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摘 要：关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，是借助于在数学概念和方法来处理数据库中的数据。在现实世界中，各种实体以及他们之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成，集中表现在数据的模型发展上。从最初的层次结构、网状模型结构发展到今天的关系数据库模型，数据库发生了飞速的变化，在变化的过程中，关系模型的出现，是数据库在发展路程中的一座重要的里程碑，关系理论研究和关系型数据库管理系统研究的成功，进一步促进了关系数据库的发展。使得关系型数据模型成为具有统治地位的数据模型。
关键词：数据库；关系模型；关系数据库
通俗地说，关系型数据库就是采用了关系模型来组织数据的数据库。简单来说，关系模型就是一个类似于二维表格的模型，而关系型数据库就是由二维表格及其中含有的数据所组成的一个数据组织。在关系数据库中，有些名词需要我们了解：
关系：通俗地说，在一张二维表格中，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名table。
属性：在二维表格中也就是类似于excel表格中的一列，在数据库中被称为字段。
域：属性的取值范围，也就是数据库中某一字段的属性限制条件。
关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。
关系模式：指对关系的描述，其格式為：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。也就是数据库中的表结构。
随着数据库应用领域的扩展以及数据对象的多样化，传统的关系数据模型暴露出了许多问题，如对复杂对象的表述能力差，表达能力较弱。为此，人们提出了许多新的数据模型，下面笔者向大家介绍一下以前的数据库的主要特点：数据不保存、系统没有专用的软件对数据进行管理、数据不共享、数据不具有独立性。
在文件系统层面上，数据可以以文件的形式进行长期保存，数据交由文件系统管理数，独立的机制使得程序与数据之间具有一定的独立性但在这个结构中，数据的独立性、共享性差，冗余度大、易造成数据传输之间的不一致性。
在数据库系统层面上，数据可以结构化，数据之间的共享性提高，冗余度小，一个用户可以拥有多个数据库，因此数据独立性高，数据控制功能也变得统一起来。其中大可分为4类：
第一类，数据安全性控制；第二类，数据完整性控制；第三类，数据的并发控制；第四类，数据管理与恢复。
数据结构化，在数据库系统中，将数据按照一定的数据模型插入到一个结构化的数据库中，需要考虑此数据库的数据结构，还需要考虑连接数据后的数据结构，而在以前的数据库中，这些，是我们看不到的。下面，笔者将就几个方面对其进行分析：
非关系型数据库的实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的缩略版本，通过减少功能，来大幅度提升产品性能，类似于我们平时游戏中的资料篇。
目前市场上流通的大部分主流的非关系型数据库基本上都是免费的。而大公司中，名气大的关系型数据库开发软件，比如Oracle、DB2是收费的。这在很大程度上限制了一些平民用户的使用。但是在实际开发中，有很多小型的业务需求，并不需要完整的关系型数据库进行组建，非关系型数据库的功能就足够了。这种情况下，使用性能高、成本低的非关系型数据库当然是我们的首选。在性能上NOSQL是基于键值对的，可以理解成类似于Java中和HashMap中的键值对，数据表中的主键和值也具有相同对应关系，但在使用过程中是不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高是它的主要优点。同样，它也具有良好的可扩展性，这也是基于键值对，数据之间存在相当低的耦合度，所以在使用的时候非常容易扩展。
在SQL语言中，关系型数据库对其也具有独特的解读优势：在复杂查询语句中，可以用SQL语句根据表连接、嵌套、子句等方法方便地在一个表或多个表之间做复杂的数据查询，且代码的冗余性很低，这也使得数据库对于安全性能要求很高的数据得以访问，对于非关系型数据库，就没有这些优点。
但是近年来的发展中，两种数据库类型都在不同的需求市场中发展着，虽然有所交集，但是这并不影响数据库的进化方向。比如，NOSQL数据库自从2008年的更新版本以后，慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能，并随着服务端的更新，这方面的功能日益完善，而SQL数据库也在慢慢地进化着，在数据库平台上HandlerSocker技术的出现，可以在MYSQL上实现对于数据库SQL层的穿透，在非NOSQL数据库上使用NOSQL的方式访问数据库，可以实现无中心化的集群等特点，更是向我们说明了数据库在这些年间的变化。
对于研究数据库的人来说，或许关系型数据库只是数据库众多实现中的一个特例模型，在数据库中，类型的划分具有严格的限制。科学家们用严格的数学公式和逻辑形式定义了数据关系以及其中的各种运算，虽然这两极都因为各自的弱势而开始进化出另一极的一些特性，但是这些特性的增加也会导致数据库失去一些原本具备的优势，所以怎样构建和使用数据库的系统模型，是数据結构的框架构造工程师需要考虑的问题。
参考文献：
[1] 王珊.数据库与信息系统[M].北京：高等教育出版社，2005.
[2] 刘唯一，田雯.数据模型，数据库技术之一[M].北京.科学出版社，2001.
[3] 李绍原.数据库技术新进展[M].北京：清华大学出版社，1997.
关键词：数据库；关系模型；关系数据库
通俗地说，关系型数据库就是采用了关系模型来组织数据的数据库。简单来说，关系模型就是一个类似于二维表格的模型，而关系型数据库就是由二维表格及其中含有的数据所组成的一个数据组织。在关系数据库中，有些名词需要我们了解：
关系：通俗地说，在一张二维表格中，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名table。
属性：在二维表格中也就是类似于excel表格中的一列，在数据库中被称为字段。
域：属性的取值范围，也就是数据库中某一字段的属性限制条件。
关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。
关系模式：指对关系的描述，其格式為：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。也就是数据库中的表结构。
随着数据库应用领域的扩展以及数据对象的多样化，传统的关系数据模型暴露出了许多问题，如对复杂对象的表述能力差，表达能力较弱。为此，人们提出了许多新的数据模型，下面笔者向大家介绍一下以前的数据库的主要特点：数据不保存、系统没有专用的软件对数据进行管理、数据不共享、数据不具有独立性。
在文件系统层面上，数据可以以文件的形式进行长期保存，数据交由文件系统管理数，独立的机制使得程序与数据之间具有一定的独立性但在这个结构中，数据的独立性、共享性差，冗余度大、易造成数据传输之间的不一致性。
在数据库系统层面上，数据可以结构化，数据之间的共享性提高，冗余度小，一个用户可以拥有多个数据库，因此数据独立性高，数据控制功能也变得统一起来。其中大可分为4类：
第一类，数据安全性控制；第二类，数据完整性控制；第三类，数据的并发控制；第四类，数据管理与恢复。
数据结构化，在数据库系统中，将数据按照一定的数据模型插入到一个结构化的数据库中，需要考虑此数据库的数据结构，还需要考虑连接数据后的数据结构，而在以前的数据库中，这些，是我们看不到的。下面，笔者将就几个方面对其进行分析：
非关系型数据库的实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的缩略版本，通过减少功能，来大幅度提升产品性能，类似于我们平时游戏中的资料篇。
目前市场上流通的大部分主流的非关系型数据库基本上都是免费的。而大公司中，名气大的关系型数据库开发软件，比如Oracle、DB2是收费的。这在很大程度上限制了一些平民用户的使用。但是在实际开发中，有很多小型的业务需求，并不需要完整的关系型数据库进行组建，非关系型数据库的功能就足够了。这种情况下，使用性能高、成本低的非关系型数据库当然是我们的首选。在性能上NOSQL是基于键值对的，可以理解成类似于Java中和HashMap中的键值对，数据表中的主键和值也具有相同对应关系，但在使用过程中是不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高是它的主要优点。同样，它也具有良好的可扩展性，这也是基于键值对，数据之间存在相当低的耦合度，所以在使用的时候非常容易扩展。
在SQL语言中，关系型数据库对其也具有独特的解读优势：在复杂查询语句中，可以用SQL语句根据表连接、嵌套、子句等方法方便地在一个表或多个表之间做复杂的数据查询，且代码的冗余性很低，这也使得数据库对于安全性能要求很高的数据得以访问，对于非关系型数据库，就没有这些优点。
但是近年来的发展中，两种数据库类型都在不同的需求市场中发展着，虽然有所交集，但是这并不影响数据库的进化方向。比如，NOSQL数据库自从2008年的更新版本以后，慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能，并随着服务端的更新，这方面的功能日益完善，而SQL数据库也在慢慢地进化着，在数据库平台上HandlerSocker技术的出现，可以在MYSQL上实现对于数据库SQL层的穿透，在非NOSQL数据库上使用NOSQL的方式访问数据库，可以实现无中心化的集群等特点，更是向我们说明了数据库在这些年间的变化。
对于研究数据库的人来说，或许关系型数据库只是数据库众多实现中的一个特例模型，在数据库中，类型的划分具有严格的限制。科学家们用严格的数学公式和逻辑形式定义了数据关系以及其中的各种运算，虽然这两极都因为各自的弱势而开始进化出另一极的一些特性，但是这些特性的增加也会导致数据库失去一些原本具备的优势，所以怎样构建和使用数据库的系统模型，是数据結构的框架构造工程师需要考虑的问题。
参考文献：
[1] 王珊.数据库与信息系统[M].北京：高等教育出版社，2005.
[2] 刘唯一，田雯.数据模型，数据库技术之一[M].北京.科学出版社，2001.
[3] 李绍原.数据库技术新进展[M].北京：清华大学出版社，1997.