青少年编程与数学 02-007 PostgreSQL数据库应用 04课题、数据库对象

课题摘要:本课题探讨了数据库对象的概念和类型，包括表、视图、索引、存储过程、触发器、函数等，并解释了它们在关系型数据库管理系统中的作用。表是存储数据的基本单位，由行和列组成，包含主键和外键等约束。视图是基于SQL查询的虚拟表，不存储数据但简化复杂操作并提高安全性。索引加速数据检索，存储过程是预编译的SQL语句集，函数执行计算并返回结果。此外，比较了PostgreSQL和SQL Server在数据库对象和功能上的差异，如系统表、数据类型、索引类型、表继承等，这些差异影响数据库设计和应用开发。

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一、数据库对象

数据库对象是数据库中存储数据和管理数据的结构单元。在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，如 SQL Server、MySQL、PostgreSQL 等，数据库对象通常包括以下几类：

1. 表（Tables）：

   • 表是关系型数据库中最基本的对象，用于存储行（记录）和列（字段）的形式数据。

2. 视图（Views）：

   • 视图是基于 SQL 查询的虚拟表。它们不存储数据，而是在查询视图时动态生成数据。

3. 索引（Indexes）：

   • 索引是提高数据库查询性能的数据库对象，它们创建了表中一个或多个列的数据结构，以便更快地检索数据。

4. 存储过程（Stored Procedures）：

   • 存储过程是一组为了完成特定任务而集在一起的 SQL 语句，这些语句被保存在数据库中，可以被调用执行。

5. 触发器（Triggers）：

   • 触发器是自动执行的 SQL 语句，当特定的数据库操作（如 INSERT、UPDATE 或 DELETE）发生时触发。

6. 函数（Functions）：

   • 函数是用于执行计算和返回结果的 SQL 代码块。它们可以是标量函数（返回单个值）或表值函数（返回一个表）。

7. 同义词（Synonyms）：

   • 同义词为数据库对象提供了一个别名，使得用户可以不关心对象的实际位置，通过同义词访问它们。

8. 规则（Rules）：

   • 规则用于限制可以输入表中的数据的类型，它们可以定义列可以接受的值的范围。

9. 约束（Constraints）：

   • 约束用于规定存储在表中的数据必须满足的条件，如 PRIMARY KEY、FOREIGN KEY、UNIQUE、CHECK 和 NOT NULL 等。

10. 用户定义的数据类型（User-Defined Data Types）：

    • 用户可以根据需要创建自己的数据类型。

11. 序列（Sequences）：

    • 序列是一个数据库对象，用于生成数字序列，通常用于自动生成主键值。

12. 全文索引（Full-Text Indexes）：

    • 全文索引用于存储和快速检索文档中的关键字信息，适用于文本搜索。

13. 计划任务（SQL Server Agent Jobs）：

    • 在 SQL Server 中，计划任务是自动执行的作业，可以执行各种数据库维护任务。

14. 消息类型、合约和队列（Service Broker Objects）：

    • 服务代理（Service Broker）是 SQL Server 的一个功能，允许数据库进行异步消息传递。消息类型、合约和队列是实现此功能的对象。

15. 链接服务器（Linked Servers）：

    • 链接服务器允许一个 SQL Server 实例访问另一个 OLE DB 数据源，如另一个 SQL Server 实例、Oracle 数据库或其他数据源。

数据库对象是构建和管理数据库的基础，通过这些对象，数据库管理员和开发者可以设计复杂的数据库架构，以支持应用程序的数据存储和业务逻辑需求。

二、表（Table）

在数据库中，表（Table）是用来存储数据的基础结构单元，它是关系型数据库系统中用于组织数据的二维结构。表由行（Rows）和列（Columns）组成，每列存储一种类型的数据，每行存储一个数据记录。

以下是表的一些关键特点：

1. 行（Rows）：

   • 表中的每行（也称为记录或实例）代表一个数据实体，例如，在一个员工表中，每行可以代表一个员工的记录。

2. 列（Columns）：

   • 表中的每列（也称为字段或属性）存储一种特定类型的数据，例如，员工表可能有姓名、年龄、部门和工资等列。

3. 主键（Primary Key）：

   • 表中的一个或多个列，其组合的值能够唯一标识表中的每一行。主键的值不能为空（NOT NULL），也不能重复。

4. 外键（Foreign Key）：

   • 外键是一个列或列组合，它在一个表中引用另一个表的主键，用于建立两个表之间的关系，确保数据的完整性。

5. 数据类型（Data Types）：

   • 每列都有特定的数据类型，如 INT、VARCHAR、DATETIME 等，这些数据类型定义了列中可以存储的数据类型和格式。

6. 约束（Constraints）：

   • 约束是用于限制可以添加到表中的数据类型的规则，例如，可以设置 NOT NULL 约束确保列不包含 NULL 值，或者设置 UNIQUE 约束确保所有值都是唯一的。

7. 索引（Indexes）：

   • 索引是用于加速数据检索的数据库对象，可以在一个或多个列上创建索引，以提高查询性能。

8. 视图（Views）：

   • 视图是基于表或其他视图的 SQL 查询结果集的可视化表示，它不存储数据，而是在查询时动态生成。

9. 触发器（Triggers）：

   • 触发器是与表相关联的数据库对象，它们在特定的数据库操作（如 INSERT、UPDATE 或 DELETE）之前或之后自动执行。

10. 存储过程（Stored Procedures）：

    • 存储过程是一组为了执行特定任务而保存在数据库中的 SQL 语句，可以在操作表时调用。

表是数据库中最重要的组成部分之一，它们构成了数据库的结构基础。通过表，数据库管理员和开发者可以组织和模型化数据，以支持应用程序的数据存储和检索需求。

三、视图（View）

视图（View）是数据库中的一种虚拟表，其内容由 SQL 查询定义。视图并不存储数据，而是在查询视图时动态生成数据。视图可以简化复杂的 SQL 操作，同时提供了一个安全的方式来访问和操作数据。

以下是视图的一些关键特点：

1. 基于查询：

   • 视图基于 SQL 查询结果，它像一个窗口，展示查询结果集。

2. 不存储数据：

   • 视图不实际存储数据，它们只是查询的保存形式。

3. 简化复杂的查询：

   • 视图可以包含复杂的 SQL 操作，如连接（JOINs）、聚集函数（aggregate functions）和子查询（subqueries），使得这些操作可以更容易地被重复使用。

4. 提高安全性：

   • 视图可以限制用户对某些数据的访问，通过视图，可以给用户权限查看数据的子集，而不是整个表。

5. 逻辑数据独立性：

   • 如果底层表的结构发生变化，视图可以保持查询逻辑不变，从而保护了依赖视图的应用程序不受底层数据变化的影响。

6. 可索引：

   • 在某些数据库系统中，视图可以被索引，以提高查询性能。

7. 可更新：

   • 许多视图是可更新的，这意味着可以通过视图来插入、更新或删除数据。但这取决于视图的定义和底层表的结构。

8. 临时和持久：

   • 视图可以是临时的，只在当前会话中有效，或者可以是持久的，保存在数据库中，直到被显式删除。

9. 可嵌套：

   • 视图可以基于其他视图创建，即一个视图的查询可以包含另一个视图。

10. 限制：

    • 并非所有类型的查询都可以创建视图，例如，包含某些聚合函数或 DISTINCT 关键字的查询可能无法创建视图。

四、索引（Index）

索引（Index）是数据库中用于提高数据检索速度的一种数据结构。它类似于书籍的目录，可以帮助用户快速找到所需的信息而无需浏览整个数据集。在数据库中，索引用于快速定位到表中的数据行，而无需扫描整个表。

以下是索引的一些关键特点：

1. 加快查询速度：

   • 索引可以显著加快数据检索操作，特别是对于大型数据集。

2. 数据结构：

   • 索引通常基于 B-树、哈希表或 R-树等数据结构实现。

3. 列的顺序：

   • 索引可以包含一个或多个列，列的顺序会影响索引的效率。

4. 唯一性：

   • 唯一索引确保索引中的所有值都是唯一的。

5. 复合索引：

   • 复合索引基于两个或多个列的组合。

6. 包含列：

   • 在某些数据库系统中，可以在索引中包含额外的列，以优化查询性能。

7. 填充因子：

   • 索引的填充因子决定了索引页面的填充程度，可以用于优化索引的大小和性能。

8. 聚集索引：

   • 聚集索引决定了表中数据的物理顺序，一个表只能有一个聚集索引。

9. 非聚集索引：

   • 非聚集索引是独立的数据结构，不改变表中数据的物理顺序。

10. 主键索引：

    • 主键索引是自动创建的，用于确保主键列的唯一性和快速检索。

11. 外键索引：

    • 外键索引用于维护引用完整性，确保外键列的值与另一个表的主键列的值匹配。

12. 全文索引：

    • 全文索引用于搜索大型文本字段中的关键词。

13. 索引维护：

    • 随着数据的插入、更新和删除，索引可能需要维护以保持其性能。

14. 索引碎片：

    • 随着时间的推移，索引可能会变得碎片化，需要定期重建或重新组织。

15. 索引覆盖：

    • 覆盖索引是指索引包含查询所需的所有列，查询可以直接通过索引而不需要访问数据行。

五、存储过程（Stored Procedure）

存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定任务而预编译并存储在数据库中的 SQL 语句。存储过程可以在数据库服务器上执行，用于查询、数据操纵、数据定义以及其他数据库维护任务。

以下是存储过程的一些关键特点：

1. 预编译：

   • 存储过程在创建时进行预编译，这可以提高执行效率。

2. 模块化：

   • 存储过程提供了一种模块化的方法来组织和重用 SQL 代码。

3. 封装：

   • 存储过程封装了业务逻辑，可以在不同的应用程序中重复使用。

4. 参数化：

   • 存储过程可以接受参数，这使得它们更加灵活和通用。

5. 事务管理：

   • 存储过程可以包含事务控制语句，如 BEGIN TRANSACTION、COMMIT 和 ROLLBACK，以确保数据的一致性和完整性。

6. 流控制：

   • 存储过程可以包含控制流语句，如 IF、WHILE、LOOP 和 GOTO，以实现复杂的逻辑。

7. 减少网络流量：

   • 存储过程在数据库服务器上执行，可以减少客户端和服务器之间的通信量。

8. 提高性能：

   • 由于预编译和优化，存储过程通常比等效的一系列单独 SQL 语句执行得更快。

9. 安全性：

   • 存储过程可以限制用户直接访问数据，通过定义存储过程的权限来提高数据库的安全性。

10. 减少 SQL 注入风险：

    • 使用存储过程可以减少 SQL 注入攻击的风险，因为参数化的存储过程不容易受到注入攻击。

11. 易于维护：

    • 修改存储过程比修改分散在多个应用程序中的 SQL 代码更容易维护。

12. 可调试：

    • 大多数数据库管理系统提供了存储过程的调试工具，可以帮助开发人员查找和修复错误。

六、函数（Function）

在数据库系统中，函数（Function）是一种用户定义的或预定义的数据库对象，它接受参数，执行 SQL 语句集，并返回一个值。函数通常用于执行计算、处理数据或强制实施数据完整性。

数据库中的函数可以分为两类：

1. 标量函数（Scalar Functions）：

   • 标量函数对输入参数执行操作，并返回一个单一的值（标量）。它们在查询中可以像内置函数（如 LEN、CONVERT、GETDATE 等）一样使用。

2. 表值函数（Table-Valued Functions）：

   • 表值函数返回一个表格式的结果集，可以返回多行多列。它们在查询中可以像视图或表一样使用。

以下是数据库函数的一些关键特点：

1. 确定性与非确定性：

   • 确定性函数在给定相同的输入时总是返回相同的结果。非确定性函数可能会返回不同的结果，即使输入参数相同。

2. 用户定义与预定义：

   • 用户可以创建自定义函数来满足特定的业务逻辑需求。数据库系统也提供了许多预定义的函数。

3. 参数化：

   • 函数可以接受参数，这些参数在调用函数时提供。

4. 返回值：

   • 函数可以返回一个值或一个结果集。

5. 嵌套调用：

   • 函数可以调用其他函数。

6. 纯文本与计算：

   • 函数可以执行简单的文本操作或复杂的计算。

7. 安全性：

   • 函数可以限制对底层数据的直接访问，提高数据安全性。

8. 优化性能：

   • 函数可以提高查询性能，因为它们可以重用复杂的逻辑。

9. 易于维护：

   • 修改函数定义可以影响所有调用该函数的地方，便于维护。

七、比较

PostgreSQL和SQL Server都是流行的关系数据库管理系统，但它们在数据库对象和功能上有一些差异。以下是一些主要的不同点：

1. 系统表和视图：

   • PostgreSQL：使用pg_前缀命名系统表和视图，例如pg_class、pg_index等。
   • SQL Server：系统表通常存储在sys模式下，例如sys.tables、sys.indexes等。

2. 数据类型：

   • PostgreSQL：支持多种高级数据类型，如数组、JSON、XML、HSTORE（键值对）、PostGIS（地理空间数据）等。
   • SQL Server：有独特的数据类型，如uniqueidentifier、sql_variant、 hierarchyid等。

3. 索引类型：

   • PostgreSQL：支持B树、哈希、GiST、SP-GiST、GIN和BRIN等多种索引类型。
   • SQL Server：主要支持B树和哈希索引，但也支持空间和全文索引。

4. 表继承：

   • PostgreSQL：支持表继承，允许一个表继承另一个表的结构和数据。
   • SQL Server：不支持表继承，但可以通过视图或表值函数模拟某些继承特性。

5. 触发器：

   • PostgreSQL：触发器可以定义在表级别，也可以定义在数据库或会话级别。
   • SQL Server：触发器只能在表级别定义。

6. 窗口函数：

   • PostgreSQL：支持窗口函数，允许在SELECT语句中进行复杂的分析操作。
   • SQL Server：从2005版本开始支持窗口函数。

7. 全文搜索：

   • PostgreSQL：使用tsvector和tsquery数据类型进行全文搜索。
   • SQL Server：提供全文索引和搜索功能。

8. 序列和标识列：

   • PostgreSQL：使用序列（SEQUENCE）生成唯一值。
   • SQL Server：使用标识列（IDENTITY）生成唯一值。

9. 存储过程和函数：

   • PostgreSQL：存储过程和函数可以使用SQL、PL/pgSQL（Procedural Language/PostgreSQL）或其他编程语言编写。
   • SQL Server：存储过程和函数通常使用T-SQL编写，也可以使用CLR集成.NET代码。

10. 数据库链接和远程查询：

    • PostgreSQL：使用外国数据包装器（Foreign Data Wrappers）和dblink模块来访问远程数据库。
    • SQL Server：使用链接服务器（Linked Servers）和OPENQUERY来访问远程数据库。

11. 分区：

    • PostgreSQL：支持表的分区。
    • SQL Server：也支持表的分区，但实现方式和选项可能有所不同。

12. 角色和权限管理：

    • PostgreSQL：使用角色（ROLE）和权限来管理数据库访问。
    • SQL Server：使用登录名（Logins）和用户（Users）以及角色来管理权限。

这些差异反映了两种数据库管理系统在设计哲学、功能实现和使用场景上的不同。选择哪种数据库系统取决于具体的业务需求、技术栈和个人偏好。

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40071585/article/details/145196550

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