《数据库系统原理教学课件》

数据库系统原理探索数据库系统的基础原理,涵盖数据模型、存储结构、查询语言和并发控制等核心概念助力学习者深入理解数据库的工作机制数据库系统的概念与分类数据库的概念数据库系统的特点数据库是一个集成化、结构化的数据库系统具有数据共享、数据数据集合,其中的数据相互关联,有独立性、数据冗余最小化、数据特定的组织形式,并能为多个应用安全性、数据一致性等特点程序共享使用数据库系统的分类典型应用数据库系统主要分为关系型数据数据库系统广泛应用于金融、电库、面向对象数据库、XML数据商、社交媒体等各行各业,大大提库、分布式数据库等不同类型高了数据管理的效率数据模型的基本概念数据结构数据约束12数据模型描述了数据的逻辑结数据模型定义了数据的完整性构,包括实体、属性和它们之间约束,确保数据的正确性和一致的关系性数据操作数据视图34数据模型提供了一组标准的数数据模型可以通过视图机制向据操作方法,如增加、删除、修用户提供不同的数据子集和角改和查询数据度关系数据模型的基本元素实体属性实体是数据库中描述某种事物的基本属性是描述实体特征的基本单元,是实单元,具有独立存在的意义体的组成部分关系键关系描述实体之间的联系,是基于属性键是能够唯一标识一个实体的属性或的联系属性组合关系数据库的组成与特点关系数据模型关系代数运算结构化数据存储关系数据库以二维表格的形式存储数据,每关系数据库支持选择、投影、连接等基本代关系数据库将数据有序地组织在表格中,具个表格包含若干个属性,表格之间通过键值数运算,用于对数据进行查询和操作有严格的数据类型和完整性约束,确保数据关系联系的一致性关系代数的基本运算选择运算投影运算连接运算集合运算用于从关系中选择满足给定条用于从关系中选择指定的属性用于根据指定的条件将两个关包括并（∪）、交（）、差∩件的元组操作符为σ（列操作符为π（pi），可以系连接成一个新的关系操作（-）等操作,用于处理两个关sigma），可以根据单个属性从一个关系中选择出部分属性符为（theta-join），常见形系的集合操作⨝值或多个属性值的组合进行选列组成新的关系式有等值连接和自然连接择语言的基本结构SQL语句结构语句示例语句执行过程SQL语句由关键字、标识符和值等部分组成,常见的SQL语句包括SELECT、INSERT、SQL语句先由数据库管理系统的解析器进行遵循特定的语法规则每个语句都有明确的UPDATE和DELETE等,用于对数据库中的数语法分析和语义检查,然后由优化器制定最功能,如数据定义、数据操作和数据查询等据进行各种操作每种语句都有自己的语法优执行计划,最后由执行器执行并返回结果结构和参数要求语言的数据定义操作SQL创建数据表1使用CREATE TABLE语句定义新表结构修改数据表2使用ALTER TABLE语句修改已存在的表结构删除数据表3使用DROP TABLE语句完全删除一个表SQL语言的数据定义操作主要包括创建新的数据表、修改已有的数据表结构，以及删除不需要的数据表这些操作是数据库管理中的基础,可确保数据库结构满足应用系统的需求语言的数据操纵操作SQL数据插入1使用SQL的INSERT语句可以向数据表中添加新的数据记录可以指定插入单条或多条数据数据更新2使用UPDATE语句可以修改表中已有的数据记录,可以更新单个或多个属性数据删除3使用DELETE语句可以从表中删除数据记录,可以删除满足特定条件的记录语言的数据查询操作SQL语句SELECT使用SELECT语句从数据库表中检索数据,并可以对数据进行过滤、排序等操作子句WHERE通过WHERE子句指定查询条件,只返回满足条件的记录聚合函数SQL提供COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN等聚合函数,用于对数据进行统计汇总联结查询使用JOIN语句可以将多个表中的数据进行关联查询,得到组合结果集数据库完整性约束实体完整性参照完整性用户定义完整性要求主键值不能为空且唯一标识每一个实体要求外键值要么为空,要么等于某个表的主额外的约束规则,如检查约束和唯一性约束键值数据库设计的基本过程需求分析1了解用户需求并确定数据库功能概念设计2选择合适的数据模型并建立概念模式逻辑设计3将概念模式转换为逻辑模式物理设计4根据实际环境选择合适的物理实现数据库设计的基本过程包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计4个阶段需求分析阶段了解用户需求并确定数据库功能;概念设计阶段选择合适的数据模型并建立概念模式;逻辑设计阶段将概念模式转换为逻辑模式;物理设计阶段根据实际环境选择合适的物理实现数据库设计的规范化理论目标与优势范式理论12规范化是数据库设计的过程,目规范化理论包括第一范式、第标是减少数据冗余和不一致性,二范式、第三范式等,从最基本提高数据完整性的数据结构逐步提高应用与实现反规范化34规范化要求将关系表按照范式在某些情况下,适当的反规范化拆分、消除数据重复,但也需权可以提高查询性能,是规范化的衡性能影响补充策略数据库设计的实体联系模型-实体联系模型实体与属性-实体-联系模型是描述数据库结构的一种方法,用于将现实世界抽象为实体是数据库中相互独立的对象,属性是描述实体特征的基本单元一系列实体及它们之间的联系设计时需要明确实体类型及其关键属性实体联系视图设计实体之间可能存在多种联系,如一对

一、一对多、多对多等设计时基于实体-联系模型,可以设计出满足用户需求的数据视图,为用户提需要全面分析实体间的联系类型及基数供直观、易用的数据访问接口数据存储与物理设计物理存储结构文件组织方式存储空间分配数据布局优化数据以磁盘页为单位进行存储数据可以采用顺序文件、索引合理分配数据存储空间可以提通过合理安排数据在磁盘上的和访问了解磁盘页的组织结文件或散列文件等不同的组织高数据访问效率需要考虑表布局,可以减少磁盘I/O,提高查构和访问机制有助于优化数据方式,每种方式都有其优缺点空间、索引空间以及其他对象询性能库的物理设计的空间需求数据库索引技术提升查询效率支持多种索引类型索引通过组织数据库表中数据的常见的索引类型包括聚簇索引、存储结构,大大提高了数据查询的非聚簇索引、唯一索引、复合索速度和效率引等,满足不同的应用需求动态维护索引改善查询计划数据库系统会自动维护索引,保证数据库优化器利用索引信息制定在数据变更时索引信息也能及时高效的查询计划,进一步提高查询更新性能事务的基本概念与特性原子性（）一致性（）Atomicity Consistency事务中的所有操作要么全部完成，要保证事务执行前后，数据库状态保持么全部不完成，保证整个事务的一致一致，不会出现中间状态性隔离性（）持久性（）Isolation Durability并发执行的事务之间不会相互干扰，一旦事务提交完成，它对数据库的修仿佛是串行执行的改是永久性的，即使系统崩溃也不会丢失事务的并发控制技术锁定机制事务隔离级别死锁检测与避免乐观并发控制为了防止并发事务之间的数据数据库系统提供了不同的事务若多个事务相互等待对方持有与悲观并发控制锁定不同,乐冲突,数据库系统采用锁定机隔离级别,允许开发者在性能的资源,就会产生死锁数据观并发控制允许事务在不加锁制来控制对共享数据的访问和数据一致性之间进行权衡取库系统需要采取检测和避免死的情况下执行,并在提交时检锁定可以分为共享锁和排他锁舍隔离级别越高,性能越低,锁的策略,如资源分配图,超时查是否有冲突,从而提高并发两种类型但数据的一致性也越强检测等度数据库的恢复技术事务日志备份恢复12利用数据库事务日志记录的信定期备份数据库可以在意外情息，可以恢复到任意时刻的数况下将数据恢复到指定时间点据状态检查点机制原子性保证34检查点可以将内存中的脏数据利用事务的ACID特性可以保证刷新到磁盘上，减少恢复时间数据操作的原子性，避免部分失败数据库系统的安全性数据访问控制数据备份与恢复数据加密保护通过身份验证、授权管理等措施,确保只有定期备份数据,并制定完善的数据恢复方案,采用先进的加密算法,确保数据在传输和存经过许可的用户可以访问和修改数据确保数据在硬件故障或人为操作失误后可以储过程中免受未经授权的访问和篡改迅速恢复分布式数据库系统概述分布式数据库系统是一种基于网络的数据管理系统,它将数据和处理功能分散在不同的地点,以提高系统的可靠性、可用性和数据访问效率分布式数据库系统的并发控制事务并发控制锁机制确保多个事务并发执行时数据的一致使用共享锁和排他锁来控制并发访问,性和完整性,避免出现数据异常保护数据不被其他事务修改多版本控制协调器机制为每个事务创建独立的数据快照,避免调度和协调分布式事务,确保所有参与读写冲突,提高系统吞吐量节点都能成功提交或回滚分布式数据库系统的故障恢复故障监测与诊断局部故障恢复整体故障恢复故障预防机制分布式系统会定期检查各节点对于单个节点的故障,可以通若出现多个节点或整个系统的通过冗余备份、动态负载均衡的运行状态,及时发现硬件或过备份数据、重新启动服务等故障,需要依赖于分布式事务等手段,可以有效降低整个分软件故障,并进行准确诊断,为措施,快速将该节点恢复到正管理、数据复制等机制,对整布式系统出现故障的可能性后续的故障处理提供基础常状态个系统进行全面的恢复数据仓库的基本概念综合数据来源面向主题的存储数据仓库集成了企业内部各部门数据仓库按主题如销售、财务的数据,为决策者提供了全面、等组织数据,与日常业务操作数准确的信息据库不同历史数据沉淀面向决策的分析数据仓库保存了长时间的历史数数据仓库支持复杂的分析处理,据,用于分析趋势和预测为管理层提供决策支持数据仓库的组成与设计数据源数据存储数据仓库的基础是来自各种异构采用专门的数据库技术,如星型模数据源的数据,包括事务型系统、型和雪花模型,满足高性能的查询外部数据等,需要进行集成与清洗需求数据管理分析工具包括数据抽取、转换、加载ETL提供联机分析处理OLAP、数据、元数据管理、备份恢复等,确保挖掘等分析功能,帮助决策者进行数据的完整性和一致性深入分析数据仓库的技术OLAP多维分析快速查询商业智能OLAP技术提供了多维分析的能力,让用户可OLAP系统采用内存计算和优化的数据模型,OLAP技术是数据仓库系统中的核心,为企业以从不同角度探索和分析数据,生成动态的可以快速执行复杂的查询,为决策者提供及提供了强大的商业分析能力,支持决策者进报表和分析图表时的分析结果行战略决策数据挖掘的基本概念数据挖掘定义数据挖掘流程常用数据挖掘技术数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值、数据挖掘包括数据清洗、预处理、模型构建•分类隐藏和未知的模式和关系的过程通过应用、模型评估和知识发现等步骤,是一个循环•聚类算法和技术,从复杂数据中提取有意义的信迭代的过程•关联规则发现息•异常检测•预测建模数据挖掘的主要任务与算法分类与预测关联规则发现12根据历史数据划分不同类别，挖掘数据之间的关联模式，发并使用算法准确预测新数据的现隐藏的关系Apriori算法和类别常用算法包括决策树、FP-growth算法广泛应用于此神经网络等聚类分析异常检测34将相似的数据对象归类到同一识别数据中的异常值或离群点,个簇中K-Means、层次聚类以发现潜在的问题基于统计等算法可有效完成聚类任务建模和机器学习的算法常用于此数据库系统发展趋势云计算和大数据人工智能和机器学习时间序列和物联网混合事务分析处理数据库系统将与云计算和大数数据库将集成自动化和智能化数据库将支持海量的时序数据数据库系统将融合事务处理和据技术深度融合,提供弹性扩特性,能够自主优化性能、防处理,满足物联网和工业互联分析处理能力,实现一站式的缩、海量存储和实时分析等能范安全风险,提高运维效率网等新场景的需求业务运营和决策支持力本课程的总结与思考知识总结回顾本课程涵盖的各个知识点,从数据库概念、数据模型、SQL语言、数据库设计等方方面面全面系统地掌握数据库系统原理思维反思深入思考数据库系统应用实践中的关键问题,如数据一致性、安全性、性能等,探讨未来数据库技术的发展趋势知识应用将所学理论知识应用于实际的数据库开发与管理工作,为今后从事相关工作做好充分准备。