《高级数据库马蔚》课件

《高级数据库》课件本课件旨在深入探讨数据库的高级概念和技术,涵盖数据库设计、优化、安全等方面,为学习者提供全面系统的数据库知识课程介绍系统学习数据库技术涵盖主流数据库从基础概念到高级应用,全面掌包括关系型数据库、NoSQL数握数据库的核心知识与技能据库等,助你适应行业需求案例实践结合掌握数据库前沿技术通过真实案例深入理解数据库的探讨大数据时代数据库的发展趋设计、开发和应用势,增强职业竞争力数据库基础概念回顾数据库定义数据模型数据操作数据特性数据库是一个可存储和管理各数据模型描述了如何组织和表数据库提供了增删改查等基本数据库系统具有持久性、一致种类型数据的系统它提供了示数据常见的模型包括关系操作,让用户能够高效管理数性、隔离性和原子性等特性,一种有组织和结构化的方式来型、文档型、键值型等每种据SQL语言是最常用的数据确保数据安全和可靠保存和检索信息模型都有其特点和适用场景库操作语言数据库体系结构物理层1数据库系统最底层的物理存储层,负责数据的物理存储和管理包括存储介质、存储设备、磁盘阵列等数据库管理系统层2数据库管理系统DBMS是数据库系统的核心,提供数据库的建立、使用和维护功能数据模型层3数据模型定义了数据在逻辑上的组织结构,如关系模型、对象模型等是连接物理层和应用层的纽带关系型数据库存储结构查询语言数据模型事务处理关系型数据库采用二维表格的关系型数据库使用结构化查询关系型数据库遵循严格的数据关系型数据库支持事务处理,保形式来存储和管理数据,数据以语言SQL进行数据的操作和管模型,包括实体、属性和关系等证数据的一致性和完整性行和列的形式组织理概念关系代数与关系运算关系运算关系代数语法集合运算关系代数由一系列基本运算构成,包括选关系代数使用明确定义的运算符和操作数来关系代数支持集合运算,如并、交、差等,可择、投影、连接等,可以实现对关系数据库描述数据库的查询过程,具有严格的数学形以实现对多个关系表的复合查询的复杂查询式化基础语言导入SQL声明式语言SQL是一种声明式的数据库查询语言,使用简单易懂的英语语法来描述所需要的数据操作灵活多样SQL提供了丰富的语法和功能,可以用来执行各种数据库操作,如查询、插入、更新和删除标准化SQL是关系型数据库的标准语言,在各个数据库系统中都有广泛应用学习简单SQL相比其他编程语言更加容易掌握和应用,是初学者和数据分析师的良好选择基本操作SQL数据定义语言（DDL）数据操作语言（DML）使用CREATE、ALTER和DROP使用INSERT、UPDATE和等命令来定义和管理数据库对DELETE等命令对数据进行增、象，如表、视图和索引删、改操作数据查询语言（DQL）数据控制语言（DCL）使用SELECT命令从表中查询数使用GRANT和REVOKE等命令据，并根据需求进行筛选和排管理数据库的访问权限序选择查询SQLSELECT语句1从表中选取数据WHERE条件2对数据进行过滤ORDER BY排序3对结果集进行排序LIMIT限制4返回指定数量的记录SQL选择查询是数据库最基本的操作,通过SELECT语句选取所需的数据列,并使用WHERE条件过滤记录,最后可以对结果集进行排序和限制记录数量这些功能为数据分析和处理提供了强大的支持排序与分组SQL排序ORDER BY1按照指定字段升序或降序排列数据分组GROUP BY2对指定字段进行分组统计聚合函数COUNT/SUM/AVG3对分组结果进行计数、求和、平均等运算SQL中的排序和分组功能非常重要,可以帮助我们更好地整理和分析数据排序可以根据指定的字段对数据进行升序或降序排列,方便查看和筛选分组则可以将相关的数据聚集在一起,配合聚合函数使用可以获取各组的统计信息,为业务分析提供有价值的数据支持连接查询SQL连接类型性能优化SQL连接查询提供了多种类型的连接操作,包括内连接、外连接、左连接和对于大规模数据的连接查询,还需要考虑索引设计、查询重写等方法来提高右连接等,用于关联多个表之间的数据性能,避免查询超时123条件表达式连接条件是关键,需要根据表之间的逻辑关系设计合适的WHERE子句,确保查询结果符合预期子查询SQL单行子查询1在WHERE或SELECT等子句中使用的单个值返回的子查询多行子查询2返回多个值的子查询,可结合IN、ANY、ALL等关键字使用相关子查询3外层查询依赖内层子查询结果的子查询嵌套子查询4子查询中又包含子查询的情况子查询是指嵌套在其他SQL语句中的查询语句根据返回结果的不同,可以分为单行子查询、多行子查询、相关子查询和嵌套子查询等类型合理使用子查询可以简化复杂查询,提高SQL编写效率和执行性能事务与并发控制事务概述事务特性并发控制隔离级别事务是数据库中的基本工作单•原子性要么全部执解决多个事务同时访问数据时数据库提供不同的隔离级别,元,确保数据的完整性和一致行,要么全部失败可能出现的问题,如丢失更以平衡并发度和数据一致性性它由一系列操作组成,要新、读脏数据、不可重复读从低到高依次为读未提交、•一致性事务执行前么全部执行成功,要么全部失等常用的技术包括锁定和读已提交、可重复读、串行后,数据库状态保持一败回滚MVCC（多版本并发控制）化致•隔离性事务之间互不干扰•持久性事务一旦提交,结果永久保存数据库完整性实体完整性参照完整性12确保键值唯一性和非空性,避免维护数据之间的关联关系,确保重复数据和记录缺失外键值引用有效用户定义完整性域完整性34通过自定义约束确保数据满足确保数据符合预定义的数据类特定的业务规则和语义要求型、取值范围和格式要求索引机制索引介绍B+树索引哈希索引数据库索引是一种数据结构,用于提高数据B+树是数据库广泛使用的一种索引结构,它哈希索引使用哈希函数将键值映射到对应的库查询的效率它通过创建有序的数据副本具有高效的插入、删除和查找操作,可以快数据块,通过直接定位可以实现快速查找来加快数据检索速度速定位记录适用于等值查询优化语句SQL构建索引合理地建立和使用索引可以大幅提高查询效率关注索引的创建、维护和优化SQL语句优化通过SQL语句优化分析,识别并消除效率低下的地方,提高整体查询性能合理划分数据根据实际业务需求,合理地设计和划分数据表,提高数据读取效率数据库备份与恢复数据备份1周期性备份数据库,保证数据安全故障恢复2当发生数据丢失时,利用备份快速恢复差异备份3识别并备份数据的差异部分,节省存储空间在线备份4在线实时备份,无需停止业务系统数据备份和恢复是数据库管理的核心任务之一定期进行全量备份、差异备份和日志备份,确保数据安全当发生意外数据丢失时,能够快速恢复到指定时间点的数据状态,最大限度减少损失数据库安全机制访问控制加密技术通过权限管理控制用户对数据库对数据进行加密处理,防止非法获的访问,确保数据安全取敏感信息审计日志备份恢复记录用户对数据库的各类操作,便定期备份数据,以便在发生事故时于事后溯源和审查快速恢复数据数据库基础NoSQL概念特点主要类型应用场景发展趋势NoSQL数据库是非关系型的分包括文档型、键值型、列族适用于高并发、大数据量、多NoSQL数据库正在逐步与传统布式数据库系统,采用灵活的型、图型等多种数据模型,各样化数据结构的应用,如社交关系型数据库融合,形成混合数据模型,能更好地满足大数具特点,适用于不同应用场网络、物联网、移动应用等数据库解决方案,满足更丰富据时代的高速读写及海量数据景的应用需求存储需求文档型数据库灵活的数据模型高性能访问文档型数据库采用非结构化数据文档型数据库可以快速访问和查模型,允许在单一文档中存储复杂询单个文档,对海量数据也能提供的数据结构,能够灵活适应不同的高效的处理能力应用需求易于扩展丰富的查询语言文档型数据库的水平扩展能力强,文档型数据库提供了强大的查询可以轻松应对业务的快速增长语言,可以满足各种复杂的应用场景列族型数据库列式存储列族数据库采用列式存储,以行族column family为基本组织单元,提高了查询和分析的效率高可扩展性列族数据库擅长处理大数据,可轻松扩展至数十或数百TB的数据规模灵活模式列族数据库采用弱模式,可灵活应对业务需求变化,降低数据建模的复杂度图型数据库高效表达复杂关系灵活的数据模型图型数据库擅长表达复杂的实体无需预先定义数据模式,可动态间关系,更适合社交网络、地理添加新的节点和边,支持高度灵信息等场景活的数据结构快速的图遍历丰富的应用场景通过图算法高效查询数据间的路广泛应用于社交网络、IT架构分径和关系,在社交推荐、知识图析、生物信息等领域,是大数据谱等场景中有优势时代的重要数据库技术时序型数据库实时数据处理数据可视化高性能查询时序型数据库擅长处理来自传感器或设备的时序型数据库支持对时间序列数据进行可视时序型数据库针对时间序列数据优化了查询大量连续数据流,可即时分析和响应实时数化分析,有助于发现数据趋势和异常情况性能,能够快速响应复杂的时间分析和聚合据需求搜索引擎数据库实时索引高相关性数据分析高扩展性搜索引擎数据库能实时索引和搜索引擎数据库会分析查询内搜索引擎数据库可以分析用户搜索引擎数据库可以轻松处理分析大量的网页数据,以确保搜容和网页内容,返回最相关的搜搜索行为,识别用户需求,为营销海量数据,通过水平扩展实现无索结果的实时性和准确性索结果,提升用户体验和决策提供数据支持限的存储和计算能力大数据时代的数据库应用海量数据处理实时数据分析集群扩展能力多样化数据模型大数据时代,数据库需处理的用户需要即时获取分析结果,大数据应用通常需要部署在分除了关系型数据库,NoSQL数数据规模呈指数级增长数据传统批处理模式已无法满足需布式集群环境中,数据库系统据库也在大数据应用中扮演重库系统需具备高吞吐量、低延求数据库需支持流式数据处需具备良好的水平扩展性,以要角色,提供文档型、列族型迟的能力,满足海量数据的存理,实现即时分析和决策满足不断增长的计算和存储需等多样化的数据模型储和分析需求求数据库发展趋势大数据时代人工智能驱动云计算发展大数据的发展推动数据库不断创新,以满足人工智能技术的演进将深度影响数据库的设云计算的普及加速了数据库向云端迁移,实海量数据的存储和分析需求计和应用场景,提高智能化水平现按需扩展和灵活部署案例分享与讨论在本课程中，我们将分享和讨论几个有趣的数据库应用案例这些案例涉及不同的行业和场景，展示了数据库技术在实际应用中的应用和价值我们将深入探讨这些案例的设计、实现和应用效果通过分析这些案例,学习如何将数据库技术灵活应用于各种业务需求,提高数据管理和分析能力同时也能加深对数据库原理和最佳实践的理解课程总结知识总结能力培养本次课程涵盖了数据库的基础概念、体系结构、关系型数据通过实践操作和案例分析,学习掌握了数据库的设计、管理和库、SQL语言、事务处理、索引优化等广泛内容优化技能前景展望课程总结随着大数据时代的发展,掌握数据库技术将成为未来工作的必本次课程内容丰富,知识体系全面,希望同学们能够继续深入学备技能习,应用所学知识解决实际问题问答互动这节课的最后,我们将进行问答互动环节同学们可以提出对于课程中涉及的任何概念或知识点的疑问老师会针对每个问题进行详细解答,确保大家对本次课程的内容掌握到位通过这样的互动交流,不仅有助于强化所学知识,也有助于我们了解同学们的学习需求,为后续课程的完善提供宝贵意见让我们一起进入这段热烈的讨论时间吧!期待大家积极提问,老师会以最友善、最专业的态度给出解答相信通过这样的交流,我们一定能收获满满的知识和收获。