《认识数据库系统》课件

认识数据库系统数据库系统是现代信息系统的核心组件，它负责存储、管理和检索大量数据。从简单的个人记事本到复杂的企业级应用，数据库系统无处不在，为各种应用提供数据支持。数据库系统概述数据存储和管理数据库系统负责存储、管理和检索大量数据。数据组织和结构数据库系统使用数据模型来组织数据，并提供高效的访问方式。用户访问和操作数据库系统为用户提供接口，方便他们查询、更新和维护数据。数据库系统的特点数据一致性确保数据的一致性和完整性，避免冗余和矛盾数据的存在。数据共享多个用户可以同时访问和共享数据库中的数据，提高数据利用率。数据独立性数据与应用程序分离，更改数据结构不会影响应用程序。数据安全通过访问控制、数据加密等手段保护数据安全，防止未经授权的访问。数据库系统组成数据库系统由多个组件组成，协同工作以管理数据。主要组件包括：数据库管理系统(DBMS):负责数据存储、访问、更新和管理数据库:存储数据的实际集合，包括表、视图、存储过程等数据库模式:定义数据的逻辑结构，描述数据之间的关系数据库应用:用于访问和操作数据的应用程序用户:使用数据库系统进行数据访问和操作的用户数据模型概述11.数据模型定义数据模型是一种描述现实世界中数据结构和语义的方法，它定义了数据的类型、关系和约束。22.数据模型作用数据模型为数据库设计提供蓝图，确保数据的一致性和完整性，并便于理解和使用。33.数据模型种类常见数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和半结构化模型等。常见数据模型层次模型树形结构，数据以层次方式组织。节点可以有父节点和子节点。关系数据库中不常用。网状模型更灵活，允许节点有多个父节点。复杂性高，维护困难。早期数据库系统常用。关系模型数据以表格形式组织，用二维表表示实体和实体之间的关系。最常用的一种模型。面向对象模型基于对象的概念，将数据和操作封装在一起，更适合复杂数据类型和继承关系。关系数据模型关系数据模型关系模型是目前应用最广泛的数据模型之一。它是以关系代数和关系演算为理论基础，以二维表格形式来表示数据。关系模型优点概念简单易于理解数据结构清晰数据独立性强易于进行数据操作关系代数和关系演算1关系代数一种以集合论为基础的数学语言，用于描述对关系数据库的查询和操作。通过各种运算符，例如选择、投影、连接等，进行数据操作。2关系演算使用逻辑表达式来表达对关系数据库的查询和操作。它基于谓词逻辑，通过量词和逻辑连接符等来描述数据之间的关系。3区别关系代数更强调运算过程，关系演算则更加强调数据关系的描述。它们本质上是等价的，都可以用来表达相同类型的数据库操作。SQL语言概述结构化查询语言SQL是一种专门用于数据库操作的标准化语言，用于创建、修改和查询数据库中的数据。SQL语言具有高可读性和易用性，非常适合各种规模的数据库管理。广泛应用SQL已成为关系数据库管理系统(RDBMS)的标准查询语言，广泛应用于各种领域，包括商业、科学和教育。许多数据库系统，如MySQL、Oracle和SQLServer，都支持SQL语言。SQL语句类型1数据定义语言(DDL)创建、修改和删除数据库对象，如表、视图、索引等。2数据操纵语言(DML)对数据库中的数据进行插入、删除、更新等操作。3数据查询语言(DQL)从数据库中检索数据，包括简单查询、复杂查询等。4数据控制语言(DCL)控制数据库的访问权限和安全性，包括授权、撤销等。数据定义语言(DDL)创建表创建数据库表，定义表结构，包括字段类型、约束等。修改表修改表结构，例如添加、删除或修改字段，修改数据类型和约束等。删除表从数据库中删除表，但不会删除表中的数据。创建索引创建索引以提高数据查询速度，加速检索。数据操纵语言(DML)插入数据将新数据行添加到数据库表中。更新数据修改现有数据表中的数据。删除数据从数据库表中删除数据行。数据查询语言(DQL)查询语句查询数据信息数据表从指定数据表中检索数据条件筛选使用WHERE子句筛选数据排序排列使用ORDERBY子句排序查询结果数据控制语言(DCL)用户权限管理DCL用于控制对数据库对象的访问权限，包括用户创建、删除、修改、授权等。数据安全策略DCL可以定义数据安全策略，例如数据加密、访问控制、审计跟踪等，以确保数据安全。备份与恢复DCL可以用来管理数据库备份和恢复操作，确保数据完整性和一致性。事务处理概述事务处理是数据库系统的重要概念，它将一组相关操作视为一个不可分割的整体。如果事务中的所有操作都成功执行，则事务成功提交；如果任何操作执行失败，则事务回滚，使数据库状态恢复到事务开始之前的状态。1原子性要么全部执行，要么全部不执行2一致性事务执行前后，数据库状态的一致性3隔离性多个事务之间相互独立，不会互相影响4持久性事务提交后，数据修改永久保存事务属性(ACID)原子性(Atomicity)事务是一个不可分割的最小工作单元。事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。一致性(Consistency)事务必须确保数据库从一个一致状态转换到另一个一致状态。隔离性(Isolation)多个事务并发执行时，每个事务都应该独立于其他事务，互不干扰。持久性(Durability)事务一旦提交，其对数据库的修改就应该是永久性的，即使系统发生故障也不会丢失。并发控制概述并发访问多个用户同时访问同一数据库，对数据进行读写操作。并发控制是保证数据一致性和完整性的关键。数据冲突当多个事务同时访问同一数据项时，可能会出现数据冲突，导致数据不一致。并发控制目标保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，防止数据冲突，确保数据库的完整性。锁机制11.乐观锁乐观锁假设数据一般不会冲突，读取时不加锁，更新时判断数据是否被修改。乐观锁实现方式简单，适用于读多写少的场景。22.悲观锁悲观锁假设数据容易冲突，读取时就加锁，避免数据被修改。悲观锁实现方式复杂，适用于写多读少的场景。33.行级锁行级锁只锁定需要修改的数据行，降低并发冲突概率，但实现复杂，可能影响性能。44.表级锁表级锁锁定整个表，实现简单，但并发度低，容易造成性能瓶颈。数据库系统安全性安全威胁数据库系统面临着各种安全威胁，包括数据泄露、非法访问、恶意攻击等。例如，黑客可能会试图窃取敏感数据，或更改数据库中的数据，从而造成经济损失或名誉损害。安全措施为了保护数据库系统，需要采取一系列的安全措施，例如访问控制、数据加密、安全审计等。例如，可以使用用户身份验证和授权机制来控制用户对数据库的访问权限，并使用加密技术来保护敏感数据。数据库系统备份与恢复备份备份是将数据库数据和系统文件复制到其他存储设备，以防止数据丢失。完整备份增量备份差异备份恢复恢复是指从备份中还原数据库数据，以恢复数据丢失的情况。完整恢复增量恢复差异恢复策略备份和恢复策略取决于数据库大小、重要程度和恢复要求。定期备份可以防止数据丢失，定期测试恢复可以验证策略有效性。数据仓库概述数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。它收集和存储来自多个来源的数据，并将其组织成可分析的格式。数据仓库的特点1面向主题数据仓库围绕特定主题组织，例如客户、产品、销售等。2集成数据仓库整合来自多个来源的数据，提供全面的视图。3时变数据仓库包含历史数据，用于分析趋势和模式。4非易失性数据仓库中的数据通常不进行更新或删除，以保留历史信息。数据仓库体系结构数据仓库体系结构通常采用分层结构，将数据按照不同的粒度和目的进行组织。常见的分层结构包括：数据源层、数据仓库层、数据集市层。数据源层负责收集和整合来自各种数据源的数据；数据仓库层存储经过清洗和转换后的数据，用于分析和决策支持；数据集市层针对特定业务需求，提供定制化的数据视图。数据挖掘概述定义数据挖掘从大量数据中发现有用的信息，为决策提供支持。它涉及各种技术，从简单的统计分析到复杂的机器学习算法。目标从数据中提取知识、模式和趋势，帮助理解数据背后的含义，并预测未来的趋势。应用场景数据挖掘广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、电商、制造等。数据挖掘过程1数据准备数据清洗、预处理2数据探索模式发现、数据可视化3模型构建选择算法、训练模型4模型评估评估模型性能5模型部署应用模型、预测结果数据挖掘是一个迭代过程，需要不断调整模型、优化结果。数据挖掘技术机器学习算法机器学习算法在数据挖掘中发挥着核心作用，用于识别模式、预测趋势和建立模型。数据可视化将挖掘结果以图表、图形等形式呈现，使之易于理解和分析。人工智能技术人工智能技术，如深度学习和自然语言处理，可以提高数据挖掘的效率和准确性。数据仓库技术数据仓库提供一个集中存储和管理数据的平台，为数据挖掘提供基础数据。大数据概述庞大数据量大数据是指规模巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。高速产生大数据通常以高速率生成，需要实时处理。数据多样大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，来自多种来源。潜在价值大数据蕴藏着巨大的价值，需要使用合适的技术来挖掘。大数据特点11.数据量大大数据通常指规模庞大、难以用传统数据库系统处理的数据集，通常以TB、PB甚至ZB为单位。22.数据种类多大数据包含各种类型的结构化、半结构化和非结构化数据，例如文本、图像、视频、音频等。33.数据速度快大数据通常以高速率生成和收集，需要实时处理以提取有价值的信息。44.数据价值高尽管处理大数据有挑战，但它蕴藏着巨大的价值，可以用于商业决策、科学研究和社会发展。大数据技术HadoopHadoop是一个开源的分布式文件系统和计算框架，它允许在大型集群上存储和处理海量数据。它使用MapReduce编程模型，将数据处理任务分解成多个独立的步骤。SparkSpark是一个快速、通用、基于内存的分布式数据处理平台，比Hadoop更快、更高效。它支持多种数据处理方式，包括批处理、流处理、SQL查询、机器学习等。NoSQL数据库NoSQL数据库是用于存