计算机类专业：长期位居理工科考生首选专业，到底魔力何在？

高考志愿填报的江湖上，流传着这样一句不负责任的吓人话：宁可上三本计算机，也不上“985”“天坑”专业。这句话，顿时让计算机类专业的朋友们自信心大增，不管自己在哪个大学，至少说明自己的专业不错。

但同时，我们也能看到这样的广告：那些大学上四年，工作还是不好找，**教育学习网络计算机知识，高薪工作等你来。这一下子，又让学计算机的朋友们灰头灰脸，特别是民办高校、合作办学的那些高收费朋友们。

计算机类专业，到底好不好？答案自然是好。要不然，至少从90年代现在几十年过去了，计算机专业一直是热门专业呢。

那么，她的魔力何在，为什么能够长期雄踞理工科专业第一，由于朋友们没有耐心看文字，小编直接了当给出答案，那就是计算机强调工程技术应用能力的培养，就业面广、薪水较高，同时多数学生有着极为浓厚的学习兴趣，正题专业水平受到社会面认可。

计算机类专业不等于计算机科学与技术，要知道这是一个大类专业

按照我们国家的本科专业分类方法，在工学门类下有个计算机类，截至2022年5月，该专业类下有6个基本专业，12个特设专业。小编为大家找到了计算机类的最新最全专业目录，大家可以看看这个专业目录下，都包括哪些专业。

毋庸置疑，这个专业类下，最核心、最基础的专业就是计算机科学与技术，也是各院校计算机系招生的主要专业。

但是，大家一定要注意，随着高考招生改革的深入推进，有很多院校按计算机大类招生，她们的专业分类方法并不一定与国标的本科专业目录完全一直，大家一定要注意，千万不要考了高分，却报考了并非计算机类专业的所谓计算机大类专业。

在这里，小编要提醒大家国标专业的重要性，这就是在各种招聘招考过程中，国标专业目录是很多单位筛选简历的主要参考依据。

这一部分，主要是想告诉大家一件事，那就是想学计算机，最好直接学计算机科学与技术专业，如果学不了退而求其次选择计算机类专业的其他5个基本专业，至于12个特设专业，最好还是慎重一些。

最重要的是计算机科学与技术专业，其他5个基本专业其实也都不错

按照学界通说，计算机科学与技术、软件工程、网络空间信息安全这些计算机类学科，统称为计算学科，源于最初的电子科学与工程和数学学科。

换句话说，计算机类专业的主干学科就是计算机科学与技术、软件工程、网络空间信息安全。现有的计算机类专业，也是从这些专业延伸出来的，这其中最重要的就是6个基本专业。

计算机科学与技术专业 培养能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门科学技术人才。要求学生掌握计算机科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事研究与应用计算机的基本训练，具有研究和开发计算机系统的基本能力。

作为典型的计算机类专业，计算机科学与技术开设高校数量之多，超出大家的想象，据不完全统计，可能有1000所左右。但是，是否每个高校都能办好这个专业就很难说了，因为计算机科学与技术专业的基础课程主要包括数理类课程、电器类课程、计算机类课程，学生需要具备数学分析的思想和方法，还要学习电路分析等电器类基础课程。这些看上去有点抽象的课程，对于应用能力的持续提升有着重要的意义。

至于软件工程技术专业旨在 培养能从事大型软件项目系统分析、设计、编程、测试和软件项目管理等工作的复合型、实用型的高层次软件工程技术人才，学习课程主要涵盖软件工程学科和计算机学科的基本理论、基础知识、基本技能的研究，软件的分析与开发，计算机应用系统、计算机网络系统的设计与开发等专业内容。

软件工程专业是2002年国家教育部新增专业，随着计算机应用领域的拓展及中国经济建设的不断发展，软件工程专业已成为一个热门专业。

有了软件，当然得有硬件，这其中最重要的就是网络工程专业 。这个专业培养学生系统地掌握计算机网和通信网技术领域的基本理论、基本知识；掌握各类网络系统的组网、规划、设计、评价的理论、方法与技术；获得计算机软硬件和网络与通信系统的设计、开发及应用方面良好的工程实践训练，特别是能获得较大型网络工程开发的初步训练。

软件、网络都有安全问题，所以必须重视信息安全专业 。这个专业培养能够从事计算机、通信、电子商务、电子政务、电子金融等领域的信息安全高级专门人才，着重学习通信、编码、信息网络与系统、信息与安全保密、信息对抗等基本理论、基本原理和技术，学习在信息、信息过程和信息系统等方面进行信息安全与保密的关键技术的研究方法，典型设备、部件的分析、设计、研究、开发的方法和能力。

物联网工程专业 伴随着万物互联成为共识而快速落地成型，培养掌握物联网技术领域的基本理论与基本知识、物联网体系结构、物联网感知与标识的基本理论与技术、物联网信息处理技术和物联网安全技术等专业知识，掌握物联网系统的软硬件设计和开发能力，具备在物联网系统及其应用方面进行综合研究、开发和集成的能力的复合型人才。

要学这个物联网工程，首先要知道物联网是继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮，就是物物相连的互联网，通过各种信息传感设备，如传感器、射频识别(RFID)技术、IPv6（下一代IP协议）技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，让声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。

数字媒体技术专业 属于综合性专业，旨在培养能综合运用所学知识与技能去分析、设计、制造数字媒体产品的复合型高级技术应用人才，主要学习数字信息处理与传播、数字媒体设计和开发等方面的专业知识，熟悉信息传播理论、数字出版流程和数字媒体艺术设计，接受软件工程和数字媒体技术实践的基本训练，未来能够在虚拟现实、互动新媒体、影视动画、游戏设计、手机应用、平面媒体、网络媒体等文化创意相关行业，从事各类数字媒体产品的设计、制作、开发、应用、运行管理等方面的工作。

12个特设专业，知道怎么回事就行了，是否报考还要看自身条件

12个特设专业，让计算机类专业变得异常强大，也让很多与计算机有关的高校院系堂堂正正开上了“计算机”专业。但是，这些专业对应的行业都处于摸索期，或者要么属于综合性交叉性极强要么太过专业化，所以要根据自身的兴趣爱好和背景条件去学习，如果不了解的话就要慎重报考，不能看着名字好听就报考了。

比如数据科学与大数据技术看上去不错，但高校却未必能够找到合适的师资，更重要的是每个行业数据资源千差万别，很难真正学到真正高深的数据处理技术，就业面也受到严重挤压。

智能科学与技术专业 培养具备基于计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理技术等科学与技术，进行信息获取、传输、处理、优化、控制、组织等并完成系统集成的，具有相应工程实施能力，具备在相应领域从事智能技术与工程的科研、开发、管理工作的、具有宽口径知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才。

空间信息与数字技术专业培养具有扎实的软件工程基础、通信及计算机技术、空间决策方法等复合知识结构，掌握大型数字工程设计和管理能力，能从事该领域的科学研究、技术开发、工程应用、信息服务和管理等工作的高级技术人才。

电子与计算机工程专业培养掌握电子、通信计算机方面的学科基础知识；能从事信息的获取、处理、传输、变换技术、微电子设备的设计与计算机应用系统、电子信息系统的设计、制造、应用和开发的高级工程技术人才。

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，运用数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等技术，对实际问题进行分析和解决，专业本身是个交叉性很强的专业，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院 。

网络空间安全专业 旨在培养掌握网络空间安全理论知识，具备网络与信息安全系统的设计、开发和应用能力，熟悉网络空间安全工程项目的实施、组织与管理流程，能够在网络空间安全相关政、产、学、研、用等领域从事科学研究、设计开发、服务管理和综合应用的专业人才。

新媒体技术专业 主要培养面向新媒体与内容产业的应用需求，具备传播学、计算机、人工智能、大数据、媒体技术等专业技术知识的高水平、创新型、复合型人才。

据说，电影制作专业将导演、制片、摄影、剪辑、美术、录音等专业整合，注重培养学生综合利用各种知识、技能和工具进行视听艺术表达和“讲故事”的能力。只不过，这样的专业该去哪里请老师？

保 密 技术专业 是一门以计算机和网络为基础的现代化保 密 技术学科专业，主要培养掌握保密技术专业领域的基本理论和技术，能够从事保密技术相关工作，知识、能力、素质协调发展的专业人才。

服务科学与工程专业是软件工程、计算机科学与技术、管理学、社会经济学等多学科交叉融合的产物，专注于复合型服务创新人才的培养。

虚拟现实技术专业培养具有扎实的软件开发实践能力和艺术设计审美能力，适应数字时代与信息社会的发展，掌握计算机图形及计算机视觉基本原理，掌握模式识别基本原理，掌握软件开发基本方法和工具，掌握虚拟现实产品内容设计与制作，掌握虚拟现实软硬件集成方法，具有创新意识、实践能力、团队协作精神和一定国际视野的高素质、应用型高级专门人才。

区块链工程专业旨在培养掌握网络空间安全、计算机科学与技术基本理论、基本方法和基本技能、区块链技术基本理论和区块链项目开发方法，具有区块链系统设计与实现能力、区块链项目管理与实施能力和在企业和社会环境下构思、设计、实施、运行系统的能力，在区块链项目系统设计开发、区块链项目管理、区块链系统服务等领域发挥创新纽带作用的应用型高级专门人才。

密码科学与技术专业 培养掌握密码理论与技术、密码管理、密码应用、密码测评等专业综合知识，具备相应的科学素养、实践能力、创新能力、系统思维能力，拥有较高的产业视角和国际视野，能够从事密码测评、密码管理、密码系统设计与研发等工作，也可从事计算机科学与技术应用相关邻域的工作高级专业技术人才。

不仅会用，而且会开发，这就是那些技校毕业生不能比的地方

计算机类专业大热，社会上的所谓电脑培训似乎消失了，为什么会出现这样的情况？这可能与计算机的普及有着很大关系，曾经PC并不是家家都有，很多人参加电脑培训的主要原因是自己见都没见过电脑。如今，手机普及了，PC机成为办公、游戏的主要载体，并且几乎所有单位办公都已经离不开电脑，边干边学成为可能，所以社会上的电脑培训自然不吃香。

这样说可能还只是大背景，更深刻的来讲：计算机类专业的学生所要学习的不仅是会使用，而是要学习计算机的基本原理、基本结构、基本算法、基本设计等。具体而言，一般人所说的“会操作计算机”，也就是会使用一些现成的软件，而计算机专业的学生要远远高于一般的使用者，他们要研究如何更好地设计、制造计算机，更好地开发计算机的新系统、新软件、新功能。

计算机类专业承担着培养计算机类专业人才的重任，对于信息技术的发展，特别是信息产业、数字经济等发展有着至关重要的影响，但远不止于此，几乎所有行业都已经离不开信息技术支撑，因此计算机专业类呈现出大规模、多层次、多需求的特点，甚至对非计算机专业人才计算机能力的培养也具有基础性的意义。

换句话说，到哪都有用武之地，这就是计算机类专业大热的魔力所在。

计算机系为什么要学数据库原理和设计？

作者：南慕伦

链接：https://www.zhihu.com/question/273489729/answer/382181550

来源：知乎

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刚刚接触数据库的时候，我也有和你一样的困惑。现在想起来，主要还是因为教学模式存在一定的问题，没有把来龙去脉讲清楚，没头没脑的灌输知识，最后不知为何而学，没动力，学着也痛苦。

很多老师也没有想清楚这一点，照本宣科罢了。毕业几年之后，现在我也算是个数据库领域的工程师，来分享我个人的一点见解，结合我个人学习的经验和现在的理解谈谈为什么要学习数据库。

简而言之，因为你学的是《数据库系统原理 》，而不是《数据库系统应用》，更不是《SQL从入门到精通》，只有掌握了原理，才能了解当前的数据库是如何实现的，存在哪些问题，进而不断优化，突破当前数据库系统的局限性，做出更优秀的数据库。

下面的内容会比较长，我会利用一些比较基础地例子和常见事物的类比，给你一个从感性到理性的认识，了解引入这些概念带来的优势 以及这些概念的局限性 。其中也包含很多我个人的理解，不一定对，权当抛砖引玉，是希望能够对你有所帮助。

什么叫数据库？

常说，要“知其然还要知其所以然”。从你的提问来看，你已经初步做到了“知其然”，对数据库的功能有了一个初步的了解，知道数据库的基本功能就是“增删改查”。但是你要知道，关系型数据库只是数据库中的一种。广义上，任何能够满足对数据进行“增删改查”功能的程序，都叫数据库。这世界上就有很多数据库不是关系型数据库，你一定听说过『NoSQL』这个概念. 搜索引擎文档的存储、多媒体和地理信息的数据库，往往都不是使用关系型数据库。另外，最近正逐渐流行的图数据库，也是另一个门类。

这里插播几个趣闻吧，远在计算机庞大而夸张，数据库理论尚未普及的年代，就有了一些充满智慧的数据库技术的应用。下面举两个令我惊叹的例子。

在刘慈欣的小说《三体》中，有一段非常经典的人列计算机描写：

书中的描写通过形象地对计算机系统微观世界的类比，展示了一个宏大的场面。但是实际上，小说中用三千万人打造的人列计算机实在太浪费资源了，总共三千万士兵，一个人只表示一个比特位。实际上，以人的智商完全可以执行更复杂的指令，让这套系统的运转更加高效。

先来看一张图吧，估计第一眼大家一定不知道这个图是干什么的——这是1920年代的美国指纹数据库：美国“指纹工厂”：2万人管理着全国7000万指纹(组图)。

没错，现在我们去美国领事馆签证，或者入境美国的时候摁的指纹信息，早在100年前美国就开始收集了。这是现实版的人列计算机啊！

严格来说， 这个数据库不叫关系型数据库——至少，你不能简单地用MySQL去替代人力的查询。至于什么是关系型数据库，我们稍后再说。

下面来讲另一个，一个叫Calvin Mooers的计算机科学家，这个Mooers跟那个提出摩尔定律的 Moore不是一个摩尔。早在二战期间，电子计算机还有两层楼那么大的时候，他就发明了一套编码系统叫做Zatocoding，用来索引海量的文档——而且是纸质文档。

怎么做的呢？它先把相关文档的边缘统一打上洞：

每一个孔代表的是一个布尔表达式，也就是一个答案为『是』或者『否』的问题。举个例子，这些文档是关于某些天天气状况的，那么每个孔的对应如下问题：

是否下雨

气温是否大于30℃

气温是否小于0℃

……

以此类推，然后，对于每一个答案为『否』的孔，将其剪掉：

最后把所有文档用线串起来，有孔的穿孔，没孔的穿洞，就像这样（示意图并没有画全）：

最后这所有文档将被40条线串起来。然后，当需要查找某个问题为『是』的文档，只需要将其对应的绳子给提起来即可（因为回答为否的洞已经被剪开，提绳子的时候会掉下去），这样绳子上挂着的就都是相关的文档了。同时，这个索引还支持逻辑或运算。利用布尔运算的定律，支持逻辑与运算也是非常简单的。

大名鼎鼎的bloom filter就是对这个原理的总结提炼。

由此可见，支持增删改查的数据库未必都有表，未必都是关系型数据。

关系型数据库为什么入选计算机科学与技术的基础课程？

因为它“科学”，换句话说，理论发展得比较完善。尚处在发展中，有大量未知问题的领域不太适合作本科基础教学，那种感觉就像高中学物理和学化学的一样，物理把为数不多的几个定理和数据组合一下总能得到结果，而化学感觉是一堆『拍脑袋想出来的规则』加一堆『被疯狂打脸的例外』……这里不是我故意要『黑』一下化学，大神Matrix67也有同样的感觉：

感兴趣的可以看看这个帖子里化学大神们的讨论：为什么中学化学给人一种不严谨的感觉？

注意我这里并不是要否定化学的科学性，因为即便是物理在深入到尚未完善的领域之后依然是一对规则加一堆例外——二十世纪初当人们一度认为物理学已经完备的时候，天空飘来了两朵乌云，然后引起了物理理论的一场革命。我这里只是想用两个学科学习的直观感受来说明从关系型数据库入手对学生来说更容易。

另一方面，教学配套材料很多，对于学生入门和老师教学来说非常方便，可以让教学更关注于本质 ——数据库系统的构建思想。我以为，数据库原理课程的精髓，应当是数据库构建的过程，而数据库本身的使用反而是最不重要的一环。

我曾经在知乎上讨论过另一个问题：大学编程入门为什么不以C#作为首选？其实和这个问题有点类似。你说用C#来教操作系统我支不支持，如果有好的配套材料，比如用C#写好的教学操作系统，我当然支持。但是，现在绝大部分的操作系统底层无一例外是C写的，绝大部分操作系统课的课程作业也是C语言，工业界绝大部分系统级底层应用也是用C写的，而且操作系统课程的核心恰恰不是语言，而是架构的设计——既然如此，何必舍本逐末，舍近求远，把目光放在C还是C#上呢？

那么回到这个问题，同样的，学习数据库原理的目的是什么，是怎么使用吗？一部分目的是，学会了原理能够更好的使用；但是，另一个更重要的目的，是在现有的数据库解决方案不能满足需求的时候，如何利用在构建关系型数据库过程中积累的方法经验，开发在特定场景下更好的数据库应用。

先看看关系型数据库是什么——它是对一类数据库设计经验的总结和设计方法的抽象，以期得到一个通用的数据库的解决方法。

打个比方，小学奥数题鸡兔同笼问题：

小学的解法有很多种：

假设法

抬腿法一

抬腿法二、抬腿法三……

你看，同一个问题，张三有张三的解法，李四有李四的解法。于是聪明的王五在观察所有方法之后，做了一个总结，解决这个问题我们可以使用一元一次方程：

又进一步，有人发现，牛吃草问题也可以用方程解，于是在这基础上发展了二元一次方程，甚至N元一次方程。进一步，当研究到更复杂的问题的时候，比如抛物线，行星轨道，发现一次方程不够用了，于是又进一步扩展出了高次方程……

于是，我们的代数系统渐渐发展，变成了如今这样庞大的体系，也足够应付相当一部分应用场景：小商小贩的价格计算、金融模型、天梯轨迹的预测……

数据库也是类似的发展轨迹。

@wivwiv

在回答里提到这样一个例子：

其实，这个同学的英汉词典采用这样的存储方式并没有太大的不妥，这恰恰是数据库的某种意义上的基本形态——二维表，也就是关系数据库中的『关系』，应付这种场景足矣。

那么我们先来看看关系型数据库到底试图解决一个什么样的问题？ACID：

Atomicity：原子性

Consistency：一致性

Isolation：隔离性

Duration：持久性

这里我就不详细展开了，需要了解的去看课本。在这其中，『一致性』是重中之重。

为什么要学范式？

在你困惑的那些概念中，各种所谓的『范式』很大程度上就是为一致性提供服务的。

就拿1NF（关系中的每个属性都不可再分）来说吧，乍看好像没什么用，但是上次我看到这个问题的讨论就忍俊不禁：如何劝说后端开发不要拿变量命名 JSON 的key值？

@max poon

的回答：

@Axetroy

回复：

你可以仔细思考一下，如果在创建表的时候不遵循1NF，查询的时候会导致什么样的后果？1NF又给我们查询带来了哪些方便？显然，其中一个好处就是，查询的时候不需要再对得到的内容进一步解析。

那么2NF、3NF乃至BCNF又是用来解决什么问题的呢？

@刘慰

老师的回答非常清晰和详细，可以参阅：解释一下关系数据库的第一第二第三范式？如果认真读完，你应该能够有一个清晰的认识，限于篇幅和时间，我在这里就不展开了。

为什么要学关系代数？

简单来说，就是关系代数是对关系数据库查询所做的抽象。抽象的好处是减少人脑的负担，有了抽象之后，我们可以忽略掉工程上的细节，更清晰地看到某些问题的本质，从而从数学上做一些推理和优化：当一切都变成表达式之后，我们就可以利用数学性质做推理了，而不必去关心实现的细节——因为那都是抽象之后可以忽略的底层信息。

其实，从本质上来说，『关系代数』与『线性代数』和『布尔代数』并没有什么区别，如果你学过『抽象代数』的话应该会有更深的体会。

一个例子便是计算优化。线性代数是大学生的必修课程，在这里我就举一个简单的例子，线性代数中的矩阵乘法运算满足结合律与左右分配律。对于多个矩阵连乘的计算，使用不同的计算顺序会导致计算量千差万别。如果能按照计算量最小的矩阵乘法顺序进行计算，可以大大加速矩阵乘法的计算——这是一个经典的动态规划算法应用：0010算法笔记--【动态规划】矩阵连乘问题 - CSDN博客

同样的，在关系代数里，也有可以用类似的方法加速计算。比方说，『自然连接』，也就是SQL里的『natural join』操作也满足结合律，这样就大大方便了计算优化。如果你了解join的底层实现，不论是hash join，还是nested loop join,抑或是其他任何算法，一般来说，需要join的两个表行数越多，计算量越大。那么，越早做哪些让行数减少的join，之后的join的计算量就越小，而连续join的次数越多，这个差异就越大。

对于如下这个稍微复杂一点的SQL查询：

SELECTpeople.name,orgunits.longname,people.email,affiliations.starting,count(DISTINCT subjects.code)FROMstaffJOIN people ON staff.id = people.idJOIN affiliations ON affiliations.staff = people.idJOIN staff_roles ON staff_roles.id = affiliations.roleJOIN orgunits ON orgunits.id = affiliations.orgunitJOIN orgunit_types ON orgunits.utype = orgunit_types.idJOIN course_staff ON course_staff.staff = staff.idJOIN courses ON courses.id = course_staff.courseJOIN subjects ON subjects.id = courses.subjectWHEREaffiliations.isprimary = TRUEAND staff_roles.name = 'Head of School'AND affiliations.ending ISAND orgunit_types.name = 'School'AND course_staff.staff = people.idGROUP BYpeople.name,orgunits.longname,people.email,affiliations.startingHAVINGcount(subjects.code) > 0ORDER BYpeople.name ASC;

调用explain命令来看看postgres内部是如何执行这个查询的，这就是所谓的query plan：

GroupAggregate (cost=634.26..634.32 rows=2 width=82)Group Key: people.name, orgunits.longname, people.email, affiliations.startingFilter: (count(subjects.code) > 0)-> Sort (cost=634.26..634.27 rows=2 width=83)Sort Key: people.name, orgunits.longname, people.email, affiliations.starting-> Nested Loop (cost=28.48..634.25 rows=2 width=83)-> Nested Loop (cost=28.19..633.53 rows=2 width=78)-> Nested Loop (cost=27.91..633.21 rows=1 width=90)-> Nested Loop (cost=27.61..632.84 rows=1 width=90)-> Nested Loop (cost=27.32..301.62 rows=1 width=82)-> Nested Loop (cost=27.03..300.80 rows=1 width=39)Join Filter: (affiliations.role = staff_roles.id)-> Seq Scan on staff_roles (cost=0.00..18.05 rows=1 width=4)Filter: ((name)::text = 'Head of School'::text)-> Hash Join (cost=27.03..271.74 rows=881 width=43)Hash Cond: (affiliations.orgunit = orgunits.id)-> Seq Scan on affiliations (cost=0.00..202.85 rows=8807 width=16)Filter: (isprimary AND (ending IS ))-> Hash (cost=26.22..26.22 rows=65 width=35)-> Hash Join (cost=1.14..26.22 rows=65 width=35)Hash Cond: (orgunits.utype = orgunit_types.id)-> Seq Scan on orgunits (cost=0.00..17.48 rows=648 width=39)-> Hash (cost=1.12..1.12 rows=1 width=4)-> Seq Scan on orgunit_types (cost=0.00..1.12 rows=1 width=4)Filter: ((name)::text = 'School'::text)-> Index Scan using people_pkey on people (cost=0.29..0.82 rows=1 width=43)Index Cond: (id = affiliations.staff)-> Index Only Scan using course_staff_pkey on course_staff (cost=0.29..331.08 rows=14 width=8)Index Cond: (staff = people.id)-> Index Scan using courses_pkey on courses (cost=0.29..0.36 rows=1 width=8)Index Cond: (id = course_staff.course)-> Index Only Scan using staff_pkey on staff (cost=0.29..0.32 rows=1 width=4)Index Cond: (id = people.id)-> Index Scan using subjects_pkey on subjects (cost=0.29..0.36 rows=1 width=13)Index Cond: (id = courses.subject)

简单解释一下，这里面第一行的GroupAggregate和后面行->后跟着的表示一个基本操作，基本上可以对应到关系代数中的各种运算，比如GroupAggregate就是聚集运算，Hash Join是Join的一种实现方式，等等；缩进代表的是这些操作的隶属关系。

看到了吧，这就是所谓隐藏在关系代数背后的细节——的一部分。跟原始的query比较一下，你会发现join的顺序已经发生了改变。括号内你可以看到每一个操作的cost，它的join是从cost最小的开始的（你可以理解为产生的行数最少），这就是利用关系运算的定律以及数据库本身的统计信息来计算的优化。当然了，这样的计算是粗糙的，有时候结果未必是最优的，具体可以看看这个例子：How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x，就是因为数据库的默认设置是机械硬盘，而使用的是固态硬盘，导致cost的计算出现了偏差。

更多采用关系代数对数据查询进行优化的例子可以看这里，我也就不展开了：Relational algebra

关系型数据库的不足

前面说到，我们目前的代数体系已经相当庞大，涵盖了我们生活的方方面面。但是寄希望于在代数体系内解决一切问题是不可能的：

高度发展的代数系统尚且如此，更何况才发展不到百年的数据库系统呢？关系代数作为关系型数据库的理论基础，它的局限性也是关系型数据库的局限性——正如同停机问题指出了图灵机的局限性一样。由于我数理逻辑学得并不好，这里不敢不懂装懂，理论方面没法解释，只能从一些别的角度来探讨了。

理论虽然简单优雅，可是实践起来逃不开软硬件的限制。

一致性带来的性能问题

鉴于一致性的种类很多，这里就说强一致性。为了提升数据库的性能，往往采用多线程进行实现。而为了保证强一致性，在读写操作里面就需要加锁。当然，最简单的方法是给整个数据库加一个互斥锁——这样正确性保证了，性能却不行了。于是就有考虑更细粒度的加锁。数据库中B+树如此重要，除了读写上有优势之外，更重要的原因是它加锁很方便——当然了，方便只是相对而言的，真正实现起来非常繁琐——如果你已经上了系统课就应该了解，一旦牵涉到锁，问题就多了：死锁、活锁、饥饿……这些都是需要考虑的问题，当这个问题被抽象出来之后，就有了下面这张表：

我们需要小心翼翼地去使用锁，才能够避免上述问题的发生——光这一个话题，就有好多论文了。而近几年微软弄出了一套叫做BW-树的结构，使用原子操作和特殊的维护方法避免掉了锁的使用：The Bw-Tree: A B-tree for New Hardware Platforms - Microsoft Research

同时，一致性的要求还会引起分布式系统之间的同步问题，这个话题也比较广，在这里也就不展开了。

连接的开销

关系型数据库的核心就是连接，然而join本身是一个比较重的操作。如果你对数据库内部两个表怎么join不是很了解的话，你可以思考思考一下你会怎么去实现？

其实原理很简单，最最基本的就是，如果有索引可以用hash join，没有index就只能两层for循环对两个表进行遍历了——当然，为了提高缓存命中率，有一个常见的优化技巧是分块for循环，但本质上还是两层for循环。

然而，由于关系型数据库本身的存储和索引方式，join操作的开销依然非常巨大。

有一种非常常见的情况就是社交网络的N步邻居查询。假设我们有一个表people (id int, name text)，还有一个表friend (from int, to int, attr1 type1, att2 type2, ...)，假设我们要查3步邻居怎么办？得这么做：

SELECT DISTINCT friend_3.idFROM peopleJOIN friend friend_1 ON friend_1.from = people.idJOIN friend friend_2 ON friend_2.from = friend_1.toJOIN friend friend_3 ON friend_3.from = friend_2.toWHERE ...;

当然，对于这种查询，经常会有一些每一步查询计算量都是指数级增长，缓存命中率直线下降。更致命的是，它只能单点查询，如果想同时对多个点查询，只能分别执行多个SQL语句，加剧锁带来的资源消耗和性能下降。另一方面，要写递归查询、不定长度的查询非常困难。

所以，在反洗钱、电话诈骗等深度链接分析的应用领域，图数据库开始崛起——我说的是真·图数据库，那种给关系型数据库套壳的不算。

关系模型往往不是最自然的抽象

之前说了，为了方便查询的实现和对查询进行优化，加入了各种范式。但是这些范式往往限制了我们用直接的方法去建立模型。比如说，一个常用的数据库测试数据集是TPC-H，先来看看它的表结构：

注意看左边的SUPPLIER表和PART表，它们的关系靠PARTSUPP这个表连接起来。但是在实际情形中，应该是PART-SUPPILER两个实体直接连接，同时这个连接上附带了一些属性而已。

在这个问题上，图数据库的建模就比关系型数据库直观很多。如上图所示，这是一个用来表示公司之间投资关系的Schema，如果是关系型数据库，CompanyInvestCompany需要单独建一个表来存储，查询的时候需要Company JOIN CompanyInvestCompany JOIN Company，作两个JOIN操作，非常耗时，而图数据库只需要一步。

最后

我啰啰嗦嗦地从小学奥数讲到数据库，列举了题主所提到的概念在数据库中的应用，以及当前关系型数据库的各种局限性，就是希望用我的经历给有同样疑惑的朋友一点启发，因为我也曾面临同样的迷茫，学而不知为何所学的效率是最低的。这里面有许多东西都是我到了研究生，甚至工作以后才慢慢有所领悟，可是这些其实本科阶段完全可以有比较深入和透彻的理解.

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楼上想卖东西么?这两个专业要看在哪个院校,一般说来电子信息工程技术偏向于通信工程,或者雷达方向,当然,一般偏向通信类,就业方向为IT行业,制造业,电子...楼...

计算机应用和电子技术应用都好。应用电子技术主要研究智能电子产品设计、质量检测、生产管理等方面基本知识和技能,进行电子产品的设计与开发、质量检测、生...

网上还充斥淫秽污浊的精神污染,网上还传播幽灵般的计算机病毒。同时E时代减少了人与人之间的交流,从而导致人们关系的疏远。人们在为E时代拍手叫好的同时,也...

学什么都一样,学什么最后都要用电脑的。现在的机电一体化就是很多工种的基础,我起初是学机电一体化的,电工,维修电工,电子维修,数控,数控维修,电焊(我...学...