关系数据库，作为当前最流行且广泛使用的数字数据库类型，本文将深入探讨其原理、应用、以及与非关系数据库之间的区别。
关系数据库是基于一种相互关联数据点的模型，该模型集成了数据的各个要素。这一概念最初由IBM研究实验室的英国计算机科学家Edgar Frank “Ted” Codd在1970年提出。
关系数据库通过表格形式将有价值的信息或数据进行结构化编排，这些表格可以通过共享数据彼此链接，从而使用户能够通过单个查询从相关表格中构建新的数据集。
关系数据库采用的数据结构包括表、索引和视图，其中表、列和行构成了其核心组件。这些组件共同作用，使得数据库能够高效地存储、查询和管理数据。
关系数据库管理系统（RDBMS）负责维护这些关系数据库，并且许多RDBMS支持使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和管理。
关系数据库的工作机制是通过“键”将来自多个相关表的信息或数据进行链接。键是一种唯一标识符，用于分配给表中包含的一行唯一数据。这个唯一标识符被称为“主键”，可能包括ID、序列号、用户名等。当一条记录与主表中的主记录有关联时，主键可以被包含在另一个表的记录中，这种包含主键的记录被称为“外键”，它建立了多个表中数据集之间的关系。
当前市场上最受欢迎的标准关系数据库包括：
- Oracle
- MySQL
- PostgreSQL
- Microsoft SQL Server
- IBM Db2
基于云的关系数据库也十分流行，例如：
- Oracle Cloud
- AWS Relational Database Service
- Google Cloud SQL
- IBM Db2 on Cloud
- SQL Azure
关系数据库针对预定义数据模型的结构化数据而设计。与之相对的是非关系型数据库，适用于非结构化数据，如销售、计费或资产管理等场景。
非关系型数据库往往针对特定用例进行优化。例如，对于需要高度优化搜索索引的大数据场景，非关系型数据库可能更为适用。
关系数据库模型与非关系数据库模型之间的主要差异在于：关系数据库将数据库表示为关系的集合，这些关系是相关数据值的表格。每一行代表数据值的集合，并表示关系或现实世界的实体。相比之下，信息或数据在关系数据库模型中以表格形式存储。
在关系型数据库中，实体之间的关联被称为“关系”，并存在三种主要类型的关系：一对一、一对多（或多对一）以及多对多。这些关系类型定义了表之间如何相互关联和交互。
具体而言，在一对一的关系中，表X中的每条记录都与表Y中的一个且仅一个记录相关联。类似地，表Y中的每条记录也与表X中的一个且仅一个记录相关联。这种关系常见于员工与其公司笔记本电脑的情景。而在一对多或多对一以及多对多的关系中，表之间的记录存在多个相互关联的情况，如公司与其员工笔记本电脑库存的关系，或公司笔记本电脑与其安装的应用程序的关系。