《数据库原理》李芳芳课件概要

数据库原理数据库概述数据库是存储和管理数数据库系统通常采用数数据库管理系统据的集合，它以结构化据模型来组织数据，常（DBMS）是用于管理的方式组织数据，并提见的数据模型包括关系数据库的软件，它提供供高效的访问和维护机模型、层次模型、网状数据存储、检索、更制模型等新、安全控制等功能数据库系统结构数据库系统结构是指数据库系统的组成部分及其相互关系它可以分为三个层次外模式、概念模式和内模式外模式是用户所看到的数据库的视图，它与具体的数据存储方式无关，用户通过外模式访问数据概念模式是数据库的整体逻辑结构，它描述了数据库中的所有数据和它们之间的关系，它是所有外模式的基础内模式是数据库的物理存储结构，它描述了数据如何在物理存储设备上组织和存储，它是数据库管理系统访问数据的基础数据模型关系数据模型层次数据模型网状数据模型面向对象数据模型将数据组织成二维表，每个表采用树状结构，数据以层次方数据组织成网状结构，每个节将数据和操作封装在一起，以代表一个实体，表中的行表示式组织，每个节点表示一个记点表示一个记录，记录之间通对象的形式存储和管理它支实体的个体，列表示实体的属录，父节点包含子节点它适过指针相互连接，可以形成复持数据继承和多态性，可以描性它简单易懂，易于实现，合于描述具有层次关系的数杂的网络关系它可以描述复述更复杂的数据结构和操作是目前使用最广泛的数据模据，如组织结构、文件系统杂的数据关系，但实现较为复型杂关系数据模型概念核心概念关系数据模型是目前最流行的一种数据模型，它将数据组织成二•关系一个二维表格，由行和列组成维表格的形式，每个表格称为一个关系关系中的每一行代表一•元组关系中的每一行，代表一个实体个实体，每一列代表一个属性•属性关系中的每一列，代表一个实体的特征关系模型的优点在于其简单性、易于理解和操作，以及强大的数•域属性的值所取的范围据完整性和一致性保证机制•主键唯一标识关系中每个元组的属性或属性组合•外键用于连接不同关系的属性，指向另一个关系的主键关系代数基础运算•并集（Union）将两个关系中所有元组组合成一个新关系•交集（Intersection）将两个关系中同时存在的元组组合成一个新关系•差集（Difference）从一个关系中删除与另一个关系中相同的元组•笛卡尔积（Cartesian Product）将两个关系的所有元组组合成一个新关系，每个元组都是这两个关系中元组的组合关系运算•选择（Selection）从关系中选择满足特定条件的元组•投影（Projection）从关系中选择特定的属性列•连接（Join）将两个关系根据公共属性连接在一起•除法（Division）从一个关系中除以另一个关系，得到包含所有满足条件的元组的新关系SQL结构化查询语言核心功能SQL（Structured QuerySQL支持数据定义、数据操Language）是用于访问和操作纵、数据查询等操作，并具有数数据库的标准化语言，是关系型据控制和事务管理的功能，使数数据库管理系统（RDBMS）的据库管理更加高效和安全通用语言广泛应用SQL被广泛应用于各种领域，包括商业、金融、科学研究、教育和政府等，几乎所有主流数据库系统都支持SQL数据定义语言DDL定义数据库结构DDL用于创建、修改和删除数据库对象，例如表、视图、索引和存储过程它定义数据库的结构，包括数据类型、约束和关系创建表使用CREATE TABLE语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束例如，创建名为student的表，包含id、name和major列修改表使用ALTER TABLE语句修改已有的表，例如添加或删除列，更改数据类型或约束例如，添加gpa列到student表删除表使用DROP TABLE语句删除不再需要的表例如，删除student表数据操纵语言DML插入更新删除INSERT语句用于向表中UPDATE语句用于修改DELETE语句用于从表中添加新记录表中已存在的记录删除记录数据查询语言DQL语句SELECT用于从数据库中检索数据它允许您指定要检索的列、表和条件例如，`SELECT name,age FROMemployees WHEREage30`子句WHERE用于筛选数据，仅返回满足特定条件的记录使用条件运算符（例如，`=`,``,``,`LIKE`）来指定筛选条件子句ORDER BY用于对查询结果进行排序例如，`ORDER BYname ASC`按升序排列姓名，`ORDER BYageDESC`按降序排列年龄子句GROUP BY用于对查询结果进行分组，并对每个组进行统计计算例如，`GROUP BYdepartment`将根据部门对员工进行分组视图视图是基于基本表或其他视图建立的一种虚拟表，它不存储实际数据，只是存储查询定义视图的定义保存在数据库系统中，当用户访问视图时，系统会根据视图的定义动态地将视图转换成对基本表的查询，并将查询结果返回给用户视图可以简化用户对数据库的访问，提高数据库的安全性，并提供数据一致性它可以隐藏底层数据的复杂性，为用户提供更友好的界面事务数据库事务事务日志事务隔离级别数据库事务是一组逻辑上相关的操作，作为事务日志记录了每个事务执行的操作，用于事务隔离级别用于控制多个事务之间可见一个整体执行要么全部执行，要么全部不确保事务的持久性和恢复如果发生故障，性，防止数据被其他并发事务破坏DBMS执行，以确保数据的完整性和一致性事务DBMS可以利用日志文件还原数据到一致的提供不同级别的隔离，例如读未提交、读已是数据库管理系统DBMS中的基本单元，状态事务日志是数据库恢复的关键，它记提交、可重复读和串行化隔离级别越高，它保证了数据操作的原子性、一致性、隔离录了每个事务的开始、结束、提交和回滚操对并发性的限制越严格，但数据的一致性也性和持久性ACID属性作，以及对数据所做的更改越强事务的四大特性事务是数据库管理系统DBMS中的重要概念，它代表一系列数据库操作，这些操作要么全部成功，要么全部失败为了确保数据的一致性和可靠性，事务必须满足四个关键特性，即ACID特性1原子性2一致性3隔离性4持久性这些特性共同保证了事务的正确性和完整性，即使在系统发生故障的情况下也能确保数据的一致性并发控制并发控制概述并发控制目标并发控制是指在多个事务同时访问数据库时，如何保证数据的一•确保数据的一致性致性和完整性这在多用户环境中至关重要，因为多个用户可能•提高数据库的性能同时访问相同的数据，并可能导致数据冲突•防止数据丢失•提高数据库的可用性封锁封锁是并发控制中最常用的技术之一，它通封锁可以分为两种类型共享锁（S锁）和封锁机制可以防止数据丢失、脏读、不可重过限制事务对数据的访问来确保数据的一致排他锁（X锁）S锁允许多个事务同时读复读和幻读等并发访问带来的问题，保证数性取数据，而X锁只允许一个事务独占访问数据库的完整性和一致性据死锁互斥条件占有且等待条件不可剥夺条件循环等待条件多个事务同时访问同一个资一个事务占有至少一个资源，事务所占有的资源在未完成事多个事务形成一个循环等待资源，必须互斥使用，即在某一并且等待其他事务占有的资务之前不可被其他事务剥夺源的链，每个事务都在等待链时刻，只能有一个事务使用该源中下一个事务所占有的资源资源恢复技术日志文件备份恢复123日志文件记录了数据库的事务操作，备份是数据库恢复的重要手段定期数据库恢复是将数据库恢复到故障发包括更新、删除等当数据库出现故备份数据库可以将数据保存到其他存生前的状态恢复过程需要使用日志障时，可以使用日志文件来恢复数据储设备上，以便在数据库出现故障时文件和备份数据库到一致的状态进行恢复日志文件记录系统操作日志文件记录数据库系统中的所有操作，包括数据修改、事务提交、数据库恢复等提供恢复信息当数据库发生故障时，可以通过日志文件回滚事务或恢复数据提高事务并发性日志文件可以帮助数据库系统在发生故障时恢复到一致性状态，从而提高事务并发性类型日志文件可以分为多种类型，例如物理日志、逻辑日志、基于事务的日志等备份和恢复备份恢复定期备份数据库数据是保障数据安全的关键备份可以分为完全当数据库数据丢失或损坏时，需要使用备份数据进行恢复恢复备份、增量备份和差异备份三种类型，每种类型都有其优缺点操作可以分为完全恢复、增量恢复和差异恢复恢复过程需要根选择合适的备份策略取决于对数据恢复速度和存储空间的需求据备份类型和数据丢失程度进行选择数据库安全性授权和审计授权控制允许用户访问数据库的特定部分，并执行相应的操作审计跟踪所有数据库访问和更改，帮助识别安全漏洞和不当行为完整性约束完整性约束确保数据的一致性和准确性例如，主键约束可以防止重复数据，外键约束可以保持数据之间的一致性加密加密通过使用算法对数据进行编码，使其不可读，从而保护敏感数据加密有助于防止未经授权的访问和数据泄露备份和恢复定期备份数据库以防数据丢失或损坏恢复计划应包括从备份中恢复数据的详细步骤授权和审计授权审计授权是指将对数据库对象的访问权限授予特定用户或用户组的审计是指记录和审查数据库访问和操作的过程审计可以帮助过程授权过程涉及定义用户或用户组对数据库对象的访问权识别潜在的安全漏洞，跟踪用户活动，以及满足合规要求审限，例如读取、写入、更新和删除等计过程涉及记录用户身份、访问时间、操作类型和结果等信息完整性约束实体完整性参照完整性域完整性确保每个关系中，主键确保外键的值必须为确保每个属性的值必须的值不能为NULL，并NULL或匹配主表中的属于其定义的域，例且主键的值是唯一的主键值，从而保持数据如，年龄属性只能包含一致性非负整数规范化理论目的范式规范化理论旨在减少数据冗余，消除数据插入、删除和更新异规范化理论将关系数据库划分为不同的范式，每个范式对应数据常，从而提高数据一致性和完整性，并简化数据库设计冗余和异常的程度•第一范式（1NF）每个属性都是不可分割的原子值•第二范式（2NF）满足1NF，并且所有非关键属性都完全依赖于主键•第三范式（3NF）满足2NF，并且所有非关键属性都不传递依赖于主键•BCNF（Boyce-Codd范式）满足3NF，并且所有属性都完全依赖于主键•第四范式（4NF）满足BCNF，并且不存在多值依赖•第五范式（5NF）满足4NF，并且不存在连接依赖关系模式的设计需求分析首先需要对应用领域进行深入的分析，理解用户的需求，确定需要存储哪些数据以及数据之间的关系概念结构设计根据需求分析的结果，使用ER模型（实体-关系模型）来描述数据的概念结构，即用实体、属性和联系来表示现实世界中的事物及其关系逻辑结构设计将ER模型转换为关系模型，确定数据库中各个关系的属性和主键，并建立关系之间的约束物理结构设计确定关系模式在数据库中的存储方式，包括数据类型、索引、存储结构等，以优化数据访问和存储性能数据库设计方法自顶向下方法自底向上方法面向对象方法从总体需求开始，逐步细化，最终得到数据从单个数据元素开始，逐步集成，最终形成以对象为中心，将数据和操作封装在一起，库的物理结构步骤包括需求分析、概念结数据库适合数据量较小、结构相对简单的采用面向对象的思想进行数据库设计，适合构设计、逻辑结构设计、物理结构设计数据库处理复杂的数据关系和业务逻辑模型ERER模型（Entity-Relationship Model，实体-联系模型）是一种常用的数据库设计方法，它以现实世界为基础，用图形化的方式描述实体、属性和联系，将现实世界的信息转化为计算机能够理解和处理的形式ER模型的主要元素包括•实体（Entity）现实世界中可以被区分的任何事物，例如学生、课程、教师等•属性（Attribute）实体的特征，例如学生的姓名、年龄、性别等•联系（Relationship）实体之间的一种关联，例如学生选修课程、教师教授课程等需求分析用户需求系统需求分析用户的需求，明确系统要做根据用户需求，制定系统的功能什么，要解决什么问题从用户需求和性能需求功能需求是指的角度，了解他们的需求，并将系统应该具备哪些功能，性能需其转化为系统的功能和性能需求是指系统应该达到哪些性能指求标数据需求分析系统需要存储哪些数据，以及数据的属性、关系、约束等明确数据存储结构、数据量、数据访问方式等概念结构设计识别实体1从需求分析中识别出数据对象，并确定它们之间的关系定义属性2确定每个实体的属性，并确定属性的类型和约束建立联系3定义实体之间的关系，包括一对

一、一对多、多对多等概念结构设计是数据库设计的重要步骤，它将现实世界的需求转化为数据模型，为后续的逻辑设计和物理设计奠定基础在这个阶段，需要对数据进行抽象，并建立实体、属性和关系之间的联系，形成清晰的数据库结构逻辑结构设计关系模式1将概念模型中的实体和联系转换为关系模型中的关系模式关系数据库2由若干个关系模式组成逻辑结构3描述数据库中数据之间的逻辑关系逻辑结构设计是将概念模型转换为关系数据库的步骤，它将概念模型中实体和联系转换成关系模式这一过程需要遵循一定的规范和原则，以保证关系数据库的完整性和一致性逻辑结构设计的结果是关系数据库，它由若干个关系模式组成关系数据库是数据库管理系统中存储数据的基本单位，它以表格的形式组织数据，并通过关系代数进行数据操作物理结构设计存储结构1决定数据的存储方式，例如使用文件系统、数据库管理系统或云存储服务，以及选择合适的存储设备索引结构2为提高数据检索速度，设计合适的索引结构，例如B树索引、散列索引等，以优化查询效率数据分布3考虑数据的分布方式，例如集中式存储或分布式存储，以满足不同应用场景的需求安全机制4设计数据安全机制，例如访问控制、加密、备份和恢复，以确保数据安全性和完整性数据库系统的体系结构数据库系统的体系结构是数据库系统各个组成部分之间的相互关系，包括•硬件层包括计算机硬件，如CPU、内存、磁盘等硬件层为数据库系统提供运行环境•操作系统层提供文件管理、内存管理、进程管理等服务操作系统层为数据库系统提供基础服务•数据库管理系统层负责数据管理、访问控制、事务处理、并发控制等功能数据库管理系统层是数据库系统的核心•应用程序层提供用户界面和数据访问接口应用程序层是用户与数据库系统之间的桥梁数据库系统的体系结构决定了数据库系统的性能、可靠性和安全性不同的体系结构适合不同的应用场景例如，大型数据库系统通常采用分层体系结构，以提高性能和可扩展性树索引B树结构树应用B BB树是一种平衡的多路搜索树，用于组织和检索大量数据它在磁B树索引被广泛用于数据库系统中，以加速对数据的检索操作例盘存储中特别有效，因为它的结构允许在较少的磁盘访问次数内定如，数据库引擎使用B树索引来实现快速排序和查找功能位数据散列索引概念优点缺点散列索引是一种基于散列函数的索引方•查找速度快，时间复杂度为O1•不支持范围查询法它将数据记录的键值通过散列函数映•适用于对主键进行快速查找的场景•散列函数的选择会影响索引效率射到一个散列表中，每个散列值对应一个桶，桶中存储指向实际数据记录的指针当需要查找某个数据记录时，首先通过散列函数计算出键值的散列值，然后在对应的桶中查找指针，最后找到实际数据记录查询优化查询分析索引优化数据存储优化分析用户查询语句，识别选择合适的索引类型和索优化数据存储结构，例如潜在的性能瓶颈，例如冗引字段，以加速数据检索选择合适的存储引擎、压余的子查询、不必要的排过程，例如B树索引、散缩数据、减少数据冗余序操作或不合理的连接顺列索引等等，以提高存储效率和检序等索速度查询重写将用户查询语句转换成等效的、但更有效的执行计划，例如使用视图、物化视图或其他优化技巧查询执行计划优化步骤计划内容12数据库管理系统DBMS使用执行计划通常包括以下内容查询优化器来生成最有效的执操作类型（例如表扫描、索引行计划，它会根据数据统计信查找）、操作顺序、数据访问息、索引和查询语句来确定最方式和预估成本等信息佳执行步骤计划展示3DBMS通常会以树形或表格的形式展示查询执行计划，方便开发人员理解和分析查询的执行过程并行数据库定义优点并行数据库是指通过将数据库系•提高查询速度统分解成多个子系统，并在多个•提高数据处理能力处理器上同时执行查询和更新操•提高系统可靠性作，从而提高数据库性能的系统并行数据库通常用于处理海量数据和高并发访问场景应用场景并行数据库广泛应用于金融、电信、电子商务等领域，例如银行交易系统、电信计费系统、在线零售平台等分布式数据库数据分布数据复制数据一致性事务处理分布式数据库将数据分散存储为了保证数据一致性和可用在分布式数据库中，数据一致分布式数据库需要支持跨多个在多个节点上，以提高性能和性，分布式数据库通常采用数性是一个重要的挑战由于数节点的事务处理，以确保数据可扩展性这些节点可以位于据复制机制数据复制可以是据分散存储，需要确保所有节完整性和原子性事务处理需不同的地理位置，并通过网络同步的或异步的，并根据数据点上的数据始终保持一致，即要考虑数据一致性和并发控连接一致性和性能要求进行配置使在网络故障的情况下制云数据库AWS RDSAzure SQLDatabase Cloud SQLAmazon RelationalDatabase ServiceAzure SQLDatabase是一个完全托管的数CloudSQL是一个完全托管的数据库服务，RDS提供了一种完全托管的数据库服务，据库服务，提供高可用性、可扩展性和安全提供高可用性、可扩展性和性能，支持支持多种数据库引擎，包括MySQL、性，支持SQL Server的功能MySQL、PostgreSQL和SQL ServerPostgreSQL、Oracle和SQL Server数据仓库数据仓库是一种面向主它通过将来自多个数据数据仓库通常用于业务题的、集成的、非易失源的数据整合在一起，智能BI和数据挖掘，性的、随时间变化的数提供全面的数据视图，帮助企业更好地理解业据集合，用于支持管理以支持分析和决策制务趋势、识别机会和解决策定决问题数据挖掘数据挖掘定义数据挖掘目标数据挖掘是从大量数据中提取隐数据挖掘旨在发现数据中隐藏的含的、先前未知的、有潜在价值模式、趋势和关系，以支持决的信息和知识的过程，是数据库策、预测和优化知识发现KDD的一个重要步骤数据挖掘方法常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，每种方法适用于不同的数据类型和分析目的数据库XML存储结构查询语言XML数据库采用树形结构存储数XML数据库使用XPath、XQuery据，这种结构非常适合存储半结等语言进行数据查询和操作，这构化或非结构化数据，例如XML些语言可以方便地定位和提取文档XML文档中的特定信息应用场景XML数据库适用于各种应用场景，例如电子商务、文档管理、数据交换等，特别适合处理需要灵活存储和查询的数据数据库NoSQLNoSQL数据库是一种非NoSQL数据库通常具有常见的NoSQL数据库类关系型数据库，旨在解更高的可扩展性、性能型包括键值存储、文档决传统关系型数据库难和灵活性，适用于处理数据库、列族数据库和以处理的非结构化数据大量数据、快速响应请图数据库，每种类型都问题求和适应快速变化的数有其独特的优势和应用据模式场景数据库NewSQL兼顾和高性能应用场景ACIDNewSQL数据库是传统关系型数据库（如Oracle、MySQL）和NewSQL数据库适用于需要高性能和高可用性的应用程序，例如NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）的混合体它旨在同时满足ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性）和高性能•在线交易处理（OLTP）系统的需求NewSQL数据库通常使用分布式架构来扩展，并通过复•实时分析和数据流处理制、分区和索引等技术来提高性能•需要高吞吐量和低延迟的应用程序大数据与数据库大数据挑战数据库的演进大数据时代带来了巨大的机遇和为了应对大数据挑战，数据库系挑战数据规模的爆炸式增长给统不断演进，出现了各种新的数传统的数据库系统带来了前所未据库技术，例如NoSQL数据有的压力，包括数据存储、处库、NewSQL数据库等，以更好理、分析等方面的难题地满足大数据时代的存储和处理需求数据库与大数据结合数据库技术与大数据技术结合，可以为各种大数据应用提供强有力的支持，例如数据仓库、数据挖掘、机器学习等课程总结本课程深入浅出地介绍了数据库原理，从数据库概述到数据仓库和数据挖掘，涵盖了数据库系统的各个方面通过学习，你将掌握数据库的基本概念、关系模型、SQL语言、事务处理、并发控制、数据库设计等知识，并了解当前数据库技术的发展趋势。