《数据库应用技术》课件

数据库应用技术本课程将介绍数据库应用技术，包括数据库管理系统、数据模型、SQL语言、数据库设计、数据库应用开发等内容by课程介绍课程目标课程内容课程实践掌握数据库基础知识，学习SQL语言，了解•数据库基础通过案例和实验，巩固理论知识，提高数据数据库应用技术库应用能力•关系数据库•SQL语言•数据库设计•数据库应用数据库基础知识数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是数据库的管理软件，提供数据存储、数据模型访问、维护等功能，如Oracle、MySQL、SQL Server等数据模型描述数据结构和数据之间关系常用的模型包括关系模型、层次模型、网状模型和面向对象模型数据库系统结构数据库管理系统DBMSDBMS是一个软件系统，用于创建、维护和访问数据库它提供了对数据库的管理功能，例如数据定义、数据操纵、数据控制等数据库服务器数据库服务器是物理硬件，用于存储和运行DBMS软件，并提供对数据库的访问服务数据库数据库是实际存储数据的集合，它包含多个表，每个表表示一个特定主题的数据，例如学生信息表、课程信息表等应用程序应用程序是用户与数据库交互的工具，例如Web应用程序、桌面应用程序等它们使用DBMS提供的API或接口来访问和操作数据库中的数据用户用户是最终使用数据库的人员，他们通过应用程序访问和操作数据库中的数据，例如学生、教师、管理员等关系数据模型关系元组

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22.关系是数据组织的基本单位，元组是关系中的一行数据，代以二维表格的形式表示表一个实体实例属性键

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44.属性是关系中的一列数据，代键是用来唯一标识元组的属性表一个实体的特征集，可以是单个属性或多个属性的组合语言基础SQL结构化查询语言数据操作语言SQL是一种标准化的查询语言，用于访问和DML用于数据插入、更新、删除和查询操操作关系型数据库作，例如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE语句数据定义语言数据控制语言DDL用于定义数据库对象，例如创建、修DCL用于管理数据库权限和安全性，例如改和删除表、视图、索引和存储过程GRANT、REVOKE和COMMIT语句查询语句SQLSELECT1选择数据FROM2指定表WHERE3过滤条件ORDER BY4排序结果SQL查询语句是用来从数据库中检索数据的指令，它遵循特定的语法规则通过指定SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY等子句，用户可以精确地获取所需的数据库信息数据定义语言创建表修改表删除表创建索引使用CREATE TABLE语句定义使用ALTER TABLE语句修改使用DROP TABLE语句删除表使用CREATE INDEX语句为表表的结构，包括列名、数据类表结构，例如添加、删除或修，删除表后其数据也会被删除创建索引，提高查询效率型和约束改列，修改约束等数据控制语言数据权限控制数据完整性约束

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22.DCL用于管理数据库访问权限，包括用户和角色的授权与撤DCL允许创建和修改数据完整性约束，例如主键、外键和唯销操作一性约束事务控制安全审计

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44.DCL提供了事务控制语句，例如COMMIT、ROLLBACK DCL可以记录数据库操作日志，帮助跟踪用户行为并识别潜和SAVEPOINT，用于管理数据库事务在的安全威胁存储过程和触发器存储过程触发器存储过程是一组预编译的SQL语句，存储在数据库中，可重复执行触发器是一种特殊的存储过程，自动执行，由数据库事件触发数据库索引加快查询速度组织数据结构提升数据库性能索引就像书籍目录，可以快速定位数据索引采用树形结构，高效存储和查找数据索引优化查询效率，减少数据访问时间数据库备份与恢复备份目的1防止数据丢失，意外删除，恶意攻击恢复数据到正常状态备份类型2•完整备份•增量备份•差异备份恢复过程3从备份文件中还原数据库到指定时间点，恢复数据完整性数据库安全性数据加密访问控制使用加密算法保护敏感数据，例如AES、通过设置用户权限和角色，控制不同用户对DES等数据库系统可以对数据进行加密存数据库的访问权限，确保数据安全访问储和传输，防止数据被窃取或篡改审计追踪备份恢复记录数据库操作日志，包括用户操作、数据定期备份数据库数据，并制定恢复计划，以修改等，方便追溯问题来源便在数据丢失时能够快速恢复数据库性能优化索引优化查询优化硬件优化数据优化索引是加速数据查询的关键使用最佳实践编写SQL语句，选择性能强大的服务器硬件，定期清理和压缩数据库，删除选择合适的索引类型和字段，例如使用索引、避免使用通配例如高速CPU、大容量内存和冗余数据，并优化数据结构并避免过度索引符，并优化连接语句快速磁盘索引可以帮助数据库快速定位优化数据库配置，例如分配足根据实际应用场景，选择合适所需数据，从而提高查询效率选择合适的数据库引擎和参数够的内存和磁盘空间，并使用的数据类型和存储格式，并使设置，并定期监控数据库性能RAID技术提高数据可靠性用数据分区技术提高数据访问效率数据库简介NoSQLNoSQL数据库，非关系型数据库，提供灵活的数据存储方式它不像关系型数据库那样依赖于固定表格结构，而是根据数据本身的特点进行组织NoSQL数据库通常用于处理海量数据、高并发访问以及快速扩展的应用场景它可以更有效地管理非结构化数据，例如社交媒体上的文本、图片、视频等入门MongoDB简介MongoDBMongoDB是一个非关系型数据库，也称为NoSQL数据库它使用文档存储模型，数据以JSON格式存储，提供灵活性和可扩展性特点MongoDBMongoDB支持多种数据类型，包括字符串、数字、数组、嵌套对象等它提供高性能、高可用性和易于扩展性，适用于多种应用程序场景入门Redis简介特性应用场景Redis RedisRedisRedis是一个开源的内存数据存储系统Redis支持多种数据结构，如字符串、Redis适用于需要快速访问数据的场景，用于快速访问数据，例如缓存、消息列表、集合、哈希表和有序集合，并提，例如网站缓存、游戏排行榜、实时消队列、会话管理供高性能和高可用性息推送数据仓库概念数据集中存储支持分析和决策面向主题组织历史数据存储数据仓库集中存储来自多个来数据仓库支持多维分析，帮助数据仓库以主题为中心组织数数据仓库存储历史数据，方便源的数据，提供统一视图企业了解业务趋势和模式，进据，例如客户、产品和销售进行趋势分析和时间序列分析行决策维度建模维度建模是一种数据仓库设计方法，用于构建多维数据模型，以便于分析和理解数据通过将数据分解为维度和度量，可以更容易地进行数据聚合、切片和切块，从而得到更有意义的结果事实表1存储核心业务数据维度表2描述事实表中的数据星型模式3事实表与多个维度表关联雪花模式4维度表之间有层次关系数据过程ETL数据提取从源数据系统中提取需要的数据，包括关系型数据库、文件、API等数据转换将提取的数据进行清洗、转换，使其符合目标数据仓库的格式和标准，并进行数据质量控制数据加载将转换后的数据加载到目标数据仓库，可以使用不同的方法，例如批量加载、增量加载等数据可视化基础数据可视化工具可视化类型数据可视化原则•Tableau图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点清晰、简洁、易于理解，使数据更具说服力图等，根据数据类型选择合适的图表•Power BI•D

3.js案例分析TableauTableau是一种强大的数据可视化工具，可用于创建交互式仪表板和报告，帮助用户深入了解数据本案例分析将介绍Tableau在不同领域中的应用，例如金融分析、销售数据可视化、市场研究和客户关系管理我们将展示如何使用Tableau进行数据清理、数据转换、数据分析以及创建可视化图表和地图通过案例分析，我们将学习如何在实际场景中应用Tableau的强大功能，并掌握数据可视化的最佳实践案例分析Power BIPower BI是一种强大的商业智能工具，可以帮助企业从数据中提取洞察力通过Power BI，您可以创建交互式仪表板，可视化数据并进行深入分析本案例分析将展示如何使用PowerBI分析企业销售数据，以揭示销售趋势，识别关键客户并优化营销策略大数据概念数据量大数据类型多样12数据规模巨大，传统数据库无包括结构化、半结构化和非结法处理构化数据数据速度快价值密度低34数据生成和处理速度非常快大部分数据没有直接商业价值，需要分析挖掘生态系统HadoopHadoop HDFSMapReduce YARNHadoop是一个开源的分布式软分布式文件系统，可将数据分用于大规模数据集并行处理的资源管理器，用于调度和管理件平台用于存储和处理大量布在多个节点上适合存储大编程模型将数据处理分成多集群资源为应用程序提供资数据集量数据，并提供高容错性个步骤源，并监控其运行状态入门Spark快速处理实时数据处理多种编程语言Apache Spark一个开源的分布式计算框架，相比Hadoop MapReduce，支持实时数据处理，可用于流支持多种编程语言，包括Scala用于大规模数据处理Spark提供更快的处理速度和更数据分析和机器学习、Java、Python和R高的效率流数据处理数据收集1流数据处理系统会收集来自各种来源的数据，例如传感器、网络日志、社交媒体平台等数据预处理2数据预处理包括清理、转换和格式化数据，以确保数据质量和一致性数据分析3分析处理后的数据，以识别模式、趋势和异常，并进行实时洞察和决策数据挖掘概述数据挖掘的目标数据挖掘的方法数据挖掘的目标是发现数据中隐藏的知识和数据挖掘使用多种方法，包括统计分析、机模式，帮助人们更好地理解数据，做出更明器学习、人工智能等，来分析数据，发现有智的决策用的信息数据挖掘的应用数据挖掘在商业、金融、医疗等领域有广泛的应用，例如市场分析、欺诈检测、疾病预测等机器学习入门概念分类机器学习是一种让计算机从数据中学习，并执行特定任务的能力常见的机器学习类型包括监督学习、无监督学习、强化学习，每无需明确编程，通过算法和模型来发现数据中的模式和规律种类型针对不同任务和数据特点学习过程应用机器学习通过训练数据来学习模型参数，模型学习完成后可用于机器学习在各种领域广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语预测新数据的结果言处理、推荐系统、风险控制等人工智能应用实践自然语言处理计算机视觉

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22.机器翻译、语音识别、文本摘要、聊天人脸识别、图像分类、目标检测、视频机器人等分析等机器学习智能机器人

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44.预测分析、推荐系统、风险评估、欺诈工业机器人、服务机器人、医疗机器人检测等、无人驾驶汽车等行业案例分享电商平台金融机构医疗行业利用数据库技术构建高效的商品库存管理系应用数据库技术进行海量金融数据分析，支建立患者医疗信息数据库，实现数据共享、统，实现精准的库存预警和智能化的供应链持精准的风险评估、投资决策和客户画像构高效管理和个性化医疗服务，提高医疗效率管理建和服务质量课程总结与思考知识体系实战技能学习了数据库应用技术，构建了掌握了数据库操作技能，能够独数据库知识体系，包括基础理论立完成数据库设计、开发、维护、SQL语言、数据库设计、数据等工作库应用等未来展望应用场景数据库技术不断发展，需要持续数据库技术广泛应用于各行各业学习和探索，掌握新技术，提升，学习数据库技术，能够更好地数据库应用能力服务于社会。