京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
什么是数据库
数据库是数据管理的最新技术,是计算机科学的重要分支。数据库(DB):数据库,顾名思义,是存放数据的仓库。只不过这个仓库是在计算机存储设备上,而且数据是按一定的格式存放的。所谓数据库是指长期存储在计算机内的,有组织的,可共享的数据集合。
一、数据以文本形式保存
第一步,就是将所要保存的数据,写入文本文件。这个文本文件就是你的数据库。
为了方便读取,数据必须分成记录,每一条记录的长度规定为等长。比如,假定每条记录的长度是800字节,那么第5条记录的开始位置就在3200字节。
大多数时候,我们不知道某一条记录在第几个位置,只知道主键(primary key)的值。这时为了读取数据,可以一条条比对记录。但是这样做效率太低,实际应用中,数据库往往采用B树(B-tree)格式储存数据。
二、什么是B树?
要理解B树,必须从二叉查找树(Binary search tree)讲起。
二叉查找树是一种查找效率非常高的数据结构,它有三个特点。
(1)每个节点最多只有两个子树。
(2)左子树都为小于父节点的值,右子树都为大于父节点的值。
(3)在n个节点中找到目标值,一般只需要log(n)次比较。
二叉查找树的结构不适合数据库,因为它的查找效率与层数相关。越处在下层的数据,就需要越多次比较。极端情况下,n个数据需要n次比较才能找到目标值。对于数据库来说,每进入一层,就要从硬盘读取一次数据,这非常致命,因为硬盘的读取时间远远大于数据处理时间,数据库读取硬盘的次数越少越好。
B树是对二叉查找树的改进。它的设计思想是,将相关数据尽量集中在一起,以便一次读取多个数据,减少硬盘操作次数。
B树的特点也有三个。
(1)一个节点可以容纳多个值。比如上图中,最多的一个节点容纳了4个值。
(2)除非数据已经填满,否则不会增加新的层。也就是说,B树追求"层"越少越好。
(3)子节点中的值,与父节点中的值,有严格的大小对应关系。一般来说,如果父节点有a个值,那么就有a+1个子节点。比如上图中,父节点有两个值(7和16),就对应三个子节点,第一个子节点都是小于7的值,最后一个子节点都是大于16的值,中间的子节点就是7和16之间的值。
这种数据结构,非常有利于减少读取硬盘的次数。假定一个节点可以容纳100个值,那么3层的B树可以容纳100万个数据,如果换成二叉查找树,则需要20层!假定操作系统一次读取一个节点,并且根节点保留在内存中,那么B树在100万个数据中查找目标值,只需要读取两次硬盘。
三、索引
数据库以B树格式储存,只解决了按照"主键"查找数据的问题。如果想查找其他字段,就需要建立索引(index)。
所谓索引,就是以某个字段为关键字的B树文件。假定有一张"雇员表",包含了员工号(主键)和姓名两个字段。可以对姓名建立索引文件,该文件以B树格式对姓名进行储存,每个姓名后面是其在数据库中的位置(即第几条记录)。查找姓名的时候,先从索引中找到对应第几条记录,然后再从表格中读取。
这种索引查找方法,叫做"索引顺序存取方法"(Indexed Sequential Access Method),缩写为ISAM。它已经有多种实现(比如C-ISAM库和D-ISAM库),只要使用这些代码库,就能自己写一个最简单的数据库。
四、高级功能
部署了最基本的数据存取(包括索引)以后,还可以实现一些高级功能。
(1)SQL语言是数据库通用操作语言,所以需要一个SQL解析器,将SQL命令解析为对应的ISAM操作。
(2)数据库连接(join)是指数据库的两张表通过"外键",建立连接关系。你需要对这种操作进行优化。
(3)数据库事务(transaction)是指批量进行一系列数据库操作,只要有一步不成功,整个操作都不成功。所以需要有一个"操作日志",以便失败时对操作进行回滚。
(4)备份机制:保存数据库的副本。
(5)远程操作:使得用户可以在不同的机器上,通过TCP/IP协议操作数据库。
因此,作为信息系统也成为一个企业或组织生存和发展的重要条件。因此,作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用,从小型单项事务处理系统到大型信息系统,从联机事务处理到联机分析处理,从一般企业管理到计算机辅助设计与制造(CAD/CAM),计算机集成制造系统(CIMS),办公信息系统(OIS),地理信息系统(GIS)等,越来越多新的应用领域采用数据库存储和处理它们的信息资源。对于一个国家来说,数据库的建模,数据库信息量的大小和使用频度的已成为衡量这个国家信息化程度的高低的重要标志。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15