数据库原理及应用(何玉洁)第二版第5章课件

数据库原理及应用(何玉洁)第二版第5章ppt课件目录第五章概述关系数据库设计理论数据库设计过程数据库应用系统设计实例数据库新技术与应用趋势课程总结与展望01第五章概述章节内容与目标内容介绍数据库设计的基本概念和原理，包括数据库设计的目标、步骤和方法，以及数据库设计的评价标准。目标使读者了解数据库设计的重要性和必要性，掌握数据库设计的基本方法和步骤，能够根据实际情况进行数据库设计，并能够对设计结果进行评价和优化。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求。数据库设计的步骤包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施和数据库运行与维护。数据库模式是对数据库中数据的逻辑结构和特征的描述，是型的描述。数据字典是关于数据库中数据的描述，即元数据，不是数据本身。数据库实例是数据库某一时刻的状态，即数据库中数据的当前值，是值的描述。数据完整性是指数据的正确性和相容性，防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成的无效操作或错误信息。关键概念与术语02关系数据库设计理论函数依赖在关系模式中，属性间的依赖关系，即一个属性或属性组的值能够决定另一个属性或属性组的值。关系数据库设计中，为了消除数据冗余和避免数据插入、删除和更新异常，需要对关系模式进行规范化处理，使其满足一定的条件，这些条件被称为范式。关系模式中的每个属性都是不可分的原子项。关系模式满足1NF，且每个非主属性完全函数依赖于主键。关系模式满足2NF，且每个非主属性不传递依赖于主键。范式第二范式（2NF）第三范式（3NF）第一范式（1NF）函数依赖与范式确保关系中的每个元组（记录）在逻辑上是完整的，通常通过主键约束实现。实体完整性确保关系之间的引用完整性，即外键的值必须在其参照的主键中存在或为空。参照完整性根据应用需求定义的完整性规则，如属性值限制、业务规则等。用户自定义完整性数据完整性约束优化方法在分解过程中，需要考虑保持函数依赖、无损连接性和保持数据完整性等因素，采用合适的分解算法进行优化。关系模式分解将一个复杂的关系模式分解为多个简单的关系模式，以消除数据冗余和避免数据操作异常。分解的优缺点分解可以消除数据冗余、提高数据操作效率，但可能导致查询效率降低、增加数据维护复杂性等问题。因此，在实际应用中需要权衡利弊进行选择。关系模式分解与优化03数据库设计过程确定用户需求通过与用户交流、分析相关业务文档等方式，明确用户对数据库应用系统的需求。定义数据范围根据用户需求，确定数据库中需要存储的数据范围及数据之间的联系。制定数据操作规则明确数据的操作规则，包括数据的增、删、改、查等操作。需求分析阶段根据需求分析结果，定义数据库中的实体及其属性。定义实体与属性明确实体之间的关系，包括一对一、一对多、多对多等关系。定义实体间关系使用E-R图等工具构建数据库的概念模型，展示实体、属性及实体间关系。构建概念模型概念设计阶段转换概念模型逻辑设计阶段将概念模型转换为逻辑模型，一般采用关系数据模型。定义数据表结构根据逻辑模型，定义数据库中的表结构，包括表名、字段名、数据类型等。为确保数据的准确性和一致性，定义数据完整性约束，如主键、外键、非空等约束。定义数据完整性约束03优化物理设计通过对存储结构和存取方法的调整和优化，提高数据库的性能和效率。01选择存储结构根据数据库管理系统的特性和应用需求，选择合适的存储结构，如索引、分区等。02确定存取方法针对不同的数据操作需求，确定合适的存取方法，如顺序存取、索引存取等。物理设计阶段04数据库应用系统设计实例选择一个具有代表性的数据库应用系统实例，如图书馆管理系统。实例选择简要介绍该系统的背景、目标和功能，以及所涉及的数据和业务流程。背景描述实例背景介绍需求分析采用实体-联系模型（E-R模型）对系统数据进行建模，包括定义实体、属性和联系，绘制E-R图。数据建模功能建模采用数据流图（DFD）或用例图对系统功能进行建模，描述数据的流动和处理过程，以及系统与用户的交互。详细分析系统的功能需求、数据需求和性能需求，明确系统要解决的问题和达到的目标。系统需求分析与建模在需求分析和数据建模的基础上，设计数据库的概念模型，包括定义数据的抽象结构、数据间的联系和约束。根据用户需求和系统功能，设计不同的数据库视图，以便用户能够方便地访问和操作数据。数据库概念设计视图设计概念模型设计将概念模型转换为数据库的逻辑模型，包括定义数据的逻辑结构、数据间的逻辑关系和数据完整性约束。逻辑模型设计根据逻辑模型设计数据库表结构，包括定义表名、列名、数据类型、约束等。表结构设计为提高数据库查询效率，设计合理的索引结构，包括选择索引列、定义索引类型和设置索引选项等。索引设计根据系统需求和业务逻辑，设计存储过程和触发器，以便实现复杂的业务逻辑和数据操作。存储过程和触发器设计数据库逻辑设计05数据库新技术与应用趋势大数据与NoSQL数据库技术大数据概述大数据是指数据量巨大、来源复杂、处理速度要求高的数据集合。NoSQL数据库概述NoSQL数据库是一种非关系型数据库，用于存储和检索大量数据。大数据与NoSQL数据库的关系NoSQL数据库是大数据处理的重要工具之一，能够提供高性能、高可扩展性和灵活的数据模型。大数据与NoSQL数据库的应用案例如分布式文件系统Hadoop、列式存储数据库HBase等。云计算概述云计算是一种基于互联网的计算方式，通过虚拟化技术将计算资源池化，提供按需付费的服务。分布式数据库是指数据分布在多个物理节点上，通过网络进行通信和协调的数据库系统。云计算提供了分布式数据库所需的计算资源和网络环境，使得分布式数据库能够更好地发挥作用。如Google的Bigtable、Amazon的DynamoDB等。分布式数据库概述云计算与分布式数据库的关系云计算与分布式数据库的应用案例云计算与分布式数据库技术人工智能是模拟人类智能的理论、方法和技术的一门科学。人工智能概述数据库技术为人工智能提供了数据存储、管理和分析的基础设施，支持人工智能算法的训练和推理过程。数据库技术在人工智能中的应用人工智能的发展推动了数据库技术的创新，如智能查询优化、自适应索引等。人工智能对数据库技术的影响如智能推荐系统、自然语言处理与数据库交互等。人工智能与数据库技术的应用案例人工智能与数据库技术融合06课程总结与展望0102数据库系统基本概念介绍了数据库、数据库管理系统、数据库系统等基本概念，以及数据库系统的特点、组成和体系结构。数据模型详细阐述了数据模型的概念、作用和分类，重点介绍了关系数据模型及其特点。关系数据库深入讲解了关系数据库的基本概念、关系代数、关系演算、查询优化等内容，以及SQL语言的基本语法和高级特性。数据库设计介绍了数据库设计的基本步骤和方法，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等，以及ER图、数据字典等设计工具的使用。数据库保护详细讲解了数据库的安全性、完整性、并发控制和恢复等保护机制，以及相关的技术和方法。030405课程重点内容回顾课后作业完成教材上的习题和实验，巩固和加深对课堂内容的理解。拓展学习建议阅读相关论文和资料，了解数据库领域的最新研究动态和技术发展趋势；参加数据库相关的学术交流和实践活动，提高自己的专业素养和实践能力。课后作业与拓展学习建议分布式数据库随着互联网和大数据技术的快速发展，分布式数据库将成为未来数据库技术的重要方向之一。分布式数据库具有高性能、高可用性、可扩展性等优点，能够满足大规模数据处理和分析的需求。云数据库云计算技术的普及将推动云数据库的发展。云数据库能够提供按需付费、弹性扩展、易于管理等优势，降低企业的IT成本和运维压力。数据库智能