《高级数据库》课件

高级数据库欢迎来到《高级数据库》课程！本课程旨在深入探讨数据库系统的高级概念、设计与实现技术我们将一起探索关系数据库、分布式数据库、NoSQL数据库以及大数据处理等前沿技术通过本课程的学习，你将掌握数据库系统设计、优化与管理的核心技能，为未来的数据库工程师之路奠定坚实基础课程目标与学习方法课程目标学习方法12掌握高级数据库概念与技术；课前预习，课上积极参与讨论熟悉关系数据库设计理论；了；完成作业与实验，巩固知识解NoSQL数据库与大数据处；阅读相关论文与书籍，拓展理；具备数据库系统设计与优视野；积极实践，将理论应用化能力于实际评估方式3平时作业与实验（30%）；期中考试（30%）；期末项目（40%）本课程的学习方法注重理论与实践相结合，希望大家积极参与，共同探索数据库技术的奥秘数据库系统概述什么是数据库系统？的核心功能数据库系统的发展DBMS数据库系统是由数据库、数据库管理系数据定义提供数据模式定义语言（从早期的层次数据库、网状数据库，到统（DBMS）、应用程序以及数据库管DDL），用于定义数据库的结构；数据关系数据库，再到现在的NoSQL数据库理员（DBA）组成的有机整体它用于操纵提供数据操纵语言（DML），用和NewSQL数据库，数据库技术不断发存储、管理和访问大量结构化数据于数据的增删改查；数据控制提供数展，以适应不同的应用场景据控制功能，包括安全性、完整性、并发控制和恢复理解数据库系统的基本概念和发展历程是学习高级数据库技术的关键数据模型与模式数据模型模式数据模型是对现实世界数据特征模式是数据库中数据的逻辑结构的抽象，用于描述数据的组织方描述，包括表、视图、索引等式和数据之间的关系常见的数模式分为概念模式、逻辑模式和据模型包括层次模型、网状模型物理模式、关系模型、对象模型等三级模式结构三级模式结构包括外模式（用户视图）、概念模式（全局逻辑结构）和内模式（物理存储结构）这种结构实现了数据独立性，提高了数据库的灵活性和可维护性数据模型和模式是数据库设计的核心概念，理解它们有助于设计高效的数据库系统关系模型基础关系键完整性约束关系模型中的数据以关系（表）的形式组键是关系中用于唯一标识元组（行）的属完整性约束用于保证数据的正确性和一致织每个关系包含若干个属性（列），每性或属性集合包括主键、候选键、外键性包括实体完整性、参照完整性和用户个属性有对应的数据类型等自定义完整性关系模型是目前最主流的数据库模型，理解其基础概念是掌握关系数据库技术的关键关系代数选择（Selection）1选择满足指定条件的元组，记作σpr，其中p是选择条件，r是关系投影（Projection）2选择关系中的指定属性列，记作πa1,a2,...,anr，其中a1,a2,...,an是属性列并（Union）3将两个关系合并，要求两个关系具有相同的属性集合，记作r∪s差（Difference）4求两个关系的差，即属于第一个关系但不属于第二个关系的元组，记作r-s笛卡尔积（Cartesian Product）5将两个关系的元组进行组合，记作r×s连接（Join）6根据指定的连接条件，将两个关系的元组进行组合，包括自然连接、θ连接等关系代数是一种抽象的查询语言，用于描述关系数据库中的查询操作它是SQL语言的基础语言介绍SQL概述SQLSQL（Structured QueryLanguage，结构化查询语言）是一种用于管理关系数据库的标准语言它包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）和数据控制语言（DCL）的优点SQL功能强大、简单易学、标准化程度高、可移植性强的基本组成SQL数据定义语言（DDL）CREATE、ALTER、DROP；数据操纵语言（DML）SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE；数据控制语言（DCL）GRANT、REVOKESQL是关系数据库的标准查询语言，掌握SQL是数据库工程师的基本技能查询语句SQLFROMSELECT2指定要查询的关系（表）1选择要查询的属性列WHERE指定查询条件，用于过滤元组35ORDER BY将查询结果按照指定的属性列进行排序GROUP BY4将元组按照指定的属性列进行分组SQL查询语句是SQL语言的核心，用于从数据库中检索数据掌握SQL查询语句对于数据分析和应用开发至关重要更新语句SQLINSERT1向关系中插入新的元组UPDATE2修改关系中已存在的元组DELETE3删除关系中的元组SQL更新语句用于修改数据库中的数据在执行更新操作时，需要注意事务的ACID特性，以保证数据的正确性和一致性视图与索引视图（）View1虚拟的表，由查询定义视图可以简化复杂的查询，提高数据的安全性索引（）Index2提高查询效率的数据结构常见的索引类型包括B树索引、哈希索引等视图和索引是数据库中重要的性能优化手段合理使用视图和索引可以显著提高数据库的查询效率数据完整性约束实体完整性参照完整性用户自定义完整性数据完整性约束用于保证数据库中数据的正确性和一致性常见的完整性约束包括实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性关系数据库设计理论模型规范化ER实体关系模型，用于描述现实世界中的实体、属性和关系通过分解关系模式，消除数据冗余，提高数据的一致性和可维护性关系数据库设计理论是指导数据库设计的核心理论通过规范化，可以设计出高质量的数据库模式函数依赖函数依赖的定义完全函数依赖部分函数依赖设RU是一个关系模式，X,Y⊆U，如在X→Y中，如果X的任何真子集都不在X→Y中，如果X的某个真子集可以果对于R的任意一个关系r，X的值确定能确定Y，则称Y完全函数依赖于X确定Y，则称Y部分函数依赖于XY的值，则称Y函数依赖于X，记作X→Y函数依赖是关系数据库设计理论中的重要概念，用于描述属性之间的关系模式分解模式分解的定义将一个关系模式分解成若干个更小的关系模式，以消除数据冗余和提高数据的一致性分解的原则无损连接性分解后的关系模式能够无损地恢复到原始关系模式；依赖保持性分解后的关系模式能够保持原始关系模式中的函数依赖模式分解是关系数据库设计中的重要步骤，用于优化数据库的结构范式1NF2NF3NF第一范式关系中的每第二范式在1NF的基第三范式在2NF的基个属性都是不可分的原础上，非主属性完全函础上，非主属性不传递子值数依赖于主键函数依赖于主键BCNFBCNF在3NF的基础上，每个决定因素都包含候选键范式是关系数据库设计中的重要标准，用于衡量关系模式的质量多值依赖与连接依赖多值依赖1设RU是一个关系模式，X,Y⊆U，如果对于R的任意一个关系r，X的值确定Y的集合，则称Y多值依赖于X，记作X↠Y连接依赖2设RU是一个关系模式，{R1,R2,...,Rn}是R的一个分解，如果对于R的任意一个关系r，r=πR1r⋈πR2r⋈...⋈πRnr，则称R满足连接依赖多值依赖和连接依赖是比函数依赖更强的依赖关系，用于处理更复杂的数据关系无损连接与依赖保持无损连接性分解后的关系模式能够无损地恢复到原始关系模式，保证数据不丢失依赖保持性分解后的关系模式能够保持原始关系模式中的函数依赖，保证数据的一致性重要性在模式分解时，需要同时考虑无损连接性和依赖保持性，以设计出高质量的数据库模式无损连接性和依赖保持性是模式分解的重要原则，用于保证分解后的关系模式的质量事务处理概念事务的开始2事务的开始标志着一组数据库操作的开始什么是事务？1事务是数据库操作的逻辑单元，要么全部执行，要么全部不执行事务的结束事务的结束包括提交（COMMIT）和回3滚（ROLLBACK）事务是数据库管理系统保证数据一致性的重要机制事务的特性ACID原子性（）Atomicity1事务是不可分割的最小单元，要么全部执行，要么全部不执行一致性（）Consistency2事务执行前后，数据库的状态必须保持一致隔离性（）Isolation3并发执行的事务之间相互隔离，互不影响持久性（）Durability4事务提交后，对数据库的修改是永久性的ACID特性是事务处理的核心特性，保证了数据库的正确性和可靠性并发控制技术封锁1对数据库中的数据加锁，防止其他事务访问，保证数据的一致性时间戳2为每个事务分配一个时间戳，用于判断事务的执行顺序，解决并发冲突乐观并发控制3假设并发冲突发生的概率很小，在事务提交时才进行冲突检测并发控制技术用于管理并发执行的事务，保证数据的一致性和隔离性封锁协议封锁协议是并发控制中的重要机制，用于管理事务对数据的访问常见的封锁类型包括共享锁和排他锁两阶段封锁协议增长阶段收缩阶段事务只能获取锁，不能释放锁事务只能释放锁，不能获取锁两阶段封锁协议（2PL）是一种常用的封锁协议，可以保证事务的可串行化执行乐观并发控制基本思想冲突检测优点假设并发冲突发生的概率很小，在事务常见的冲突检测方法包括版本号和时间减少了锁的开销，提高了并发性能提交时才进行冲突检测戳乐观并发控制适用于并发冲突较少的场景，可以提高系统的并发性能死锁检测与恢复死锁检测检测系统中是否存在死锁，常见的死锁检测方法包括资源分配图死锁恢复解除死锁，常见的死锁恢复方法包括事务回滚死锁是并发控制中常见的问题，需要及时检测和恢复，以保证系统的正常运行数据库恢复技术日志检查点影子分页记录数据库操作的信息，用于恢复数据库定期将数据库的状态写入磁盘，减少恢复为每个数据页维护一个影子页，用于恢复到一致的状态的时间数据库到一致的状态数据库恢复技术用于保证数据库在发生故障后能够恢复到一致的状态日志管理日志记录的内容1事务的开始、提交、回滚、更新操作等日志的存储2通常存储在磁盘上，以保证持久性日志的作用3用于恢复数据库到一致的状态日志是数据库恢复的基础，需要进行有效的管理检查点技术检查点的作用定期将数据库的状态写入磁盘，减少恢复的时间检查点的类型包括完全检查点和增量检查点检查点技术可以有效地减少数据库恢复的时间影子分页更新操作2更新操作首先在影子页上进行，提交时将影子页替换为新的数据页基本思想1为每个数据页维护一个影子页，用于恢复数据库到一致的状态优点3简化了恢复过程，提高了恢复效率影子分页是一种常用的数据库恢复技术，可以保证数据库的可靠性分布式数据库系统概述定义1将数据分布在多个物理节点上的数据库系统优点2高可用性、高扩展性、高性能挑战3数据一致性、事务管理、查询优化分布式数据库系统是解决大规模数据存储和访问的重要技术分布式数据库架构共享磁盘架构1多个节点共享同一磁盘存储共享内存架构2多个节点共享同一内存空间无共享架构3每个节点拥有独立的存储和内存不同的分布式数据库架构适用于不同的应用场景分布式事务管理2PC3PC分布式事务管理用于保证分布式事务的ACID特性两阶段提交协议2PC准备阶段提交阶段协调者询问所有参与者是否准备好提交事务如果所有参与者都准备好提交，协调者通知所有参与者提交事务；否则，协调者通知所有参与者回滚事务两阶段提交协议（2PC）是一种常用的分布式事务协议，可以保证事务的原子性三阶段提交协议3PC阶段阶段阶段CanCommit PreCommitDoCommit协调者询问参与者是否可以提交协调者通知参与者准备提交协调者通知参与者提交或回滚三阶段提交协议（3PC）是对两阶段提交协议的改进，可以减少阻塞时间分布式查询处理查询分解将查询分解成若干个子查询，分配给不同的节点执行查询优化选择最优的查询执行计划，提高查询效率分布式查询处理用于在分布式数据库系统中执行查询操作查询分解解析局部化优化解析查询语句，生成查将查询树中的关系替换优化查询树，选择最优询树成局部关系的执行计划分发将子查询分发给不同的节点执行查询分解是分布式查询处理的重要步骤，用于将查询分解成若干个子查询数据复制与分片数据复制1将数据复制到多个节点，提高数据的可用性和容错性数据分片2将数据分割成若干个片段，存储在不同的节点上，提高系统的扩展性数据复制和分片是分布式数据库系统中常用的数据管理技术对象关系数据库概述结合了关系数据库和对象数据库的特点，支持对象和关系两种数据模型特点支持复杂数据类型、继承、多态等面向对象特性对象关系数据库是关系数据库的扩展，可以处理更复杂的数据类型和关系对象数据库概念对象类1现实世界中的实体，具有属性和方法具有相同属性和方法的对象的集合2多态继承4不同的对象可以响应相同的消息，但执3子类继承父类的属性和方法行不同的操作对象数据库是一种面向对象的数据库，可以更好地模拟现实世界数据库XML定义1用于存储和管理XML数据的数据库特点2支持XML数据模型、XPath和XQuery等XML查询语言XML数据库用于存储和管理半结构化数据数据模型XML元素1XML文档的基本组成单元，包含起始标签、结束标签和内容属性2元素的附加信息，以键值对的形式存在文本3元素的内容，可以是字符串或其他类型的数据XML数据模型用于描述XML数据的结构与XPath XQueryXPath和XQuery是用于查询XML数据的语言XPath用于定位XML文档中的节点，XQuery是一种更强大的XML查询语言数据库概述NoSQL键值存储列存储文档数据库图数据库以键值对的形式存储数据以列的形式存储数据以文档的形式存储数据以图的形式存储数据NoSQL数据库是一种非关系型数据库，适用于大数据和高并发场景数据库类型NoSQL键值存储列存储文档数据库图数据库Redis,Memcached HBase,Cassandra MongoDB,CouchDB Neo4j,JanusGraph不同的NoSQL数据库适用于不同的应用场景键值存储特点应用场景简单、高效、易于扩展缓存、会话管理、计数器代表产品Redis,Memcached键值存储是一种简单高效的NoSQL数据库列存储特点压缩性能按列存储数据，适用于数据压缩率高，节省存查询性能高，适用于大分析型查询储空间数据分析列存储是一种适用于大数据分析的NoSQL数据库文档数据库特点1以文档的形式存储数据，支持JSON和XML等数据格式灵活性2模式灵活，易于修改和扩展应用场景3内容管理、日志存储、用户画像文档数据库是一种适用于存储半结构化数据的NoSQL数据库图数据库特点应用场景代表产品以图的形式存储数据，节点表示实体，边社交网络、知识图谱、推荐系统Neo4j,JanusGraph表示关系图数据库是一种适用于处理复杂关系数据的NoSQL数据库大数据处理技术Hadoop2一个开源的分布式存储和计算平台MapReduce1一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集Spark一个快速的内存计算引擎3大数据处理技术用于处理和分析大规模数据集MapReduceMap1将输入数据分割成若干个片段，分配给不同的节点处理Reduce2将Map阶段的输出结果进行合并和汇总MapReduce是一种分布式计算框架，适用于处理大规模数据集HadoopHDFS1Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模数据集MapReduce2Hadoop的计算引擎，用于处理大规模数据集YARN3Hadoop的资源管理器，用于管理集群资源Hadoop是一个开源的分布式存储和计算平台，适用于处理大规模数据集SparkSpark是一个快速的内存计算引擎，适用于大数据处理和机器学习数据仓库与OLAP星型模式雪花模式一种常用的数据仓库模式，以一个事实表和多个维度表组成星型模式的扩展，维度表可以进一步分解成更小的维度表数据仓库用于存储和分析历史数据，OLAP（Online AnalyticalProcessing）用于对数据仓库进行多维分析星型模式与雪花模式星型模式雪花模式简单易懂，查询效率高，但数据冗余度较高数据冗余度较低，但查询效率较低，结构复杂星型模式和雪花模式是数据仓库中常用的数据模型数据挖掘技术简介关联规则挖掘聚类分析分类分析发现数据之间的关联关系，例如购物将数据分成若干个组，使得同一组内将数据分成若干个类别，用于预测数篮分析的数据相似度较高，不同组之间的数据的类别据相似度较低数据挖掘技术用于从大量数据中发现有用的信息和知识数据库安全访问控制加密审计控制用户对数据库的访对数据进行加密，防止记录用户对数据库的操问权限数据泄露作，用于安全审计和故障分析数据库安全是保证数据库系统可靠性和安全性的重要措施访问控制身份认证1验证用户的身份，例如用户名和密码权限管理2分配用户对数据库的访问权限，例如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等角色管理3将权限分配给角色，然后将角色分配给用户，简化权限管理访问控制用于控制用户对数据库的访问权限，防止非法访问加密技术对称加密加密和解密使用相同的密钥，例如AES、DES非对称加密加密和解密使用不同的密钥，例如RSA、ECC哈希算法将数据转换成固定长度的哈希值，用于数据完整性校验，例如MD

5、SHA加密技术用于保护数据库中的敏感数据，防止数据泄露审计审计存储2将审计日志存储在安全的地方，防止篡改审计内容1记录用户对数据库的操作，例如登录、查询、修改等审计分析分析审计日志，发现安全问题和潜在风3险审计用于记录用户对数据库的操作，用于安全审计和故障分析新型数据库技术趋势数据库NewSQL1结合了关系数据库和NoSQL数据库的优点，提供高并发和高可扩展性数据库HTAP2同时支持OLTP和OLAP，提供实时分析能力数据库AI3集成人工智能技术，提供智能化的数据管理和分析能力新型数据库技术不断涌现，以适应不断变化的应用需求数据库未来发展方向自动化1自动化数据库管理和优化，减少人工干预智能化2智能化数据分析和决策支持，提高数据价值云原生3云原生数据库，提供弹性伸缩和高可用性数据库技术将朝着自动化、智能化和云原生的方向发展，以适应未来的挑战和机遇感谢大家的参与！。