《数据库系统原理》课件

《数据库系统原理》欢迎来到《数据库系统原理》课程本课程旨在全面深入地讲解数据库系统的核心概念、设计原则、实现技术以及应用场景通过本课程的学习，您将掌握数据库系统的基本理论，具备设计、开发和管理数据库系统的能力我们将从基础概念入手，逐步深入到高级主题，为您构建扎实的数据库知识体系课程内容涵盖传统的关系型数据库、新兴的数据库以及大数据存储NoSQL技术，让您全面了解数据库领域的发展趋势课程目标理论基础实践技能前沿技术掌握数据库系统的基本概念、原理和体能够使用语言进行数据库的查询、更了解数据库、大数据存储技术和云SQL NoSQL系结构，理解数据模型、关系代数和新和管理，掌握数据库设计的基本方法数据库等新兴技术的发展趋势和应用场SQL语言等核心知识点培养学生严谨的逻和规范化理论熟悉常用的数据库管理景掌握生态系统（如、Hadoop HDFS辑思维和系统分析能力，为后续深入研系统（如、）的操作和、）的基本原理和使用MySQL PostgreSQLMapReduce Spark究奠定基础通过案例分析，提升学生配置通过项目实践，提高学生数据库方法培养学生对新技术的好奇心和学运用理论知识解决实际问题的能力应用开发和管理能力习能力，适应数据库领域快速发展的变化数据库系统概述定义与特点发展历程数据库系统是由数据库、数据库管数据库系统经历了从文件系统到关理系统（）、应用开发工具和系型数据库，再到数据库和大DBMS NoSQL用户组成的有机整体其主要特点数据存储的演变过程关系型数据包括数据持久化、数据共享、数据库以其严谨的理论基础和成熟的技完整性和数据安全等数据库系统术体系占据主导地位，而数据NoSQL在现代信息系统中扮演着至关重要库则以其灵活性和可扩展性在大数的角色，为各种应用提供数据存储据时代崭露头角云数据库的出现和管理服务进一步简化了数据库的部署和管理应用场景数据库系统广泛应用于各种领域，如金融、电商、医疗、教育等无论是企业内部管理系统，还是互联网应用，都离不开数据库的支持随着大数据和人工智能的发展，数据库系统在数据分析、机器学习等领域的应用也日益广泛数据模型层次模型网状模型关系模型层次模型是一种树状结网状模型允许数据之间关系模型以关系（表）构的数据模型，数据之存在多个父子关系，可为基本单位，数据之间间的关系通过父子关系以表示更复杂的数据关的关系通过外键来表示来表示层次模型简单系网状模型灵活性较关系模型理论基础完直观，但灵活性较差，好，但结构复杂，维护善，易于理解和使用，难以表示复杂的数据关困难是目前应用最广泛的数系据模型关系模型基本概念关系代数12关系模型由关系（表）、元组关系代数是一种抽象的查询语（行）和属性（列）组成每言，用于描述关系上的操作个关系都有一个关系模式，定常用的关系代数操作包括选择义了关系的属性和约束关系、投影、并、交、差、笛卡尔模型通过主键和外键来维护数积等关系代数是语言的SQL据之间的关系，保证数据的完理论基础整性和一致性关系演算3关系演算是另一种抽象的查询语言，分为元组关系演算和域关系演算关系演算以谓词逻辑为基础，描述查询结果的性质，而不是查询的具体步骤关系演算与关系代数具有等价性语言SQL概述（）是一种结构化查询语言，是关系型SQL StructuredQuery Language数据库的标准查询语言语言具有简洁、灵活、功能强大等特点，SQL广泛应用于数据库的查询、更新和管理组成语言由数据定义语言（）、数据操纵语言（）、数据控制语SQL DDLDML言（）和事务控制语言（）组成用于定义数据库的结构，DCL TCLDDL用于操纵数据库中的数据，用于控制数据库的访问权限，用DML DCLTCL于管理数据库的事务特点语言具有高度的非过程性，用户只需描述查询的目标，而无需指定SQL查询的具体步骤语言易于学习和使用，具有良好的可移植性，可SQL以在不同的数据库管理系统上运行基本语句SQL数据定义1使用语句创建表，使用语句修改表结构，CREATE TABLEALTER TABLE使用语句删除表可以使用语句创建索引DROP TABLECREATE INDEX，提高查询效率数据操纵2使用语句插入数据，使用语句更新数据，使用INSERT UPDATEDELETE语句删除数据可以使用语句查询数据，使用子句指定SELECT WHERE查询条件数据控制3使用语句授予用户权限，使用语句撤销用户权限可以GRANT REVOKE使用语句创建用户，使用语句删除用户CREATE USERDROP USER查询语句简单查询连接查询子查询使用语句查询单个表中的数据，使用语句连接多个表中的数据，可子查询是指嵌套在其他查询语句中的查SELECT JOIN可以使用子句指定查询条件，使用以进行内连接、外连接、左连接、右连询语句子查询可以作为子句的条WHERE WHERE子句对查询结果进行排序，使接等操作连接查询是语言的强大功件，也可以作为子句的结果子ORDER BYSQL SELECT用子句限制查询结果的数量能之一，可以从多个表中获取相关数据查询可以提高查询的灵活性和可读性LIMIT视图和事务视图事务事务控制123视图是一个虚拟的表，由一个或多个事务是指一系列数据库操作的逻辑单使用语句开始一个BEGIN TRANSACTION表中的数据组成视图可以简化复杂元，要么全部执行成功，要么全部执事务，使用语句提交事务，使COMMIT的查询，提高数据的安全性，隐藏底行失败事务具有原子性（用语句回滚事务可以使用Atomicity ROLLBACK层表的结构用户可以像操作普通表）、一致性（）、隔离性语句设置保存点，以便在事Consistency SAVEPOINT一样操作视图（）和持久性（务中部分回滚Isolation Durability）四个特性，简称特性ACID数据完整性实体完整性参照完整性用户定义完整性实体完整性是指表中的每一行都必须参照完整性是指表之间的关系必须是用户定义完整性是指用户根据业务需是唯一的，不能存在重复的行通常有效的，不能存在无效的外键通常求定义的完整性约束可以使用CHECK使用主键约束来保证实体完整性主使用外键约束来保证参照完整性外约束、触发器等方式来实现用户定义键不能为空，且不能重复键的值必须是另一个表中的主键值，完整性用户定义完整性可以保证数或者为空据的有效性和一致性数据库设计需求分析1了解用户的需求，确定数据库的功能和数据范围与用户充分沟通，明确数据的存储和管理方式编写需求规格说明书，作为数据库设计的依据概念设计2构建概念模型，描述数据的实体、属性和关系常用的概念模型包括实体关系模型-（模型）可以使用图工具绘制图，清晰展示数据的结构ER ERER逻辑设计3将概念模型转换为逻辑模型，确定表的结构和关系选择合适的数据库管理系统，根据其特点进行表的设计进行规范化处理，消除数据冗余，提高数据的一致性物理设计4根据数据库管理系统的特点，确定数据的存储方式和索引策略选择合适的硬件设备，优化数据库的性能进行数据库的部署和配置，保证数据库的正常运行规范化理论第一范式（1NF）第二范式（2NF）第三范式（3NF）表中的每个属性都是不可再分的如果在满足第一范式的基础上，表中的每个在满足第二范式的基础上，表中的每个存在可再分的属性，需要将其拆分为多非主属性都完全依赖于主键如果存在非主属性都不传递依赖于主键如果存个属性第一范式是关系数据库的基本部分依赖，需要将表拆分为多个表第在传递依赖，需要将表拆分为多个表要求二范式可以消除数据冗余第三范式可以进一步消除数据冗余数据库系统安全身份认证访问控制12验证用户的身份，确保只有授控制用户对数据库的访问权限权用户才能访问数据库常用，确保用户只能访问其被授权的身份认证方式包括用户名的数据可以使用语句/GRANT密码认证、数字证书认证等授予用户权限，使用语REVOKE可以使用防火墙等工具限制对句撤销用户权限最小权限原数据库的访问则是访问控制的重要原则数据加密3对数据库中的敏感数据进行加密，防止数据泄露常用的加密算法包括对称加密算法和非对称加密算法可以使用数据库管理系统提供的加密功能，也可以使用第三方加密工具并发控制锁机制死锁隔离级别使用锁机制来控制并发死锁是指两个或多个事隔离级别是指并发事务事务对数据的访问，保务互相等待对方释放资之间的隔离程度常用证数据的一致性常用源，导致所有事务都无的隔离级别包括读未提的锁包括共享锁和排他法继续执行的情况可交、读已提交、可重复锁共享锁允许多个事以使用死锁检测和死锁读和串行化不同的隔务同时读取数据，排他预防等技术来解决死锁离级别对并发性能和数锁只允许一个事务修改问题据一致性有不同的影响数据事务处理事务的定义事务是指一系列数据库操作的逻辑单元，要么全部执行成功，要么全部执行失败事务是保证数据一致性的重要手段ACID特性事务具有原子性（）、一致性（）、隔Atomicity Consistency离性（）和持久性（）四个特性，简称Isolation Durability特性特性是事务处理的核心要求ACID ACID事务控制使用语句开始一个事务，使用语句提BEGIN TRANSACTIONCOMMIT交事务，使用语句回滚事务可以使用语句ROLLBACK SAVEPOINT设置保存点，以便在事务中部分回滚数据库恢复备份1定期备份数据库，以便在发生故障时能够恢复数据常用的备份方式包括全量备份、增量备份和差量备份备份策略需要根据业日志务需求进行制定2数据库系统会记录所有事务的操作日志，包括日志和日UNDO REDO志日志用于回滚未提交的事务，日志用于恢复已提交UNDO REDO恢复3的事务当数据库发生故障时，可以使用备份和日志进行恢复恢复过程包括分析阶段、阶段和阶段恢复过程需要保证数据的UNDO REDO一致性和完整性体系结构与存储管理体系结构存储管理数据库系统的体系结构包括客户数据库系统需要管理数据的存储端服务器体系结构、分布式体空间，包括磁盘空间、内存空间-系结构等客户端服务器体系等常用的存储管理技术包括索-结构是最常用的体系结构，客户引、缓存、缓冲池等存储管理端负责发送请求，服务器负责处的目标是提高数据的访问效率理请求索引索引是一种特殊的数据结构，用于提高数据的查询效率常用的索引类型包括树索引、哈希索引等索引的选择需要根据查询的特点进行优化B查询优化逻辑优化物理优化代价模型对查询语句进行逻辑上的优化，例如消根据数据的物理存储结构，选择合适的使用代价模型来评估不同查询计划的执除冗余的连接、选择合适的连接顺序等查询算法常用的查询算法包括索引扫行代价代价模型需要考虑、、内CPU IO逻辑优化不涉及数据的物理存储，只描、全表扫描等物理优化需要考虑数存等因素查询优化器会选择执行代价关注查询语句的语义据的存储方式和索引的使用情况最小的查询计划分布式数据库数据分片数据复制12将数据分割成多个片段，分别将数据复制多份，存储在不同存储在不同的节点上常用的的节点上常用的数据复制方数据分片方式包括水平分片和式包括主从复制和多主复制垂直分片数据分片可以提高数据复制可以提高数据库的可数据库的可扩展性和并发性能用性和容错性事务处理3分布式事务处理需要保证特性常用的分布式事务处理协议包括ACID两阶段提交协议（）和三阶段提交协议（）分布式事务处理2PC3PC的复杂性较高云数据库弹性伸缩高可用性安全性云数据库可以根据业务云数据库通常采用多副云数据库提供多层次的需求自动调整资源，例本和自动故障转移等技安全防护，包括身份认如、内存、磁盘空术，保证数据库的高可证、访问控制、数据加CPU间等弹性伸缩可以提用性云数据库可以提密等云数据库符合各高数据库的利用率和降供以上的可用性种安全标准，例如

99.99%低成本、等ISO27001PCI DSS数据库NoSQL键值对数据库以键值对的形式存储数据，例如、键值对数据库具有高Redis Memcached性能和高并发性，适用于缓存、会话管理等场景文档数据库以文档的形式存储数据，例如、文档数据库具有灵活的MongoDB CouchDB数据模型，适用于存储半结构化数据列式数据库以列的形式存储数据，例如、列式数据库具有高压缩率HBase Cassandra和高查询性能，适用于数据分析和报表等场景图形数据库以图形的形式存储数据，例如、图形数据库适用于存储Neo4j JanusGraph和查询复杂的关系数据，例如社交网络、知识图谱等大数据存储1分布式文件系统2NoSQL数据库将文件分割成多个块，分别存数据库具有高可扩展性NoSQL储在不同的节点上常用的分和高并发性，适用于存储和处布式文件系统包括、理大数据常用的数据HDFS GFSNoSQL等分布式文件系统可以存储库包括、等HBase Cassandra海量数据，并提供高吞吐量的数据访问对象存储3以对象的形式存储数据，例如、对象Amazon S3Azure BlobStorage存储具有高可靠性和低成本，适用于存储非结构化数据，例如图片、视频等生态系统HadoopHDFS分布式文件系统（）是的核心组件之一，用于存储海量数据具Hadoop HDFSHadoop HDFS有高容错性和高吞吐量，适用于存储和处理大数据MapReduce是的计算框架，用于并行处理海量数据将计算任务分解成MapReduce HadoopMapReduce和两个阶段，可以在多个节点上并行执行Map ReduceYARN是的资源管理器，用于管理集群的资源可以动态分配资源，提高资源YARN HadoopYARN利用率支持多种计算框架，例如、等YARN MapReduceSparkHive是基于的数据仓库工具，提供接口，可以将语句转换为任务Hive HadoopSQL SQLMapReduce执行可以方便地进行数据查询和分析HiveHDFS架构特点读写流程采用主从架构，包括和具有高容错性、高吞吐量和可扩展客户端向发送读写请求，HDFS NameNodeHDFS NameNode负责管理文件系统性可以自动检测和修复故障，保返回的地址客户端DataNode NameNodeHDFS NameNodeDataNode的元数据，负责存储数据块证数据的可靠性适用于存储和处直接与进行数据传输的DataNode HDFSDataNode HDFS将文件分割成多个块，分别存储在理大数据读写流程简单高效HDFS不同的上DataNodeMapReduceMap阶段将输入数据分割成多个片段，分配给不同的任务进行处理Map任务将输入数据转换为键值对，并输出中间结果MapReduce阶段将任务输出的中间结果进行合并和处理，生成最终结果Map任务将具有相同键的中间结果进行聚合，并输出最终结Reduce果Shuffle阶段框架会自动将任务输出的中间结果进行排序和分MapReduce Map组，并将相同键的数据发送给同一个任务阶Reduce Shuffle段是的关键环节MapReduceSpark1RDD2DAG弹性分布式数据集（）是有向无环图（）是的RDD DAGSpark的核心概念是一个任务调度模型会将Spark RDDSpark RDD不可变的、可分区的数据集合的转换操作转换为，并对DAG，可以在集群中并行处理进行优化可以提高任DAG DAG支持多种转换和操作，例务的执行效率RDD如、、等Map ReduceFilter特点3具有高性能、易用性和通用性可以将数据存储在内存中Spark Spark，避免了磁盘，提高了计算速度支持多种编程语言，例如IO Spark、、等Java ScalaPythonHBase架构特点数据模型是一个分布式的、面向列的具有高可靠性、高性能和可扩展的数据模型包括表、行、列族和HBase HBase HBase数据库，基于存储性可以存储海量数据，并提供单元格表由多个行组成，行由多个NoSQL HadoopHDFS HBase数据采用主从架构，包括快速的读写访问适用于存储结列族组成，列族由多个列组成，单元HBaseHBase和负构化和半结构化数据格存储数据的值HMaster RegionServerHMaster责管理集群的元数据，RegionServer负责存储和管理数据Hive概述特点应用场景是基于的数据仓库工具，提具有易用性、可扩展性和可编程性适用于数据仓库、数据挖掘和数据Hive HadoopHive Hive供接口，可以将语句转换为可以使用语言进行数据查询和分析等场景可以使用进行数据清SQL SQLHive SQLHive任务执行可以方便地进分析，降低了学习成本可以扩展洗、数据转换和数据聚合等操作MapReduce Hive HiveHive行数据查询和分析将数据存储在到大规模集群，处理海量数据可以与生态系统的其他组件集成Hive Hadoop上，并提供元数据管理功能，例如、等HDFS HBaseSpark机器学习与数据库数据准备模型训练12从数据库中提取数据，进行数使用机器学习算法训练模型，据清洗、数据转换和数据集成例如线性回归、逻辑回归、决等操作数据准备是机器学习策树等模型训练需要选择合的关键步骤，需要保证数据的适的算法和参数，并使用验证质量和完整性集评估模型的性能模型部署3将训练好的模型部署到数据库中，可以使用数据库的存储过程或用户自定义函数来实现模型部署需要考虑模型的性能和安全性数据挖掘聚类分类关联规则将数据划分为多个簇，根据已知类别的数据，发现数据之间的关联关使得同一簇内的数据相训练分类模型，用于预系，例如商品之间的关似度较高，不同簇之间测未知数据的类别常联关系常用的关联规的数据相似度较低常用的分类算法包括决策则算法包括算Apriori用的聚类算法包括均树、支持向量机、神经法、算法等K FP-Growth值聚类、层次聚类等网络等分类可以用于关联规则可以用于推聚类可以用于发现数据预测数据的类别荐系统、商品促销等场的内在结构景人工智能与数据库智能查询优化使用人工智能技术优化查询计划，例如使用机器学习算法预测查询的执行代价智能查询优化可以提高查询的性能智能索引推荐使用人工智能技术推荐合适的索引，例如使用机器学习算法分析查询的模式智能索引推荐可以提高查询的性能智能异常检测使用人工智能技术检测数据库的异常，例如检测数据库的性能瓶颈智能异常检测可以提高数据库的稳定性和可靠性数据可视化图表仪表盘12使用图表展示数据，例如柱状使用仪表盘展示关键指标，例图、折线图、饼图等图表可如销售额、用户数量等仪表以直观地展示数据的分布和趋盘可以实时监控数据的变化，势选择合适的图表类型可以帮助用户快速了解业务状况更好地表达数据的信息交互式可视化3提供交互式的数据可视化工具，例如、等用户可以Tableau PowerBI通过交互式操作，探索数据之间的关系，发现数据的价值实时数据处理数据采集数据处理数据分析从各种数据源采集数据，例如传感器对采集到的数据进行处理，例如数据对处理后的数据进行分析，例如实时、日志文件、消息队列等数据采集清洗、数据转换和数据聚合等数据监控、实时预警等数据分析需要保需要保证数据的实时性和可靠性常处理需要保证数据的实时性和准确性证数据的实时性和有效性常用的数用的数据采集工具包括、常用的数据处理框架包括据分析工具包括、等Flume KafkaSpark KibanaGrafana等、等Connect Streaming Flink流处理引擎Spark StreamingFlink Kafka Streams是基于的流处理是一个分布式的、流式的计算引擎是基于的流处理库Spark StreamingSpark Flink KafkaStreamsKafka框架，将数据流划分为多个批次进行处，将数据流作为无限的数据集合进行处，将数据流作为主题进行处理Kafka理具有高吞吐量和低理具有高吞吐量、低延迟和高容具有易用性和可扩展性，Spark StreamingFlinkKafkaStreams延迟，适用于处理离线和实时数据错性，适用于处理实时数据适用于处理中的数据Kafka物联网数据管理设备连接数据存储数据分析连接各种物联网设备，例如传感器、智能存储物联网设备产生的数据，例如传感器分析物联网设备产生的数据，例如实时监家居设备等设备连接需要考虑设备的协数据、设备状态等数据存储需要考虑数控、故障诊断等数据分析需要考虑数据议和安全性常用的设备连接协议包括据的规模和实时性常用的数据存储方式的复杂性和实时性常用的数据分析工具、等包括数据库、时序数据库等包括、等MQTT CoAPNoSQL SparkStreamingFlink新型数据库发展趋势人工智能驱动云原生12人工智能技术将深入应用到数数据库将更加云原生，与云计据库的各个方面，例如查询优算平台深度集成，提供弹性伸化、索引推荐、异常检测等缩、高可用性和安全性云原人工智能将使数据库更加智能生数据库将简化数据库的部署化和自动化和管理多模数据库3数据库将支持多种数据模型，例如关系模型、文档模型、图形模型等多模数据库将提供更大的灵活性和适用性数据智能化数据集成数据治理将来自不同数据源的数据集成在对数据进行治理，包括数据质量一起，形成统一的数据视图数管理、数据安全管理、数据合规据集成需要解决数据格式不一致管理等数据治理需要制定数据、数据质量不高的问题常用的标准和规范，并进行监督和评估数据集成工具包括Informatica、等Talend数据分析对集成和治理后的数据进行分析，发现数据的价值数据分析需要选择合适的分析方法和工具，并进行结果的验证和解释数据库伦理和隐私数据隐私数据伦理合规性保护用户的个人信息，防止数据泄露和遵循数据伦理的原则，例如公平、透明遵守相关法律法规，例如、等GDPR CCPA滥用数据隐私是数据库伦理的重要组和负责任数据伦理要求在数据的使用合规性是数据库管理的重要要求需成部分需要采取技术和管理措施，保和管理过程中，考虑到社会和伦理的影要了解相关法律法规的要求，并采取相护用户的个人信息响需要建立数据伦理委员会，监督和应的措施评估数据的使用展望未来数据库系统在不断发展和演进，未来将更加智能化、云原生和多模化人工智能将深入应用到数据库的各个方面，例如查询优化、索引推荐、异常检测等云原生数据库将简化数据库的部署和管理，并提供弹性伸缩、高可用性和安全性多模数据库将支持多种数据模型，提供更大的灵活性和适用性。