的資料庫訪問。
資料庫訪問控制涉及控制誰（一個人或某個計算機程序）可以訪問資料庫中的哪些信息。該信息可以包括特定的資料庫對象（例如，記錄類型、特定記錄、數據結構）;
對特定對象的特定計算（例如，查詢類型或特定查詢），或者使用到前者的特定訪問路徑（例如，使用特定索引）或其他數據結構來訪問信息）。
資料庫訪問控制由使用專用受保護安全 DBMS 介面的特別授權（由資料庫所有者）人員設置。
這可以在個人基礎上直接管理，或者通過將個人和特權分配給組，或者（在最復雜的模型中）通過將個人和組分配給角色，然後授予權利。數據安全可防止未經授權的用戶查看或更新資料庫。使用密碼，用戶可以訪問整個資料庫或它的子集，稱為「子模式」。
例如，員工資料庫可以包含有關單個員工的所有數據，但一組用戶可能僅被授權查看工資數據，而其他用戶僅被允許訪問工作歷史和醫療數據。如果 DBMS 提供了一種互動式輸入和更新資料庫以及查詢資料庫的方法，則此功能允許管理個人資料庫。
數據安全通常涉及保護特定的數據塊，包括物理保護（即免受損壞、破壞或移除；例如，參見物理安全），或將它們或它們的一部分解釋為有意義的信息（例如，通過查看它們組成的位串，得出特定的有效信用卡號；例如，參見數據加密）。
更改和訪問日誌記錄誰訪問了哪些屬性、更改了什麼以及何時更改。日誌服務通過保留訪問發生和更改的記錄，允許以後進行取證資料庫審計。有時應用程序級代碼用於記錄更改而不是將其留給資料庫。可以設置監控以嘗試檢測安全漏洞。
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