《数据库设计》课件 —— 构建高效数据管理框架

库设计构数据-建高效数据管理框架欢迎来到数据库设计课程！本课程旨在帮助学生掌握数据库设计的基本原理、方法和技术，从而能够构建高效、可靠和可维护的数据管理框架通过本课程的学习，学生将了解数据库系统的发展历程、掌握关系数据库的设计理论和实践、熟悉SQL语言的使用、掌握数据库规范化理论、了解事务管理和并发控制技术、熟悉数据库安全和性能优化方法、了解分布式数据库和NoSQL数据库的基本概念、熟悉大数据处理的基本技术、掌握数据库设计的实践方法希望本课程能帮助你打开数据库设计的大门，为未来的职业发展打下坚实的基础课程概述课标习程目学内容考核方式本课程旨在帮助学生掌握数据库设计的基本课程主要包括数据库基础、关系数据库本课程的考核方式包括平时作业、实验报本原理、方法和技术，培养学生分析、设设计、数据库规范化、事务管理、数据库告和期末考试平时作业主要考察学生对计和实现数据库系统的能力通过学习，安全、数据库性能优化、分布式数据库、基本概念的理解和掌握程度；实验报告主学生应能够根据实际需求，设计出满足应数据仓库与数据挖掘、NoSQL数据库、大要考察学生实践操作能力和问题解决能力用需求的数据库系统，并能够对数据库系数据处理和数据库设计实践等内容每个；期末考试主要考察学生对整个课程知识统进行优化和维护章节都包含理论讲解、案例分析和实践操的综合运用能力综合评定学生的学习成作，帮助学生深入理解和掌握相关知识绩库础第一章数据基1什么是数据库2数据库管理系统DBMS数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库它数据库管理系统（DBMS）是用是一个长期存储在计算机内的于管理数据库的软件系统它、有组织的、可共享的、统一提供了对数据库进行创建、查管理的大量数据的集合数据询、更新和维护的功能常见库中的数据可以以不同的方式的DBMS包括MySQL、Oracle进行组织、检索和更新、SQL Server和PostgreSQL等DBMS是数据库系统的核心组成部分3数据库系统的优势数据库系统相比传统的文件系统具有许多优势，例如数据共享、数据一致性、数据完整性、数据安全性、数据独立性和数据可恢复性等这些优势使得数据库系统在各种应用中得到了广泛应用库统发历数据系的展程文件系统1文件系统是最初的数据管理方式，但存在数据冗余、数据不一致和数据访问效率低等问题文件系统适用于简单的数据管理需求，但2层次模型和网状模型不适用于复杂的数据管理需求层次模型和网状模型是早期的数据库模型，但存在结构复杂、难以修改和数据独立性差等问题层次模型和网状模型在一定程度上解关系模型3决了文件系统的问题，但仍然存在许多局限性关系模型是目前最主流的数据库模型，具有结构简单、易于理解和数据独立性高等优点关系模型基于关系代数和关系演算，提供了4面向对象数据库强大的数据查询和操作功能关系模型得到了广泛应用面向对象数据库是将面向对象技术应用于数据库系统的产物，具有封装、继承和多态等特性面向对象数据库适用于处理复杂的数据NoSQL数据库5类型和关系，但在实际应用中并未得到广泛应用NoSQL数据库是非关系型数据库的统称，具有可扩展性强、性能高和灵活性好等优点NoSQL数据库适用于处理海量数据和高并发访问的场景常见的NoSQL数据库包括键值存储数据库、文档型数据库、列式数据库和图数据库等库统构数据系的架单构机架单机架构是指数据库系统运行在单台计算机上单机架构适用于小规模的应用，但在处理大规模数据和高并发访问时存在性能瓶颈单机架构的优点是简单易用，但缺点是可扩展性差户务构客端/服器架客户端/服务器架构是指数据库系统由服务器和客户端组成服务器负责存储和管理数据，客户端负责向服务器发送请求和接收数据客户端/服务器架构适用于中等规模的应用，可以提供较好的性能和可扩展性构分布式架分布式架构是指数据库系统运行在多台计算机上分布式架构可以将数据分散存储在多台计算机上，从而提高系统的可扩展性和可用性分布式架构适用于大规模的应用，可以处理海量数据和高并发访问数据模型逻辑模型逻辑模型是将概念模型转换为计算机可以理解的模型逻辑模型主要关注数据的逻2概念模型辑结构和关系，例如关系模型、层次模型和网状模型等关系模型是常用的逻辑模概念模型是对现实世界的数据进行抽象1型和建模的模型概念模型主要关注数据的语义和关系，而不关注数据的具体存储和实现E-R模型是常用的概念模型物理模型物理模型是将逻辑模型转换为实际的数据库存储结构的模型物理模型主要关注数3据的存储方式、索引和优化等物理模型直接影响数据库系统的性能实关体-系模型（E-R模型）实关体属性系实体是指现实世界中可以区分的对象属性是描述实体的特征例如，学生的关系是指实体之间的联系例如，学生例如，学生、课程和教师等都是实体姓名、学号和年龄等都是学生的属性选修课程是一种关系，教师教授课程也实体具有属性，例如学生的姓名、学号属性具有数据类型，例如姓名是字符串是一种关系关系具有类型，例如一对和年龄等类型，学号是整数类型，年龄是整数类一关系、一对多关系和多对多关系等型图绘E-R的制实关体的表示属性的表示系的表示实体在E-R图中用矩形表示矩形框内写属性在E-R图中用椭圆形表示椭圆形框关系在E-R图中用菱形表示菱形框内写上实体的名称例如，学生实体可以用一内写上属性的名称椭圆形通过直线连接上关系的名称菱形通过直线连接到相关个矩形表示，矩形框内写上“学生”到实体例如，学生的姓名属性可以用一的实体例如，学生选修课程的关系可以个椭圆形表示，椭圆形框内写上“姓名”用一个菱形表示，菱形框内写上“选修”实E-R模型例选课统图书统学生系管理系学生选课系统是一个典型的数据库应图书管理系统是另一个典型的数据库用系统该系统涉及学生、课程和选应用系统该系统涉及图书、读者和课等实体学生实体具有姓名、学号借阅等实体图书实体具有书名、书和年龄等属性；课程实体具有课程名号和作者等属性；读者实体具有姓名、课程号和学分等属性；选课关系表、借书证号和地址等属性；借阅关系示学生选修课程的关系表示读者借阅图书的关系关库设计第二章系数据1关系数据库的概念2关系的属性关系数据库是基于关系模型的关系的属性包括关系名、属性数据库关系模型将数据组织名和属性的数据类型关系名成关系，关系由元组组成，元用于唯一标识关系；属性名用组由属性组成关系数据库使于唯一标识关系的属性；属性用SQL语言进行数据查询和操的数据类型用于定义属性的取作值范围3关系的完整性约束关系的完整性约束用于保证数据的正确性和一致性关系的完整性约束包括实体完整性约束、参照完整性约束和用户自定义完整性约束实体完整性约束要求主键不能为空；参照完整性约束要求外键必须引用已存在的主键；用户自定义完整性约束根据实际需求定义关系代数运专门关运集合算的系算集合运算包括并、交、差和笛卡尔积等并运算将两个关系的元组专门的关系运算包括选择、投影、连接和除等选择运算根据条件合并成一个关系；交运算取两个关系中共有的元组；差运算取一个从关系中选择满足条件的元组；投影运算从关系中选择指定的属性关系中另一个关系没有的元组；笛卡尔积运算将两个关系的元组进；连接运算将两个关系根据公共属性进行连接；除运算用于查找满行组合足条件的元组语SQL言概述义语语DDL（数据定言）DML（数据操作言）DDL用于定义数据库的结构，包括DML用于操作数据库中的数据，创建、修改和删除数据库、表、索包括插入、更新、删除和查询数据引和视图等常用的DDL语句包括等常用的DML语句包括INSERTCREATE、ALTER和DROP等、UPDATE、DELETE和SELECT等语DCL（数据控制言）DCL用于控制数据库的访问权限，包括授权和撤销权限等常用的DCL语句包括GRANT和REVOKE等创库建数据和表语CREATE DATABASE句CREATE DATABASE语句用于创建数据库例如，CREATEDATABASE testdb;用于创建一个名为testdb的数据库语CREATE TABLE句CREATE TABLE语句用于创建表例如，CREATE TABLEstudent id INT,name VARCHAR20,age INT;用于创建一个名为student的表，包含id、name和age三个属性类选择数据型的数据类型的选择需要根据实际需求进行选择常用的数据类型包括INT、VARCHAR、DATE和DECIMAL等INT用于存储整数；VARCHAR用于存储字符串；DATE用于存储日期；DECIMAL用于存储小数数据操作语UPDATE句UPDATE语句用于更新表中的数据例如2，UPDATE studentSET age=21语INSERT句WHERE id=1;用于将student表中id为1INSERT语句用于向表中插入数据例如的数据的age属性更新为211，INSERT INTOstudentid,name,age VALUES1,张三,20;用于向student表中插入一条数据，id为1，语DELETE句name为张三，age为20DELETE语句用于删除表中的数据例如3，DELETE FROM student WHEREid=1;用于将student表中id为1的数据删除查询数据语SELECT句SELECT语句用于从表中查询数据例如，SELECT*FROM student;用于查询student表1中的所有数据WHERE子句2WHERE子句用于指定查询条件例如，SELECT*FROM student WHEREage18;用于查询student表中年龄大于18的数据ORDER BY子句ORDER BY子句用于指定查询结果的排序方式例如，SELECT*3FROM studentORDER BY age DESC;用于查询student表中的所有数据，并按照年龄降序排列级查询高聚合函数1聚合函数用于对数据进行统计计算常用的聚合函数包括COUNT、SUM、AVG、MAX和MIN等例如，SELECTCOUNT*FROM student;用于统计student表中的数据条数GROUP BY子句GROUP BY子句用于对数据进行分组例如，SELECT COUNT*,age FROM student2GROUP BYage;用于按照年龄对student表中的数据进行分组，并统计每个年龄段的数据条数HAVING子句HAVING子句用于对分组后的数据进行筛选例如，SELECT3COUNT*,age FROM student GROUP BYageHAVINGCOUNT*1;用于按照年龄对student表中的数据进行分组，并统计每个年龄段的数据条数，只显示数据条数大于1的年龄段查询多表连连连内接外接自接内连接用于查询两个表外连接包括左外连接、自连接是指将同一个表中存在关联关系的数据右外连接和全外连接与自身进行连接自连例如，SELECT左外连接用于查询左表接通常用于查询具有层student.name,中的所有数据以及右表次关系的数据例如，course.name FROM中与左表存在关联关系查询员工及其上级领导student INNERJOIN的数据；右外连接用于的信息course ON查询右表中的所有数据student.course_id=以及左表中与右表存在course.id;用于查询学关联关系的数据；全外生和课程的关联关系连接用于查询左表和右表中的所有数据查询子单查询查询关查询行子多行子相子单行子查询是指子查询的结果只返回一行多行子查询是指子查询的结果返回多行数相关子查询是指子查询的执行依赖于外部数据单行子查询可以使用比较运算符（据多行子查询可以使用IN、ANY和ALL查询相关子查询的执行顺序是从外部查例如=、、等）进行比较例如，等运算符进行比较例如，SELECT*询开始，每次外部查询返回一行数据，子SELECT*FROMstudent WHERE ageFROMstudentWHERE course_id IN查询都会执行一次例如，SELECT*SELECT AVGage FROMstudent;用SELECT idFROM courseWHERE FROMstudentWHEREEXISTS SELECT于查询年龄大于平均年龄的学生信息credit3;用于查询学分大于3的课程的*FROM courseWHERE学生信息student.course_id=course.id;用于查询选修了课程的学生信息视图创视图视图建更新视图是基于一个或多个表的查询结果并非所有的视图都可以更新只有满的虚拟表创建视图的语法为CREATE足特定条件的视图才可以更新例如VIEW view_name ASSELECT，简单视图（只基于一个表，不包含statement;例如，CREATE VIEW聚合函数、GROUPBY子句和HAVINGstudent_view ASSELECT id,name,子句等）可以更新ageFROMstudentWHEREage18;用于创建一个名为student_view的视图，只包含年龄大于18的学生信息视图优的缺点视图的优点包括简化查询、提高数据安全性、提供数据独立性等；视图的缺点包括性能影响、更新限制等视图可以简化复杂的查询，隐藏底层表的结构，提高数据安全性但是，视图的查询性能可能低于直接查询表，而且并非所有的视图都可以更新索引索引的概念索引是一种用于加速数据查询的数据结构索引类似于图书的目录，可以快速定位到指定的数据索引可以提高查询效率，但会降低插入、更新和删除数据的效率类索引的型常见的索引类型包括B树索引、哈希索引和全文索引等B树索引适用于范围查询和排序；哈希索引适用于等值查询；全文索引适用于文本搜索创维护索引的建和可以使用CREATE INDEX语句创建索引例如，CREATE INDEXindex_name ONtable_name column_name;可以使用ALTERTABLE语句修改索引可以使用DROP INDEX语句删除索引需要根据实际需求创建和维护索引，避免过度索引和索引失效库规第三章数据范化1函数依赖2码的概念函数依赖是指在一个关系中，码是指能够唯一确定关系的元如果一个属性或属性组的值可组的属性或属性组码包括超以唯一确定另一个属性的值，码、候选码和主码超码是能则称后者函数依赖于前者例够唯一确定关系的元组的属性如，如果学号可以唯一确定姓或属性组；候选码是最小的超名，则姓名函数依赖于学号码；主码是从候选码中选择一个作为主码3范式的概念范式是指关系的规范化程度常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）和BC范式（BCNF）等范式越高，数据的冗余度越低，数据的一致性越高第一范式（1NF）义实现定示例方法第一范式要求关系中的所有属性都是不可例如，一个包含地址属性的关系，如果地将关系中的复合属性或多值属性分解为原再分的原子值也就是说，关系中不能包址属性包含省份、城市和街道等信息，则子属性例如，将地址属性分解为省份、含复合属性或多值属性该关系不满足第一范式需要将地址属性城市和街道等属性分解为省份、城市和街道等属性，才能满足第一范式第二范式（2NF）示例例如，一个包含学生、课程和成绩的关系，如果学号和课程号是码，而姓名只依赖2于学号，则该关系不满足第二范式需要义定将该关系分解为学生关系和选课关系，才1能满足第二范式第二范式要求关系满足第一范式，并且非主属性完全函数依赖于码也就是说实现，非主属性不能部分函数依赖于码方法将关系分解为多个关系，使得每个关系中的非主属性完全函数依赖于码例如，将3学生、课程和成绩的关系分解为学生关系和选课关系第三范式（3NF）义定第三范式要求关系满足第二范式，并且非主属性不传递函数依赖于码也就是说，非主属1性不能间接依赖于码示例例如，一个包含学生、系和系主任的关系，如果学号是码，而系主任依赖于系2，系依赖于学号，则该关系不满足第三范式需要将该关系分解为学生关系和系关系，才能满足第三范式实现方法将关系分解为多个关系，使得每个关系中的非主属性不传递函数依3赖于码例如，将学生、系和系主任的关系分解为学生关系和系关系BC范式（BCNF）义定1BC范式要求关系满足第三范式，并且每个决定因素都包含码也就是说，关系中不存在非码属性对码的部分函数依赖或传递函数依赖示例2BC范式通常只在特殊情况下才需要考虑，例如关系中存在多个候选码，并且候选码之间存在重叠属性时实现方法3将关系分解为多个关系，使得每个关系都满足BC范式BC范式是第三范式的加强版，能够消除更多的冗余数据第四范式（4NF）和第五范式（5NF）应场第四范式（4NF）第五范式（5NF）用景第四范式要求关系满足BC范式，并且不存第五范式要求关系满足4NF，并且不存在连第四范式和第五范式在实际应用中很少使用在多值依赖多值依赖是指一个属性的值可接依赖连接依赖是指关系可以分解为多个只有在非常特殊的情况下，为了消除极端以确定多个其他属性的值关系，并且可以通过连接操作恢复原始关系的冗余数据，才需要考虑使用第四范式和第五范式规反范化应场优概念用景缺点反规范化是指为了提高查询效率，允许在反规范化通常用于数据仓库和OLAP系统反规范化的优点是可以提高查询效率；缺关系中存在冗余数据反规范化是规范化在这些系统中，查询操作远多于更新操点是会降低数据的一致性，增加数据维护的反向操作在某些情况下，反规范化可作，因此可以牺牲数据的一致性来提高查的复杂性需要根据实际需求权衡规范化以提高查询效率，但会降低数据的一致性询效率和反规范化务第四章事管理ACID属性原子性（Atomicity）要求事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败；一致性（Consistency）要求事务执行前后，数据库的2状态必须保持一致；隔离性（Isolation）要求多个事务并发执行时，互相不影响；持久性（务事的概念Durability）要求事务提交后，对数据库的修改1是永久性的事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作事务具有原子性、一致性、隔离性和持务态事的状久性（ACID）等属性事务的状态包括活动状态、部分提交状态、提交状态、失败状态和中止状态事务从活动状态开3始，如果所有操作都成功完成，则进入部分提交状态；如果事务提交成功，则进入提交状态；如果事务执行过程中发生错误，则进入失败状态；如果事务中止，则进入中止状态发并控制并发问题并发问题包括丢失更新、脏读、不可重复读和幻读等丢失更新是指多个事务同时更新同一数据，导致更新丢失；脏读是指事务读取了未提交的数据；不可重复读是指事务多次读取同一数据，结果不一致；幻读是指事务多次查询同一1范围的数据，结果不一致锁机制2锁机制是常用的并发控制方法锁包括共享锁和排他锁共享锁允许多个事务同时读取同一数据；排他锁只允许一个事务写入数据时间戳3时间戳是另一种并发控制方法每个事务都有一个时间戳，用于标识事务的执行顺序时间戳可以用于解决并发问题，但实现复杂多版本并发控制（MVCC）4MVCC是一种高级的并发控制方法MVCC为每个数据保留多个版本，允许事务读取旧版本的数据，从而避免了读取阻塞MVCC可以提高并发性能，但实现复杂库复数据恢类故障型1故障类型包括事务故障、系统故障和介质故障等事务故障是指事务执行过程中发生错误；系统故障是指数据库系统发生崩溃；介质故障是指存储数据库的介质发生损坏日志文件2日志文件用于记录数据库的操作日志文件可以用于恢复数据库到一致的状态日志文件包括重做日志和撤销日志检查术点技检查点技术是一种用于减少数据库恢复时间的技术检查点技术3定期将数据库的状态写入磁盘，从而减少了恢复时需要重做的操作库第五章数据安全1安全威胁2访问控制常见的安全威胁包括SQL注入、跨站访问控制是一种用于限制用户对数据脚本攻击（XSS）、拒绝服务攻击（库的访问权限的安全措施访问控制DoS）和数据泄露等SQL注入是指包括身份验证和授权身份验证用于攻击者通过构造恶意的SQL语句，绕验证用户的身份；授权用于控制用户过安全检查，从而获取或修改数据库可以访问哪些数据和执行哪些操作中的数据；XSS是指攻击者通过在网页中注入恶意的脚本代码，从而窃取用户的敏感信息；DoS是指攻击者通过发送大量的请求，导致数据库系统无法正常工作；数据泄露是指未经授权的用户获取了数据库中的敏感数据3加密技术加密技术是一种用于保护数据库中敏感数据的安全措施加密技术可以将数据转换为不可读的形式，从而防止未经授权的用户获取数据常见的加密算法包括对称加密算法和非对称加密算法户用管理创户权销权建用授和撤限角色管理可以使用CREATE USER语句创建用户例可以使用GRANT语句授权用户例如，角色是一组权限的集合可以使用如，CREATE USERGRANT SELECT,INSERT ONCREATE ROLE语句创建角色可以使用username@hostname IDENTIFIEDdatabase.table TOGRANT语句将权限授予角色可以使用BY password;用于创建一个名为username@hostname;用于授权用户GRANT语句将角色授予用户角色可以简username的用户，允许从hostname连username对database.table表具有化权限管理，提高安全性接，密码为password SELECT和INSERT权限可以使用REVOKE语句撤销权限例如，REVOKESELECT ONdatabase.table FROMusername@hostname;用于撤销用户username对database.table表的SELECT权限库审计数据审计类的型审计的类型包括登录审计、DDL审计和DML审计登录审计用于记录用户的登录2和注销操作；DDL审计用于记录数据库结审计的目的构的变更操作；DML审计用于记录数据库数据的操作审计的目的是记录数据库的操作，以便1进行安全分析、故障诊断和性能优化审计工具审计可以帮助发现潜在的安全威胁，诊断数据库故障，并优化数据库性能常见的审计工具包括数据库自带的审计功能和第三方审计工具数据库自带的审计功能通常比较简单，只能满足基本的审计3需求；第三方审计工具功能更强大，可以满足更复杂的审计需求库优第六章数据性能化问题性能的原因常见的性能问题的原因包括SQL语句性能差、索引失效、数据库结构不合理、硬件资源1不足等需要对数据库系统进行全面的分析，找出性能瓶颈优标化的目2优化的目标是提高数据库系统的响应速度、吞吐量和并发能力需要根据实际需求，确定优化的目标优化的方法3常见的优化方法包括SQL语句优化、索引优化、数据库结构优化和硬件资源优化等需要根据实际情况，选择合适的优化方法查询优化执计划行1执行计划是数据库系统执行SQL语句的步骤可以通过查看执行计划，了解SQL语句的执行过程，找出性能瓶颈可以使用EXPLAIN语句查看执行计划优索引化2索引可以提高查询效率需要根据实际需求创建合适的索引需要避免过度索引和索引失效可以使用ANALYZE TABLE语句更新索引统计信息语优SQL句化可以通过重写SQL语句，提高查询效率常用的SQL语句优化技3巧包括避免使用SELECT*、使用连接代替子查询、使用索引、避免在WHERE子句中使用函数等库结构优数据化设计优设计优术表化索引化分区技合理的表设计可以提高合理的索引设计可以提分区技术可以将表分割查询效率需要选择合高查询效率需要选择成多个小的分区，从而适的数据类型、避免冗合适的索引类型、避免提高查询效率常用的余数据、合理使用外键过度索引、合理使用组分区技术包括水平分区等合索引等和垂直分区统优硬件和操作系化盘优磁I/O化内存配置CPU利用率磁盘I/O是数据库系统的瓶颈之一可以通合理的内存配置可以提高数据库系统的性CPU利用率过高会导致数据库系统性能下过使用SSD磁盘、RAID技术、调整I/O调能需要根据实际需求，配置合适的内存降可以通过优化SQL语句、索引、数据度算法等方法，提高磁盘I/O性能大小可以使用数据库系统的配置参数，库结构等方法，降低CPU利用率调整内存使用策略库第七章分布式数据1分布式数据库的概念2分布式数据库的优势分布式数据库是指将数据库的分布式数据库的优势包括可扩数据分散存储在多台计算机上展性强、可用性高、容错性好分布式数据库可以提高系统、性能高等分布式数据库可的可扩展性、可用性和容错性以处理海量数据和高并发访问3分布式数据库的挑战分布式数据库的挑战包括数据一致性、事务管理和查询优化等需要解决这些挑战，才能保证分布式数据库的正确性和性能数据分片水平分片水平分片是指将表的数据按照行进行分割，存储在不同的计算机上水平分片可以提高查询效率和并发能力垂直分片垂直分片是指将表的属性按照列进行分割，存储在不同的计算机上垂直分片可以提高查询效率和数据安全性混合分片混合分片是指将水平分片和垂直分片结合使用混合分片可以根据实际需求，灵活地分割数据，提高系统的性能和可扩展性务分布式事阶协议三段提交两阶段提交协议三阶段提交协议（3PC）是对2PC的改进23PC增加了预提交阶段，减少了阻塞时两阶段提交协议（2PC）是一种用于保间3PC可以提高系统的可用性，但实现证分布式事务原子性的协议2PC包括复杂准备阶段和提交阶段在准备阶段，协1调者向所有参与者发送准备请求；在提交阶段，如果所有参与者都准备成功，补偿务事则协调者向所有参与者发送提交请求；补偿事务是一种用于处理最终一致性的方否则，协调者向所有参与者发送回滚请法补偿事务允许事务执行失败，然后通求3过执行补偿操作，恢复到一致的状态补偿事务适用于对一致性要求不高的场景论CAP理一致性（Consistency）一致性是指所有节点在同一时间看到相同的数据一致性是分布式系统的基本要求1可用性（Availability）2可用性是指系统能够持续提供服务可用性是分布式系统的另一个重要要求错分区容性（Partition tolerance）3分区容错性是指系统在出现网络分区时，仍然能够正常工作分区容错性是分布式系统的必备特性CAP理论指出，一个分布式系统最多只能同时满足一致性、可用性和分区容错性中的两个需要根据实际需求，权衡CAP三个特性仓库挖第八章数据与数据掘1数据仓库的概念2数据仓库的架构3数据仓库的应用数据仓库是一个面向主题、集成、非数据仓库的架构通常包括数据源、数据仓库广泛应用于商业智能、决策易失和时变的数据集合，用于支持管ETL过程、数据仓库和OLAP工具支持和报表分析等领域数据仓库可理决策数据仓库的数据通常是从多数据源包括关系数据库、文件系统和以帮助企业分析历史数据，发现潜在个数据源抽取而来，经过清洗、转换外部数据等；ETL过程用于将数据从的商业机会，并做出更明智的决策和加载后，存储在数据仓库中数据源抽取到数据仓库；数据仓库用于存储数据；OLAP工具用于对数据进行分析和查询过ETL程数据抽取数据抽取是指从数据源中抽取数据的过程数据抽取需要考虑数据源的类型、数据格式和数据质量等因素常用的数据抽取方法包括全量抽取和增量抽取转换数据数据转换是指将抽取的数据进行清洗、转换和整合的过程数据转换需要考虑数据清洗、数据转换和数据整合等因素常用的数据转换方法包括数据清洗、数据转换和数据整合载数据加数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中的过程数据加载需要考虑数据仓库的结构、数据格式和数据质量等因素常用的数据加载方法包括全量加载和增量加载联处机分析理（OLAP）OLAP的操作常用的OLAP操作包括切片、切块、钻取、上卷和旋转等切片是指选择一个或多个维度，固定其值，从而得到一个子立方体；切块是指选择一个或多个维度，指定其取值范围，从而得到一个2子立方体；钻取是指从一个维度向下深入到更细OLAP的概念粒度的维度；上卷是指从一个维度向上汇总到更1高粒度的维度；旋转是指交换两个或多个维度的OLAP是一种用于多维数据分析的技术OLAP位置可以帮助用户从不同的角度分析数据，发现潜在的商业机会实现术OLAP的技常用的OLAP实现技术包括关系型OLAP（3ROLAP）、多维OLAP（MOLAP）和混合型OLAP（HOLAP）ROLAP基于关系数据库实现，MOLAP基于多维数组实现，HOLAP结合了ROLAP和MOLAP的优点挖数据掘数据挖掘的过程数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的模式和知识的过程数据挖掘的过程包括数据准备、数据挖1掘、模式评估和知识表示等常见的数据挖掘算法常见的数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和序列模式挖掘算法2等分类算法用于将数据分为不同的类别；聚类算法用于将数据聚集成不同的簇；关联规则挖掘算法用于发现数据之间的关联关系；序列模式挖掘算法用于发现数据之间的序列模式数据挖掘的应用数据挖掘广泛应用于客户关系管理、风险管理、欺诈检测和市场营销等领域3数据挖掘可以帮助企业更好地了解客户、降低风险、检测欺诈和提高市场营销效率库第九章NoSQL数据NoSQL的概念1NoSQL是指非关系型数据库NoSQL数据库具有可扩展性强、性能高和灵活性好等优点NoSQL数据库适用于处理海量数据和高并发访问的场景关库NoSQL vs系数据2NoSQL数据库与关系数据库相比，具有以下优点可扩展性强、性能高、灵活性好、易于部署和维护；缺点数据一致性较弱、事务支持较差、查询功能较弱库类NoSQL数据的型3常见的NoSQL数据库类型包括键值存储数据库、文档型数据库、列式数据库和图数据库等键值储库存数据应场Redis Memcached用景Redis是一个高性能的键值存储数据库Memcached是一个高性能的分布式内存键值存储数据库适用于缓存、会话管理、Redis支持多种数据类型，例如字符串、对象缓存系统Memcached主要用于缓消息队列和计数器等场景键值存储数据列表、集合和有序集合等Redis常用于存，可以提高Web应用程序的性能库具有高性能和可扩展性强的优点缓存、会话管理和消息队列等场景库文档型数据CouchDBCouchDB是一个面向文档的NoSQL数据2库CouchDB使用JSON格式存储数据MongoDBCouchDB具有可扩展性强、容错性好和MongoDB是一个流行的文档型数据库易于使用等优点1MongoDB使用JSON格式存储数据MongoDB具有可扩展性强、性能高和灵应场用景活性好等优点MongoDB常用于Web应用程序和移动应用程序等场景文档型数据库适用于Web应用程序、移动应用程序、内容管理系统和日志管理等3场景文档型数据库具有灵活性好和易于扩展等优点库列式数据CassandraCassandra是一个高性能的列式数据库Cassandra具有可扩展性强、容错性好和性能1高等优点Cassandra常用于社交网络、物联网和金融等场景HBase2HBase是一个构建在Hadoop之上的列式数据库HBase具有可扩展性强、容错性好和性能高等优点HBase常用于大数据分析和存储等场景应场用景3列式数据库适用于大数据分析、日志管理、时间序列数据存储和物联网等场景列式数据库具有高性能和可扩展性强的优点图库数据Neo4j1Neo4j是一个流行的图数据库Neo4j使用节点和边来表示数据之间的关系Neo4j具有查询效率高、灵活性好和易于使用等优点Neo4j常用于社交网络、推荐系统和知识图谱等场景OrientDB2OrientDB是一个多模型的数据库OrientDB支持文档型、键值型和图型等多种数据模型OrientDB具有灵活性好和易于使用等优点应场用景3图数据库适用于社交网络、推荐系统、知识图谱、欺诈检测和网络安全等场景图数据库具有查询效率高和灵活性好的优点处第十章大数据理1大数据的特征2大数据处理框架大数据的特征包括Volume（数常见的大数据处理框架包括据量大）、Velocity（速度快Hadoop和Spark等Hadoop）、Variety（种类多）和是一个批处理框架，Spark是一Veracity（真实性高）大数个流处理框架需要根据实际据需要使用专门的技术进行处需求选择合适的大数据处理框理架3大数据存储技术常见的大数据存储技术包括HDFS和对象存储等HDFS是一个分布式文件系统，对象存储是一种云存储技术需要根据实际需求选择合适的大数据存储技术态统Hadoop生系HDFS MapReduceYARNHDFS是一个分布式文件系统，用于存储大MapReduce是一个批处理框架，用于处YARN是一个资源管理框架，用于管理数据HDFS具有可扩展性强、容错性好和理大数据MapReduce将数据分成多个Hadoop集群的资源YARN可以提高性能高等优点小的块，并行处理，然后将结果合并Hadoop集群的资源利用率SparkSpark SQLSpark SQL是一个用于处理结构化数据的2组件SparkSQL可以使用SQL语句查询数据RDD1RDD是一个弹性分布式数据集，是Spark的核心概念RDD是一个只读的、可分区的、可并行处理的数据集合Spark StreamingSpark Streaming是一个用于处理流式数据的组件SparkStreaming可以将流式3数据分成多个小的批次，并行处理库设计实第十一章数据践1需求分析需求分析是数据库设计的第一步需要了解用户的需求，明确数据库系统的功能和性能要求可以使用访谈、问卷调查和原型设计等方法进行需求分析2概念设计概念设计是数据库设计的第二步需要根据需求分析的结果，建立概念模型常用的概念模型是E-R模型逻辑设计3逻辑设计是数据库设计的第三步需要将概念模型转换为逻辑模型常用的逻辑模型是关系模型4物理设计物理设计是数据库设计的第四步需要将逻辑模型转换为物理模型物理设计需要考虑数据库系统的性能、安全性和可维护性等因素库设计数据工具ERwin PowerDesignerMySQL WorkbenchERwin是一个流行的数据库设计工具PowerDesigner是一个强大的建模工具MySQL Workbench是一个用于MySQLERwin支持多种数据库，可以用于创建E-PowerDesigner支持多种模型，例如E-R数据库的集成开发环境MySQLR模型、逻辑模型和物理模型ERwin具有模型、UML模型和业务流程模型等Workbench可以用于创建E-R模型、逻辑强大的建模功能和代码生成功能PowerDesigner具有强大的建模功能和代模型和物理模型MySQL Workbench具码生成功能有强大的建模功能和SQL开发功能库数据版本控制库迁实版本控制的重要性数据移工具最佳践版本控制可以帮助管理数据库的变更，避常用的数据库迁移工具包括Flyway和数据库版本控制的最佳实践包括使用版本免数据库的混乱版本控制可以记录数据Liquibase等数据库迁移工具可以自动控制工具、编写清晰的变更脚本、进行充库的每次变更，方便回滚和恢复执行数据库的变更脚本，保证数据库的一分的测试和定期备份数据库等致性库数据文档化文档的内容数据库文档的内容包括数据库的设计文档

2、用户手册和维护手册等设计文档记录数据库的结构和功能；用户手册记录数据文档的重要性库的使用方法；维护手册记录数据库的维1文档可以帮助理解数据库的设计和使用护方法文档可以记录数据库的结构、功能和性能等信息动自化文档工具常用的自动化文档工具包括Doxygen和3Sphinx等自动化文档工具可以自动生成数据库的文档，提高文档编写效率电务库设计案例研究子商平台数据需求分析电子商务平台需要存储商品、用户、订单和支付等信息需要根据实际需求，确定数据库系统的功能1和性能要求图设计E-R2需要根据需求分析的结果，建立E-R模型E-R模型需要包括商品实体、用户实体、订单实体和支付实体等结构设计表3需要将E-R模型转换为关系模型关系模型需要包括商品表、用户表、订单表和支付表等设计索引4需要根据查询需求，设计索引索引可以提高查询效率课总结程1知识点回顾2设计原则回顾本课程主要介绍了数据库基础数据库设计需要遵循一些基本、关系数据库设计、数据库规原则，例如需求驱动、简洁性范化、事务管理、数据库安全、一致性、可扩展性和安全性、数据库性能优化、分布式数等需要根据实际需求，权衡据库、数据仓库与数据挖掘、这些原则NoSQL数据库、大数据处理和数据库设计实践等内容3未来发展趋势数据库技术的未来发展趋势包括云数据库、NewSQL数据库、AI数据库和区块链数据库等需要关注这些新技术，不断学习和进步结语与展望库术续习数据技的重要性持学的必要性数据库技术是信息技术的重要组成数据库技术发展迅速，需要持续学部分数据库技术广泛应用于各个习才能跟上时代的步伐可以通过领域，例如金融、电商、医疗和教阅读书籍、参加培训和参与项目等育等掌握数据库技术对于从事信方式进行学习息技术行业的人员来说非常重要职业发展方向掌握数据库技术可以从事数据库管理员、数据库开发工程师、数据分析师和数据科学家等职业这些职业都具有良好的发展前景。