《数据库及其应用》课件

数据库及其应用数据库是现代信息系统中必不可少的组成部分数据库技术的发展促进了各种应用的兴起，例如电子商务、社交网络、金融系统等by课程概述课程目标课程内容12了解数据库基础知识，掌握关数据库概念、数据模型、关系系型数据库和SQL语言数据库、SQL语言、数据库设计、事务处理等课程应用学习方式34通过实际案例，学习数据库在课堂讲授、案例分析、实践操各个领域的应用场景，例如电作相结合子商务、金融服务等数据库基础数据存储数据管理数据库负责存储和管理大量数据数据库提供数据组织、检索和更新功能数据安全数据应用数据库保障数据完整性、机密性和可数据库支持各种应用程序和业务需求用性数据模型实体关系模型层次模型网络模型面向对象模型-描述现实世界中实体和实体之数据以树形结构组织，每个节数据以网状结构组织，每个节数据以对象形式存储，支持继间关系，以表格形式存储数据点表示一个记录类型，每个节点可以与多个其他节点相连，承、封装和多态等面向对象特点可以有多个子节点具有灵活的结构性关系数据库结构化数据数据完整性关系数据库采用表格形式存储数通过主键、外键等约束，确保数据，每个表格代表一个关系，包据的一致性和准确性，避免数据含多行记录，每个记录代表一个冗余和冲突数据实体标准化语言广泛应用使用SQL语言进行数据操作，方关系数据库技术成熟，广泛应用便统一管理和访问，支持多种数于各行各业，适用于结构化数据据类型，满足不同业务需求的存储和管理，如电商、金融、物流等领域语言SQL结构化查询语言主要功能数据查询SQL是用于访问和操作数据SQL支持数据定义语言SQL的核心功能是数据查询库的标准语言它提供了一DDL用于创建、修改和删除，它允许用户根据特定条件检种结构化的方式来定义、查询数据库对象它还支持数据索数据、更新和管理数据操作语言DML用于插入、更新和删除数据数据库设计数据库设计是数据库系统开发的重要环节，其目标是构建一个高效、可靠、易于维护的数据库系统一个良好的数据库设计可以确保数据的一致性、完整性和安全性需求分析1明确用户需求，确定数据库功能和数据范围概念设计2构建概念模型，描述数据之间的关系逻辑设计3将概念模型转换为逻辑模型，选择合适的数据库模型物理设计4将逻辑模型转换为物理模型，确定存储结构和索引数据完整性数据完整性数据完整性规则数据完整性是指数据在存储、处理和传输过包括实体完整性、参照完整性和域完整性等程中保持一致性和准确性的能力它是数据，旨在维护数据库数据的逻辑完整性，防止库系统的重要特性，确保数据可靠性和一致不一致或错误数据的出现性完整性约束数据完整性维护数据库管理系统使用完整性约束来强制执行通过数据验证、数据校验和数据审计等手段数据完整性规则，例如主键约束、外键约束，确保数据完整性，并及时纠正错误数据，和唯一性约束等提高数据质量事务处理原子性1事务是一个不可分割的操作单元一致性2事务执行前和执行后，数据库都必须保持一致状态隔离性3多个事务并发执行时，彼此之间不会相互影响持久性4事务一旦提交，其修改结果将永久保存在数据库中事务处理是数据库管理系统DBMS中一项重要的功能，确保数据的一致性和完整性并发控制数据一致性1多用户同时访问数据库时，要保证数据的一致性，避免数据冲突并发控制方法2常用的方法包括锁定、时间戳和乐观并发控制，每种方法都有其适用场景和优缺点性能优化3并发控制会影响数据库的性能，需要选择合适的并发控制方法并进行优化数据备份与恢复数据备份定期创建数据库副本，以防数据丢失或损坏备份策略根据数据重要性和业务需求，制定不同的备份策略备份方式包括全备份、增量备份、差异备份等，选择合适方式数据恢复当数据丢失或损坏时，使用备份数据恢复恢复测试定期进行恢复测试，验证备份有效性数据安全数据保密性数据完整性12保护敏感信息免遭未经授权的确保数据准确性和一致性，防访问和泄露，例如加密技术止数据被篡改或破坏数据可用性数据合规性34保证数据在需要时可以被访问遵守相关法律法规和行业标准，例如灾难恢复和备份策略，例如数据隐私保护法数据存储数据存储技术数据存储策略数据存储安全数据存储技术有多种类型，例根据数据类型、访问频率、数数据存储安全至关重要，需要如文件系统、数据库、云存储据生命周期等因素选择合适的采取加密、备份、访问控制等等存储策略措施文件系统适合存储非结构化数例如，热数据存储在快速存储数据备份可以防止数据丢失，据，数据库适合存储结构化数设备，冷数据存储在廉价存储访问控制可以限制数据访问权据，云存储提供弹性存储空间设备限数据索引加速数据访问优化查询性能减少磁盘访问索引就像目录，可以快速定位到所需数据，索引帮助数据库系统快速找到匹配的数据，索引存储在内存中，避免了频繁读取磁盘，提升查询效率提高查询速度提高数据库性能数据查询优化查询计划优化索引优化查询语句优化缓存优化数据库系统会分析查询语句，建立合适的索引可以加速查询选择合适的查询语句语法，减使用缓存机制可以避免重复的并生成执行计划，优化查询执，减少磁盘IO操作少冗余操作，提高查询效率查询操作，提升查询速度行效率数据仓库数据存储存储来自多个数据源的历史数据数据仓库通常采用星型或雪花型结构进行组织数据分析为业务分析、决策支持和数据挖掘提供基础数据仓库中的数据经过清理和整合，方便进行深入分析商业智能支持企业了解业务趋势，发现潜在问题，制定更有效的战略商业智能数据可视化商业报告软件战略分析BI将数据转化为直观的图表和图提供数据驱动的见解，支持决提供数据分析、可视化和报告支持企业制定战略，优化运营形策工具大数据概念海量数据多样性大数据是指规模庞大、类型繁多、处理速度快的数据集合大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，例如文本、图像、视频和音频高速增长价值挖掘大数据以指数级速度增长，需要高效的存储和处理能力通过分析大数据，可以发现隐藏的模式、趋势和洞察，为决策提供支持大数据技术数据库云存储Hadoop SparkNoSQLHadoop是一个开源的分布式Spark是一个快速、通用的大NoSQL数据库是专为大数据云存储服务提供了一个可扩展存储和计算框架它允许在集数据处理引擎它比Hadoop设计的非关系型数据库它们且可靠的数据存储解决方案群中存储和处理大量数据速度更快，并支持多种数据处提供高可用性和可扩展性它们提供数据备份、灾难恢复理操作，包括批处理、流处理和数据分析等功能和机器学习数据库NoSQL非关系型数据库可扩展性12NoSQL数据库不遵循传统的表NoSQL数据库非常适合处理大格结构，而是以键值对、文档规模、高并发的非结构化数据或图形等方式存储数据，例如社交媒体数据和传感器数据灵活性和敏捷性支持多种数据类型34NoSQL数据库的灵活数据模型NoSQL数据库支持各种数据类允许快速调整以满足不断变化型，包括文本、图像、视频和的业务需求地理空间数据云数据库灵活可扩展安全可靠监控管理便捷云数据库提供灵活的资源扩展能力，可根据云数据库采用多重安全措施，包括访问控制云数据库提供监控工具，实时监控数据库性需求调整存储容量和计算能力、数据加密和备份恢复，保障数据安全能和资源使用情况，方便管理和优化数据库发展趋势云数据库人工智能区块链云数据库服务提供灵活的按需扩展，降低了人工智能技术将赋能数据库管理系统，提供区块链技术将改变数据安全性和可靠性，提数据库管理的复杂性更智能化的数据分析和优化功能升数据库的透明度和可信度实例分享电子商务1电子商务平台依赖于数据库管理商品信息、用户数据、订单数据等数据库技术在电子商务的商品推荐、个性化服务、交易安全、库存管理等方面发挥重要作用例如，数据库可以用来存储商品信息，方便用户查找商品数据库还可以用来存储用户浏览记录，以便进行个性化商品推荐实例分享物流管理2物流管理是供应链的重要组成部分，数据库技术在物流管理中发挥着重要作用仓库管理系统、运输管理系统和配送管理系统，都需要数据库技术来存储和管理相关数据数据库可以帮助企业优化物流流程，提高物流效率，降低物流成本例如，利用数据库分析货运路线，可以找到最优路径，减少运输时间和成本实例分享智慧城市3智慧城市利用传感器、物联网、大数据和人工智能等技术，提升城市管理效率，改善市民生活质量例如，交通信号灯可根据实时交通流量进行动态调整，有效缓解交通拥堵，并为市民提供精准的出行路线规划实例分享医疗健康4医疗健康领域是数据库应用的重要场景之一数据库可以用于存储、管理患者的医疗记录、病历、检查结果等关键信息，实现患者数据的集中管理和共享数据库还可用于医疗大数据分析，帮助医生进行诊断和治疗决策，并进行疾病预测和预警实例分享金融服务5金融服务领域高度依赖数据，例如客户信息、交易记录、市场分析等数据库为金融机构提供了强大的数据管理和分析能力，例如客户关系管理、风险控制、投资分析等数据库技术在金融服务中的应用，例如银行、证券、保险等行业，有效提升了效率，降低了成本，并增强了安全性实例分享制造业6制造业是数据库应用的重要领域之一数据库可以帮助制造企业优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本例如，数据库可以用于管理生产计划，跟踪产品库存，监控生产进度，分析生产数据等这些应用可以帮助企业提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量行业应用思考行业应用思考数据库技术广泛应用于各个行业，例如电子商务、金融服务、医疗健康等数据库技术可以帮助企业更高效地管理数据，提高业务效率，并挖掘数据价值总结与展望数据驱动决策智能化应用数据库技术不断发展，数据分析人工智能和机器学习技术与数据和决策变得更加重要，为企业提库结合，将推动数据应用向智能供数据支持化方向发展云数据库兴起云数据库将成为未来的主流趋势，提供灵活、可扩展和安全的数据存储和管理服务。