[其它课程]数据库管理系统课件

数据库管理系统数据库管理系统是现代信息系统的核心组件，它提供了数据存储、管理和访问的完整解决方案本课程将深入探讨数据库系统的基础理论、架构设计、实现技术和应用实践课程概述数据库基本概念与发展历史数据库设计、实现与管理了解数据库技术的演进历程，掌握数据管理从人工到自动学习数据库系统的完整生命周期管理，从需求分析到系统化的发展脉络，理解现代数据库系统的核心价值实施，掌握专业的设计方法论和最佳实践关系模型与语言数据库安全与性能优化SQL深入理解关系数据模型的理论基础，熟练掌握SQL语言的语法规则和高级应用技巧数据库系统发展历史人工管理阶段数据库系统阶段20世纪40-50年代，数据处理完全依赖人工操作，缺乏系60年代中期至今，数据库管理系统的出现彻底改变了数统化的数据管理机制，效率低下且容易出错据管理方式，实现了数据的集中管理和共享访问文件系统阶段大数据时代50年代末至60年代中期，出现了文件系统管理方式，虽21世纪以来，随着大数据、云计算等技术的兴起，数据然提高了数据处理效率，但存在数据冗余和一致性问题库技术向分布式、智能化方向快速演进数据库系统概念数据、数据库与数据库系统的特点与优势DBMS数据是信息的载体，数据库是数数据库系统具有数据共享、减少据的有组织集合，数据库管理系冗余、保证一致性、提供安全性统DBMS是管理数据库的软件等显著优势相比传统文件系系统三者构成了完整的数据管统，它能更好地解决数据管理中理体系，为用户提供统一的数据的复杂问题，提高数据处理效访问接口率数据库系统的组成部分完整的数据库系统包括数据库、数据库管理系统、应用程序、数据库管理员和用户等组成部分各部分协调工作，共同实现数据的高效管理和应用数据库系统架构外模式层用户级视图，定义用户所见的数据结构概念模式层逻辑层面的完整数据库结构描述内模式层物理存储层面的数据组织方式三级模式架构实现了数据的物理独立性和逻辑独立性，使得数据库应用程序不会因为存储结构或逻辑结构的改变而受到影响这种分层设计是现代数据库系统的重要特征，为数据管理提供了强大的灵活性和可维护性数据模型概述概念数据模型E-R模型，描述现实世界的数据结构逻辑数据模型层次、网状、关系、对象等模型物理数据模型具体的存储结构与访问方法数据模型是数据库系统的核心，它定义了数据的组织方式、操作方法和约束规则从概念到物理的三层模型设计，为复杂数据系统提供了清晰的抽象层次，使得数据库设计更加规范化和系统化关系数据模型基础关系基本概念关系、元组、属性、域等基础概念构成了关系模型的理论基础，为数据的结构化表示提供了数学上严格的定义完整性约束实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性确保了数据的准确性和一致性，是关系数据库的重要特征关系代数运算选择、投影、连接、除法等操作为关系数据的查询和操作提供了完整的理论基础和实现方法实体联系模型模型-E-R实体与属性联系类型实体是现实世界中可区别的对象，属性是实一对

一、一对多、多对多联系描述了实体间体的特征描述，共同构成了数据模型的基本的关联关系，为复杂业务逻辑建模提供了有元素效工具关系模型转换图表示E-RE-R模型向关系模型的转换遵循特定规则，确通过标准化的图形符号表示实体、属性和联保概念设计能够有效转化为逻辑实现系，使得数据库设计更加直观和易于理解语言概述SQL发展历程语言分类SQL SQLSQLStructuredQuery Language自1970年代诞生以来，经•DDL数据定义语言CREATE、ALTER、DROP历了多个版本的发展和完善从最初的SEQUEL到现在的SQL标•DML数据操作语言SELECT、INSERT、UPDATE、准，它已经成为关系数据库的通用语言DELETESQL标准包括SQL-

86、SQL-

89、SQL-

92、SQL:

1999、•DCL数据控制语言GRANT、REVOKESQL:2003等多个版本，每个版本都增加了新的特性和功能，使•TCL事务控制语言COMMIT、ROLLBACKSQL语言更加强大和完善不同类型的SQL语句承担着不同的功能，共同构成了完整的数据库操作体系数据定义语言DDL数据库创建与管理使用CREATE DATABASE创建数据库，ALTER DATABASE修改数据库属性，DROP DATABASE删除数据库合理的数据库命名和参数设置是系统稳定运行的基础表结构设计与修改CREATE TABLE定义表结构，ALTER TABLE修改表结构，DROPTABLE删除表表设计需要考虑数据类型、约束条件和性能要求索引与视图管理通过CREATE INDEX创建索引提高查询性能，CREATE VIEW定义视图简化复杂查询适当的索引策略和视图设计能显著提升系统效率数据操作语言DML数据查询SELECT语句是最常用的DML操作，支持复杂的条件筛选、排序和分组功能数据插入INSERT语句用于向表中添加新数据，支持单行和批量插入操作数据更新UPDATE语句修改已存在的数据，可以基于条件进行精确更新数据删除DELETE语句删除不需要的数据记录，需要谨慎使用避免误删高级查询SQL复杂条件查询与逻辑运算符WHERE子句支持AND、OR、NOT等逻辑运算符，IN、BETWEEN、LIKE等操作符实现灵活的条件筛选通配符和正则表达式提供了强大的模式匹配能力排序与分组操作ORDER BY实现单列或多列排序，支持升序和降序GROUP BY按指定列分组，常与聚合函数配合使用，实现统计分析功能聚合函数应用COUNT统计记录数，SUM计算总和，AVG求平均值，MAX和MIN找极值这些函数是数据分析和报表生成的重要工具子句筛选HAVINGHAVING用于对分组后的结果进行筛选，与WHERE的区别在于HAVING作用于分组，WHERE作用于单行记录连接查询SQL内连接左外连接INNER JOINLEFT JOIN返回两个表中满足连接条件的匹配记返回左表的所有记录，即使右表中没有录，是最常用的连接类型，只显示有关匹配的记录，右表未匹配的字段显示为联关系的数据NULL全外连接与其他连接右外连接RIGHT JOINFULLJOIN返回两表的所有记录，返回右表的所有记录，即使左表中没有CROSS JOIN产生笛卡尔积，SELF JOIN匹配的记录，左表未匹配的字段显示为实现表的自连接操作NULL子查询SQL单行与多行子查询相关与非相关子查询单行子查询返回单个值，使用非相关子查询可以独立执行，相=、、等比较运算符多行子关子查询需要依赖外层查询的查询返回多个值，需要使用IN、值相关子查询的执行效率通常ANY、ALL等操作符处理结果较低，因为需要为外层查询的每集子查询的返回值类型决定了一行都执行一次子查询外层查询的处理方式操作与性能优化EXISTSEXISTS和NOT EXISTS判断子查询是否返回结果，常用于检查记录的存在性在某些情况下，EXISTS比IN操作具有更好的性能表现，特别是在处理大数据集时视图与索引视图技术索引机制视图是基于SQL语句结果集的虚拟表，它包含行和列，就像一个索引是数据库表中一列或多列值的结构，使用索引可快速访问数真实的表视图中的字段来自一个或多个数据库中的真实的表中据库表中的特定信息索引通过创建指向数据行的指针来加速查的字段询操作视图的优势包括简化复杂查询、提供数据安全性、支持多角度观•主键索引唯一且非空察数据等但视图也有更新限制，特别是涉及多表连接或聚合函•唯一索引保证数据唯一性数的视图通常不可更新•普通索引提高查询效率•组合索引多列联合索引数据控制语言DCL用户权限管理角色管理机制事务控制操作GRANT语句授予用户或角通过创建角色简化权限管COMMIT提交事务使更改色特定权限，REVOKE语理，将相关权限集合分配永久生效，ROLLBACK回句撤销已授予的权限精给角色，再将角色分配给滚事务撤销更改，细化的权限控制确保数据用户，实现权限的批量管SAVEPOINT设置事务保存库安全性理点安全控制机制数据库提供多层次的安全控制，包括登录验证、对象权限、行级安全等，确保数据访问的安全性和合规性数据库设计过程需求分析与系统规划深入了解用户需求，分析业务流程，确定系统功能和性能要求需求分析是后续设计工作的基础，必须准确完整概念设计建模E-R使用实体-联系模型描述现实世界的数据结构和关系，建立概念模式E-R图是概念设计的主要工具逻辑设计关系模式设计将E-R模型转换为关系模式，确定表结构、字段类型、主外键关系等需要进行规范化处理消除数据冗余物理设计与实施维护确定存储结构、索引策略、分区方案等物理实现细节实施后需要持续监控和优化系统性能关系数据理论函数依赖理论描述属性间的依赖关系范式理论体系1NF、2NF、3NF、BCNF规范化层次关系模式基础3关系、属性、域的数学定义关系数据理论为数据库设计提供了严格的数学基础函数依赖描述了属性间的约束关系，范式理论指导我们设计出结构良好、避免异常的关系模式理论与实践的结合使得数据库设计更加科学和规范规范化设计关系模式分解原则遵循无损连接和函数依赖保持的原则进行模式分解分解过程要确保信息不丢失，同时保持原有的数据语义和完整性约束规范化消除异常通过规范化过程消除插入异常、删除异常和修改异常每个范式都有其特定的要求和消除的异常类型，逐步提高数据结构的质量反规范化权衡在某些情况下，为了提高查询性能，可能需要适度的反规范化设计需要在数据一致性和查询效率之间找到平衡点数据库完整性约束域约束实体完整性限制属性值的取值范围，包括数据类主键约束确保每个实体的唯一标识，主型、长度、格式等约束，确保数据的有键值不能为空且必须唯一，是关系模型效性和合理性的基本要求用户自定义约束参照完整性根据具体业务需求定义的约束条件，通外键约束维护表间关系的一致性，确保过CHECK约束和触发器实现复杂的业务引用的数据在被引用表中确实存在，防规则验证止无效引用事务管理事务特性事务状态与生命周期ACID原子性Atomicity确保事务要事务经历活动状态、部分提交状么全部执行成功，要么全部回态、失败状态、中止状态和提交滚一致性Consistency保证状态等不同阶段了解事务的状事务执行前后数据库状态的一致态转换有助于更好地管理和控制性隔离性Isolation防止并发事务的执行过程事务相互干扰持久性Durability确保已提交事务的永久保存事务隔离级别读未提交、读已提交、可重复读、串行化四个隔离级别提供了不同程度的并发控制隔离级别越高，数据一致性越好，但并发性能越低，需要根据实际需求选择并发控制并发问题识别丢失修改、不可重复读、幻读等问题是多用户并发访问数据库时常见的数据不一致现象理解这些问题的根本原因是设计有效并发控制机制的前提锁机制实现共享锁允许多个事务同时读取数据，排他锁确保独占访问锁的粒度可以是行级、页级或表级，粒度越小并发性越好但开销越大两阶段锁协议2PL协议分为扩展阶段和收缩阶段，确保事务的串行化执行严格2PL要求事务提交后才释放所有锁，避免级联回滚问题多版本并发控制MVCC通过维护数据的多个版本来实现读写分离，提高并发性能每个事务看到的是数据在某个时间点的一致性快照数据恢复技术故障类型分析日志文件管理备份策略选择恢复过程执行系统故障、介质故障、事务事务日志记录所有数据修改完全备份、增量备份、差异根据故障类型执行相应的恢故障需要不同的恢复策略操作，是恢复的重要依据备份各有优缺点和适用场复操作，确保数据完整性景数据库安全机制安全威胁与防护需求数据库面临未授权访问、数据泄露、恶意攻击等多种安全威胁建立多层次的安全防护体系，从网络层到应用层全面保护数据安全访问控制模型自主访问控制DAC、强制访问控制MAC、基于角色的访问控制RBAC提供了不同的权限管理策略，适用于不同的安全需求场景审计跟踪机制记录用户操作日志，监控异常行为，及时发现安全违规行为审计数据为安全事件调查和合规性检查提供重要证据数据加密技术透明数据加密TDE、列级加密、传输加密等技术保护数据在存储和传输过程中的安全性，防止敏感数据泄露数据库性能优化性能监控评估查询优化SQL建立性能基线，监控关键指标如响应时分析查询执行计划，优化WHERE条件、间、吞吐量、资源利用率等定期性能JOIN操作、子查询等避免全表扫描，评估有助于及时发现瓶颈合理使用索引提高查询效率系统参数调优索引策略调优优化内存配置、缓存策略、I/O参数等系根据查询模式设计合适的索引，平衡查统级设置存储过程和查询缓存可以显询性能和维护成本定期维护索引，删著提高重复查询的性能除无用索引，重建碎片化索引分布式数据库分布式系统特点关键技术实现分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，提供了高可用性、•数据分片Sharding水平分区和垂直分区可扩展性和容错能力数据的分布透明性使用户感觉像访问单一•复制策略主从复制、主主复制数据库•分布式查询查询分解与结果合并分布式系统面临的主要挑战包括数据一致性、网络分区容错、分•分布式事务两阶段提交协议布式事务处理等问题CAP定理指出一致性、可用性、分区容错负载均衡和故障转移机制确保系统的高可用性，自动分片和动态性不能同时满足扩容支持系统的弹性伸缩数据仓库技术数据仓库概念面向主题、集成、稳定、反映历史变化的数据集合维度建模星型模式和雪花模式的设计方法处理ETL数据抽取、转换、加载的完整流程数据仓库为企业决策支持提供了统一的数据平台通过ETL过程将来自不同源系统的数据进行清洗、转换和整合，形成一致的数据视图OLAP操作支持多维分析，帮助管理者从不同角度洞察业务状况数据挖掘基础数据挖掘过程主要挖掘任务数据库中的应用从大量数据中发现隐藏分类预测、聚类分析、SQL扩展支持数据挖掘模式、关联规则和有价关联规则挖掘、序列模操作，数据库内置的挖值信息的过程包括数式发现等是常见的数据掘函数提供了便捷的分据预处理、模式发现、挖掘任务，每种任务都析能力，避免了大量数知识表示和结果验证等有相应的算法和技术据传输的开销阶段挖掘工具平台Weka、RapidMiner、Orange等开源工具，以及商业化的SAS、SPSS等平台为数据挖掘提供了丰富的算法库和可视化界面数据库NoSQL键值存储数据库文档数据库Redis和DynamoDB等键值存储MongoDB和CouchDB存储半结提供了简单的key-value数据模构化的文档数据，通常使用型，具有极高的读写性能适用JSON或BSON格式文档可以包于缓存、会话存储、实时推荐等含嵌套结构，查询灵活性高适场景支持数据分片和复制，能合内容管理、产品目录、用户配够水平扩展处理大规模并发访置等应用场景问列族与图数据库Cassandra和HBase采用列族存储模型，优化了大数据分析场景Neo4j等图数据库专门处理复杂的关系数据，支持图遍历算法，适用于社交网络、推荐系统、知识图谱等应用内存数据库内存存储原理将主要数据存储在内存中，消除了磁盘I/O瓶颈，实现微秒级的数据访问延迟内存的随机访问特性使得复杂查询的性能大幅提升性能优势分析相比传统磁盘数据库，内存数据库的查询速度提升可达数百倍特别适合需要实时响应的OLTP系统和高频交易系统持久化与恢复通过定期快照、事务日志、主从复制等机制保证数据持久性在系统重启后能够快速恢复数据，平衡了性能和可靠性应用场景分析金融交易、游戏排行榜、实时分析、会话缓存等对延迟敏感的应用是内存数据库的主要应用领域时间序列数据库时间序列数据特点具有时间戳的数据点序列，数据量大、写入频繁、查询模式相对固定数据具有时间相关性和趋势性特征存储优化策略采用列式存储、数据压缩、分层存储等技术优化存储效率时间分区和数据老化策略管理历史数据查询性能优化预聚合、索引优化、并行查询等技术提升分析性能支持时间范围查询、聚合计算、趋势分析等操作典型应用场景物联网监控、金融市场分析、系统性能监控、业务指标跟踪等领域广泛应用时间序列数据库技术区块链与数据库区块链基础架构去中心化特性分布式账本由加密链接的数据块组成，每个没有中央控制节点，所有参与者共同维护数块包含交易数据和时间戳，保证数据的不可据一致性，通过共识机制确保网络安全和数篡改性据可信智能合约应用密码学保护自动执行的合约程序，在满足预设条件时自使用哈希函数、数字签名、默克尔树等密码动触发执行，为金融、供应链等领域提供信学技术保护数据完整性和用户隐私，防止恶任机制意篡改数据库NewSQL技术特点代表性系统对比NewSQLNewSQL数据库结合了传统SQL数据库的ACID特性和NoSQL的•Google Spanner全球分布式ACID事务可扩展性它们提供了熟悉的SQL接口，同时支持水平扩展和高•CockroachDB开源分布式SQL数据库并发处理•TiDB支持HTAP的分布式数据库这类系统通常采用分布式架构，支持自动分片、故障转移和在线•VoltDB内存级事务处理性能扩容，为现代应用提供了既熟悉又强大的数据管理解决方案这些系统在一致性保证、扩展性、性能等方面各有特色，适用于不同的业务场景和技术要求大数据处理技术大数据特性4VVolume数据量、Velocity处理速度、Variety数据类型多样性、Veracity数据质量构成了大数据的核心特征，需要专门的技术栈来处理生态系统Hadoop以HDFS、MapReduce、YARN为核心的分布式计算平台，提供了可靠的大数据存储和批处理能力，是大数据处理的基础设施3分布式文件系统HDFS通过数据复制和分块存储实现高可靠性和可扩展性，为大规模数据集提供了经济高效的存储解决方案实时流处理Apache Spark、Storm、Flink等框架支持实时数据流处理，满足低延迟、高吞吐量的实时分析需求嵌入式SQL嵌入式概念SQL将SQL语句直接嵌入到高级程序设计语言中，如C、Java、COBOL等通过预编译器处理，将SQL语句转换为相应的数据库访问代码，实现程序与数据库的紧密集成主机语言接口主机变量用于在程序和数据库之间传递数据，游标机制处理多行结果集异常处理通过SQLSTATE和SQLCODE检测和处理数据库操作错误动态与静态SQL静态SQL在编译时确定，性能较好但灵活性有限动态SQL在运行时构造，提供更大的灵活性，适合条件复杂变化的应用场景编程JDBC架构连接管理事务处理性能优化JDBCJava数据库连接API，提供连接池技术优化数据库连接支持自动提交和手动事务控预编译语句防止SQL注入并统一的数据库访问接口的创建和释放过程制，批处理提升性能提高执行效率存储过程与触发器存储过程设计触发器机制预编译的SQL语句集合，存储在在特定数据库事件发生时自动执数据库服务器端支持参数传行的特殊存储过程包括递、控制流语句、异常处理等编BEFORE、AFTER、INSTEAD程特性存储过程减少网络传OF等类型，可以实现复杂的业务输，提高执行效率，便于代码重规则验证、审计跟踪、数据同步用和集中管理等功能游标与函数游标用于逐行处理查询结果集，特别适用于复杂的数据处理逻辑用户自定义函数扩展了数据库的计算能力，支持标量函数和表值函数两种类型与数据库XML查询语言XMLXPath和XQuery提供强大的查询能力验证SchemaXML Schema和DTD定义文档结构数据模型XML3半结构化数据的层次化表示方法XML作为数据交换的标准格式，在异构系统集成中发挥重要作用现代数据库系统普遍支持XML数据类型和相关操作，提供了从关系数据到XML的映射机制，简化了数据交换和Web服务开发与文档数据库JSON数据格式关系数据库文档数据库操作查询优化技术JSON JSON支持轻量级的数据交换格MongoDB等文档数据JSON字段索引、部分式，具有良好的可读性PostgreSQL、MySQL库原生支持JSON格索引、表达式索引等技和语言无关性支持对等传统数据库增加了式，提供丰富的查询操术优化JSON数据的查象、数组、字符串、数JSON数据类型和相关作符，支持嵌套文档查询性能，平衡灵活性和字等数据类型，成为函数，支持JSON数据询和数组操作效率Web应用的标准数据格的存储、查询和索引操式作空间数据库空间数据类型空间索引结构点、线、多边形等几何对象，支持二维R树、四叉树、网格索引等专门的索引和三维空间数据表示空间参考系统确结构优化空间查询性能这些索引支持保坐标数据的准确性和一致性范围查询、邻近查询等空间操作应用集成GIS空间查询操作与地理信息系统集成，支持地图服务、包含、相交、邻接、距离计算等空间关位置服务、空间分析等应用广泛应用系查询缓冲区分析、叠加分析等高级3于城市规划、环境监测、物流管理等领空间分析功能支持复杂的GIS应用域。