《数据库原理》课件讲解

《数据库原理》课程讲解总览欢迎各位同学参加《数据库原理》课程的学习！本课程是计算机科学与技术、信息管理等相关专业的核心必修课程，将系统地介绍数据库系统的基本概念、设计方法和实现技术我们的课程内容涵盖了从基础理论到实际应用的完整知识体系，包括数据库管理系统的架构、关系数据模型、SQL语言、数据库设计以及最新的数据库技术发展等方面通过本课程的学习，你将掌握设计和使用数据库的专业技能，这些技能在当今数据驱动的时代至关重要，将为你未来在IT行业的发展奠定坚实基础课程主要内容结构数据库基本概念与发展介绍数据库的定义、特点、发展历史以及三级模式两层映像架构，使学生理解数据库的基本理念关系数据模型与SQL详细讲解关系模型的基本概念、关系数据库标准语言SQL的使用方法，包括数据定义、查询和操作数据库设计方法掌握E-R建模、规范化理论等数据库设计方法，学习如何从需求分析到实现完整的数据库系统管理、并发与安全探讨事务处理、并发控制、备份恢复和安全机制等数据库管理核心问题的解决方案新技术与实践案例介绍NoSQL、分布式数据库等新兴数据库技术，并通过实际案例学习数据库应用开发的最佳实践什么是数据库？数据的有组织集合高效存取与管理数据库是按照数据结构来组织、数据库提供了多种高效的数据操存储和管理数据的仓库，是一种作方式，包括添加、查询、更新能够合理组织数据、有效存储数和删除等，同时还提供了数据完据、高效获取数据的机制相比整性检查、安全控制、并发控制于传统文件系统，它具有更高的等管理功能，确保数据的安全性数据组织性和一致性现实世界的映射数据库中的数据代表了现实世界中的实体和它们之间的联系，通过抽象和建模，将复杂的现实问题转化为结构化的数据表示，从而便于计算机处理和人类理解数据管理的发展历程人工管理阶段最早期的数据管理方式，通过纸质文档、卡片等物理介质记录数据，检索和管理完全依靠人工操作，效率低下且容易出错这一阶段持续到20世纪50年代计算机商业化之前文件系统阶段随着计算机的发展，出现了基于文件的数据管理系统每个应用程序拥有自己的数据文件，数据冗余度高，难以保证一致性，跨应用程序的数据共享困难这一阶段在20世纪60年代较为普遍数据库系统阶段为解决文件系统的问题，20世纪70年代开始，数据库管理系统逐渐兴起它提供了统一的数据管理，实现了数据的结构化存储、高效访问、共享使用和完整保护，大大提高了数据的独立性数据库管理系统（）简DBMS介系统定义代表产品核心功能数据库管理系统DBMS市场上流行的DBMS包DBMS提供了数据定义是一种操纵和管理数据括开源产品如MySQL、语言DDL用于定义数库的大型软件，是用户PostgreSQL，商业产品据结构，数据操作语言和数据库之间的接口如Oracle、Microsoft DML用于操作数据，它使用户能够创建、维SQL Server和IBM DB2以及各种数据控制功能，护和操作数据库，使数等每种产品都有其特如安全性控制、完整性据库中的数据能被高效、定的应用场景和技术特检查、并发控制和恢复安全、一致地存储和访点，适合不同规模和类管理等，确保数据的正问型的数据管理需求确使用数据库系统的组成部分用户终端用户、应用程序员、数据库管理员软件DBMS、操作系统、应用程序、网络软件数据3存储的数据及其描述（元数据）硬件服务器、存储设备、网络设备等物理设施数据库系统是一个复杂的集成系统，其中数据库管理系统DBMS是核心软件，它控制着数据的存储和访问应用程序通过DBMS与数据库交互，而不直接访问底层数据用户可以是直接使用DBMS的终端用户，也可以是通过应用程序间接使用数据库的人员这种架构保证了数据的独立性和安全性，使得数据库能够被多个应用程序共享，同时保持数据的一致性和完整性系统的各个组件相互协作，形成一个高效、可靠的数据管理环境数据、数据库与数据仓库对比数据库系统数据仓库系统主要用于记录和处理当前的业务数据，支持日常操作和事务处理主要用于数据分析和决策支持，存储的是历史数据和汇总数据数据粒度细，通常针对特定应用设计，注重数据写入和即时查询数据按主题组织，具有时间属性，不可更新，查询模式复杂，注的性能重查询性能例如，一个银行的在线交易系统，需要快速记录每一笔交易，并例如，企业可能使用数据仓库来分析过去五年的销售趋势，帮助能立即更新账户余额制定未来的营销策略虽然两者在技术上有许多相似之处，但其设计目标和应用场景有明显差异数据库系统强调的是操作层面的数据处理，而数据仓库则侧重于战略层面的数据分析在现代企业信息系统中，两者往往协同工作，数据库系统负责日常业务数据的收集和处理，而数据仓库则负责整合和分析这些数据，提供决策支持数据库系统的三级模式两层映像外模式（用户视图）面向用户的局部数据视图模式（概念模式）2数据库的整体逻辑结构内模式（存储模式）数据的物理存储结构数据库系统的三级模式架构是实现数据独立性的关键机制外模式反映了特定用户对数据库的个性化视图；模式描述了整个数据库的逻辑结构，是所有外模式的集成；内模式则定义了数据在物理设备上的存储方式两层映像指的是外模式/模式映像和模式/内模式映像前者实现了逻辑数据独立性，使应用程序不受数据库逻辑结构变化的影响；后者实现了物理数据独立性，使逻辑结构不受物理存储结构变化的影响这种架构使数据库系统能够灵活应对需求变化和技术升级外模式（子模式）定义用户视角的数据结构多个外模式并存外模式是数据库用户（包括应一个数据库可以有多个外模式，用程序员和终端用户）看到的每个外模式对应一类用户或应数据视图，它只包含用户关心用程序的需求例如，学校数的那部分数据，隐藏了不相关据库中，教务处可能需要查看的复杂性这相当于数据库的所有学生的课程注册情况，而窗口，通过这个窗口，用户教师可能只需要查看自己班级可以看到和访问他们需要的数学生的信息据安全性与简化性外模式不仅简化了用户视图，还提供了自然的安全保障机制通过限制用户只能看到与其角色相关的数据，既方便了用户操作，又防止了未授权的数据访问，保护了数据库的整体安全模式（逻辑模式）定义全局逻辑结构统一性与完整性模式是对整个数据库逻辑结构的模式是统一的，一个数据库只有描述，它定义了数据库中包含的一个模式它是所有外模式的公所有实体、属性、关系以及约束共源泉，保证了数据库的逻辑一条件，是数据库的整体逻辑组织致性和完整性所有外模式都是框架，而非针对特定用户的视图通过对模式的映射和裁剪而形成的职责DBA模式的设计和维护是数据库管理员DBA的核心职责之一DBA需要根据组织的整体需求设计合理的模式，并在业务变化时进行适当的调整，以确保数据库能够高效支持各类应用内模式（物理模式）定义物理存储结构存储优化系统工程师视角内模式描述了数据库在内模式设计的主要目标内模式通常不会直接呈物理存储介质上的存储是优化存储空间和访问现给普通用户和应用程结构和存取方法，包括效率通过选择合适的序员，而是由系统工程记录的存储格式、索引数据结构、索引方式和师和DBA负责设计和调的组织方式、文件的分压缩技术，可以显著提优大多数用户只需关配策略等细节它是最高数据库的性能，减少心数据的逻辑结构，不接近硬件的一层，直接存储开销，提升响应速需要了解其物理实现细与操作系统的文件管理度节系统交互外模式模式映像与逻辑独立性/映射机制逻辑独立性外模式/模式映像定义了外模式与模式之当模式发生变化时，只需修改映射关系，间的对应关系，指明外模式中的数据项2而无需修改应用程序如何从模式中导出适应变化应用稳定性业务需求演化时，数据库逻辑结构可以应用程序只与外模式交互，不直接依赖灵活调整，而不影响现有应用于模式的具体结构这种映射机制是数据库系统实现逻辑数据独立性的核心例如，当需要在学生表中增加电子邮件字段时，可以修改模式添加此字段，但保持原有外模式不变，只更新映射关系这样，旧的应用程序仍然可以按原来的方式运行，不需要进行任何修改模式内模式映像与物理独立性/物理层映射物理独立性优势模式/内模式映像定义了数据物理独立性使得数据库可以在库逻辑结构与物理存储结构之不影响上层逻辑结构的情况下，间的对应关系，指明逻辑记录调整物理存储策略例如，可如何映射到物理存储块，以及以将数据从磁盘迁移到固态硬如何通过物理访问路径找到所盘，更改索引结构，或者调整需数据这种映射对上层应用存储文件的组织方式，这些变和用户是完全透明的化对应用程序是无感知的优化空间物理独立性为数据库性能优化提供了广阔空间数据库管理员可以根据数据访问模式和负载特征，不断调整物理存储结构，以提高查询效率和减少资源消耗，而不必担心破坏现有应用三级模式两层映像的优势100%80%数据独立性用户视图简化应用程序与数据物理存储分离，减少互相影响终端用户只需关注其业务相关数据65%安全性提升通过视图控制访问权限三级模式架构的核心优势在于实现了数据的独立性和共享逻辑独立性使应用程序不受数据库逻辑结构变化的影响，物理独立性使数据库逻辑结构不受存储结构变化的影响这种分层设计大大提高了数据库系统的灵活性和可维护性此外，通过外模式可以为不同用户提供个性化的数据视图，简化了用户界面，增强了数据的安全性统一的模式确保了数据的一致性和完整性，而优化的内模式则保证了系统性能这种架构使数据库系统能够有效支持多用户、多应用的复杂环境数据模型概览概念模型最接近用户的抽象级别，描述现实世界的概念及其关系，通常使用E-R图等工具表示它关注是什么，而不是如何存储，便于用户理解和参与数据库设计过程逻辑模型介于概念模型和物理模型之间，描述数据的逻辑结构，例如关系模型、网络模型等它将概念模型转换为更接近计算机表示的形式，但仍独立于具体DBMS产品物理模型最贴近实际存储的模型，描述数据在计算机上的存储方式和访问方法，包括索引组织、存储结构等细节它依赖于特定DBMS的实现，直接影响系统性能常见数据模型类型层次模型网状模型关系模型以树状结构组织数据，每个节点可以有克服了层次模型的某些限制，允许一个当今最主流的数据模型，以二维表格形多个子节点，但只能有一个父节点这节点有多个父节点，可以更自然地表示式表示数据，通过外键建立表间联系种模型简单直观，适合表示自然层次关复杂关系这种模型在CODASYL标准中它简化了数据表示和操作，通过强大的系，如组织结构它在早期的IBM IMS被广泛使用，但其复杂的导航式访问方关系代数和SQL语言支持复杂查询，具有等系统中得到应用，但灵活性有限，难式增加了应用开发的难度，不够直观良好的理论基础和实用性，被绝大多数以表示复杂的多对多关系现代DBMS采用关系数据库模型基础学号姓名性别年龄专业2023001张三男20计算机2023002李四女19信息管理2023003王五男21软件工程关系数据库模型是由E.F.Codd在1970年提出的，它以数学中的关系概念为基础，用二维表格的形式来组织和表示数据在关系模型中，行（记录）表示实体的一个实例，列（字段）表示实体的属性，而一张完整的表则对应一个实体集合或实体间的关系关系模型的主要优点包括结构简单清晰，易于理解和使用；具有坚实的数学基础，支持复杂的查询操作；数据独立性好，物理存储对用户透明；提供了强大的完整性控制机制这些特性使关系数据库成为了过去几十年中最成功的数据库技术，被广泛应用于各种规模的信息系统关系模型的基本概念关系（Relation）关系是关系模型的核心概念，对应到实现中就是一张二维表从数学角度看，关系是多个域上的笛卡尔积的子集，表示实体间的联系或一组相同类型的实体每个关系有一个唯一的名称属性（Attribute）关系的每一列称为一个属性，表示实体的某个特性每个属性都有一个名称和数据类型，用于描述属性值的取值范围属性的顺序在关系模型中没有实质意义元组（Tuple）关系中的每一行称为一个元组，表示一个实体实例或一个联系实例元组是属性值的有序集合，但元组在关系中的物理顺序没有意义域（Domain）域定义了属性的取值范围，即该属性允许的所有可能值的集合域可以是简单的如整数、字符串，也可以是复杂的自定义类型同一域可以被多个属性共享表与关系的映射关系数据库中的表数学上的关系在关系数据库实现中，关系直接映射为表（Table），这是一种从数学角度，关系是定义在一组域上的笛卡尔积的子集如果可视化的数据组织形式表具有行和列的二维结构，便于人类理D1,D2,...,Dn是n个域，则在这些域上的关系R是D1×D2×...×Dn解和操作的子集表的每一列定义了一个字段，包含字段名、数据类型和约束条件关系中的每个元素是一个n元组，表示为d1,d2,...,dn，其中di等信息；每一行则包含一组相关的数据值，代表一个完整的数据属于域Di这种数学定义为关系操作提供了严格的理论基础记录理解表与关系的对应关系是掌握关系数据库的关键在实际工作中，我们通常使用表这一术语，而在理论研究中则更倾向于使用关系无论使用哪种术语，重要的是认识到它们本质上表示的是同一概念，都是描述实体及其属性的结构化方式数据表的组成要素字段名（列名）数据类型每一列都有一个唯一的名称，用每个字段都有特定的数据类型，于标识该列所代表的数据属性用于定义该字段可以存储的数据字段名应当具有描述性，能够清种类常见的数据类型包括整数晰表达其所代表的数据含义，如型INT、字符型CHAR,学号、姓名、入学日期等VARCHAR、日期时间型DATE,在一个表中，字段名不能重复TIMESTAMP、浮点型FLOAT,DECIMAL等选择合适的数据类型可以优化存储空间和查询性能约束条件约束是对字段或表的限制规则，用于保证数据的完整性和一致性常见的约束包括主键约束PRIMARY KEY、唯一约束UNIQUE、非空约束NOT NULL、外键约束FOREIGN KEY、检查约束CHECK等这些约束确保存入数据库的数据符合预定规则主键与唯一性约束主键定义唯一性保证关系建立基础主键是表中的一个或多主键约束是最强的唯一主键是建立表间关联的个字段，用于唯一标识性约束，它确保表中不基础在关系数据库中，表中的每一条记录主会出现数据完全相同的表与表之间的关系通常键值不能重复，也不能多行记录数据库系统通过一个表的外键引用为NULL在关系模型会自动为主键创建唯一另一个表的主键来实现理论中，主键对应候选索引，加速基于主键的例如，选课记录表可码中被选中作为记录标查询操作，同时防止插能包含学号作为外键，识的那个码主键的选入重复数据引用学生表的主键择应考虑稳定性、简洁性和业务意义外键与参照完整性主表（被引用表）包含主键的表，如学生表外键约束建立表间引用关系的机制从表（引用表）包含外键的表，如选课表外键是数据库中建立表间关联的重要机制它是一个表中的一列或多列，其值必须匹配另一个表中主键列的值，或者为NULL外键创建了表之间的父子关系，使数据库能够反映现实世界中实体间的联系参照完整性是保证数据一致性的重要机制，它通过外键约束实现这种约束确保一个表中的外键值必须在关联表的主键中存在，或者为NULL当试图删除被其他记录引用的主键记录，或更新主键值时，数据库系统会根据约束设置执行相应操作，如级联删除、设置为NULL或拒绝操作，以维护数据的一致性数据库常见操作CRUD增（）查（）Create Retrieve向数据库添加新记录，通过INSERT语句实现从数据库检索数据，通过SELECT语句实现改（）Update删（）Delete修改数据库中已有记录，通过UPDATE语句实从数据库移除记录，通过DELETE语句实现现CRUD操作是数据库应用程序的基本功能组件，几乎所有数据库应用都需要实现这些功能这四种操作构成了数据持久化的完整生命周期，从创建数据开始，到查询使用，再到更新修改，最后可能删除不再需要的数据在关系数据库中，这些操作通过SQL语言实现，具体语法可能因数据库管理系统而略有差异，但基本概念是一致的掌握CRUD操作是学习数据库应用开发的第一步，也是构建更复杂数据处理功能的基础随着应用复杂度增加，这些基本操作可能会被组合成更高级的事务处理基础数据定义语言SQL（）DDL（创建）（修改）CREATE ALTER用于创建数据库对象，如表、用于修改现有数据库对象的结视图、索引等例如，构例如，ALTER TABLE命CREATE TABLE命令用于定令可以添加或删除列、修改列义新表的结构，包括列名、数的数据类型、添加或删除约束据类型和约束条件CREATE等这允许数据库结构随着需INDEX用于创建索引以提高求变化而演化，而不必重新创查询性能建整个对象（删除）DROP用于从数据库中删除对象例如，DROP TABLE命令会删除指定的表及其所有数据，DROP DATABASE则会删除整个数据库这些操作通常是不可逆的，执行前应谨慎确认数据操作语言（）SQL DML（插入）（更新）（删除）INSERT UPDATEDELETE用于向表中添加新记录基本语法为用于修改表中现有记录的数据基本语用于从表中删除记录基本语法为INSERT INTO表名列1,列2,...法为UPDATE表名SET列1=值1,列2=DELETE FROM表名WHERE条件;如果VALUES值1,值2,...;也可以使用值2,...WHERE条件;WHERE子句指定了省略WHERE子句，将删除表中所有记录INSERT INTO...SELECT从其他表中查需要更新的记录（但表结构保留）询数据并插入UPDATE学生DELETE FROM学生INSERT INTO学生学号,姓名,SET专业=软件工程,年级=大WHERE入学年份2020;专业二VALUES2023001,张明,WHERE学号=2023001;计算机科学;数据查询语言（）SQL DQL基本查询结构查询条件与筛选排序与分页SELECT语句是SQL中最复杂也最常用的命令，WHERE子句用于设置查询条件，可以使用比ORDER BY子句用于对结果集进行排序，可用于从一个或多个表中检索数据基本语法较运算符（=,,,,=,=）、逻辑运算指定升序（ASC）或降序（DESC）LIMIT包括SELECT（指定要检索的列）、FROM符（AND,OR,NOT）、模糊匹配（LIKE）、子句（或不同数据库的等效功能）用于限制（指定数据源）、WHERE（过滤条件）、范围检查（BETWEEN,IN）等多种方式构建返回的记录数量，常用于分页显示大量数据GROUP BY（分组）、HAVING（组过滤）、复杂条件ORDER BY（排序）等子句SQL查询的强大之处在于其灵活性和表达能力通过组合不同的子句和条件，可以构建从简单到复杂的各种查询，满足不同的数据分析和检索需求掌握SELECT语句是学习SQL的核心内容，也是数据库应用开发中最常用的技能聚合函数与分组SQL函数名功能描述示例COUNT计算行数COUNT*或COUNT列名SUM计算总和SUM成绩AVG计算平均值AVG工资MAX找出最大值MAX出生日期MIN找出最小值MIN价格聚合函数是SQL中用于对一组值执行计算并返回单一值的函数它们通常与GROUP BY子句结合使用，对数据进行分组统计例如，可以计算每个部门的平均工资，或每个学生的总学分GROUP BY子句将查询结果按指定列的值分组，然后对每个组应用聚合函数HAVING子句用于筛选分组后的结果，类似于WHERE子句筛选单个记录一个完整的分组查询示例SELECT部门,AVG工资as平均工资FROM员工GROUP BY部门HAVING AVG工资5000ORDER BY平均工资DESC;多表查询与连接SQL内连接（INNER JOIN）返回两表中匹配行语法SELECT*FROM表1INNER JOIN表2ON表

1.列=表

2.列仅包含满足连接条件的记录，是最常用的连接类型例如，查询所有有选课记录的学生信息左外连接（LEFT JOIN）返回左表所有行和右表匹配行语法SELECT*FROM表1LEFT JOIN表2ON表

1.列=表

2.列左表中不满足条件的行，右表部分填充NULL例如，查询所有学生及其选课情况（包括未选课学生）右外连接（RIGHT JOIN）返回右表所有行和左表匹配行语法SELECT*FROM表1RIGHT JOIN表2ON表

1.列=表

2.列右表中不满足条件的行，左表部分填充NULL功能上与左连接对称，使用较少视图（）概述View视图定义创建与使用视图是基于一个或多个表（或其他视通过CREATE VIEW语句创建视图图）的查询结果的虚拟表它不存储CREATE VIEW视图名AS SELECT语实际数据，而是在查询视图时动态生句使用方式与表相同SELECT*成结果视图定义了一个查询，每次FROM视图名视图可以隐藏查询的访问视图时都会执行这个查询复杂性，提供一个简单的接口优势与限制视图简化了复杂查询，提供了额外的安全层（可以限制对原始表的访问），支持数据独立性但视图可能影响性能（每次查询都需重新计算），且多数视图不可直接更新视图在数据库设计和应用开发中有广泛应用它们可以用于简化复杂的联接操作；创建自定义数据子集；限制用户只能看到授权的数据列和行；提供向后兼容性，当基础表结构变化时保持应用程序接口稳定索引原理与应用索引定义与作用索引类型与结构索引是一种特殊的数据库结构，常见索引类型包括B树/B+用于加速对表中数据的检索操树索引（最常用的平衡树结作它类似于书籍的目录，允构）、哈希索引（基于哈希函许数据库系统快速定位所需数数，适合等值查询）、全文索据而无需扫描整个表索引对引（用于文本搜索）等不同查询性能的提升可以是数量级索引结构适用于不同查询模式，的，特别是对大型表选择合适的索引类型对性能至关重要索引的优缺点索引加速查询但会占用额外存储空间，并可能降低数据修改操作（INSERT/UPDATE/DELETE）的性能，因为每次数据变更都需要维护索引创建索引需平衡查询和更新性能的需求，不应过度索引数据完整性与约束机制用户自定义完整性特定应用的业务规则和条件参照完整性确保表间关系的有效性实体完整性保证记录的唯一性和非空性数据完整性是保证数据库中数据正确性和一致性的机制，通过各种约束实现实体完整性确保每条记录的唯一性，主要通过主键约束PRIMARY KEY和唯一约束UNIQUE实现主键不允许重复值或NULL值，是识别记录的基础参照完整性维护表间关系的一致性，通过外键约束FOREIGN KEY实现它确保引用表中的外键值在被引用表的主键中存在，或为NULL用户自定义完整性实施特定业务规则，如CHECK约束限制值的范围、DEFAULT约束提供默认值、NOT NULL约束确保必填字段这些约束共同作用，确保数据库状态始终一致，避免各种数据问题关系运算与关系代数集合运算专门的关系运算连接类型包括并集UNION、交集INTERSECTION、包括选择SELECT、投影PROJECT、连包括自然连接、θ连接、外连接等自然连差集DIFFERENCE等这些操作要求参与接JOIN等选择操作根据条件过滤元组；接根据同名属性自动连接；θ连接根据指定运算的关系具有相同的属性结构（相容）投影操作选择特定列；连接操作根据共同条件连接；外连接保留未匹配的行SQL例如，UNION合并两个查询的结果，去除属性将两个关系组合成一个新关系这些中的各种JOIN子句直接对应这些理论连接重复行；INTERSECT获取两个查询结果的是SQL查询的理论基础操作共同行数据库设计概述需求分析收集和分析用户需求，明确数据库的目标、范围和约束这一阶段需要与业务人员密切合作，了解数据的来源、用途、关系和操作要求概念结构设计建立反映现实世界的概念模型，通常使用E-R图表示实体及其关系这是一个抽象的过程，将复杂的实际问题转化为可理解的概念结构逻辑结构设计将概念模型转换为逻辑模型，如关系模式，确定表、列、键和约束等在这一阶段应用规范化理论，消除冗余和异常物理结构设计确定数据的存储方式，设计索引、分区、聚簇等，以优化性能考虑具体DBMS的特性，进行针对性优化实施与维护创建数据库，加载数据，并根据实际运行情况进行必要的调整和维护这是一个持续的过程，随着需求变化而演进模型简介E-R实体（）属性（）联系（）Entity AttributeRelationshipE-R模型中的实体是现属性是实体的特征或性实世界中可区分的事物，质，用于描述实体的各联系表示实体间的关联，如人、物、事件等每个方面属性可以是简如学生选修课程联个实体具有属性来描述单的（如姓名）或复合系可以具有属性，如选其特征，如学生实体可的（如地址包含街道、修关系可能有成绩属性能有学号、姓名、年龄城市等）；单值的（如联系的类型包括一对一等属性实体集是相同学号）或多值的（如技1:

1、一对多1:N和多类型实体的集合，如所能）；存储的或派生的对多M:N，表示参与有学生组成学生实体集（如年龄可由出生日期实体间的对应关系数量计算）图的绘制规则E-R图形符号联系表示E-R图使用标准化的图形符号表示不实体间的联系用连接线表示，在线上同概念矩形表示实体集，椭圆表示标注联系的基数约束1:1,1:N,M:N属性，菱形表示联系，线条连接实体有些标记法使用特殊符号（如鸟爪）与属性或联系主键属性通常加下划表示一对多，或者在线上标注确切的线，派生属性加虚线，多值属性用双数字范围如0,1,1,n等线椭圆表示弱实体表示弱实体是依赖于另一实体存在的实体，用双线矩形表示弱实体与其标识实体之间的标识联系用双线菱形表示例如，银行账户实体与交易记录弱实体之间的关系E-R图是一种强大的可视化工具，帮助设计者和用户理解数据库的概念结构绘制有效的E-R图需要清晰理解业务领域，并能够抽象出关键实体和联系一个好的E-R图应该既完整反映业务需求，又不过于复杂难以理解概念模型到关系模型的转换实体转换每个实体集转换为一个关系表，实体的属性成为表的列实体的主键属性成为表的主键例如，学生实体集转换为学生表，包含学号、姓名等列，学号为主键一对一联系转换可以在任一方表中增加对方主键作为外键，或创建单独的联系表例如，人和驾照的1:1关系，可以在驾照表中增加人的一对多联系转换ID作为外键在多方表中增加一方的主键作为外键例如，系与学生的1:N关系，在学生表中增加系号作为外键4多对多联系转换创建单独的联系表，包含两个实体主键作为联合主键，以及联系的属性例如，学生选课关系转换为选课表，包含学号、课弱实体转换程号和成绩等列转换为表，其主键包含自身的部分键和所依赖强实体的主键例如，银行账户的交易记录表，主键可能是账户号和交易序号的组合关系数据库规范化（范式范式范式）1/2/3第一范式（）1NF要求关系中的每个属性都是原子的、不可再分的不允许出现表中有表、字段中有字段的情况例如，将地址分解为街道、城市、邮编等独立属性，而不是存储为一个复合字段第二范式（）2NF在1NF基础上，要求所有非主键属性完全依赖于主键，不存在部分依赖适用于组合主键的表例如，将学生-课程-成绩表拆分为学生-课程表和课程-学分表，因为学分只依赖于课程号，不依赖学号第三范式（）3NF在2NF基础上，要求所有非主键属性直接依赖于主键，不存在传递依赖例如，将学生-系部表拆分，因为系主任依赖于系号而非学号，形成了传递依赖规范化是一个渐进的过程，旨在消除数据冗余、解决更新异常问题，并提高数据一致性通过将大表分解成满足特定规范的小表，使得数据库结构更加清晰、灵活，便于维护和扩展然而，过度规范化可能导致表过多，增加连接操作，影响性能常见反规范化处理数据冗余预计算值在需要频繁联合查询的场景中，存储可以通过计算得到的数据，可以适当复制数据以减少连接如总计金额、平均值等例如，操作例如，在订单表中存储在发票表中存储总金额字段，客户姓名，虽然这是冗余的而不是每次都从发票明细表计（也存在于客户表中），但可算这在报表和分析场景中特以避免每次查询订单都需要连别有用，可以大幅提高查询性接客户表这种设计权衡了数能，尤其是对于复杂计算据一致性和查询性能合并表将已规范化的多个小表合并成更大的表，减少连接操作例如，将极少单独访问的主从表合并，如个人基本信息和详细信息可能合并成一个表这简化了查询，但会增加数据维护难度和存储需求事务（）基础Transaction原子性（）一致性（）Atomicity Consistency事务是不可分割的工作单位，要么全部完成，事务执行前后，数据库必须从一个一致状态要么全部不完成例如，银行转账需要先减转变为另一个一致状态例如，转账后两个少一个账户余额，再增加另一账户余额，这账户的总余额应保持不变，满足余额守恒的两步必须作为一个原子操作执行业务规则隔离性（）Isolation持久性（）Durability多个事务并发执行时，一个事务的执行不应一旦事务提交，其结果应永久保存在数据库影响其他事务通过隔离级别如读未提交、4中，即使系统崩溃也不会丢失这通常通过读已提交、可重复读和串行化来控制并发事事务日志机制实现，确保数据恢复能力务间的可见性并发控制方法锁机制时间戳排序通过在数据对象上加锁来协调并发事务为每个事务分配唯一的时间戳，并按时的访问，防止冲突常见的锁类型包括间戳顺序调度操作如果较晚的事务尝共享锁S锁，允许其他事务读但不能写试访问已被较早事务修改的数据，系统和排他锁X锁，不允许其他事务读或可能会拒绝该操作或回滚事务，以保持写锁可以应用于不同粒度的对象，时序一致性从整个表到单行记录多版本并发控制保留数据对象的多个版本，使读操作不需要等待写操作完成，提高并发度每个版本关联创建它的事务ID，读事务可以访问适合其事务ID的版本，实现了无锁读取不同的并发控制机制解决了多事务同时访问产生的问题，如脏读（读到未提交事务的数据）、不可重复读（同一事务多次读取得到不同结果）和幻读（同一查询在事务内返回不同的行集）DBMS通常提供不同的事务隔离级别，在并发性和一致性之间取得平衡数据库安全与权限管理访问控制基于用户角色和权限的精细管理数据加密2敏感数据的存储和传输保护认证机制确认用户身份的基础安全措施数据库安全管理的核心是访问控制系统，它通过授权机制确保用户只能访问其权限范围内的数据和功能数据库管理员DBA可以创建用户账户、分配角色、定义权限，实现细粒度的安全控制SQL中使用GRANT和REVOKE语句管理权限，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等对象权限数据加密是保护敏感数据的重要手段，可在不同层次实现传输加密保护数据在网络中的安全，常用SSL/TLS协议；存储加密保护数据在磁盘上的安全，可针对整个数据库或特定列实施；应用层加密在数据进入数据库前加密，提供额外安全层此外，审计跟踪记录数据库活动，有助于检测安全事件和合规监控数据备份与恢复备份策略恢复技术全量备份复制整个数据库，完整但耗时增量备份只复制上时间点恢复将数据库恢复到过去某个精确时刻的状态，通常结次备份后的变化，节省时间和空间差异备份复制自上次全量合备份和事务日志实现数据库镜像维护一个实时或近实时的备份后的所有变化，恢复较简单数据库副本，用于快速故障转移备份应考虑频率（如每日全量、每小时增量）、保留期限、存储恢复过程包括评估损失范围、选择合适备份点、应用备份并重位置（本地和异地）和自动化程度等因素，根据业务需求和资源放必要的事务日志、验证恢复的数据完整性测试恢复过程是灾约束制定最佳方案备规划的关键步骤有效的数据备份和恢复策略是数据库管理中不可忽视的关键环节，直接关系到业务连续性和数据安全除技术层面外，还需要明确的责任分工、定期演练和完善的操作文档，以确保在实际灾难发生时能够迅速响应，最小化数据丢失和服务中断数据库性能优化方法数据库设计优化合理的表结构设计、适当的规范化和反规范化、合适的数据类型选择注意平衡查询性能和数据冗余，适当的分区策略和分表分库设计索引优化为频繁查询的字段创建索引，避免过度索引导致插入和更新性能下降选择合适的索引类型（B树、哈希等）和复合索引顺序，定期分析和维护索引语句优化SQL避免SELECT*，只查询需要的列；使用适当条件减少结果集；合理使用连接和子查询；利用查询计划分析工具找出性能瓶颈；适当使用存储过程和批处理服务器配置调优合理分配内存参数（缓冲池、排序区等）；优化磁盘I/O（RAID配置、数据文件分布）；调整连接池大小和会话参数；监控系统资源使用情况并及时调整与新型数据库简介NoSQL文档数据库键值数据库图数据库以文档（通常是JSON或BSON格式）为存最简单的NoSQL类型，以键值对形式存储专门设计用于存储高度关联的数据，以节储单位，每个文档包含键值对数据，结构数据，类似哈希表结构代表产品有Redis、点、边和属性表示实体和关系代表产品可以灵活变化代表产品有MongoDB、DynamoDB等特点是高性能、高扩展性，有Neo4j、JanusGraph等特别适合社交网Couchbase等适合存储半结构化数据，特适合缓存、会话管理、实时分析等场景络、推荐系统、知识图谱等需要复杂关系别适用于内容管理、用户画像等场景查询的场景分布式数据库原理理论基础CAPCAP理论指出分布式系统不可能同时满足一致性Consistency、可用性Availability和分区容错性Partition tolerance这三个特性在实际系统中，通常需要在CA、CP或AP三种组合中选择一种例如，传统关系数据库倾向于CA，而许多NoSQL系统选择AP或CP数据分片策略分片是将数据分散存储在多个节点上的技术，可以采用水平分片（将不同行分配到不同节点）或垂直分片（将不同列分配到不同节点）分片的关键挑战是确定合适的分片键和均衡数据分布，以避免数据热点和提高查询效率数据复制与一致性复制是提高可用性和读性能的关键机制，包括同步复制和异步复制两种模式同步复制提供更强的一致性保证但可能影响写性能，而异步复制提供更好的性能但可能导致短暂的数据不一致各种一致性模型（如最终一致性、会话一致性）提供了不同程度的一致性保证云数据库与大数据应用云数据库服务模式云数据库提供了三种主要服务模式IaaS（用户管理数据库和操作系统），PaaS（用户只管理数据库，云提供商管理底层基础设施），DBaaS（全托管服务，用户只需专注于应用开发）云数据库的优势包括快速部署、按需扩展、减少运维负担和灵活的成本模型常见云数据库产品主流云平台都提供多种数据库服务，包括关系型（如AWS RDS、Azure SQL、阿里云RDS）和非关系型（如AWS DynamoDB、Azure CosmosDB、阿里云TableStore）这些服务通常提供高可用性、自动备份、监控和安全功能，还有专门针对特定场景优化的数据库变体大数据处理架构处理超大规模数据需要特殊的架构和工具，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive等）、Spark（内存计算框架）、Storm和Flink（流处理平台）这些技术解决了传统数据库难以处理的数据量、速度和多样性挑战，支持数据湖、实时处理和复杂分析数据库前沿技术趋势67%41%85%驱动的数据库区块链数据库多模数据库AI采用AI优化查询性能和资源分配分布式账本技术应用于数据管理单一系统支持多种数据模型的灵活性随着数据量和复杂度的增长，数据库技术也在不断创新NewSQL技术试图结合传统关系数据库的ACID特性和NoSQL的横向扩展能力；图数据库针对高度关联数据提供了原生解决方案；时序数据库专门优化了时间序列数据的存储和查询；边缘数据库将数据处理能力下沉到接近数据生成源的位置人工智能在数据库管理中的应用日益广泛，如自调优系统可以根据工作负载自动调整参数配置；自愈技术能够自动检测和修复问题；智能查询优化可以根据数据分布和查询模式生成更高效的执行计划这些先进技术使数据库系统变得更加自主、高效和易于管理典型应用案例高校教务管理系统高校教务管理系统是关系数据库应用的典型案例，它涉及多个相互关联的实体和复杂的业务规则核心表包括学生表（存储学号、姓名、性别、入学年份等）、教师表（工号、姓名、职称、所属院系等）、课程表（课程号、名称、学分、先修课程等）、班级表、教室表等基础信息表系统的核心功能——选课管理通过学生-课程-成绩关系表实现，记录哪个学生选修了哪门课程并取得何种成绩这是典型的多对多关系实现教学任务安排则通过课程-教师-时间-地点关系表维护系统还需处理各种复杂业务规则，如先修课程检查、学分限制、冲突检测等，体现了数据库约束和触发器的应用课程知识点回顾关系模型基础概念关系理论、关系代数、表结构设计、键和约束2数据库定义、特点、三级模式两层映像架构、数据模型语言SQL数据定义、查询、操作、视图、存储过程、函数5高级特性事务处理、并发控制、安全管理、分布式数据库数据库设计4E-R建模、规范化理论、物理设计、索引优化《数据库原理》课程涵盖了从基础理论到实际应用的全面知识体系我们从数据库基本概念入手，学习了数据管理的发展历程和数据库系统的架构，深入理解了三级模式两层映像带来的数据独立性关系模型部分详细讨论了表的设计、关系代数和各种完整性约束SQL语言部分学习了数据定义、查询和操作的标准语法，以及视图、索引等高级特性数据库设计方法论包括概念建模、逻辑设计和物理实现的完整流程高级特性部分涉及事务管理、并发控制、安全机制和性能优化等关键技术最后，我们还探讨了NoSQL、分布式数据库和云数据库等新兴技术趋势，展望了数据库技术的未来发展方向学习数据库的建议与展望理论结合实践关注技术动态数据库学习最有效的方式是将理论知数据库领域技术更新迅速，建议持续识与动手实践相结合建议同学们设关注行业最新发展了解新型数据库置个人的实验环境，如安装MySQL或产品的特点和适用场景，学习云数据PostgreSQL，通过设计和实现小型项库服务和大数据处理框架，跟踪人工目来巩固所学概念实际编写SQL查智能在数据管理中的应用这些前沿询、创建表结构、设计E-R图，会比知识将大大提升就业竞争力纯粹记忆概念更有效地提升技能职业发展路径数据库知识为多种IT职业创造了机会，包括数据库管理员DBA、数据架构师、后端开发工程师、数据分析师等对数据管理有深入理解的专业人才在各行业都有巨大需求，尤其是金融、电商、医疗等数据密集型行业随着数据在企业决策中的重要性日益增长，数据库技术将继续保持其核心地位对于同学们而言，除了掌握基本理论和技能外，培养数据思维和问题解决能力同样重要在实际应用中，数据库往往只是更大系统的一部分，理解它如何与应用程序、中间件等其他组件协同工作也非常关键。