《数据库基本概念》课件

数据库基本概念数据库是存储和管理数据的系统，它提供结构化的方式来组织数据并进行访问什么是数据库结构化数据集合高效管理数据数据库是存储和管理数据的系统它提供了一种结构化的方法来存，用于有效地组织、检索和维护储、访问和更新信息，从而确保数据数据的一致性和完整性信息中心数据库可视为一个集中式数据仓库，它包含来自不同来源的信息，并允许用户进行查询、分析和报告数据库的作用及优势数据存储和管理数据共享和访问数据库用于存储和管理各种类型的数据，例如数据库允许多个用户同时访问和共享数据，提客户信息、产品信息、财务数据等高数据利用率和协作效率数据分析和决策数据安全和完整性通过数据库可以进行数据分析和挖掘，提取有数据库提供数据安全机制，防止数据丢失、损价值的信息，为商业决策提供支持坏和非法访问，确保数据完整性和可靠性数据库的历史发展现代数据库系统1关系型数据库，NoSQL数据库层次型数据库2IBM的IMS，树状结构网状数据库3CODASYL规范，复杂结构文件系统4简单的文件管理，数据冗余数据库系统的发展经历了漫长的过程，从简单的文件系统到现代的数据库系统，经历了多个阶段文件系统仅提供基本的存储管理功能，数据冗余严重，不利于数据管理层次型数据库和网状数据库则出现了更复杂的数据结构，但仍然存在维护困难的问题现代数据库系统，特别是关系型数据库的出现，克服了以往数据库系统的缺点，成为目前主流的数据管理系统数据库的基本组成数据库系统数据库数据库系统由数据库、DBMS、应用程序数据库是存储数据的集合，以一定的结构、用户组成，共同完成数据管理任务和组织方式存储，方便用户访问和管理数据库管理系统（）DBMSDBMS是管理数据库的软件系统，负责数据的存储、访问、更新、安全等操作数据模型的概念和分类数据模型的概念数据模型的分类

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2.12数据模型是对现实世界数据结构的抽象表示，描述数据的组织方常见的数据模型主要分为层次模型、网状模型、关系模型、面向式、数据之间的关系、数据的约束和操作规则对象模型和半结构化模型关系模型数据模型的重要性

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4.34关系模型是最常用的数据模型之一，基于数学集合理论，通过二数据模型为数据库设计和实现提供理论基础，确保数据的一致性维表格的形式来组织和表示数据，结构简单、易于理解和操作和完整性，方便对数据的管理和访问关系数据模型介绍关系数据模型关系数据库关系数据模型是目前应用最广泛的数据库模型之一它使用二维表关系数据库是基于关系数据模型构建的数据库系统它们使用结构格来表示数据，每个表格称为一个关系化查询语言SQL来访问和管理数据关系数据库基本概念数据表数据列存储数据的基本单元，由行和列组成表示数据的属性，例如姓名、年龄、地址等数据行关系代表一条完整的数据记录，包含所有属性的值不同数据表之间通过关联关系联系在一起表的概念和组成表的定义表的组成表是关系数据库中用于存储数据的基本结构表是由行和列组成表由表名、属性名、数据类型、主键等组成表名是表的唯一标的二维数据结构，类似于电子表格识，属性名是表中列的名称，数据类型定义属性的值域，主键用于唯一标识每一行记录每一行代表一条记录，每一列代表一个属性，每个单元格存放一个数据值码的概念和分类码的概念候选码码是数据库中用于唯一标识数据记录的属性或属性组合码可以区候选码是能够唯一标识表中每条记录的最小属性集表中可能存在分不同记录，确保数据完整性，是数据库管理的核心概念之一多个候选码，选择一个作为主键主键外键主键是选定的候选码，用于唯一标识表中每条记录，确保数据的完外键是指在一个表中引用另一个表的主键，用于建立表之间的数据整性和一致性关联，确保数据的一致性和完整性视图的概念及作用虚拟表数据安全简化查询视图是基于基础表或其他视图的虚拟表，不视图可以限制用户对数据的访问权限，只展视图可以将复杂的查询语句封装成简单易懂存储实际数据使用视图可以简化查询操作示必要的信息，提高数据安全性的视图，方便用户使用，并保护数据安全索引的概念及优缺点索引定义索引优点

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2.12索引是数据库表中的一种特殊索引可以提高数据检索速度，结构，用于加速数据检索降低查询成本索引缺点索引应用场景

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4.34创建和维护索引会增加数据库需要频繁查询的字段，可创建的存储空间和更新成本索引提高检索效率数据完整性的概念数据完整性的意义数据完整性约束数据完整性是指数据的准确性、一致性和完数据库系统使用数据完整性约束来强制执行整性，确保数据的一致性和可靠性数据完整性规则，例如主键约束、外键约束和非空约束数据完整性的类型数据完整性的好处数据完整性包括实体完整性、参照完整性和数据完整性可以提高数据质量，减少错误，域完整性，确保数据的有效性简化数据管理，并确保数据库的一致性和可靠性数据库的事务处理原子性1事务是一个不可分割的工作单位，要么全部执行，要么全部不执行一致性2事务执行前和执行后，数据库的状态必须是一致的隔离性3多个事务并发执行时，彼此之间相互隔离，一个事务的执行不能影响其他事务持久性4事务一旦提交，其对数据库的改变就是永久性的，即使出现故障也不会丢失数据库的并发控制并发访问多个用户同时访问数据库时，可能导致数据不一致事务隔离保证多个事务之间相互独立，互不影响，确保数据完整性并发控制机制数据库管理系统采用锁机制、时间戳机制等技术，协调并发访问隔离级别不同级别隔离程度不同，影响并发性能和数据一致性数据完整性并发控制保证数据一致性，防止数据丢失或错误数据库的备份与恢复定期备份1确保数据库数据安全，防止数据丢失备份策略2制定完整备份、增量备份、差异备份等方案备份验证3定期验证备份数据的完整性和可用性恢复方案4制定数据库恢复流程，确保快速恢复数据数据库备份与恢复是数据库管理的重要环节，可以有效防止数据丢失，确保数据的安全和完整性备份策略应根据数据库规模、重要性和数据变化频率等因素制定，并定期进行备份验证数据库恢复方案应包含恢复步骤、所需资源以及测试计划，以确保在发生数据丢失时能够快速恢复数据数据库的安全性数据加密访问控制备份和恢复安全审计对存储在数据库中的敏感数据通过设置用户权限，限制不同定期备份数据库数据，防止数记录用户对数据库的操作，追进行加密处理，防止未经授权用户对数据库资源的访问权限据丢失，并提供恢复机制踪操作日志，以便在发生安全的访问问题时进行调查分析采用各种加密算法，如AES、确保只有授权用户才能访问指在数据丢失或损坏的情况下，通过审计日志，可以发现潜在DES等，提高数据安全性定的数据，防止未经授权的访能够快速恢复数据，确保数据的安全漏洞，并及时采取措施问和操作安全进行修复语言概述SQL结构化查询语言数据操作数据库管理SQL是一种标准化语言，用于管理和操作数SQL用于执行数据操作，例如查询、插入、SQL用于定义数据库结构、管理用户权限和据库中的数据更新和删除数据维护数据完整性语句的分类SQL数据定义语言数据操作语言DDL DML定义数据库的结构，例如创建、修改、删除数操作数据库中的数据，例如插入、删除、修改据库、表、视图和索引等和查询数据等数据控制语言数据查询语言DCL DQL控制对数据库的访问权限，例如授权、撤销权查询数据库中的数据，例如检索、过滤和排序限等数据等数据定义语言DDL创建数据库创建表

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2.12创建新的数据库，可以指定数创建新的表格，定义表格名称据库名称和属性、列名、数据类型、主键等信息修改数据库删除数据库

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4.34修改数据库或表结构，包括添删除数据库和其包含的所有数加、删除或修改字段、修改约据束等数据操作语言DML数据操作语言DML数据操作语言是用来对数据库中的数据进行增、删、改、查等操作的语言它是数据库中最常用的语言之一它主要包括以下几种语句•INSERT•UPDATE•DELETE语句特点DML•SELECTDML语句主要用于对数据库中的数据进行操作，它不会改变数据库的结构它是一种过程式语言，需要按照一定的语法规则编写语句它可以对单条数据、多条数据甚至整个表进行操作数据控制语言DCL权限管理用户管理DCL主要用于控制对数据库对象DCL可以创建、删除、修改用户的操作权限，例如对数据表的访账户，以及分配和撤销用户权限问权限角色管理DCL支持定义数据库角色，将多个权限组合到一起，方便管理用户权限数据查询语言DQL数据查询DQL用于从数据库中检索数据它允许用户查询和提取所需的信息，而无需修改数据本身表和视图DQL可以查询数据库中的表和视图它支持各种查询操作，例如筛选、排序和分组等结构化查询DQL使用结构化查询语言SQL编写查询语句，使数据检索更加高效和灵活存储过程和函数存储过程函数12存储过程是预编译的SQL语句函数与存储过程类似，但函数集合，可存储在数据库中，提必须返回一个值，常用于数据高代码复用性处理和计算应用场景3存储过程和函数常用于业务逻辑复杂，重复执行的代码块，提高数据库效率和代码可维护性触发器的概念及应用自动化的数据操作安全数据管理业务流程自动化触发器在数据改变时自动执行预定义的代码触发器可用于控制数据访问权限，防止非法触发器可用于触发其他数据库操作，实现业，确保数据完整性和一致性操作，提高数据库安全性务流程的自动化，提高效率数据库系统体系结构外部级1用户视角概念级2数据库逻辑结构内部级3物理存储结构物理级4数据在物理存储中的组织方式数据库系统体系结构是一个分层的结构，由外部级、概念级、内部级和物理级组成它可以帮助更好地理解数据库系统的设计和实现，便于用户访问和维护数据库数据库体系结构演化层次式结构早期的数据库系统采用层次式结构，数据以树形结构组织，适用于简单的应用场景网状结构网状结构允许数据之间存在多对多的关系，提高了数据表达能力，但也增加了复杂度关系型结构关系型数据库采用表格形式存储数据，使用SQL语言操作数据，易于理解和维护，成为主流分布式结构现代数据库系统采用分布式结构，将数据分散到多个服务器上，提高了性能和可扩展性数据库管理系统的发展趋势云数据库人工智能区块链技术边缘计算云计算的普及推动了云数据库人工智能在数据库管理中的应区块链技术可用于构建分布式边缘计算将数据处理转移到更的兴起，提供灵活的资源分配用，包括自动优化查询、预测数据库，提供数据安全性和不靠近数据源的位置，减少数据、按需付费的模式，简化了数性能瓶颈、智能数据建模，提可篡改性，适用于需要高安全传输延迟，提高实时数据处理据库管理高数据库效率性和可信度的应用效率数据库应用案例分析数据库应用案例分析可以帮助我们更好地理解数据库技术在现实世界中的应用场景和解决方案例如，电商平台的商品管理系统、银行的金融交易系统、社交网络的用户数据管理等，这些系统都需要使用数据库来存储、管理和访问海量数据通过案例分析，我们可以学习到如何选择合适的数据库系统、设计数据库模型、编写SQL语句、优化数据库性能等方面的知识和技能总结与思考数据库技术仍在发展持续学习新技术和趋势数据库安全是首要任务做好安全措施，保护至关重要数据隐私和完整性云数据库正在兴起了解云数据库的特点和应大数据时代对数据库提出了新的挑战学习大用场景数据技术，应对数据增长和分析需求。