数据库第一章概述v

数据库第一章概述v2023-2026ONEKEEPVIEWREPORTINGWENKUDESIGNWENKUDESIGNWENKUDESIGNWENKUDESIGNWENKU目录CATALOGUE数据库基本概念与特点关系型数据库与非关系型数据库数据模型与ER图设计方法SQL语言基础与操作实践数据库设计原则与规范数据库安全管理与维护措施数据库基本概念与特点PART01数据库定义及作用数据库定义数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合，具有数据冗余度小、数据独立性高和易扩展等特点。数据库作用数据库是现代信息系统中不可或缺的重要组成部分，它提供了数据的存储、检索、定义和管理等功能，使得数据能够被高效地利用和管理。ABCD数据库系统组成要素数据库存储数据的仓库，通常包括多个表、视图、索引等对象。数据库应用程序使用数据库进行数据处理的应用程序，如数据录入、查询、报表生成等。数据库管理系统（DBMS）用于管理数据库的软件系统，提供数据的定义、存储、检索、维护等功能。数据库用户使用数据库进行数据处理的人员，包括数据库管理员、开发人员和最终用户等。层次数据库和网状数据库01早期的数据库技术主要采用层次模型或网状模型，数据之间通过指针或链接进行关联。关系数据库02随着关系模型理论的提出和完善，关系数据库逐渐成为主流，它采用二维表结构存储数据，具有严格的数学基础和完备的理论体系。非关系型数据库03近年来，随着互联网和大数据技术的快速发展，非关系型数据库（如NoSQL数据库）逐渐兴起，它们采用键值对、文档或列存储等数据结构，适用于海量数据的存储和处理。数据库技术发展历程科学研究科研领域需要处理大量的实验数据、观测数据和模拟数据等，数据库是实现科研数据管理和分析的重要工具。企业信息化企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等系统都离不开数据库的支持。电子商务电子商务平台需要处理大量的商品信息、订单信息和用户信息等数据，数据库是实现这些功能的基础。金融领域银行、证券、保险等金融机构需要处理大量的交易数据、客户数据和风险数据等，数据库是实现金融信息化的关键。数据库应用领域举例关系型数据库与非关系型数据库PART02基于关系模型，以二维表形式存储数据，具有严格的数学理论基础。数据结构通过ACID事务特性保证数据的一致性和完整性。数据完整性SQL语言作为标准的数据操作语言，使得关系型数据库具有高度的可移植性和互操作性。标准化关系型数据库原理及特点数据结构采用键值对、文档、列式存储等灵活的数据模型，适应各种复杂的数据结构。高性能针对特定应用场景进行优化，如大数据处理、实时分析等。可扩展性支持水平扩展，通过增加节点提高数据处理能力。非关系型数据库原理及特点输入标题数据结构灵活性数据一致性两者比较与适用场景分析关系型数据库通过事务保证强一致性，非关系型数据库通常保证最终一致性。关系型数据库适用于对数据一致性和完整性要求较高的场景，如金融、电信等；非关系型数据库适用于大数据处理、实时分析、社交网络等场景。非关系型数据库支持水平扩展，适合处理海量数据和高并发场景，而关系型数据库则通常通过垂直扩展提高性能。非关系型数据库支持灵活的数据结构，适合处理复杂多变的数据，而关系型数据库则要求事先定义好数据结构。适用场景扩展性关系型数据库典型产品Oracle、MySQL、SQLServer、PostgreSQL等。非关系型数据库典型产品MongoDB（文档型）、Redis（键值对型）、Cassandra（列式存储型）、Neo4j（图形数据库）等。典型产品介绍数据模型与ER图设计方法PART03数据模型是对现实世界数据特征的抽象，用于描述数据、数据联系和数据的约束条件。根据数据抽象层次的不同，数据模型可分为概念模型、逻辑模型和物理模型。数据模型概念及分类数据模型分类数据模型定义实体是客观存在并可相互区别的事物，实体集是具有相同属性的实体的集合。实体与实体集属性是实体的特征，联系是实体之间的关联关系。属性与联系ER模型用矩形表示实体集，椭圆表示属性，菱形表示联系，并用线段将它们连接起来。ER模型表示方法实体-联系模型（ER模型）确定实体集和属性、确定联系和联系类型、绘制ER图并添加注释。绘制步骤保持图形简洁明了、使用不同颜色和线型区分不同类型元素、添加必要注释说明。绘制技巧ER图绘制步骤和技巧实体集设计学生、课程、成绩等实体集及其属性设计。联系设计学生与课程之间的选课联系、学生与成绩之间的获得联系等设计。ER图绘制根据上述设计，使用绘图工具绘制学生管理系统的ER图。案例：学生管理系统ER图设计SQL语言基础与操作实践PART04SQL语言定义SQL（StructuredQueryLanguage）是一种用于管理关系数据库的标准编程语言，用于数据的查询、更新、管理和数据库模式创建与修改等。数据操纵插入、更新、删除数据库中的数据。数据查询从数据库中检索数据。数据控制控制对数据的访问权限和安全性。数据定义定义数据库、表、视图、索引等数据库对象。事务控制确保数据库事务的完整性和一致性。SQL语言概述及功能03CREATETABLE：创建新表。01DDL定义：数据定义语言（DDL）是用于定义和管理数据库中的对象的语句，如创建、修改或删除数据库、表和索引等。02CREATEDATABASE：创建新数据库。数据定义语言（DDL）数据定义语言（DDL）ALTERTABLE：修改现有表结构。CREATEINDEX：创建索引。DROPTABLE：删除表。DROPINDEX：删除索引。数据操纵语言（DML）DML定义：数据操纵语言（DML）是用于添加、修改、删除或查询数据库中的数据的语句。INSERTINTO：向表中插入新数据。UPDATE：更新表中的数据。DELETEFROM：从表中删除数据。SELECT：查询表中的数据。ORDERBY子句SELECT语句指定要检索的列、选择条件、排序方式等。GROUPBY子句对结果集进行分组，通常与聚合函数一起使用。HAVING子句过滤分组后的结果集，只返回满足条件的分组。数据查询语言（DQL）是用于从数据库中检索数据的语句，是SQL语言中最常用的部分之一。DQL定义WHERE子句过滤结果集，只返回满足条件的记录。对结果集进行排序，可以指定升序或降序排列。数据查询语言（DQL）数据库设计原则与规范PART05设计目标确保数据库结构清晰、可维护、可扩展，并满足应用需求。方法论采用自顶向下的设计思路，先进行概念设计，再进行逻辑设计和物理设计。数据库设计目标和方法论通过消除数据冗余和依赖，提高数据库设计的合理性和效率。规范化理论在数据库设计中，应遵循一定的规范化级别，如第一范式、第二范式、第三范式等，以确保数据库结构的合理性和数据的完整性。应用规范化理论在数据库设计中的应用通过建立合适的索引，提高数据查询速度。索引优化编写高效的SQL语句，减少数据库负载。查询优化根据数据类型和使用频率，选择合适的存储引擎和存储方式。存储优化采用合理的并发控制策略，确保数据库在高并发场景下的稳定性和性能。并发控制性能优化策略探讨实施与维护根据设计结果，建立数据库实例，并进行日常的维护和管理。物理设计确定数据库的存储结构、访问方法、并发控制等具体实现细节。逻辑设计将概念模型转化为数据库逻辑模型，包括表结构、字段、索引等。需求分析分析电商网站的业务需求和数据特点，确定数据库设计的目标和要求。概念设计设计电商网站的数据模型，包括实体、属性、关系等。案例分析：某电商网站数据库设计数据库安全管理与维护措施PART06安全性威胁包括未经授权的访问、数据泄露、恶意修改或破坏等。防范策略采用强密码策略、访问控制列表（ACL）、防火墙等技术手段，以及定期审计和监控等管理措施。安全性威胁和防范策略完整性保障手段介绍确保数据的准确性和一致性，防止数据被篡改或损坏。完整性保障采用事务处理、约束条件（如主键、外键等）、触发器等技术手段，以及数据备份和恢复等管理措施。手段介绍并发控制协调多个用户或进程对同一数据项的访问，以避免数据不一致或冲突。要点一要点二机制剖析采用锁机制（如共享锁、排他锁等）、时间戳、乐观并发控制等技术手段，以及事务的隔离级别等控制措施。并发控制机制剖析VS在数据库发生故障时，尽快恢复数据库到正常状态，保证数据的可用性和完整性。技术探讨