产品经理必懂的技术知识——数据库

最近在梳理人工智能产品经理技术知识体系,顺便将之前的技术知识整理成文档,便于自我查看,便于和未来的技术知识体系对比,同时也为了结实同好

适合人群:适合非技术背景产品经理,非技术背景互联网从业

数据库是如何工作的

什么是数据库

数据库是用来进行数据存储和管理的容器,产品在使用过程中发成的行为和业务数据都会存储在数据库中
1.数据库在哪
答:数据库运行在服务器上,属于后端的一部分
2.数据库与服务端有什么关系和区别
答:服务端程序处理业务逻辑,然后调用数据库进行后端操作

数据库分类

关系型数据库,以表的形式进行存储
非关系型数据库,以文本的形式进行存储,比如存储用户行为
不同数据库厂商提供的数据库基础能力类似,但是用场景和基础能力有所不同,银行需要大规模数据库,如处理速度,功耗,价格等

数据库是如何工作的

数据库的工作原理
1.被服务端调用,进行数据的增删改查
2.服务端程序通过SQL语句操作数据库,SQL语句通过工程师写代码的方式实现
3.数据库运行在服务器上,数据存储在服务器硬盘中

数据库表和关系结构

实体关系结构

反应客观世界中实体本身和相互之间的关系结构,实体间关系可以是一对一,一对多,多对多

例如
实体A:父亲(姓名,年龄,职业....)
实体B:儿子(姓名,年龄,学校....)
A-B的关系是父子关系(1:n)

数据库反应的也是实体世界中的客观关系

数据库“表”

数据库“表”对应客观世界中的一个实体,“表”的名就是实体名,“表”的字段就是实体属性
实体“人”——用户“表”
实体“商品”——商品“表”
实体“订单”——订单“表”

user表

表与表之间通过“主键”相互关联

“主键”:每个表中唯一标识一条数据的字段
例如:
商品表的主键:productID(商品编号)
订单表的主键:orderID(订单编号)

数据库字段和字段类型

数据表“字段”

字段对应实体对象中的属性,在数据库表结构中,字段是基本组成要素

user表字段

user表字段:userID,username,sex,age
字段可以有无限多个,数据库表字段命名通常用英文,可以用下划线区分
例如:user_id,user_name

数据表“字段类型”

每一个字段都对应一种字段类型,字段类型表示该字段存储的值属于哪种类型,常用的字段类型:整数型,字符型,日期类型

user表

user表字段类型
userID:字符型
username:字符型
sex:字符型
age:整数型

order表字段

order表字段类型
time:日期类型

字段和字段类型的使用

字段映射的是客观世界中实体的属性,每个属性都需要对应的数据类型
字段和字段类型是数据结构的基础,接口里的参数和值对应的都是数据库的字段和字段类型,工程师都是基于字段和字段类型来定义接口(API),产品经理对数据库表,字段,字段类型有了了解后,可以更好的理解接口设计和功能逻辑

数据库操作语言SQL

数据库操作语言——SQL

SQL(structured query language)全称叫做结构化查询语言,是一种用来操作关系型数据库的编程语言,可以理解为对数据库对操作命令

SQL语句被嵌入在服务端程序中,后端工程师除了编写业务逻辑代码外,还需要对数据库进行操作

数据是如何被呈现到客户端界面的

客户端发起请求,服务端处理,调用数据库进行查询,通过接口将数据返回给客户端并显示

通过SQL语句操作数据库

案例:查询user表用户数据并显示到客户端用户信息界面

案例

常用SQL语句

user表的建立,新增,查询,修改,删除

建表:create table user(userid varchar(30), primary key, username varchar(50), age number) 
新增:insert into user values(1003, joy, 20)
查询:select *from user where userid='1001'
修改:update user set age='19' where userid='1002'
删除:delete from user where userid='1003'

数据库表索引是什么

什么是数据库索引

索引是基于数据库表某一列或几列建立的结构,通过索引能极大提高数据的查询效率。基于user表建立的userid索引结构,就能快速定位查询某一条具体数据
传统做法是通过SQL语句select * from user where userid='1001111',查询第1111条数据,按行遍历
通过userid索引就可以快速定位到userid=1001111的数据项

数据库索引的缺点

1.索引需要消耗一定的物理存储空间,索引单独维护
2.每次对数据表更新的同时需要更新维护索引表
3.需要花费较多的时间去建立和维护索引,随着数据总量的增加,花费的时间也将增加

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