《中文数据库实践》课件

中文数据库实践数据库是当今企业数据管理的基础设施通过学习中文数据库的实际应用掌握,中文数据存储、检索、分析等核心技能为企业信息化建设和数据驱动决策提供,有力支撑课程介绍数据库基础语言SQL学习数据库的核心概念、历史发展和掌握语言的基本语法和常用操作SQL,主要组成部分实现数据的增删改查数据库设计性能优化学习数据库设计的方法论了解如何设掌握数据库优化的技术提高查询效率,,计高效的数据模型和系统可靠性数据库发展历程手工管理时代最初的数据管理是完全人工和手工进行的速度慢、效率低,文件系统时代文件系统极大地提高了数据管理效率但缺乏标准化和共享性,关系型数据库时代关系型数据库的出现标志着数据管理进入了标准化和自动化阶段与大数据时代NoSQL为应对大数据时代的需求数据库应运而生带来了新的发展,NoSQL,数据库基础概念数据库结构数据库管理系统关系数据模型数据库由表、字段和记录等基本结构组成提供了管理数据的工具包括数据定以二维表格的形式组织数据表之间通过键,DBMS,,通过关系建立数据之间的联系义、数据操作和数据控制等功能建立联系是主流的数据模型,关系型数据库数据模型查询语言事务管理索引优化关系型数据库采用行和列的二关系型数据库使用作为标关系型数据库支持事务关系型数据库提供丰富的索引SQL ACID维表格结构来组织和存储数据准的查询语言可以进行复杂特性确保数据的一致性和完机制可以大幅提高查询效率,,,,具有严格的数据类型定义和的数据检索、更新、插入和删整性提高数据处理的可靠性优化系统性能,,关系约束除操作主流数据库产品数据库Oracle SQL Server是全球最流行和占据最大市场份额的企业级关系型数据库具是微软公司开发的强大的关系型数据库管理系统在Oracle,SQLServer,有极高的可靠性、稳定性和安全性环境下得到广泛应用WindowsMySQL PostgreSQL是开源的关系型数据库管理系统在应用程序领域广受是一个功能强大的开源关系型数据库支持高级查询功MySQL,Web PostgreSQL,欢迎具有高性能和易用性能和多种数据类型常用于复杂应用,,语言简介SQL声明式语言标准语法12是一种声明式语言用户只有标准化的语法结构包括SQL,SQL,需指定想要的结果而不需要关、、,SELECT FROMWHERE心具体的实现细节等关键字使用简单易学,查询效率高广泛应用34可以利用数据库的索引和广泛应用于各种关系型数SQL SQL优化器实现高效的数据查询和据库管理系统如、,MySQL分析、等Oracle SQLServer数据库设计方法需求分析1充分理解用户需求确定系统功能和数据需求,概念设计2基于需求分析设计数据概念模型,逻辑设计3将概念模型转换为特定数据库的逻辑模型物理设计4根据逻辑模型设计数据库物理结构,设计一个高效的数据库需要遵循分步方法首先需要深入分析用户需求确定系统功能和数据需求然后基于需求设计概念模型再将其转换为逻辑模,,型最后根据逻辑模型设计物理结构优化数据存储和访问整个过程需要反复迭代验证确保设计满足实际需求,,数据库完整性数据一致性实体完整性参照完整性用户定义完整性数据库必须保证数据的完整性每个表必须有一个主键主键表之间的外键关系必须有效除了系统级完整性约束数据,,,和一致性确保数据始终处于唯一标识每一行记录保证了确保关联数据的完整性外键库还支持用户自定义的完整性,,合法和有效的状态这包括数记录的实体完整性主键可以约束确保了表之间数据的一致规则如触发器、存储过程等,,据类型、取值范围、关系等多是单一字段或多个字段组合性和关联性进一步保证数据的有效性个层面的约束事务控制事务的概念事务隔离级别事务回滚与提交事务是数据库中一组原子性操作的集合用数据库实现了四种事务隔离级别包括读未在事务处理过程中可通过命令,,,ROLLBACK于确保数据的完整性和一致性事务具有提交、读已提交、可重复读和串行化能满回滚事务或使用命令提交事务,,COMMIT特性即原子性、一致性、隔离性和持足不同应用场景的需求事务的回滚或提交确保数据的一致性ACID,久性索引优化索引基础优化原则统计数据性能测试通过建立索引可以大幅提高数索引优化需要遵循针对性、可定期收集表和索引的统计数据对关键的查询语句进行性能测据库的查询效率合理设计索扩展性、最小化维护成本的原可以帮助优化器做出更好的执试并持续优化可以显著提高数,引对于优化数据库性能至关重则行计划据库的整体性能要查询优化技术索引优化语句优化SQL12合理使用索引可大幅提升查询优化语句结构、避免使用SQL性能合理选择索引列、建立不必要的子查询和连接等操作联合索引等都是关键可以提升查询效率查询计划分析优化器优化34通过查询计划分析识别查询瓶优化器是数据库自动优化查询,颈并调整语句和优化策略的核心优化器的优化策略和规,SQL,则对查询性能有重要影响分布式数据库高可用性水平扩展负载均衡分布式数据库采用多节点部署当单个通过增加更多节点分布式数据库可实请求会被自动负载均衡到不同节点提,,,节点出现故障时系统仍能保持运行提现水平扩展轻松应对海量数据和并发高系统的整体性能和响应速度,,,高了可靠性访问需求数据库NoSQL灵活多变高性能数据库摒弃了传统的关系型数数据库通常擅长处理大数据量NoSQL NoSQL据库结构，提供更加灵活多变的数据和高并发访问，具有较高的性能模型可扩展性开源社区数据库基于分布式架构，具有许多数据库是开源项目，拥有NoSQL NoSQL良好的水平扩展能力活跃的社区支持和持续迭代文档型数据库灵活的数据结构高性能查询文档型数据库不需要预先定义数基于文档的索引和查询机制能提据结构，可以灵活地存储各种格供快速的数据访问和分析能力式的数据简单的扩展优秀的开发体验文档型数据库可以轻松地向集群文档型数据库与面向对象编程范添加新节点以应对不断增长的数式高度吻合，提升了开发人员的据量工作效率键值型数据库简单高效的数据存储可扩展性强丰富的应用场景主流产品键值型数据库采用灵活的键值键值数据库可以通过水平扩展除了常见的缓存和会话管理、、,Redis Memcached对结构，存储和查询数据都非的方式轻松应对海量数据的处键值数据库也广泛应用于物联等键值数据库产品在LevelDB常简单高效这种模型适合需理需求，能够提供高吞吐量和网数据收集、游戏排行榜、广业界广受欢迎凭借其出色的,要快速访问的应用场景，如缓低延迟的性能告推荐等场景性能和易用性赢得了广泛应用存、管理等session列式存储数据库列式存储架构典型应用场景优势与特点列式数据库采用基于列的存储结构可以将列式存储适用于数据仓库、分析查询等场景支持高效的数据压缩和聚合查询,•数据高效地划分存储在不同的列中提高查可以提供高效的数据聚合和分析能力,,擅长处理超大规模数据和高并发访问•询效率可扩展性强适合构建分布式数据处理平•,台图数据库灵活的数据模型高效的数据查询图数据库采用结点和边的灵活数图数据库专注于快速查找相关节据模型，可以轻松表达复杂的关点和分析它们之间的联系系网络应用场景广泛持续创新发展图数据库适用于社交网络、推荐图数据库作为新兴数据库技术正,系统、知识图谱等需要表达复杂不断推出更多创新功能和应用关系的场景时序数据库时间序列数据实时分析可伸缩性时序数据库专门用于存储和分析随时间时序数据库擅长执行实时数据分析和异面对大规模时间序列数据时序数据库,变化的数据如股票价格、传感器测量常检测可快速识别数据中的趋势和突具有高度可伸缩的存储和计算能力,,值等发事件对象数据库支持继承和多态对象数据库可以实现对象之间数据建模灵活适合复杂应用查询语言灵活的继承和多态特性增强了数,据模型的表达能力对象数据库允许将现实世界中对象数据库擅长处理复杂的数对象数据库提供面向对象的查的复杂对象映射到数据库中据结构和业务逻辑适用于科询语言操作更加直观和简单,,,更好地反映业务逻辑学计算、等领域CAD/CAM数据库XML结构化数据管理支持和高度灵活性XPath XQuery数据库擅长管理格式的结数据库支持和等数据库可无缝适应数据格式的变XML XMLXML XPathXQuery XML构化数据提供高效的存储、查询和检专有查询语言方便开发人员进化是构建灵活和可扩展应用程序的理,XML,,索功能行复杂的数据检索和分析想选择数据仓库概念数据仓库架构应用场景核心特点数据仓库采用分层架构包括数据源层、数据仓库广泛应用于各行业支持业务分析主题导向,,•层、数据仓储层和分析应用层等部分、决策支持、绩效管理等为企业提供数据ETL,,时变数据•实现从原始数据到分析结果的全流程处理驱动的智能化服务非易失性•集成性•数据挖掘简介数据挖掘基础数据挖掘是从大量数据中发现有价值的模式和规则的过程利用机器学习、统计分析等技术,从海量数据中提取隐含的知识和信息机器学习技术数据挖掘广泛应用机器学习算法如聚类、分类、预测等发现数据中的隐藏关系和模式这些,,技术能自动从数据中学习并做出预测数据分析应用数据挖掘被广泛应用于销售、营销、风险控制、医疗、生产等领域帮助企业从大量数据中发,现有价值的信息支持决策,数据库安全技术访问控制数据加密通过身份认证和权限授予来管理数据对数据进行加密处理防止未经授权的,库的访问权限，确保安全性访问和泄露审计跟踪备份恢复记录数据库操作行为监控可疑活动为定期备份数据确保数据库出现问题时,,,事后调查提供依据可以快速恢复数据库备份与恢复定期备份快速恢复安全存储定期对数据库进行全备份可确保在系统故通过备份文件和恢复技术可以在最短时间将备份数据存储在异地或云端可以防止本,,,障或数据损坏时能够快速恢复数据避免数内将数据恢复到正常状态减少业务中断时地系统故障导致的数据丢失确保数据安全,,,据丢失间性能监控与调优性能监控索引优化语句优化缓存技术SQL通过定期检查数据库的关键指合理设置索引是提高查询性能对查询语句进行分析和优化使用数据缓存可大幅降低数据,标如利用率、内存使的关键可根据常用查询语句避免使用全表扫描等低效操作库访问压力可以采用内存数,CPU用量、磁盘等可以及时分析索引需求定期检查并优充分利用索引同时也要注据库或者应用程序级别的缓存I/O,,,发现性能瓶颈为后续调优提化索引意避免过多的操作来提升性能,JOIN供依据集群与高可用多节点集群主从复制通过多台服务器组成集群实现负设置主从架构实现数据快速同步,,载均衡和故障转移提高数据库系和备份确保数据安全和高效访问,,统的可用性和可扩展性高可用技术如自动故障检测和切换、数据备份和恢复等确保系统随时可用最大限度减,,少宕机时间云数据库服务弹性扩展自动备份云数据库可以根据业务需求随时云数据库提供定期的自动备份服扩展存储空间和计算资源，无需务，确保数据安全可靠昂贵的硬件投资高可用性专业运维云数据库采用多节点部署和容错云数据库由专业团队进行全方位机制，确保服务高可用和故障时的监控和维护，提供优质的运维的快速恢复服务大数据背景下的数据库海量数据处理多样化数据类型高可扩展性分布式架构大数据时代下数据库必须能除了传统的结构化数据大数数据量的持续增长要求数据库单一中心式数据库难以满足海,,够处理海量、高速的数据流据还包括图像、视频、音频等具有高度的可扩展性能够无量数据处理需求分布式集群,,,满足实时分析和查询的需求多种非结构化数据数据库需缝升级以处理不断增加的数据架构成为大数据时代的必然选,要支持多种数据格式量择数据库发展趋势随着技术的不断进步数据库的发展也在不断推进未来数据库将呈现以下趋势,:云数据库服务数据库将更多地转移到云端提供弹性扩展和自动化管理的服务,大数据处理数据库需要支持大数据的高并发处理满足海量数据处理和分析的需求,智能化数据库将集成更多的智能优化功能提高数据管理和查询的自动化水平,多模型融合未来数据库将实现不同模型之间的互操作满足更加复杂的应用需求,主流数据库产品对比510数据格式并发访问支持不同类型的数据模型支持高并发读写操作

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0.1/GB高可用性存储成本提供自动故障转移和数据备份基于云服务的灵活存储价格主流数据库产品包括关系型数据库、文档型数据库、列式数据库、图数据库等，各有特点对比可从数据格式、并发访问、高可用性、存储成本等多个维度进行评估，选择最适合业务需求的数据库产品课程总结与展望我们深入探讨了数据库的发展历程、基础概念、主流产品以及各类数据库类型通过掌握语言和数据库设计方法我们学习了如何确保数据完整性和事务控SQL,制此外我们还了解了索引优化、查询优化、分布式数据库等技术为高效管理,,数据库奠定了基础。