【大学课件】数据库管理系统

数据库管理系统数据库管理系统是用于创建、维护和访问数据库的软件系统DBMS允许用户存储、检索、更新和删除数据，并确保数据的完整性和一致性DBMS什么是数据库管理系统数据管理的工具组织和管理数据各种应用场景数据库管理系统（）是用于创建、维帮助组织和管理数据，使其易于访应用于各种场景，如银行、电商、DBMS DBMSDBMS护和访问数据库的软件问、更新和检索社交媒体、医疗保健等数据库管理系统的组成数据库服务器数据库软件数据库服务器用于存储和管理数据库数据它数据库软件是管理数据库的软件，它提供创建通常运行在强大的硬件和操作系统上，并提供、维护、查询和访问数据库的功能它负责数高效的数据访问和存储功能据库的组织、存储和管理用户界面网络用户界面提供用户与数据库交互的方式它可网络连接允许多个用户通过网络访问数据库服以是图形化的界面，也可以是命令行界面，方务器，实现数据共享和协同工作便用户管理和操作数据库数据库管理系统的功能数据存储和管理数据访问和检索数据完整性和一致性数据安全性数据库管理系统负责存储、组数据库管理系统允许用户查询数据库管理系统通过实施数据数据库管理系统提供安全机制织和管理数据它提供数据结和检索存储在数据库中的数据完整性约束，例如主键和外键，例如用户身份验证、访问控构，例如表、索引和视图，以，并提供各种查询语言，例如，来确保数据的准确性和一致制和数据加密，以保护数据免有效地存储和访问数据，以实现灵活的数据访问性，并防止数据错误受未经授权的访问和修改SQL数据库模型层次模型网状模型层次模型是一种树状结构，数据之间存在一网状模型是一种更灵活的模型，允许数据之对多的关系它具有简单的结构，易于理解间存在多对多的关系它可以表达更复杂的和实现，但难以表达复杂的关系关系，但结构复杂，难以维护关系模型关系模型是目前最常用的数据库模型，它将数据存储在关系表中，每个关系表都有一个主键，用于唯一标识每条记录它简单易懂，易于扩展和维护层次模型树状结构一对多关系12层次模型以树状结构组织数据层次模型通过一对多关系连接，每个节点表示一个记录类型各个节点，例如，部门与员工，并具有唯一的上级节点之间存在一对多关系数据共享数据完整性34层次模型允许数据共享，但共层次模型通过层级结构保证数享范围有限，通常仅限于同一据的完整性，但难以表达复杂层级或父节点下的子节点的数据关系网状模型层次结构复杂关系数据冗余数据独立性低数据以树形结构组织，每个节允许数据之间存在复杂的关联由于数据共享，数据冗余度较数据结构的修改会影响应用程点可以有多个父节点和子节点关系，例如一对多、多对多等高，可能导致数据一致性问题序，不利于系统维护和扩展关系模型数据结构数据操作关系模型使用二维表格来表示数关系模型使用关系代数或结构化据，表中的每一行代表一个记录查询语言进行数据操作，SQL，每一列代表一个属性例如插入、删除、更新和查询数据数据完整性优点关系模型通过定义数据约束来确关系模型简单易懂，易于维护，保数据的一致性和完整性，例如具有良好的数据完整性和一致性主键约束、外键约束和数据类型约束数据库系统的结构物理层负责数据存储和管理，包括存储设备、文件组织、数据访问方法等逻辑层描述数据类型、结构和关系，用户可以通过数据模型来访问数据应用层为用户提供与数据库交互的界面，包括应用程序、查询语言和工具物理层存储设备文件系统物理层使用各种存储设备，如磁盘、磁带、固态硬盘，将数据永文件系统管理数据在存储设备上的组织方式，提供文件操作的接久保存口存储设备提供数据存储的物理介质，是数据库管理系统的数据基数据库管理系统通过文件系统访问数据，并进行管理和操作础逻辑层数据模型描述数据的结构和关系，例如关系模型、层次模型、网状模型等数据类型定义数据库中不同数据项的类型，例如整数、字符串、日期等数据完整性保证数据的准确性和一致性，包括实体完整性、参照完整性等应用层用户界面应用软件12提供用户与数据库交互的界面用户可以通过应用程序、命应用程序利用数据库管理系统提供的接口，完成特定的任务令行工具或图形界面访问数据库，例如数据查询、更新、报表生成等数据访问层数据模型34负责与数据库管理系统进行通信，将用户的请求转化为数据定义了数据的结构和关系，为应用程序提供访问和操作数据库操作指令的标准数据定义语言DDL数据定义语言DDL用于创建、修改和删除数据库对象，如表、视图、索引和存DDL储过程等操作会立即生效，并持久存储在数据库中DDL数据操纵语言DML数据插入数据更新用于向数据库表中插入新的用于修改现有数据记录中的DML DML数据记录数据数据删除数据查询用于从数据库表中删除数据用于检索数据库表中的数据DML DML记录数据控制语言DCL权限管理数据安全用于管理数据库用户的访问通过控制用户访问数据的方DCL DCL权限和操作权限，例如创建用户式，确保数据完整性和安全性，、授权、回收权限等防止恶意访问和数据泄露数据完整性可通过约束条件和触发器来确保数据的完整性和一致性，防止数据错DCL误和非法操作事务管理原子性一致性事务是一个不可分割的工作单元事务执行前后，数据库必须保持一致性状态隔离性持久性多个事务并发执行时，互不干扰事务一旦提交，其结果必须永久保存并发控制多用户访问事务隔离数据完整性多个用户可能同时访问数据库，需要确保数不同事务之间的操作相互隔离，避免相互影并发控制机制保证数据的一致性和完整性据一致性响故障恢复数据丢失风险备份与恢复数据库故障会导致数据丢失，影定期备份数据库，并在故障发生响业务运营后进行数据恢复，确保数据安全日志记录容错机制记录数据库操作日志，以便在故采用冗余备份、主备切换等机制障发生后进行数据恢复，提高数据库的可靠性和容错能力数据库安全性数据加密访问控制审计跟踪保护敏感信息，防止未经授权的访问限制用户对数据的访问权限，确保数据完整记录所有数据库操作，用于识别安全问题性权限管理用户身份验证访问控制数据库系统会验证用户的身份，确保只有授权的用户才能访问数数据库系统会根据用户的权限，控制用户可以访问哪些数据据例如，某些用户可能只能读取数据，而其他用户则可以修改数据身份验证通常使用用户名和密码数据库备份与恢复定期备份备份策略

1.

2.12定期备份数据库数据，以防止数据丢失根据数据重要性和业务需求，制定不同的备份策略恢复方案备份验证

33.

44.制定详细的恢复方案，确保数据能够快速恢复定期进行备份验证，确保备份数据的完整性和有效性大数据时代的数据库管理系统传统关系型数据库难以应对海量数据大数据时代，新的数据库管理系统应运而生数据库NoSQL非关系型数据库是的缩写，它是一种非关系型数据库，不遵循关系数据库的标准查询语言，而是采NoSQL“Not OnlySQL”SQL用其他数据模型，例如键值对、文档、图形和列存储灵活性和可扩展性数据库提供了高度的灵活性和可扩展性，能够更好地处理非结构化数据，例如社交媒体数据、传感器数据NoSQL和地理空间数据性能优势数据库通常比关系型数据库具有更高的性能，因为它们可以更有效地处理大规模数据集NoSQL云数据库优势可用性云数据库提供灵活的扩展性和成云数据库通常具有高可用性，保本效益，按需使用证数据安全性和服务可靠性管理类型云数据库服务提供商管理基础设常见云数据库类型包括关系型数施，减少维护和管理工作据库（）、数据库、RDS NoSQL数据仓库等分布式数据库数据分布并行处理

1.

2.12将数据分散存储在多个节点上多个节点同时处理数据，提高，提高存储容量和性能处理效率，降低延迟高可用性可扩展性

3.

4.34即使部分节点出现故障，系统通过添加节点来扩展系统容量依然可以正常运行，满足不断增长的数据需求数据库系统设计原则数据库系统设计原则旨在确保数据库系统高效、可靠、安全、易于维护和扩展这些原则指导数据库开发人员创建结构合理、功能强大、符合用户需求的数据库系统数据需求分析数据需求分析是数据库系统设计的第一步，也是最关键的一步明确业务需求1理解业务目标和需求识别数据实体2确定需要存储的实体和属性定义数据关系3分析实体之间的关联关系制定数据模型4根据关系设计数据模型通过对业务需求的深入分析，可以明确数据库需要存储哪些数据，以及这些数据之间如何关联概念结构设计识别实体1确定数据模型中需要表示的现实世界对象识别属性2确定实体的特性和描述信息识别关系3确定实体之间的关联和联系建立图E-R4用图形方式表示实体、属性和关系概念结构设计是数据库设计的第一步，它描述了数据模型的总体结构，独立于具体的数据库管理系统逻辑结构设计关系模式设计1逻辑结构设计阶段，需要将概念模型转换为关系模型，定义每个关系模式的属性、主键和外键数据类型选择2根据每个属性的特性，选择合适的數據类型，例如整数、字符、日期等完整性约束定义3为关系模式添加完整性约束，例如主键约束、外键约束和数据类型约束，保证数据的准确性和完整性物理结构设计物理结构设计是数据库系统设计的最后一步，它将逻辑结构转换为物理存储结构这一步骤涉及选择合适的存储设备、文件组织方式、索引方法等，以确保数据库的性能、可靠性和安全性存储设备选择1磁盘、、云存储SSD文件组织2顺序文件、索引文件、哈希文件索引方法3树、哈希索引B物理结构设计需要权衡性能、存储成本和维护成本等因素经验丰富的数据库管理员能够根据具体需求选择最优的物理结构，从而提高数据库的整体效率数据库管理系统的发展趋势云数据库的普及大数据分析和处理人工智能与数据库数据库安全增强云计算技术的发展，推动了云数据库管理系统不断发展，以人工智能技术正在与数据库管随着数据安全问题日益突出，数据库的广泛应用云数据库支持海量数据分析和处理理系统结合，实现智能化数据数据库管理系统不断增强安全提供更灵活、可扩展的数据库数据库和分布式数据库管理例如，使用机器学习功能，例如数据加密、访问控NoSQL服务，满足各种规模的需求库等技术在处理大数据方面具来优化数据库性能和安全性制和审计功能有优势。