关系型数据库（Relational Database，简称 RDB）是一种以关系模型为基础的数据库，其核心思想是将数据存储在多个表格中，每个表格由行和列组成，关系模型最早由 E.F. Codd 于1970年提出，并逐渐成为主流的数据库结构模型。
关系型数据库的特点
1、数据结构清晰：关系型数据库采用表格形式存储数据，每张表包含多行和多列，这种结构非常直观易懂，通过外键，可以将不同表格关联起来，便于数据的管理和查询。
2、支持 SQL：SQL（Structured Query Language）是用于操作关系型数据库的标准语言，几乎所有的关系型数据库都支持 SQL，这使得用户可以通过简单的查询语句进行复杂的数据操作。
3、数据一致性和完整性：关系型数据库支持事务处理和约束条件，如主键、外键、唯一性约束等，这些机制确保了数据的一致性和完整性，防止数据重复和损坏。
4、可扩展性：关系型数据库通常采用模块化和分层结构，用户可以方便地添加新的表格或修改现有表格，而不会影响系统的稳定性。
关系型数据库的优缺点
| 优点 | 缺点 |
| 数据结构清晰，易于理解和维护 | 性能问题，特别是在处理大量数据时会变慢 |
| 支持标准的 SQL 语言 | 不适合非结构化数据和大规模数据处理 |
| 确保数据的一致性和完整性 | 维护复杂，需要管理各种约束和索引 |
| 可扩展性强，能够方便地进行扩展 | 在分布式环境中表现不佳，存在性能和扩展性问题 |
关系型数据库的设计步骤
1、用户需求分析时期：了解和分析用户对数据的功能需求和应用需求，这是设计的基础。
2、数据库设计时期：将用户需求转化为独立于具体 DBMS 的数据模型，然后转换为关系模式。
3、数据库实现时期：根据物理模型创建数据库，包括创建表、索引和聚簇等。
4、数据库运行与维护时期：系统经过试运行后即可投入正式使用，并进行日常维护。
以下是一个简单的 Python 示例，演示如何使用mysql.connector 模块连接 MySQL 数据库并执行基本的 CRUD（增加、查询、更新、删除）操作。
import mysql.connector
连接数据库
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="mydatabase"
)
mycursor = mydb.cursor()
创建表格
mycursor.execute("CREATE TABLE customers (name VARCHAR(255), address VARCHAR(255))")
插入数据
sql = "INSERT INTO customers (name, address) VALUES (%s, %s)"
val = ("John", "Highway 21")
mycursor.execute(sql, val)
mydb.commit()
查询数据
mycursor.execute("SELECT * FROM customers")
myresult = mycursor.fetchall()
for x in myresult:
print(x)
相关问题与解答
Q1：为什么关系型数据库在处理大量数据时性能会变差？
A1：关系型数据库在处理大量数据时性能变差的原因主要有以下几点：关系型数据库需要维护各种约束和索引，这会增加系统的开销；当数据量增大时，查询和更新操作的时间复杂度也会增加；关系型数据库在高并发环境下容易出现性能瓶颈。
Q2：关系型数据库适合哪些应用场景？
A2：关系型数据库适合以下应用场景：企业信息管理系统、金融系统、人力资源管理系统、学术研究等，这些场景通常要求数据的一致性和完整性较高，并且数据结构相对固定，适合用关系型数据库进行管理和维护。
小伙伴们，上文介绍了“访问关系型数据库”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/627850.html
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