《数据库系统概论》讲义课件

数据库系统概论本课程介绍数据库系统的基本概念和技术，并结合实际应用场景进行讲解包括数据库系统设计、数据模型、数据库管理系统、语言、事务处理、SQL并发控制、恢复机制、数据仓库、数据挖掘等内容数据库系统概述数据库系统是管理和组织数据的软件系统它提供数据存储、检索、更新和删除等功能，并确保数据的完整性和一致性常见的数据库系统包括关系型数据库、数据库等NoSQL数据库系统已经成为现代信息系统的重要组成部分，应用于各种领域，例如电子商务、金融、医疗、制造等数据模型概念模型逻辑模型物理模型用面向对象或图的方式表示数据之用数据模型语言描述数据的逻辑结描述数据在计算机系统中的具体存储E-R间语义关系构，如关系模型、层次模型、网状模结构，涉及数据文件、索引等型关系数据模型数据结构数据操作关系数据模型使用二维表来表示数据每个表代表一种实体或实关系数据模型使用结构化查询语言（）来操作数据，包括数SQL体之间的关系据插入、删除、修改和查询关系代数和关系演算关系代数1关系代数是一种用于关系数据库操作的数学理论它使用集合论和逻辑来定义对关系的运算，例如选择、投影、连接和差关系演算2关系演算是另一种用于关系数据库操作的方法它使用逻辑表达式来描述数据库中数据的查询关系演算有两种主要类型元组演算和域演算关系代数和关系演算的联系3关系代数和关系演算是等价的，这意味着任何可以用关系代数表达的查询也可以用关系演算表达，反之亦然关系演算通常比关系代数更接近自然语言，而关系代数更适合数据库系统实现语言SQL结构化查询语言数据库管理系统标准化语言是一种结构化查询语言，用于管理和通过与数据库管理系统交互来执行查是一种标准化语言，被广泛用于各种SQL SQL SQL操作关系数据库询、更新、插入和删除数据关系数据库系统数据定义语言数据库模式表定义数据库结构和数据类型创建、修改、删除表键约束索引定义主键、外键和唯一约束创建、删除索引以提高查询效率数据操纵语言数据插入数据删除12使用语句将新数据添使用语句删除表中的INSERT DELETE加到表中，例如，添加新学生数据，例如，删除已毕业的学信息生信息数据更新数据查询34使用语句修改表中已使用语句从数据库中UPDATE SELECT有数据的属性，例如，更新学检索数据，例如，查询学生信生成绩息数据库设计理论需求分析1理解业务需求，确定数据需求概念设计2构建概念模型，描述数据语义逻辑设计3选择数据模型，进行逻辑结构设计物理设计4优化存储结构，选择数据存储方式数据库设计理论是数据库系统设计的基础，指导数据库设计人员遵循一定的规范和原则，设计出结构合理、功能完善、易于维护的数据库系统范式理论消除数据冗余简化数据库设计优化数据库性能范式理论帮助设计人员减少数据冗余，提规范化数据库设计可以简化数据库结构，通过遵循范式规则，可以优化数据库查询高数据完整性和一致性方便管理和维护性能，减少查询时间数据库设计方法需求分析1明确用户需求和业务规则概念设计2建立概念数据模型逻辑设计3转换为逻辑数据模型物理设计4优化数据库实现方案数据库设计是一个逐步细化、不断优化的过程每个阶段都应遵循一定的原则和方法数据库系统架构数据库管理系统存储系统网络基础设施DBMS存储系统负责存储数据库数网络基础设施负责连接数据是数据库系统的核据，可以是传统的磁盘存库服务器和客户端应用程DBMS心，负责管理数据存储、访储、闪存或云存储序，允许用户访问和操作数问、安全性和完整性据库核心组件数据库系统架构由多个核心组件组成，例如数据库管理系统、数据库服务DBMS器、存储系统和网络基础设施存储管理数据存储数据组织12数据库系统使用多种存储设数据库系统将数据组织成特定备，例如硬盘、固态硬盘和磁结构，例如表、索引和文件，带，以存储大量数据以提高访问效率存储空间管理数据备份34数据库系统管理存储空间的分数据库系统定期备份数据，以配和释放，以确保有效利用存防止数据丢失并确保数据恢储资源复索引管理索引结构索引类型索引创建索引维护索引是数据库管理系统中用于常见索引类型包括树索引、创建索引需要考虑索引字段的索引需要定期维护，包括索引B加快数据检索速度的数据结哈希索引、位图索引，不同的选择、索引类型以及索引的维的重建、更新和删除，以保证构，通过索引可以快速定位数索引类型适用于不同的查询模护成本，合理的索引设计可以索引的有效性和完整性据，从而提高数据库的性能式有效提升数据库的查询效率事务管理原子性一致性事务是一个不可分割的工作单事务必须保证数据库从一个一致元，要么全部执行，要么全部不性状态到另一个一致性状态执行隔离性持久性多个事务并发执行，彼此之间互一旦事务提交，其对数据库的改不干扰变应该是永久性的并发控制并发访问并发控制机制多个用户同时访问数据库，可能会导致数据不确保数据一致性和完整性的机制一致事务隔离级别锁机制控制并发事务之间的可见性和影响防止数据被并发修改恢复管理事务恢复日志文件事务恢复是数据库管理系统日志文件记录事务的执行操作，（）中的一种机制，用于以便在发生故障时回滚或重做事DBMS在系统故障或错误发生时恢复数务，以确保数据的完整性和一致据的一致性状态性检查点恢复策略检查点是日志文件中标记的位采用不同的恢复策略，例DBMS置，表示系统状态的一致性点，如前滚恢复、回滚恢复或混合恢用于加速恢复过程复，根据需要选择合适的策略查询优化查询优化目标优化技术降低查询执行时间，提升查询效率，减少系统资源消耗•索引优化•查询语句优化•数据存储优化•数据库配置优化•缓存优化嵌入式SQL语法结构数据访问

11.

22.将语句嵌入到宿主语言中，通过接口进行交互，使程序提供数据访问接口，程序可以执行语句，进行查询、插SQLSQL可以访问数据库入、更新和删除等操作动态事务控制

33.SQL

44.通过宿主语言动态生成语句，提高程序灵活性，例如根宿主语言可以控制数据库事务，例如提交、回滚等操作，确SQL据条件构建查询语句保数据一致性存储过程和触发器存储过程触发器应用场景存储过程是一种预编译的语句，用于触发器是一种特殊类型的存储过程，在数存储过程和触发器广泛应用于各种数据库SQL执行特定任务，提高效率，增强安全性据库事件发生时自动执行，例如插入、更系统，以实现复杂业务逻辑，简化操作，新或删除操作维护数据完整性数据仓库和联机分析处理数据仓库联机分析处理商业智能数据仓库是一个面向主题的、集成的、非联机分析处理（）是指对数据仓库商业智能（）利用数据仓库和技OLAP BIOLAP易失性的、变化缓慢的数据集合，用于支中存储的海量数据进行多维分析，以支持术，为企业提供数据分析、可视化和报表持管理决策决策制定工具，支持更有效的决策数据挖掘数据挖掘概述常见应用场景数据挖掘是一种从大型数据集中提取知数据挖掘广泛应用于商业、医疗、金融识的过程，它利用统计学、机器学习和等领域，例如市场营销分析、客户关系数据库技术来发现隐藏的模式、趋势和管理、欺诈检测、疾病预测等关系分布式数据库分布式数据存储分布式数据访问数据一致性云数据库数据分布在多个物理节点上，用户可以访问不同节点上的数保证分布式系统中数据的一致基于云计算平台的分布式数据提高可扩展性，应对数据量和据，提供更高效的数据检索和性，需要使用各种技术，例如库，提供高可用性、可扩展性用户增长处理能力分布式事务处理和成本效益多媒体数据库数据类型查询和检索多媒体数据库存储各种非文本数多媒体数据库需要支持基于内容据，例如音频、视频、图像、动的查询，例如根据图像的颜色、画等这些数据类型需要专门的视频的帧速率或音频的频率来检存储和管理机制索数据应用场景多媒体数据库广泛应用于数字图书馆、视频网站、音乐平台、教育和医疗等领域，为用户提供丰富的多媒体体验移动数据库数据存储离线访问12移动数据库在移动设备上本地即使没有网络连接，用户也可存储数据，例如手机或平板电以访问他们的数据脑数据同步数据安全34当设备连接到互联网时，移动移动数据库通常会实施安全措数据库可以将更改与云端数据施来保护敏感数据，例如加密库同步和访问控制时间序列数据库存储数据时间轴12时间序列数据库用于存储随时这些数据库优化了时间索引，间变化的数据，例如传感器数可以高效地查询和分析数据随据、股票价格和网站流量时间推移的趋势时间序列实时分析34时间序列数据库支持时间聚合时间序列数据库通常用于实时和过滤，例如计算平均值或查分析和监控应用程序，支持快找特定时间段内的最大值速数据插入和查询数据库NoSQL灵活的数据模型分布式架构高性能和可扩展性数据库支持多种数据模型，例如数据库通常采用分布式架构，以数据库通常比关系型数据库具有NoSQL NoSQLNoSQL键值对、文档、图和列族，以适应不同的实现高可用性、可扩展性和容错性更高的性能和可扩展性，尤其是在处理大应用程序需求量数据时数据库安全数据保密数据完整性防止未经授权访问数据，包括对敏感信息加密确保数据的准确性、一致性和可靠性，防止数和访问控制据被篡改或损坏数据可用性用户认证确保数据库系统正常运行，避免数据丢失或服验证用户身份，控制用户对数据库资源的访问务中断权限数据库管理和维护备份和恢复性能监控定期备份数据库数据，防止数据监控数据库运行情况，包括性能丢失恢复数据时需要确保数据指标、资源使用等，及时发现问完整性题并解决安全管理优化和调整设置用户权限，防止非法访问和根据实际需求优化数据库配置，数据泄露定期更新安全补丁，提高性能和效率加强安全防护数据库系统软件数据库管理系统数据库开发工具DBMS是数据库系统的核心软件，提供数据存储、管理、访用于开发和维护数据库应用程序，例如数据库建模工具、DBMS SQL问、维护等功能编辑器、数据库测试工具等常见的包括、、等这些工具简化数据库开发流程，提高开发效率DBMS OracleMySQL SQLServer课程总结与展望本课程介绍了数据库系统的基础知识，涵盖数据模型、关系代数、语言、SQL数据库设计、事务管理、查询优化等内容展望未来，数据库技术将持续发展，云数据库、分布式数据库、数据NoSQL库等新技术将不断涌现，为数据管理带来新的挑战和机遇。