《ACS数据库培训》课件

数据库培训ACS欢迎参加数据库培训课程在接下来的课程中我们将深入了解数据库ACS,ACS的基础知识、功能特点和应用场景帮助您掌握数据库管理的核心技能,数据库概述何为数据库数据库的特点数据库的应用数据库历史发展数据库是以结构化的方式存储数据库具有持久性、可共享数据库广泛应用于工商业管从早期的文件系统到关系型数和管理数据的系统它提供了性、数据独立性、数据一致性理、科研、教育、娱乐等各个据库,再到分布式和云数据库,安全、高效的数据存储和访问和最少冗余等特点,满足了现领域,成为现代信息系统的核数据库技术不断发展与进化功能代信息系统的需求心组成部分数据模型数据模型是描述现实世界中实体和它们之间关系的抽象描述它定义了数据的结构、语义和约束是构建数据库的基础常见的数,据模型包括层次模型、网状模型和关系模型等关系模型是目前应用最广泛的数据模型它以二维表格的形式组织,数据表格由行和列组成每一行表示一个实体每一列表示一个属,,性列与行的交叉点存储具体的数据值,关系型数据库架构概览查询事务支持SQL关系型数据库以表的形式组织数据表由行关系型数据库使用结构化查询语言进关系型数据库支持事务机制能够确保数据,SQL,和列组成行表示记录列表示属性表与表行数据的增删改查提供了丰富的语法的完整性和一致性广泛应用于需要保证数,,,SQL,之间可以通过主键和外键建立联系支持复杂查询需求据安全性的场景数据库系统的组成硬件软件包括服务器、存储设备、网络设备等基础硬件基础设施包括数据库管理系统DBMS、开发工具、应用程序等软件组件数据人员包括表、视图、索引等各种数据对象以及它们之间的关系包括数据库管理员、开发人员、最终用户等参与系统运维的人员数据库管理系统提供数据管理支持多用户访问数据库管理系统负责存储、管理和控制数据的访问确保数据的完整允许多个用户同时访问和操作数据库并提供,DBMS,concurrency性和安全性control控制机制实现数据抽象保证数据持久性通过数据模型和查询语言将复杂的底层数据结构抽象为面向确保数据即使在系统故障或崩溃时也能安全保存不会丢失,DBMS DBMS,用户的简单接口语言概述SQL语言SQL1结构化查询语言Structured QueryLanguage的缩写功能2用于管理关系型数据库系统RDBMS特点3声明式、简单易学、标准化、跨平台是一种专门用于管理关系型数据库的语言它具有声明式、简单易学、标准化和跨平台等特点通过简单易懂的语法让用户能够SQL,SQL,高效地执行数据库操作如查询、插入、更新和删除数据,语句分类SQL数据定义语言数据操作语言DDL DML用于定义数据库对象,如创建、修改和用于对数据库中的数据进行增删改查删除表、视图等操作数据控制语言数据查询语言DCL DQL用于管理数据库用户权限和安全性控用于从数据库中检索和查询数据制数据定义语言DDL创建数据库对象控制数据结构设置权限优化性能数据定义语言DDL用于定义DDL可以控制数据库对象的DDL语句还可以控制数据库通过创建索引、分区表等和管理数据库对象如表、视结构如指定表的字段类型、对象的访问权限如授予或撤操作可以提高数据库的,,,DDL,图、索引等它提供创建、修长度、是否允许为空等它确销用户对表、视图等的操作权查询效率和性能改和删除这些对象的功能保数据完整性和一致性限数据操作语言DML增加数据修改数据12使用语句将新数据插使用语句可以修改表INSERT UPDATE入到数据库表中指定表名和中现有数据的内容WHERE值即可完成数据添加操作子句用于指定需要更新的特定行删除数据查询数据34通过语句可以从表中语句用于从表中检索DELETE SELECT删除数据行子句用数据可以指定返回哪些列以WHERE,于指定需要删除的行及对数据进行各种查询条件和排序数据控制语言DCL授权撤销角色管理使用语句授予用户对数据库对象的使用语句撤销用户先前被授予的使用等语GRANT REVOKEROLE CREATE/DROP/ALTER特定权限,如SELECT、INSERT、数据库权限句创建、删除和修改角色,并将权限分配给UPDATE等角色数据库设计需求分析1充分了解用户需求准确定义数据对象和业务规则,概念模型设计2根据需求使用图等方法定义数据实体及其关系,ER逻辑模型设计3将概念模型转换成关系模型或其他数据模型物理模型设计4根据具体的数据库系统确定表结构、索引、存储等,数据库规范化数据库规范化定义第一范式第二范式第三范式1NF2NF3NF数据库规范化是指按照一定的数据表中的每个属性值都是不非主键字段必须完全依赖于主非主键字段必须直接依赖于主规范和原则设计数据库结构以可再分割的原子值即数据表中键不能只依赖于主键的一部键不能存在传递依赖关系,,,,最大程度地减少数据冗余和数的每个单元格只能包含一个分据库异常的过程值主键和外键主键外键主键是用来唯一标识数据表中的外键是用来建立两个数据表之间每一条记录的字段它确保了数关系的字段它通常引用另一个据表中每一条记录都是独一无二表的主键,用于关联和约束数据记的录用途优势主键和外键能够有效地维护数据主键和外键设计合理可以提高查完整性和一致性是构建关系型数询效率简化数据管理降低数据冗,,,据库的基础余视图视图是一种虚拟的表它不包含任何实际数据而是根据一个或多个基表定义出来,,的视图可以对数据进行抽象和封装仅展示应用所需的数据增强数据的安全性,,和可扩展性通过视图用户可以执行复杂的查询操作而无需了解基表的结构视图简化了数,,据访问提高了查询效率是数据库管理的重要功能之一,,存储过程自定义功能代码封装存储过程可以将复杂的数据库操存储过程将SQL代码封装在数据作封装为一个自定义的功能提高库内部减少应用程序与数据库之,,数据库应用的灵活性和可维护间的通信开销性性能优化安全控制存储过程可以预编译和缓存SQL存储过程可以通过访问控制来限语句提高查询性能特别适用于复制用户对数据的操作权限增强数,,,杂的业务逻辑据安全性触发器事件驱动执行时机12触发器是数据库中的一种特殊触发器可以在INSERT、功能可以在特定事件发生时自或语句执行,UPDATE DELETE动执行相关操作之前或之后被激活应用场景规则定义34触发器常用于数据完整性检触发器的规则由WHEN条件、查、审计日志记录以及一些业FOR EACHROW语句以及执务逻辑的实现行的SQL语句组成事务定义特性优点操作事务是数据库操作的基本单事务具有ACID特性:原子性事务保证了数据的完整性和一通过BEGIN、COMMIT和元是一组由一个或多个单独Atomicity、一致性致性,防止了中间状态数据的ROLLBACK语句来控制事务的操作组成的逻辑操作序列，Consistency、隔离性暴露,提高了数据库的可靠的开始、提交和回滚这些操作要么全部执行成功，Isolation和持久性性要么全部执行失败Durability并发控制事务并发死锁预防数据一致性并发控制确保多个事务能并行执行而不会产死锁是并发控制中的一个重要问题通过死并发控制确保即使在多个事务同时修改数生数据不一致或者丢失通过并发控制协议锁检测和死锁预防机制可以有效地避免死锁据,也能保证数据的一致性和完整性这对如锁定机制和隔离级别可以有效地解决这些的发生保证数据库的数据质量至关重要问题数据备份系统备份数据归档定期备份数据库系统包括数据文件、将历史数据定期归档以避免数据库膨,,日志文件和配置信息确保数据安全胀提高查询性能,,备份介质自动化备份选择合适的备份介质,如磁带、硬盘或利用数据库自带的备份工具或第三方云存储确保数据可靠性和可恢复性工具实现备份任务的自动化和可排,,程数据恢复备份数据定期备份数据是数据恢复的基础备份应涵盖所有重要数据库表、存储过程和其他对象恢复过程当出现数据丢失或损坏时,可根据备份数据快速恢复恢复过程应确保数据完整性和一致性时间点恢复除全量备份外,还需进行日志备份以实现时间点恢复这样可以恢复到指定时间点的数据状态数据库安全访问控制网络安全12合理地设置用户权限防止未授部署防火墙、入侵检测等手段,,权人员访问或篡改敏感数据确保数据库服务器免受外部网络攻击加密保护审计跟踪34对敏感数据进行加密处理确保建立完善的审计机制记录数据,,数据在传输和存储过程中的安库操作活动,帮助发现和预防违全性规行为数据库性能优化优化数据库结构优化查询硬件优化SQL通过规范化、索引、分区等手段优化数据库分析查询语句,采用合适的索引和执行计划,选择合适的硬件配置,如高性能CPU、大内结构,提高查询效率和存储效率避免全表扫描和其他低效操作存和SSD等,提高数据库整体性能索引定义作用类型管理索引是一种数据库对象,用于索引可以显著提高查询性能,常见的索引类型有聚集索引、索引需要定期维护和优化,以快速查找和检索数据表中的特特别是针对大数据表的查询效非聚集索引、复合索引和唯一应对数据表的变化数据库管定记录它类似于书籍的目率它通过建立数据表列与物索引等,根据不同的应用场景理员需要监控索引的使用情录,便于快速查找所需内容理位置的映射关系来加快数据选择合适的索引类型况,并根据查询需求调整索引访问速度策略数据库分区性能优化灵活管理分区可以将大量数据分散到多个分区可以根据实际需求,对部分数磁盘上提高访问效率和系统吞吐据进行单独管理和维护提高数据,,量库的可管理性可扩展性数据备份分区可以随着数据量的增加而动分区可以便于对部分数据进行备态扩展应对不断增长的数据需份和恢复提高数据安全性,,求集群高可用性负载均衡水平扩展集群可提供冗余和故障转移能力,确保集群可以将工作负载分布在多个服务器可以通过添加更多节点来快速扩展集群数据库在出现故障时仍能持续运行上,提高整体性能和吞吐量的处理能力和存储容量数据仓库综合数据源支持决策分析12数据仓库集成来自多个业务系统的数据提供了全面、准确数据仓库为企业提供丰富的历史数据与分析工具帮助管理,,的信息者做出更明智的决策数据模型优化提高数据质量34数据仓库采用星型或雪花型模型以专注于业务分析需求而数据仓库通过对数据进行清洗、转换和集成确保了数据的,,非日常业务操作准确性和一致性数据挖掘探索数据洞察预测性分析提高效率创新应用数据挖掘是一种从大量数据中通过分析历史数据和当前趋数据挖掘能够自动化数据处理数据挖掘技术被广泛应用于市发现隐藏模式和有价值信息的势,数据挖掘可以预测未来的和分析流程,减少人工工作量,场营销、欺诈检测、医疗诊断过程它能帮助企业做出更明行为和事件,为企业提供竞争提高企业运营效率等领域,为各行各业带来创智的决策优势新商业智能数据分析预测分析利用现有数据挖掘和分析洞察业务运结合历史数据和机器学习模型对未来,,营和客户情况,为决策提供依据趋势和可能风险进行预测和建议流程优化决策支持利用系统自动化业务流程提高效率综合各种信息为高层管理者提供更加BI,,和响应速度,增强竞争优势准确和有针对性的决策建议数据库发展趋势云计算时代大数据时代人工智能时代随着云计算的兴起数据库正在向云端迁移海量非结构化数据的出现促使数据库向分人工智能技术的进步带动了数据库向智能,,,,实现弹性扩展和按需使用的功能这带来了布式和NoSQL方向发展,以满足高并发、高化发展,实现自动化管理和优化,提高数据分更高的灵活性和成本效益可用的需求析和决策支持能力总结展望数据库发展趋势云计算、大数据、人工智能等技术革新,推动数据库向分布式、可扩展、智能化方向发展数据安全与隐私保护数据泄露、黑客攻击等安全隐患日益突出,数据库系统需加强加密、审计等安全机制性能与可用性提升数据规模与访问量持续增长,数据库需进一步提高并发处理、高可用等性能指标智能化应用数据库与人工智能技术融合,实现智能问答、自动优化等智能化功能,提升用户体验。