SQL的简单介绍

SQL是Structured Quevy Language(结构化查询语言)的缩写。SQL是专为数据库而建立的 *** 作命令集，是一种功能齐全的数据库语言。在使用它时，只需要发出“做什么”的命令，“怎么做”是不用使用者考虑的。SQL功能强大、简单易学、使用方便，已经成为了数据库 *** 作的基础，并且现在几乎所有的数据库均支持SQL。 <br>

##1 二、SQL数据库数据体系结构 <br>

SQL数据库的数据体系结构基本上是三级结构，但使用术语与传统关系模型术语不同。在SQL中，关系模式(模式)称为“基本表”(base table)；存储模式(内模式)称为“存储文件”(stored file)；子模式(外模式)称为“视图”(view)；元组称为“行”(row)；属性称为“列”(column)。名称对称如^00100009a^： <br>

##1 三、SQL语言的组成 <br>

在正式学习SQL语言之前，首先让我们对SQL语言有一个基本认识，介绍一下SQL语言的组成： <br>

1一个SQL数据库是表(Table)的集合，它由一个或多个SQL模式定义。 <br>

2一个SQL表由行集构成，一行是列的序列(集合)，每列与行对应一个数据项。 <br>

3一个表或者是一个基本表或者是一个视图。基本表是实际存储在数据库的表，而视图是由若干基本表或其他视图构成的表的定义。 <br>

4一个基本表可以跨一个或多个存储文件，一个存储文件也可存放一个或多个基本表。每个存储文件与外部存储上一个物理文件对应。 <br>

5用户可以用SQL语句对视图和基本表进行查询等 *** 作。在用户角度来看，视图和基本表是一样的，没有区别，都是关系(表格)。 <br>

6SQL用户可以是应用程序，也可以是终端用户。SQL语句可嵌入在宿主语言的程序中使用，宿主语言有FORTRAN，COBOL，PASCAL，PL/I，C和Ada语言等。SQL用户也能作为独立的用户接口，供交互环境下的终端用户使用。 <br>

##1 四、对数据库进行 *** 作 <br>

SQL包括了所有对数据库的 *** 作，主要是由4个部分组成： <br>

1数据定义：这一部分又称为“SQL DDL”，定义数据库的逻辑结构，包括定义数据库、基本表、视图和索引4部分。 <br>

2数据 *** 纵：这一部分又称为“SQL DML”，其中包括数据查询和数据更新两大类 *** 作，其中数据更新又包括插入、删除和更新三种 *** 作。 <br>

3数据控制：对用户访问数据的控制有基本表和视图的授权、完整性规则的描述，事务控制语句等。 <br>

4嵌入式SQL语言的使用规定：规定SQL语句在宿主语言的程序中使用的规则。 <br>

下面我们将分别介绍： <br>

##2 (一)数据定义 <br>

SQL数据定义功能包括定义数据库、基本表、索引和视图。 <br>

首先，让我们了解一下SQL所提供的基本数据类型：(如^00100009b^) <br>

1数据库的建立与删除 <br>

(1)建立数据库：数据库是一个包括了多个基本表的数据集，其语句格式为： <br>

CREATE DATABASE <数据库名> 〔其它参数〕 <br>

其中，<数据库名>在系统中必须是唯一的，不能重复，不然将导致数据存取失误。〔其它参数〕因具体数据库实现系统不同而异。 <br>

例：要建立项目管理数据库(xmmanage)，其语句应为： <br>

CREATE DATABASE xmmanage <br>

(2) 数据库的删除：将数据库及其全部内容从系统中删除。 <br>

其语句格式为：DROP DATABASE <数据库名> <br>

例：删除项目管理数据库(xmmanage)，其语句应为： <br>

DROP DATABASE xmmanage <br>

2基本表的定义及变更 <br>

本身独立存在的表称为基本表，在SQL语言中一个关系唯一对应一个基本表。基本表的定义指建立基本关系模式，而变更则是指对数据库中已存在的基本表进行删除与修改。 <br>

……<br>

作者 石默研

关于CAP的讨论已经很多，包括作者的另一篇文章“对CAP的初步解释”，基本已经即定思维的理解就是：分布式系统必须遵循CAP，一个分布式系统的设计只能同时满足其中两个，不可能同时满足；传统关系数据库选择A与C，代表了互联网新兴技术的NoSQL数据库则选择A与P（或者C与P，虽然这种情况其实需要详细讨论）。

但是，近年来，新兴的NewSQL数据库（TiDB或者OceanBase），则是一种在分布式环境下，保证的ACID强事务特征的强一致性数据库，并且很显然，它同时也满足了高可用性与优秀的分区可容忍性（很好的可扩展特性便是其一个层面的证明），似乎看起来，C、A、P都同时保证了，这不是违反了已经经过严格证明的CAP理论吗？

这个问题初看起来，似乎是比较神奇，但仔细分析，其实答案是很明显的。

首先，需要读者区分“分布式”与CAP中所提到的分区可容忍性Paritition Tolerance并不是一回事。分区可容忍性P是指以下两种分布式的情况：

同一份数据的多个副本的可分布性

有相互关联的数据的可分布性（ *** 作中表现为保证ACID的强分布式事务）

即使是分库分表，如果不存在以上两种情况，只是独立数据在同一个节点上的情况，虽然也是分布式，但跟CAP中的P没有半毛钱关系。

那么，还是回到上面的问题，NewSQL数据库，确实也是在保证了同一份数据多副本的强读写一致性、以及强分布式事务特性这样的C的情况下，同时保证了A与P呀！事实确实如此，但这还是要仔细分析：

无论是TiDB，还是OceanBase，其在保证数据多副本的强一致性时，都采用了Paxos协议或者Raft，它们简单来讲就是多数选举的原则，即写不需要全部副本都完成，就能保证读的强一致性，反过来也是一样。因此，其在分布式情况下，保证数据读写强一致性的效率还是很高的，就是说，在同一个数据中心的网络环境下，虽然这种分布可容忍性的满足理论上讲也会比单节点多一点点效率损失，但实际上是可以忽略不计的。但需要指出的是，在跨数据中心、跨城市的分布式情况下，如果要保证数据多副本的强一致性，即保证分区可容忍性，对效率（实际上是可用性A）的影响那还是不可忽略的。因此，在这种情况下，CAP理论依然成立。

再来看相互关联数据的可分布性，这就涉及到了分布式事务。现有的NewSQL数据库，即使在同一数据中心，为了保证强的分布式事务，对效率的折衷都是不可忽略的，所谓的乐观事务，只是因为客观问题本身冲突就少，并不改变冲突很多时效率明显受影响的现实。因此，NewSQL数据库虽然提供强分布式事务的能力，但在现实应用中，都是提倡尽量避免大量的分布式事务出现。如果你所遇到的应用场景是确实需要大量的分布式事务执行，又不做应用优化全交给数据库执行，那么，现有的NewSQL分布式数据库，依然会遇到明显的性能问题，其实就是可用性A降低了。同学仔细去研究应用中的实际情况就会发现，很多互联网应用，当其所需要的QPS很高很高，而对读写一致性与强分布式事务的要求又不那很高时候，其实，NewSQL数据库还是不能满足他们的需求的，他们仍然需要根据自己的情况改造或者选用NoSQL数据库，这也是CAP理论并没有被NewSQL打破的现实证明。

因此，总结来讲，NewSQL数据库，也是遵循CAP理论的，只不过，在同中心数据多副本情况下，保证P的同时对A的影响微乎其微；而在分布式事务的情况下，又采用了与应用特性相关的策略（其实乐观、悲观事务本质上就有根本应用特性区分的意思）来保证性能而已。当然，随着网络与计算机性能的提高，CAP三个特征中，保证其中两个，折衷另外一个，所带来的影响也会逐渐变小，但其理论依然是正确的。

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