《数据库系统概念》课件

数据库系统概念的由来和发展数据库系统概念的发展可以追溯到世纪年代初期由于当时计算机技术2050,飞速进步而产生随着社会信息化需求的不断增加数据库系统概念得到了,快速发展成为当今信息时代的基础理论之一,课程介绍课程目标课程内容学习建议让学生全面了解数据库系统的基本概念数据库系统概述学生需要认真学习理论知识并通过实践•,和原理掌握数据库设计、开发和管理的应用巩固所学内容课程还会安排实验,关系数据模型及语言•SQL基本方法和技能和课程设计环节数据库设计和完整性•事务管理和并发控制•数据库性能优化和新兴技术•数据库系统概览数据库系统是一种软件系统用于存储、管理和处理大量结构,化数据它提供了一种高效和安全的方式来存储和访问数据,并支持多用户和并发操作数据库系统包括数据模型、查询语言、事务管理、并发控制和故障恢复等关键功能数据库系统通常由数据库管理系统和数据库应用程序DBMS组成负责数据的存储、管理和访问控制应用程序则利,DBMS,用提供的功能实现特定的业务需求DBMS数据库设计基础理解数据需求遵循设计原则全面了解业务需求识别核心数数据库设计需遵循可扩展性、,据对象及其属性为数据库设计可维护性、可靠性等原则确保,,奠定基础系统长期运行选择合适模型优化数据结构根据需求选择关系模型、对象通过反范式化、分区、索引等模型或其他适合的数据模型进技术优化数据结构提高查询效,行数据库设计率关系数据模型实体和属性关系和关系模式12关系数据模型基于实体及其属性的概念将现实世界抽象为关系是由属性值组成的元组集合满足关系模式定义的语义,,数据表和结构约束键和索引完整性约束34键是关系中能唯一标识每个元组的属性集合索引用于加快关系数据模型通过实体完整性、参照完整性等规则确保数据,查询速度的一致性关系代数集合理论基础关系代数建立在集合理论的基础之上,包括并、交、差、笛卡尔积等常见集合操作基本代数操作关系代数定义了一系列基本操作,如选择、投影、连接、除等,为关系数据建模提供了强大的工具代数表达能力关系代数可以用代数表达式描述复杂的数据查询和转换操作,具有良好的形式化语义语言SQL数据定义语言数据操作语言数据控制语言查询语言DDL DMLDCL用于创建、修改和删除数据用于对数据进行增、删、改用于控制数据库的访问权限命令是语言SELECT SQL库对象如表、视图和索引、查等基本操作主要命令如和命的核心用于从表中检索数,,GRANT REVOKE,等主要命令包括包括、、令还包括事务控制命令据可结合各种子句和函数INSERT DELETE、和和和进行复杂查询CREATE ALTERUPDATE SELECTCOMMIT ROLLBACKDROP数据库完整性数据完整性实体完整性确保数据的准确性、一致性和可靠确保每个实体的唯一性通常通过主,性防止因人为错误或系统故障而造键约束来实现,成的数据损坏或丢失引用完整性域完整性确保表之间引用关系的正确性可通确保数据值满足特定的数据类型和,过外键约束来实现取值范围通过数据类型和检查约束,来实现数据库安全性访问控制数据加密审计与监控备份与恢复实现用户身份验证和权限管采用加密技术保护数据防记录用户行为日志实时监定期备份数据建立容灾机,,,理确保只有经授权的用户止非法访问和泄露确保数控系统运行状态及时发现制确保数据的可靠性和可,,,,能访问和操作数据库据机密性和处理安全威胁恢复性事务管理原子性一致性隔离性持久性事务中的所有操作要么全部事务执行后，数据库必须从事务的执行不受其他事务的一旦事务提交成功，对数据执行成功，要么全部执行失一个一致性状态转移到另一干扰，事务之间的操作相互库的更新就是永久性的败个一致性状态独立并发控制并发访问1多个用户同时访问数据库事务隔离2确保数据操作独立无干扰锁定机制3保护数据资源并发更改死锁预防4避免资源竞争造成卡死并发控制是数据库管理系统的重要功能它确保多个用户或事务能够安全、高效地共享数据资源,避免数据不一致或损坏主要技术包括事务隔离、锁定机制和死锁预防,确保数据的并发访问受到妥善管理和控制故障恢复数据备份1定期备份数据保护系统日志记录2记录数据库操作历史容错设计3构建高可用的系统架构故障检测4及时发现并定位系统故障故障恢复5根据备份和日志数据恢复系统数据库系统故障恢复是保证系统可靠性和数据安全的关键通过定期备份数据、记录操作日志、采用容错设计、及时检测和定位故障,可以有效应对各种系统故障,快速恢复系统运行数据库性能优化索引优化查询优化12创建合理的索引可以大幅提分析查询语句避免使用全表,高查询速度注意索引的选扫描利用计划调整explain择和维护查询语句数据分区硬件优化34对大表进行合理的分区可以根据应用需求选择合适的硬,提高数据访问和备份恢复的件配置如、内存等可以,SSD效率提高性能I/O数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、不易变更的和时间相关的数据集合,它用于支持组织的决策制定过程它通过整合不同来源的数据提供统

一、,一致的视角帮助企业更好地分析和挖掘隐藏的价值,数据仓库的核心特点包括数据一致性、时间序列性和主题导向等能够为管,理层提供全面、准确的信息支持促进企业战略决策的制定,数据挖掘数据挖掘算法应用领域广泛大数据时代的重要性数据挖掘算法是数据挖掘的核心技术包数据挖掘广泛应用于金融、营销、医疗随着大数据的发展数据挖掘技术在分析,,括分类、聚类、关联规则、预测等方法、制造等各行业可以帮助企业做出更明海量数据、发现隐藏价值方面发挥着越,,能从海量数据中发现有价值的模式和知智的决策提高效率和竞争力来越重要的作用,识对象关系模型继承与封装复杂数据类型对象关系模型结合了面向对象对象关系模型支持复杂的数据编程的概念如类、继承和多态类型如自定义对象、集合和数,,,为数据建模带来更强大的建模组以更好地匹配现实世界的复,能力杂实体对象标识查询与导航每个对象实例都有唯一的标识对象关系模型支持基于对象引,而不仅仅依赖于数据值增强了用的导航查询在复杂数据结构,,数据的一致性和完整性中更加灵活和高效数据管理XML可扩展性跨平台应用可以轻松处理复杂的层次结构数据为未来数据扩展提供了数据可以在不同操作系统和编程语言之间无缝传输提高了XML,XML,强大的支持数据交换的灵活性语义丰富应用广泛使用自定义标签可以更好地描述数据的含义和结构提升广泛应用于服务、数据交换、配置文件、文档管理XML,,XML Web数据的语义化等多个领域分布式数据库服务器集群数据分区分布式数据库通过将数据分散存储将数据分区存储在不同节点上可以,在多个服务器上来提高可扩展性和提高查询效率和负载均衡可靠性网络通信事务管理分布式系统的节点之间需要通过网分布式环境下需要实现跨节点的事络进行数据交换和协调务一致性控制确保数据的完整性,云数据库灵活弹性自动化运维12云数据库可以根据需求快速云数据库可以自动执行备份扩展或缩减资源提供灵活的、维护和升级等日常运维操,计算和存储能力作降低运维成本,高可用性按需付费34云数据库通常部署在多个可云数据库采用按需付费的模用区提供自动容灾和故障恢式可根据实际使用需求灵活,,复功能确保数据安全调整资源配置和费用,数据库NoSQL灵活的数据模型高性能的数据访问出色的水平扩展能力数据库摆脱了传统关系型数据库数据库通常使用分布式架构和内数据库天生具有良好的水平扩展NoSQL NoSQLNoSQL的刚性结构，提供了更加灵活的文档、存计算等技术，可以提供快速的数据读能力可以通过增加节点来轻松应对业务,列族、图形等多样化的数据模型，可以写性能非常适用于高并发、海量数据的规模和数据量的快速增长,更好地适应快速变化的业务需求应用场景时空数据库定义应用场景核心技术发展趋势时空数据库是一种特殊的数时空数据库广泛应用于地理时空数据库包括时间和空间随着物联网、大数据等技术据库系统专门用于管理和信息系统、气象预报、交通索引、时空查询优化、时空的发展时空数据库将在智,,分析具有时间和空间特征的规划、城市管理等领域能数据建模等关键技术支持慧城市、自动驾驶等新兴应,,数据它可以处理涉及位置够提供精确的时空信息分析对时间和空间数据的高效管用中扮演重要角色和时间的复杂查询和分析理和分析物联网数据管理实时监控自动化运营物联网设备可以实时收集各种通过物联网数据的分析可以自,数据如温度、湿度、位置等并动完成一些重复性操作提高效,,,迅速传输到后台进行实时分析率和降低人工成本和决策优化决策基于大量物联网数据的分析可以做出更精准的预测和决策提高整体,,运营水平大数据技术海量数据处理智能分析算法大数据技术能够快速高效地处理和大数据技术结合机器学习和人工智分析海量非结构化数据，从中挖掘能算法，实现对复杂数据的自动化有价值的信息和洞见分析和预测云计算基础可视化展示大数据技术依托于高性能的云计算大数据技术提供丰富的数据可视化基础设施，能够提供弹性扩展和高工具，帮助用户直观地洞察复杂数并发处理能力据背后的模式和趋势人工智能与数据库数据驱动的智能数据管理融合应用场景未来发展趋势AI人工智能技术依赖大量高质结合人工智能技术数据库人工智能和数据库技术相互随着技术进步人工智能与,,量数据作为训练基础数据系统能够实现自动化索引、结合广泛应用于图像识别数据库的融合将进一步深化,库系统负责有效管理这些数查询优化、故障诊断等智能、语音交互、智能推荐等场实现数据驱动的智能决策,据资源为应用提供支撑功能提高数据管理效率景为用户提供智能化服务和自主管理,AI,,新兴数据库技术分布式数据库数据库NoSQL12分布式数据库可以分散数据数据库提供灵活的数NoSQL存储并提高系统可扩展性和据模型能够更好地适应大数,容错性它们通过复制和分据和物联网等新兴应用需求区数据来实现高可用性它们可以处理非结构化数据时序数据库图数据库34时序数据库专门用于存储和图数据库擅长处理复杂的关分析随时间变化的数据如物系型数据如社交网络、知识,,联网传感器数据、股票报价图谱等它们使用图模型存等它们提供优化的时间序储和查询数据列查询数据仓库设计方法确定目标和需求1首先要明确数据仓库的设计目标和企业需求了解关键业,务指标和分析需求数据建模2基于需求进行数据建模设计事实表和维度表优化数据模,,型结构过程设计ETL3设计高效的数据抽取、转换和加载流程确保数据质量和,完整性性能优化4针对数据仓库的高并发查询和大数据量特点进行索引设,计和查询优化监控与维护5建立数据仓库的监控机制持续优化系统性能确保数据的,,时效性和准确性数据挖掘算法经典算法深度学习聚类分析关联规则挖掘数据挖掘常用的经典算法包深度学习算法通过多层神经聚类算法可以无监督地将数关联规则挖掘算法可以发现括决策树、神经网络、支持网络自动学习特征表示在图据划分成不同的组用于发现数据中项目之间的相关性应,,,向量机等这些算法在不同应像识别、自然语言处理等领数据中的潜在模式和结构用于推荐系统、市场篮分析,用场景中发挥重要作用域取得突破性进展等场景分布式存储和计算分布式存储数据分散存储在多个节点上,提高了系统的可扩展性和容错性分布式计算任务被分发到多个节点并行处理,大幅提高了计算性能协调管理需要集中协调管理分布式系统的部署、任务调度和故障处理数据一致性分布式环境下需要保证数据的一致性和最终一致性时序数据分析数据特点1时序数据以时间戳为标识，能反映随时间变化的事物信息时序数据分析关注这些数据的趋势、模式和异常应用场景2时序数据分析广泛应用于金融交易监控、工业设备故障预测、传感器数据分析等领域，为及时发现问题、优化决策提供支持分析方法3常用的时序数据分析方法包括时间序列预测、异常检测、周期性分析等，借助统计和机器学习技术进行建模和分析流数据处理实时数据处理1迅速解析、分析和响应不断到达的数据流低延迟2快速分析和决策以保持与动态数据流的同步高吞吐量3处理大量数据同时保持高性能灵活弹性4动态扩展以处理变化的数据量和复杂度流数据处理系统能够实时接收和处理持续不断的数据流,以快速做出响应它需要低延迟的分析能力以跟上动态数据,同时有足够的吞吐量来处理大规模的数据此外,系统还需要灵活的扩展性,以应对不断变化的数据量和复杂度图数据库网络模型快速查询图数据库采用网络模型表示数据之图数据库擅长处理复杂的图遍历和间的复杂关系，能够高效处理高度关联查询，对于需求复杂的应用场互连的数据景具有性能优势灵活性可扩展性图数据模型的模式可以动态调整而图数据库能够通过水平扩展的方式无需重构整个数据库，能很好地适支持处理海量数据和复杂查询需求应不断变化的需求课程总结与展望课程总结未来展望本课程全面介绍了数据库系统的基础概念、设计、实现以及管随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的快速发展数据,理技术从理论到实践系统梳理了数据库的发展历程及核心库系统也面临着新的挑战和机遇未来数据库技术将向着分布,技术式、实时、智能化的方向发展。