《认识数据库系统》课件

认识数据库系统数据库系统是现代信息系统的核心组件，它负责存储、管理和检索大量数据从简单的个人记事本到复杂的企业级应用，数据库系统无处不在，为各种应用提供数据支持数据库系统概述数据存储和管理数据组织和结构用户访问和操作数据库系统负责存储、管理和检索大量数据数据库系统使用数据模型来组织数据，并提数据库系统为用户提供接口，方便他们查询供高效的访问方式、更新和维护数据数据库系统的特点数据一致性数据共享确保数据的一致性和完整性，避多个用户可以同时访问和共享数免冗余和矛盾数据的存在据库中的数据，提高数据利用率数据独立性数据安全数据与应用程序分离，更改数据通过访问控制、数据加密等手段结构不会影响应用程序保护数据安全，防止未经授权的访问数据库系统组成数据库系统由多个组件组成，协同工作以管理数据主要组件包括•数据库管理系统DBMS:负责数据存储、访问、更新和管理•数据库:存储数据的实际集合，包括表、视图、存储过程等•数据库模式:定义数据的逻辑结构，描述数据之间的关系•数据库应用:用于访问和操作数据的应用程序•用户:使用数据库系统进行数据访问和操作的用户数据模型概述数据模型定义数据模型作用

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2.12数据模型是一种描述现实世界数据模型为数据库设计提供蓝中数据结构和语义的方法，它图，确保数据的一致性和完整定义了数据的类型、关系和约性，并便于理解和使用束数据模型种类

3.3常见数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和半结构化模型等常见数据模型层次模型网状模型树形结构，数据以层次方式组织节点可以有更灵活，允许节点有多个父节点复杂性高，父节点和子节点关系数据库中不常用维护困难早期数据库系统常用关系模型面向对象模型数据以表格形式组织，用二维表表示实体和实基于对象的概念，将数据和操作封装在一起，体之间的关系最常用的一种模型更适合复杂数据类型和继承关系关系数据模型关系数据模型关系模型优点关系模型是目前应用最广泛的数据模型之概念简单•一易于理解•数据结构清晰它是以关系代数和关系演算为理论基础，•以二维表格形式来表示数据数据独立性强•易于进行数据操作•关系代数和关系演算关系代数1一种以集合论为基础的数学语言，用于描述对关系数据库的查询和操作通过各种运算符，例如选择、投影、连接等，进行数据操作关系演算2使用逻辑表达式来表达对关系数据库的查询和操作它基于谓词逻辑，通过量词和逻辑连接符等来描述数据之间的关系区别3关系代数更强调运算过程，关系演算则更加强调数据关系的描述它们本质上是等价的，都可以用来表达相同类型的数据库操作语言概述SQL结构化查询语言广泛应用是一种专门用于数据库操作的标准化已成为关系数据库管理系统SQL SQL语言，用于创建、修改和查询数据库中的RDBMS的标准查询语言，广泛应用于数据各种领域，包括商业、科学和教育语言具有高可读性和易用性，非常适许多数据库系统，如、SQL MySQLOracle合各种规模的数据库管理和SQL Server，都支持SQL语言语句类型SQL数据定义语言数据操纵语言DDL DML12创建、修改和删除数据库对象对数据库中的数据进行插入、，如表、视图、索引等删除、更新等操作数据查询语言数据控制语言DQL DCL34从数据库中检索数据，包括简控制数据库的访问权限和安全单查询、复杂查询等性，包括授权、撤销等数据定义语言DDL创建表修改表创建数据库表，定义表结构，包修改表结构，例如添加、删除或括字段类型、约束等修改字段，修改数据类型和约束等删除表创建索引从数据库中删除表，但不会删除创建索引以提高数据查询速度，表中的数据加速检索数据操纵语言DML插入数据更新数据删除数据将新数据行添加到数据库表中修改现有数据表中的数据从数据库表中删除数据行数据查询语言DQL查询语句数据表查询数据信息从指定数据表中检索数据条件筛选排序排列使用子句筛选数据使用子句排序查询结果WHERE ORDERBY数据控制语言DCL用户权限管理数据安全策略备份与恢复用于控制对数据库对象的访问权限，可以定义数据安全策略，例如数据加可以用来管理数据库备份和恢复操作DCL DCLDCL包括用户创建、删除、修改、授权等密、访问控制、审计跟踪等，以确保数据安，确保数据完整性和一致性全事务处理概述事务处理是数据库系统的重要概念，它将一组相关操作视为一个不可分割的整体如果事务中的所有操作都成功执行，则事务成功提交；如果任何操作执行失败，则事务回滚，使数据库状态恢复到事务开始之前的状态原子性1要么全部执行，要么全部不执行一致性2事务执行前后，数据库状态的一致性隔离性3多个事务之间相互独立，不会互相影响持久性4事务提交后，数据修改永久保存事务属性ACID原子性一致性隔离性持久性Atomicity ConsistencyIsolation Durability事务是一个不可分割的最小工事务必须确保数据库从一个一多个事务并发执行时，每个事事务一旦提交，其对数据库的作单元事务中的所有操作要致状态转换到另一个一致状态务都应该独立于其他事务，互修改就应该是永久性的，即使么全部成功，要么全部失败不干扰系统发生故障也不会丢失并发控制概述并发访问数据冲突多个用户同时访问同一数据库，当多个事务同时访问同一数据项对数据进行读写操作并发控制时，可能会出现数据冲突，导致是保证数据一致性和完整性的关数据不一致键并发控制目标保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，防止数据冲突，确保数据库的完整性锁机制乐观锁悲观锁

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2.12乐观锁假设数据一般不会冲突，读取时悲观锁假设数据容易冲突，读取时就加不加锁，更新时判断数据是否被修改锁，避免数据被修改悲观锁实现方式乐观锁实现方式简单，适用于读多写少复杂，适用于写多读少的场景的场景行级锁表级锁

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4.34行级锁只锁定需要修改的数据行，降低表级锁锁定整个表，实现简单，但并发并发冲突概率，但实现复杂，可能影响度低，容易造成性能瓶颈性能数据库系统安全性安全威胁安全措施数据库系统面临着各种安全威胁，包括数据泄露、非法访问、恶为了保护数据库系统，需要采取一系列的安全措施，例如访问控意攻击等制、数据加密、安全审计等例如，黑客可能会试图窃取敏感数据，或更改数据库中的数据，例如，可以使用用户身份验证和授权机制来控制用户对数据库的从而造成经济损失或名誉损害访问权限，并使用加密技术来保护敏感数据数据库系统备份与恢复备份备份是将数据库数据和系统文件复制到其他存储设备，以防止数据丢失•完整备份•增量备份•差异备份恢复恢复是指从备份中还原数据库数据，以恢复数据丢失的情况•完整恢复•增量恢复•差异恢复策略备份和恢复策略取决于数据库大小、重要程度和恢复要求定期备份可以防止数据丢失，定期测试恢复可以验证策略有效性数据仓库概述数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策它收集和存储来自多个来源的数据，并将其组织成可分析的格式数据仓库的特点面向主题集成12数据仓库围绕特定主题组织，数据仓库整合来自多个来源的例如客户、产品、销售等数据，提供全面的视图时变非易失性34数据仓库包含历史数据，用于数据仓库中的数据通常不进行分析趋势和模式更新或删除，以保留历史信息数据仓库体系结构数据仓库体系结构通常采用分层结构，将数据按照不同的粒度和目的进行组织常见的分层结构包括数据源层、数据仓库层、数据集市层数据源层负责收集和整合来自各种数据源的数据；数据仓库层存储经过清洗和转换后的数据，用于分析和决策支持；数据集市层针对特定业务需求，提供定制化的数据视图数据挖掘概述定义目标数据挖掘从大量数据中发现有用从数据中提取知识、模式和趋势的信息，为决策提供支持它涉，帮助理解数据背后的含义，并及各种技术，从简单的统计分析预测未来的趋势到复杂的机器学习算法应用场景数据挖掘广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、电商、制造等数据挖掘过程数据准备1数据清洗、预处理数据探索2模式发现、数据可视化模型构建3选择算法、训练模型模型评估4评估模型性能模型部署5应用模型、预测结果数据挖掘是一个迭代过程，需要不断调整模型、优化结果数据挖掘技术机器学习算法数据可视化人工智能技术数据仓库技术机器学习算法在数据挖掘中发将挖掘结果以图表、图形等形人工智能技术，如深度学习和数据仓库提供一个集中存储和挥着核心作用，用于识别模式式呈现，使之易于理解和分析自然语言处理，可以提高数据管理数据的平台，为数据挖掘、预测趋势和建立模型挖掘的效率和准确性提供基础数据大数据概述庞大数据量高速产生大数据是指规模巨大、类型多样、处大数据通常以高速率生成，需要实时理速度快的数据集合处理数据多样潜在价值大数据包含结构化、半结构化和非结大数据蕴藏着巨大的价值，需要使用构化数据，来自多种来源合适的技术来挖掘大数据特点数据量大数据种类多

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2.12大数据通常指规模庞大、难以大数据包含各种类型的结构化用传统数据库系统处理的数据、半结构化和非结构化数据，集，通常以TB、PB甚至ZB为例如文本、图像、视频、音频单位等数据速度快数据价值高

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4.34大数据通常以高速率生成和收尽管处理大数据有挑战，但它集，需要实时处理以提取有价蕴藏着巨大的价值，可以用于值的信息商业决策、科学研究和社会发展大数据技术数据库云计算平台Hadoop SparkNoSQLHadoop是一个开源的分布Spark是一个快速、通用、NoSQL数据库是用于存储和云计算平台提供了一个可扩展式文件系统和计算框架，它允基于内存的分布式数据处理平检索非结构化或半结构化数据、灵活且经济高效的平台，用许在大型集群上存储和处理海台，比Hadoop更快、更高的数据库系统于存储、处理和分析大数据量数据效它们提供了高可扩展性、高可它使用MapReduce编程模它支持多种数据处理方式，包用性和灵活的数据模型，适合例如，Amazon Web型，将数据处理任务分解成多括批处理、流处理、SQL查处理大规模数据集Services AWS、Google个独立的步骤询、机器学习等Cloud PlatformGCP和等Microsoft Azure总结与展望数据库技术不断发展，应用场景不断扩展未来将继续朝着云化、智能化、安全化方向发展。