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内容导航：1、数据库编程学习：从“零”开始学数据库2、数据库编程学习，数据库a库和c库是什么1、数据库编程学习：从“零”开始学数据库
我在之前的《从“零”开始学一门编程语言》中提到过，我们在进行编程的时候，经常会涉及到对数据的处理，这些数据一般存储在数据库中（有的也会用文件的形式进行存储），这就需要我们知道怎么对数据库进行操作。
在学习数据库之前先要弄清楚一些数据库的基本概念，如哪些是关系型数据库，哪些是非关系型数据库，哪些是key-value数据库等，以及这些数据库之间的区别和特点。选定一个数据库后，首先要弄明白怎么创建数据库，通常每种数据库都会有可视化的工具可供使用，我们可以结合这些工具来对数据库进行操作，创建好数据库后再创建一个我们学习使用的数据库表，之后可以进行数据的增加、修改、删除、查询等操作。
以上是对单表的操作，接下来可以再创建一些表，然后学习多表的关联操作。在此过程中观察数据在每个表中的变化结果（建议，最好通过sql语句来实现这些操作内容）。通过以上的学习，数据库的增删改查操作就有了基本的了解。
接下来就要通过编程语言来实现以上的操作，每一种编程语言，网上都有很多教程讲解怎么配置数据库的连接和如何进行操作的示例，按照教程的介绍把上面的内容实现。如果是使用开发框架来学习的，最好也使用直接写sql的方式来实现，然后再使用框架介绍的方法，因为框架封装的方法都结合了sql优化，防注入等一些措施，所以很大程度上解决了sql方面的问题，但是初学阶段还是要把基础的弄好，以便于如果出现问题进行调试的时候知道问题出在哪里。
如果上面的这些都弄明白了，就可以进行基本开发，也算是入门阶段了。但是，对于数据库来说还要知道怎么进行数据库优化、数据库集群配置、数据库的备份等，即使达不到精通的程度，最起码要有基本的了解。所以，我们在学习任何知识的时候，要先了解原理，然后再着手开始学习，先想一想为什么，这样对于学习来说会掌握得更透彻，如果只知道一味的开发，不明白原理，就有可能出现非常严重的后果。
总结，基本的学习很简单，入门也会很快，如果要深入的话还有很多的内容需要学习。我们在实际工作中会存在很多意想不到的问题，这就需要很多的优化方式，不能单一的通过程序或者通过数据库进行处理，这是多方面进行调优的过程，想通过短时间就达到一定的高度是不太现实的，这需要长时间的学习和实践积累，所以，需要我们平稳心态，既然选择了就要努力地坚持下去，不要遇到困难就退缩，“借口”必将毁掉你自己。
2、数据库编程学习，数据库a库和c库是什么
基本概念数据（data）：描述事物的符号记录称为数据。
数据库（DataBase，DB）：是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合，具有永久存储、有组织、可共享三个基本特点。
数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）：是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
数据库系统（DataBase System，DBS）：是有数据库、数据库管理系统（及其应用开发工具）、应用程序和数据库管理员（DataBase Administrator DBA）组成的存储、管理、处理和维护数据的系统。
实体（entity）：客观存在并可相互区别的事物称为实体。
属性（attribute）：实体所具有的某一特性称为属性。
码（key）：唯一标识实体的属性集称为码。
实体型（entity type）：用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体，称为实体型。
实体集（entity set）：同一实体型的集合称为实体集。
联系（relationship）：实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。
模式（schema）：模式也称逻辑模式，是数据库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。
外模式（external schema）：外模式也称子模式（subschema）或用户模式，它是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。
内模式（internal schema）：内模式也称为存储模式（storage schema），一个数据库只有一个内模式。他是数据物理结构和存储方式的描述，是数据库在数据库内部的组织方式。
常用数据模型层次模型（hierarchical model）
网状模型（network model）
关系模型（relational model）
（1）关系（relation）：一个关系对应通常说的一张表
（2）元组（tuple）：表中的一行即为一个元组
（3）属性（attribute）：表中的一列即为一个属性
（4）码（key）：表中可以唯一确定一个元组的某个属性组
（5）域（domain）：一组具有相同数据类型的值的集合
（6）分量：元组中的一个属性值
（7）关系模式：对关系的描述，一般表示为 关系名(属性1, 属性2, ..., 属性n)
面向对象数据模型（object oriented data model）
对象关系数据模型（object relational data model）
半结构化数据模型（semistructure data model）
常用 SQL 操作基本关系操作：查询（选择、投影、连接（等值连接、自然连接、外连接（左外连接、右外连接））、除、并、差、交、笛卡尔积等）、插入、删除、修改
关系模型中的三类完整性约束：实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性
索引
数据库索引：顺序索引、B 树索引、hash 索引
数据库完整性数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。
完整性：为了防止数据库中存在不符合语义（不正确）的数据。
安全性：为了保护数据库防止恶意破坏和非法存取。
触发器：是用户定义在关系表中的一类由事件驱动的特殊过程。
关系数据理论数据依赖是一个关系内部属性与属性之间的一种约束关系，是通过属性间值的相等与否体现出来的数据间相关联系。
最重要的数据依赖：函数依赖、多值依赖。
范式
第一范式（1NF）：属性（字段）是最小单位不可再分。
第二范式（2NF）：满足 1NF，每个非主属性完全依赖于主键（消除 1NF 非主属性对码的部分函数依赖）。
第三范式（3NF）：满足 2NF，任何非主属性不依赖于其他非主属性（消除 2NF 非主属性对码的传递函数依赖）。
鲍依斯-科得范式（BCNF）：满足 3NF，任何非主属性不能对主键子集依赖（消除 3NF 主属性对码的部分和传递函数依赖）。
第四范式（4NF）：满足 3NF，属性之间不能有非平凡且非函数依赖的多值依赖（消除 3NF 非平凡且非函数依赖的多值依赖）。
事务：是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。
事物的 ACID 特性：原子性、一致性、隔离性、持续性。
恢复的实现技术：建立冗余数据 -> 利用冗余数据实施数据库恢复。
建立冗余数据常用技术：数据转储（动态海量转储、动态增量转储、静态海量转储、静态增量转储）、登记日志文件。
并发控制事务是并发控制的基本单位。
并发操作带来的数据不一致性包括：丢失修改、不可重复读、读 “脏” 数据。
并发控制主要技术：封锁、时间戳、乐观控制法、多版本并发控制等。
基本封锁类型：排他锁（X 锁 / 写锁）、共享锁（S 锁 / 读锁）。
活锁死锁：
（1）活锁：事务永远处于等待状态，可通过先来先服务的策略避免。
（2）死锁：事务永远不能结束
a、预防：一次封锁法、顺序封锁法；
b、诊断：超时法、等待图法；
解除：撤销处理死锁代价最小的事务，并释放此事务的所有的锁，使其他事务得以继续运行下去。
可串行化调度：多个事务的并发执行是正确的，当且仅当其结果与按某一次序串行地执行这些事务时的结果相同。可串行性时并发事务正确调度的准则。
今天的分享就到这里了，大家要好好学C 哟~
写在最后：对于准备学习C/C 编程的小伙伴，如果你想更好的提升你的编程核心能力（内功）不妨从现在开始！
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