教学课件-《电子商务的数据管理技术》-徐保民

电子商务的数据库技术注册电子商务工程师（CEBE）认证培训教材

第1章数据库技术概论

本章的重要概念信息、数据、数据处理、数据管理、关系模型、概念数据模型、逻辑数据模型、数据库、数据库管理系统、数据库系统、外模式、模式、内模式、E–R图、现实世界、信息世界、机器世界

本章的重要知识点（1）数据和信息的基本含义及他们之间的相互（2）数据的三个范畴及其联系（3）逻辑数据模型的三要素（4）数据库、数据库管理系统及数据库系统之间的联系（5）数据库管理系统的功能（6）数据库系统的三级模式结构及他们之间的映象（7）数据库技术新进展。

1.1信息与数据信息是一种已经被加工为特定形式的数据，这种数据形式对接收者来说是有意义的，而且对当前和将来的决策具有明显的或实际的价值。信息可以划分为两大类。能够用数据或统一的结构加以表示，称之为结构化数据，如数字、符号；无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，称之为非结构化数据。

1.1.1信息信息具有如下一些重要的特性：

（1）普遍性

（2）无限性

（3）相对性

（4）传递性

（5）变换性

（6）有序性

（7）动态性

（8）转化性

1.1.1信息1.1.2

数据数据是用来记录信息的、可以识别的符号，是信息的载体、信息的具体表示形式

数据具有两方面的含义：一方面数据内容是事物特性的反映或描述；另一方面数据是存储在某一种媒体上符号的集合

1.1.3信息与数据的关系

信息必然是数据，但数据未必是信息，信息仅是数据的一个子集，有用的数据才成为信息

1.2数据处理与数据管理数据处理是指将数据进行加工转换成信息的过程。数据管理是指数据的收集、整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作。数据处理是与数据管理相联系的，数据管理技术的优劣，将直接影响数据处理的效率。1.3

数据模型数据模型:

描述要管理的数据的逻辑结构、使用操作要求，以及完整性的形式方法

数据的描述包括两个方面：（1）数据的静态性：包括数据的基本结构、数据间的联系和数据中的约束。（2）数据的动态性：指定义在数据上的操作。1.3.1数据描述

现实世界就是存在于人脑之外的客观存在的事物及其相互联系。事物之间的联系是由事物本身的特性决定的。

信息世界，也称为概念世界，是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述。机器世界，也称为数据世界，是对信息世界中的有关信息进行加工、编码及格式化等具体处理，然后以数据形式存储在计算机内。

1.3.1数据描述

信息世界常涉及到的概念和术语:（1）实体（2）实体集

（3）属性

（4）码

（5）域

（6）实体类型

（7）联系

1.3.1数据描述

机器世界中，常涉及到的概念和术语:（1）字段

（2）记录

（3）文件

（4）数据库

（5）关键字

1.3.2概念数据模型

概念数据模型，也称为概念模型，是指为正确直观地反映客观事物及其联系，按用户观点对信息世界所建立一个抽象模型。该模型独立于计算机系统的模型，完全不涉及信息在系统中的表示，只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构.1.3.2概念数据模型

概念数据模型：（1）具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识；（2）由于用户一般缺乏计算机知识，因此概念模型应当简单、清晰、易于理解；（3）独立于计算机系统的模型，完全不涉及信息在计算机中的表示；（4）独立于任何DBMS，但可以转换为计算机上任一DBMS所支持的特定数据模型。

1.3.2概念数据模型

实体间的联系（1）一对一联系（2）一对多联系（3）多对多联系实体联系方法

Ｅ–Ｒ模型通常由如下三个要素构成：（1）实体：表示客观事物。（2）属性：表示客观事物的特征（属性）。（3）联系：客观事物之间的联系。1.3.2概念数据模型

E–R模型三要素的表示：（1）矩形：表示实体，矩形框内写明实体名；（2）椭圆：表示实体的属性，并用无向边将其与相应的实体连接起来；（3）菱形：表示实体间的联系，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向线段上标注联系的类型，即1：1、1：n或m：n。1.3.3逻辑数据模型逻辑数据模型：将概念数据模型中描述的实体及实体之间的联系转换为表示数据及数据之间逻辑联系的结构形式。这种对现实世界的第二层抽象是直接面向数据库的逻辑结构，称为逻辑数据模型。逻辑数据模型满足如下三个要求：（1）能比较真实模拟现实世界；（2）容易为人所理解；（3）便于在计算机上实现。

1.3.3逻辑数据模型逻辑数据模型的三要素：（1）数据结构（2）数据操作（3）数据的约束条件逻辑数据模型的分类：（1）层次模型用树形结构表示实体及其之间的联系的模型，他由处于不同层次的各个结点组成，每一个结点为一个描述实体的记录类型，每个记录类型可包含若干个描述实体属性的字段。结点之间的连线表示记录类型间的联系。1.3.3逻辑数据模型层次模型的特点：

除根结点外，其余各结点有且仅有一个上一层结点作为其“双亲”结点，而位于其下的较低一层的若干个结点作为其“子女”结点；任何一个给定的记录值只有按其路径查看时，才能显出他的全部意义，没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在。1.3.3逻辑数据模型层次模型的优点：①数据模型比较简单，只需很少几条命令就可操纵数据库，使用方便；

②对于实体间联系是固定的应用系统，性能较好；③提供良好的完整性支持；

④对具有一对多的层次关系的部门进行描述非常自然、直观，容易理解，这就是层次模型的突出优点。1.3.3逻辑数据模型（2）网状模型网状模型是一种比层次模型更具普遍性的结构，他去掉了层次模型的两个限制，允许多个结点没有父结点，允许一个结点有多个父结点，此外他还允许两个结点之间有多种联系。网状模型通常用指针来确定数据间的联系关系，是具有多对多类型的数据组织方式，网状模型将数据组织成有向图结构。结构中每个结点代表一个数据记录型，每个记录型可包含若干字段，结点间的连线描述不同结点数据间的关系。1.3.3逻辑数据模型网络模型的优点：

①可以描述现实生活中极为常见的多对多的关系，并具有良好的性能；②数据存贮效率较高；③在一定程度上支持数据的重构，具有一定的数据共享特性，并且运行效率较高；④能取代任何层次结构的系统。可以认为层次模型是网络模型的特例。1.3.3逻辑数据模型（3）关系模型关系模型是当前最重要、最常用的一种数据模型。他是由E.F.Codd于1970年提出的。关系模型把世界看作是由实体和联系构成的。在关系模型中实体通常是以表的形式来表现的。表的每一行描述实体的一个实例，表的每一列描述实体的一个特征或属性。

1.3.3逻辑数据模型关系模型中的一些基本概念：①元组②属性③域④主键⑤关系名⑥分量⑦关系模式⑧关系数据库1.3.3逻辑数据模型关系模型的优点： ①能够以简单、灵活的方式表达现实世界中各种实体及其相互间关系。 ②关系模型具有严密的数学基础 ③关系数据模型中数据间的关系具有对称性 ④关系模型的存取路径对用户透明1.3.4物理数据模型

反映数据存储结构的数据模型称为物理数据模型。在数据库系统中，数据的逻辑结构与数据的物理结构之间可以差别很大，数据的逻辑结构面向程序员，数据的物理结构面向机器。数据库管理软件的功能之一，就是要能够把数据的逻辑结构映象为数据的物理结构、把数据的物理结构映象为数据的逻辑结构。1.4数据库中的基本概念数据库是按一定的格式存储在计算机内的相关数据集合，他能为不同用户所共享数据库管理系统是对数据库进行管理的软件系统。他为用户或应用程序提供了访问数据库的数据和对数据的安全性、完整性、保密性、并发性等进行统一控制的方法数据库系统是指以数据库方式管理共享数据的计算机系统，数据库系统常简称为数据库。数据库系统由数据库和数据库管理系统两部分组成1.4数据库中的基本概念数据库、数据库系统和数据库管理系统是三个不同的概念。数据库强调的是数据，数据库管理系统则是系统软件，而数据库系统强调的是整个系统，目的在于维护信息，并在必要时提供协助取得这些信息。另一方面，用户使用数据库是目的，数据库管理系统是帮助达到这一目的的工具和手段。1.5数据库系统的结构从数据库系统的角度看，数据库系统内部通常采用由外模式、模式和内模式三级抽象模式构成的三级模式结构。从最终用户的角度看，数据库系统外部的体系结构分为单用户结构、主从式结构、分布式结构、客户／服务器结构和浏览器／服务器等。1.5.1数据库三级模式结构数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式（也称子模式或用户模式）、模式（也称逻辑模式或概念模式）和内模式（也称存储模式）三级抽象模式构成。模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述，是所有用户的公共数据视图。他既不涉及数据的物理存储细节和硬件环境，也与具体的应用程序和所使用的应用开发工具无关。他仅仅涉及到型的描述，因此数据的模式是相对稳定的。1.5.1数据库三级模式结构外模式是用户和数据库系统的接口，是对用户用到的那部分数据的逻辑结构的描述。从数据库管理系统来讲，外模式就是对单个用户使用的数据视图的描述。内模式是数据库在物理存储方面的描述，定义所有内部记录类型、索引和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节等。一个数据库只有一个内模式。1.5.1数据库三级模式结构为了能够在内部实现这三个抽象层次的联系和转换，数据库管理系统在这三级模式之间提供了外模式／模式和模式／内模式两个层次的映象，使用户能逻辑地、抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的具体表示方式及存储方式。外模式／模式映象定义了外模式和模式之间的对应关系。模式／内模式映象用于定义模式和内模式之间的对应关系1.5.2数据库系统的体系结构

单用户数据库系统是一种早期的最简单的数据库系统。整个数据库系统都装在一台计算机上，为一个用户独占主从式数据库系统是一个主机带多个终端的多用户数据库系统分布式结构的数据库系统是指数据库中的数据在逻辑上是一个整体，但物理地分布在计算机网络的不同结点上1.5.2数据库系统的体系结构服务器是指网络中某个（些）结点上的计算机专门用于执行数据库管理系统功能。客户机是指其他结点上的计算机安装数据库管理系统的外围应用开发工具，支持用户的应用浏览器／服务器结构

1.6

数据库技术的发展（1）数据库技术与分布式处理技术相结合，形成了分布式数据库系统；（2）数据库技术与面向对象技术相结合，形成了面向对象数据库系统；

（3）数据库技术与多媒体技术相结合，形成了多媒体数据库系统。1.6.1面向对象数据库系统面向对象数据模型的基本概念（1）对象与对象标识（2）封装（3）类（4）类层次结构（5）类的继承性（6）消息1.6.1面向对象数据库系统面向对象数据库语言（1）类的定义与操纵（2）方法的定义（3）对象的操纵1.6.1面向对象数据库系统构造面向对象数据库系统的方法（1）扩充面向对象程序设计语言，为其增加DBMS的特性（2）对传统关系数据库管理系统加以扩展，为其增加面向对象的特性（3）建立全新的支持面向对象数据模型的面向对象数据库系统1.6.2分布式数据库系统

分布式数据库系统是由若干台计算机（也称为节点）组成。节点之间通过通讯网络连接在一起，每个节点都是一个独立的数据库系统，他们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统。1.6.2分布式数据库系统与集中式数据库系统不同，分布式数据库系统具有如下特点：（1）数据的物理分布性（2）数据的逻辑整体性

（3）数据的分布透明性

（4）数据的冗余及冗余透明性

（5）集中与自治相结合的控制机构

1.6.3多媒体数据库系统

多媒体数据库是指数据库中的信息不仅涉及各种数字、字符等格式化的表达形式，而且还包括多媒体的非格式化的表达形式，数据管理要涉及各种复杂对象的处理。与传统数据库相比，多媒体数据库具有如下特点：（1）处理的数据对象、数据类型、数据结构、数据模型和应用对象都不同，处理的方式也不同。（2）多媒体数据库存储和处理复杂对象，其存储技术需要增加新的处理功能，如数据压缩和解压。1.6.3多媒体数据库系统（3）多媒体数据库面向应用，没有单一的数据模型适应所有情况，随应用领域和对象而建立相应的数据模型。（4）多媒体数据库强调媒体独立性，用户应最大限度地忽略各媒体间的差别而实现对多种媒体数据的管理和操作。（5）多媒体数据库强调对象的物理表现和交互方式，强调终端用户界面的灵活性和多样性。（6）多媒体数据库具有更强的对象访问手段，比如特征访问、浏览访问、近似性查询等。第2章关系数据库的

基本理论

本章的重要概念关系、属性、域、元组、主关键字、外键、关系模型、索引、视图、投影、选择、连接、笛卡儿乘积、除、并、交、差、基本表

本章的重要知识点（1）关系模型的构成及关系模型的完整性（2）如何利用SQL语言定义、修改、删除表、视图、索引等（3）如何用关系代数表达式来表达实际查询问题（4）对给定一个关系代数表达式如何用SQL语句进行描述（5）如何利用SQL的SELECT完成数据的查询（6）如何利用SQL的UPDATE、INSETER完成数据的修改、插入操作（7）存储过程的概念及优点

2.1关系数据库域是一组具有相同数据类型的值的集合。也称为值域，记为D。域中所包含的值的个数称为域的基数，记为m。在关系数据库中用域表示属性的取值范围。给定一组域D1，D2，…，Dn，这些域中可以有相同的部分，则D1，D2，…，Dn的笛卡尔积定义为：D1×D2×…×Dn＝｛（d1，d2，…，dn）｜di∈Di，i＝1，2，…，n｝

2.1.1关系模型的数据结构

D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1、D2、…、Dn上的关系，用R（D1，D2，…，Dn）表示。这里R表示关系的名字，n是关系的目或度，也称为元数。关系是笛卡积的子集，所以关系也是一个二维表，表的每行对应一个元组，表的每列对应一个域。由于域可以相同，为了加以区分，必须对每列起一个名字，称为属性。

2.1.1关系模型的数据结构

关系可以有三种类型：基本关系（也称为基本表或基表，一个基本表对应于关系型数据库中的一个关系）、查询表和视图表。基本表是实际存在的表，他是实际存储数据的逻辑表示。查询表是查询结果对应的表。视图表是由基本表或其他视图表导出的表，是虚表。2.1.1关系模型的数据结构

关系数据库中的关系具有以下六条性质：①列是同质的，即每一列中的分量是同一类型的数据，来自同一个域；②不同的列可出自同一个域，称其中的每一列为一个属性，不同的属性要给予不同的属性名；③列的顺序无所谓，即列的次序可以任意交换；④任意两个元组不能完全相同。⑤行的顺序无所谓，即行的次序可以任意交换；⑥分量必须取原子值，即每一个分量都必须是不可分的数据项。

2.1.1关系模型的数据结构

一个命名关系的属性名序列或关系的描述称为关系模式。可以形式化地表示为：R（U，D，DOM，F）由于D和DOM对模式设计关系不大，因此关系模式通常被看作是一个二元组：R〈U，F〉。如果一个关系名R，并有属性名列A1，A2，…，An。则关系模式通常可以简记为：R（A1，A2，…，An）。而域名及属性向域的映象常常被说明为属性的类型、长度。

2.1.1关系模型的数据结构

2.1.2关系模型的完整性

完整性是指对数据逻辑正确性的判断，他关系到某种状态是否为语义所允许。完整性可以分为两大类：一类是与数据模型有关的；一类是现实世界固有的，他是数据合理性的补充说明。就关系模型而言，关系模型的完整性是指对关系的某种约束条件。主要有：实体完整性约束，即对主键约束；参照完整性约束，即外键约束；用户定义的完整性。

2.1.2关系模型的完整性

实体完整性规则为：若属性A是基本关系R的主属性，则属性A不能取空值。参照完整性规则为：若属性（或属性组）F是基本关系R的外键，他与基本关系S的主键Ks相对应（基本关系R和S不一定是不同的关系），则对于R中每个元组在F上的值必须为：

（1）或者取空值（F的每个属性值均为空值）；

（2）或者等于S中某个元组的主键值。用户定义的完整性就是针对某一具体关系数据库的约束条件，他反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。2.2关系代数

关系代数是一种抽象的查询语言，是关系数据操纵语言的一种表达方式。如同数字运算的对象和结果都是数字一样，关系代数运算的对象和结果都是关系。关系运算符可以分为集合运算符、专门的关系运算符、算术比较符和逻辑运算符四大类2.2.1传统的集合运算

并运算：设关系R和关系S具有相同的目n，即两个关系都有n个属性，且相应的属性取自同一个域，则关系R与关系S的并是由属于R或属于S的元组组成的集合，其结果关系仍为n目关系。记作：

RUS=｛t|t∈R∨t∈S｝

差运算：设关系R和关系S具有相同的目n，且相应的属性取自同一个域，则关系R与关系S的差是由属于R而不属于S的所有元组组成。其结果关系仍为n目关系。记作：

R－S=｛t|t∈R∧┐t∈S｝2.2.1传统的集合运算

交运算：设关系R和关系S具有相同的目n，且相应的属性取自同一个域，则关系R与关系S的交是由既属于R又属于S的元组组成。其结果关系仍为n目关系。记作：

R∩S=｛t|t∈R∧t∈S｝

广义笛卡尔积：假设关系R和S的元组分别为n目和m目，则关系R和S的广义笛卡尔积是一个（n+m）列的元组的集合。元组的前n列是关系R的一个元组，后m列是关系S的一个元组。若R有k1个元组，S有k2个元组，则关系R和关系S的广义笛卡尔积有k1×k2个元组。记作：

R×S=｛t|t=（tn，tm）tn∧∈R∧tm∈S｝

关系SabcdefABC关系RabcdefwxyABCabcdefwxyABC并集【例】设有两个关系R和S，且他们具有相同的关系模式，求关系R和S的并集。

关系SabcdefABC关系RabcdefwxyABC【例】设有两个关系R和S，且他们具有相同的关系模式，求关系R和S的差集

。

关系R－SwxyABC关系SabcdefABC关系RabcdefwxyABC【例】设有两个关系R和S，且他们具有相同的关系模式，求关系R和S的交集

。

关系R∩SabcdefABC关系SabcdefABC关系RabcdefwxyABC【例】设有两个关系R和S，且他们具有相同的关系模式，求关系R和S的广义笛卡尔积。

关系R×SabcabcabcdefdefabcdefdefwxyabcwxydefABCABC2.2.2专门的关系运算

选择：依据关系R中的某些条件对关系R进行水平分割，即在关系R中选择满足给定条件的元组。记作：

σF（R）=｛t|t∈R∧F（t）=“真”｝

投影：投影就是从关系R中选择出若干属性列形成新的关系，即对关系R进行垂直的分割，去掉某些列，保留指定的列，其结果关系是列的子集。记作：

πA（R）=｛t[A]|t∈R｝

2.2.2专门的关系运算连接：连接（也称为θ连接）是从两个关系的笛卡尔积中选取属性值满足一定条件的元组。记作：连接运算中最为重要连接运算是：等值连接和自然连接

2.2.2专门的关系运算等值连接：就是下式中θ为“＝”的连接运算记作：2.2.2专门的关系运算自然连接：是一种特殊的等值连接，他要求参与运算的两个关系在同名属性域上有相同的值，并且要在结果中把重复的属性去掉。即若R和S具有相同的属性组B，则自然连接可记作：2.2.2专门的关系运算自然连接与等值连接的区别是：①在做自然连接的两个关系中，要求值相等的属性名也必须相等，而在等值连接中不要求值相等的属性名相等。②在自然连接的结果中，去掉重复的属性名，而在等值连接的结果中不要求去掉重复的属性名。

2.2.2专门的关系运算对关系R和S进行连接运算的步骤为：①计算笛卡尔积R×S；②从R×S中选择那些满足AθB的元组，即是要求的结果

2.2.2专门的关系运算对关系R和S进行自然连接运算的步骤为：①计算关系R和S的笛卡尔积R×S；②从R×S中选择那些公共属性如A的数值相同（σR.A=S.A）的元组。此时我们拥有一个包含属性A两次的表；③去掉S．A，将留下来的R．A改为A后，就是所要的结果。

2.2.2专门的关系运算除：设给定关系R（X，Y）和S（Y，Z），其中X，Y，Z为属性组。R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名，但必须出自相同的域集。R与S的除运算得到一个新的关系P（X），P是R中满足下列条件的元组在X属性列上的投影：元组在X上分量值x的象集Yx包含S在Y上投影的集合。记作：

2.2.2专门的关系运算求R÷S的操作步骤为：①将被除关系R的属性分为象集属性Y和结果属性X两部分，其中象集属性Y是除关系S中的全部属性的集合；②在除关系X中，对与被除关系相同的象集属性进行投影，得到除目标数据集；③将被除关系分组，分组原则是：结果属性值一样的元组分为一组；④对③中所得每一个组，如果他的象集属性值中包括除目标数据集，则对应的结果属性值应属于该除法运算结果集。

【例】设有关系R和S，计算R∞S。

关系R

关系S

ABC

CDE123

3ab456

6cd789

2ef（1）计算笛卡儿乘积R×S

ABR.CS.CDE1233ab1236cd1232ef4563ab4566cd4562ef7893ab7896cd7892ef（2）选择σR.C=S.C（R×S

)ABR.CS.CDE1233ab4566cd（3）删除重复的列S．C，并将留下来的R．C改为C

ABCDE123ab456cd2.3结构化查询语言SQL结构化查询语言SQL（StructuredQueryLanguage，简称SQL）是由Boyce和Chamberlin于1974年提出的一个通用的、功能极强的关系数据库语言。他所提供的功能包括查询、操纵、定义和控制四个方面

SQL语言的特点

（1）一体化（2）高度非过程化（3）面向集合的操作方式（4）以同一种语法结构提供两种使用方式（5）语言简洁，易学易用2.3结构化查询语言SQL定义基本表

CREATETABLE表名（列名1数据类型列名2数据类型

列名n

数据类型）2.3结构化查询语言SQL修改基本表

ALTERTABLE表名

[ADD（新列名数据类型）][MODIFY（列名

数据类型）]；

删除基本表

DROPTABLE表名2.3结构化查询语言SQL建立索引

CREATEINDEX索引名

ON表名（列名）；

删除索引

DROPINDEX索引名；2.3结构化查询语言SQL建立视图

CREATEVIEW视图名

[（列名[,列名,…]）] [ASSELECT查询子句]删除视图

DROPVIEW视图名2.3结构化查询语言SQL数据添加

INSERTINTO表名（列名1，列名2，…列名n）

VALUES（值1，值2，…值n）

数据修改

UPDATE表名SET列名=值[,列名=值][WHERE限制条件]；2.3结构化查询语言SQL数据删除

DELETE FROM表名

[WHERE限制条件]；

数据查询

SELECT表的列名或列表达式集合

FROM表集合

[WHERE条件表达式] [GROUPBY列名集合] [HAVING组条件表达式] [ORDERBY列名[ASC|DESC]]；2.3结构化查询语言SQL授权语句

GRANT权限[,权限]... [ON对象类型对象名] TO用户[,用户]... [WITHGRANTOPTION]；

收权语句

REVOKE权限[,权限]... [ON对象类型对象名] FROM用户

[,用户

]...2.3结构化查询语言SQL存储过程

存储过程是一组为了完成特定功能的由流控制和SQL语句书写的过程，这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中，使用时只要调用即可。

使用存储过程有以下的优点：（1）存储过程的能力大大增强了SQL语言的功能和灵活性。（2）可保证数据的安全性和完整性。（3）通过存储过程可以使没有权限的用户在控制之下间接地存取数据库，从而保证数据的安全。2.3结构化查询语言SQL（4）通过存储过程可以使相关的动作在一起发生，从而可以维护数据库的完整性。（5）再运行存储过程前，数据库已对其进行了语法和句法分析，并给出了优化执行方案。（6）由于存储过程是已经编译好的代码，所以执行的时候不必再次进行编译，从而提高了程序的运行效率。第3章关系数据库的

设计理论

本章的重要概念规范化、函数依赖、非平凡的函数依赖、平凡的函数依赖、部分函数依赖、传递函数依赖、多值依赖、主关键字、候选关键字、主属性、非属性、第一范式、第二范式、第三范式、第四范式、BCNF范式

本章的重要知识点（1）函数依赖、多值依赖和键的基本内涵（2）关系模式规范化的途径（3）第一范式、第二范式、第三范式、BCN范式和第四范式含义、联系与区别（4）数据库设计概念、内容、常用方法、新奥尔良方法的设计步骤

3.1关系模式规范化概述

关系模式的规范化就是要求关系数据库中的关系必须遵循的一定规则，即在关系数据库中，要对你所设计的关系模式进行一定的规范化处理常见的范式有1NF、2NF、3NF、BCNF、4NF、5NF等第一范式（1NF）是关系模式必须满足的最低要求。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为为第二范式（2NF），其余范式以次类推。

设R（U）是属性集U上的关系模式。X，Y是U的子集。若对于R（U）的任意一个关系r，若r中任意两个元组在X上的属性值相等，则他们在Y上的属性值也一定相等，则称X函数确定Y，或Y函数依赖于X。记作X→Y。如果X→Y，且Y不是X的子集，则称X→Y是非平凡的函数依赖。3.2函数依赖如果X→Y，且Y是X的子集，则称X→Y是平凡的函数依赖。在R（U）中，如果X→Y，并且对于X的任何一个真子集X'，X'→Y都不成立，则称X→Y是一个完全函数依赖，即Y完全函数依赖于X。记作：XY。3.2函数依赖在R（U）中，如果X→Y，并且对于X的任何一个真子集X'，X'→Y都成立，则称X→Y是一个部分函数依赖，即Y部分函数依赖于X。记作：XY。在R（U）中，如果存在非平凡函数依赖X→Y，Y→Z，而Y不能函数决定X，则称Z对X传递函数依赖。记作XZ。3.2函数依赖设R（U）是属性集U上的关系模式。X，Y，Z是U的子集，并且Z=U–X–Y。对R（U）的任一关系r，若给定一对（x，z）的值存在一组Y的值，且这组值仅仅决定于x值而与z值无关，则称Y多值依赖于X。记作：X→→Y。若X→→Y，若Z为空，则称X→→Y为平凡的多值依赖；若Z非空，则称X→→Y为非平凡的多值依赖。3.2函数依赖设K为R〈U〉中的属性或属性组合，若KU，则称K为R的候选关键字。若R（U）中存在一个以上的候选关键字，则可选定其中一个作为主关键字。如果关系R的某一属性组X不是该关系本身的候选关键字，而是另一关系的候选关键字，则称该属性组X是R的外部关键字，也称外键。3.2函数依赖对关系模式R中的任一个关系r，如果每个属性值都是不可分解的，则称R是第一范式的关系。记为R∈1NF。在关系模式R中，若任一非主属性都完全函数依赖于任意一个候选关键字，则称关系R是属于第二范式的。记为则R∈2NF3.3规范化和范式

在关系模式R中，若任一非主属性都不传递依赖于任何候选关键字，则称关系R是属于第三范式的。记为R∈3NF。在关系模式R中，如果R中的所有属性都不传递依赖于R的任何候选关键字，则称关系R是Boyde–Codd范式，简记为BCNF。记为R∈BCNF。3.3规范化和范式

在关系模式R中，如果存在的每个非平凡多值依赖X→→Y中，X都含有主关键字，则称R是属于第四范式的。记为R∈4NF。3.3规范化和范式

数据库设计就是在给定的DBMS、操作系统和硬件环境下，如何表达用户的需求，并将其转换为有效的数据库结构，构成较好的数据库模式。数据库设计的具体内容是根据一个单位的信息需求、处理需求和数据库的支撑环境，设计其数据模式以及典型的应用程序。其中信息需求表示一个单位所需要的数据及其结构。处理需求表示一个单位需要经常进行的数据处理。3.4数据库设计

常用的数据库设计方法：（1）基于E–R模型的数据库设计方法

（2）基于第三范式的数据库设计方法

（3）新奥尔良方法3.4数据库设计

数据库设计步骤：（1）系统需求分析（2）概念结构设计（3）逻辑结构设计（4）数据库物理设计（5）数据库实施（6）数据库运行维护3.4数据库设计

第4章电子商务与数据库技术

本章的重要概念电子商务、EDI、数据仓库、联机分析、数据挖掘、关系数据库、网状数据库、层次数据库、MOLAP、ROLAP、HOLAP

本章的重要知识点（1）电子商务的概念，特性，结构及发展概况（2）数据资源管理技术的发展历程（3）数据库技术的发展历程（4）关系模型的特点（5）数据仓库的概念、特点、体系结构、关键技术及构件数据仓库的步骤（6）联机分析的概念、特点、体系结构、关键技术及分类（7）数据挖掘的概念、流程及关键技术（8）数数据仓库、数据挖掘及联机分析之间的关系（9）Web数据挖掘的基本内涵

4.1电子商务概述

电子商务（ElectronicCommerce，简称EC）是运用计算机技术、网络通讯技术、自动控制技术、数据库技术和多媒体技术等，借助Internet进行联系，有效地组织商务贸易活动，实现整个交易过程的电子化。电子商务具有如下特性：①普遍性②方便性

③整体性

④安全性

⑤协调性

4.1电子商务概述

电子商务系统的组成

从总体上来看，电子商务系统是由应用层结构和支持应用实现的基础结构两层构成。其中基础结构包括三个层次和两个支柱。三个层次自下而上分别为网络层、多媒体消息／信息发布和传输层、一般业务服务层；两个支柱分别是技术标准和政策、法规。三个层次之上是各种特定的电子商务应用，可见三个基础层次和两个支柱是电子商务应用的条件。

4.1电子商务概述

电子商务的产生与发展

①电报、电话、传真和电视②EDI传统的EDI基于Internet的EDI

4.1电子商务概述

应用于电子商务中的数据库技术主要有：（1）用于数据的收集、存储和组织的数据资源管理技术（2）决策支持技术（3）Web数据库技术

4.2电子商务中的数据库技术

数据资源管理技术是指对数据的分类、组织、编码、存储、检索和维护的技术。数据资源管理技术经历如下三个阶段：（1）人工管理阶段（2）文件系统阶段（3）数据库系统阶段

4.2.1数据资源管理技术

人工管理阶段

二十世纪五十年代中期以前这一时期数据管理的特点是：（1）数据不保存（2）通过程序管理数据

（3）数据不共享（4）数据不具有独立性

4.2.1数据资源管理技术

文件系统阶段

自二十世纪五十年代后期到六十年代中期

这一时期数据管理的特点是：（1）数据可以长期保存

（2）文件系统管理数据

（3）数据共享性差、冗余度大

（4）数据独立性差

4.2.1数据资源管理技术

数据库系统阶段自二十世纪六十年代后期以来数据库系统具有如下特点：（1）数据结构化

（2）实现数据共享（3）具有较高的数据独立性

（4）数据由DBMS统一管理和控制

（5）数据库系统向用户提供高级的接口（6）加强了对数据的保护

4.2.1数据资源管理技术

自二十世纪六十年代后期至今，数据库技术可以划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。4.2.2数据库技术

第一代数据库系统–网状、层次数据库系统

网状模型中以记录为数据的存储单位。记录包含若干数据项。网状数据库的数据项可以是多值的和复合的数据。每个记录有一个惟一标识他的内部标识符，他在一个记录存入数据库时由DBMS自动赋予。该内部标识符可以看作记录的逻辑地址，可用于寻找记录。网状数据库是导航式数据库，用户在操作数据库时不但说明要做什么，还要说明怎么做。

4.2.2数据库技术

层次数据库是按记录来存取数据的。层次数据模型中最基本的数据关系是基本层次关系，他代表两个记录型之间一对多的关系，也叫做双亲子女关系。数据库中有且仅有一个记录型无双亲，称为根节点。其他记录型有且仅有一个双亲。在层次模型中从一个节点到其双亲的映射是惟一的，所以对除根节点外的每一个记录型只需要指出他的双亲，就可以表示出层次模型的整体结构。4.2.2数据库技术

这两种数据库具有如下共同特点：

（1）支持三级模式的体系结构

（2）用存取路径来表示数据之间的联系

（3）有独立的数据定义语言

（4）导航式的数据操纵语言

4.2.2数据库技术

第二代数据库系统–关系数据库系统

1970年IBM公司SanJose研究实验室的研究员E.F.Codd博士在总结层次、网状数据库优缺点的基础上，发表了题为《大型共享数据库的关系模型》论文，提出了关系数据模型的概念

4.2.2数据库技术

关系数据模型由以下三部分组成：

（1）数据结构

（2）关系操作

（3）数据完整性

4.2.2数据库技术

关系模型具有如下特点：

（1）关系模型的概念单一，实体以及实体之间的联系都用关系来表示；

（2）以关系代数为基础，形式化基础好；

（3）数据独立性强，数据的物理存储和存取路径对用户隐蔽；

（4）关系数据库语言是非过程化的，这样可以将用户从编程数据库记录的导航式检索中解脱出来，大大减小用户编程的难度。

4.2.2数据库技术

第三代数据库系统概念第三代数据库的主要特征：（1）支持数据管理、对象管理和知识管理；（2）保持和继承了第二代数据库系统的技术；（3）对其他系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。（4）支持多种数据模型4.2.2数据库技术

数据仓库数据仓库是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策。4.2.3决策支持技术

数据仓库的特点：

①数据仓库是面向主题的 ②数据仓库是集成的 ③数据仓库是稳定的 ④反映历史变化的4.2.3决策支持技术

数据仓库的体系结构4.2.3决策支持技术

抽取清理装载刷新数据集市数据仓库

图4–4数据仓库系统体系结构OLAP服务器OLAP服务器前端工具分析工具服务数据源数据仓库的关键技术 ①数据抽取 ②存储和管理 ③数据展现4.2.3决策支持技术

创建数据仓库的步骤 ①业务需求分析 ②数据仓库设计 ③数据抽取模块 ④数据仓库的维护模块4.2.3决策支持技术

联机分析所谓OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

4.2.3决策支持技术

在OLAP中，常涉及到的术语有: ①维 ②维的层次 ③维的成员 ④多维数组 ⑤度量（单元格）4.2.3决策支持技术

OLAP多维数据结构主要有： ①超立方结构 ②多立方结构OLAP的特点

①快速性（Fast）

②可分析性（Analysis）

③多维性（Multidimentional）

④共享性（Shared） ⑤信息性（Information）

4.2.3决策支持技术

OLAP分析

①切片和切块

②钻取

③旋转／转轴

OLAP系统的体系结构和分类 ①MOLAP

②ROLAP ③HOLAP

4.2.3决策支持技术

数据挖掘数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用信息，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。

4.2.3决策支持技术

数据挖掘的流程

①确定业务对象

②数据准备

③数据挖掘

④结果分析

⑤知识的同化

4.2.3决策支持技术

数据挖掘常用技术

①神经网络方法

②遗传算法

③决策树方法

④粗集方法

4.2.3决策支持技术

数据仓库、OLAP与数据挖掘之间的关系

一方面，OLAP技术可以为数据挖掘提供预期的挖掘对象和目标，避免挖掘的盲目性。另一方面，数据挖掘技术可以使联机分析处理智能化，减少分析人员手工操作的繁杂性，减轻分析人员的负担。

4.2.3决策支持技术

第5章Web数据库技术

本章的重要概念Web、Web浏览器、Web服务器、URL、HTTP、HTML、Web数据库、JDBC、ODBC

本章的重要知识点（1）ODBC的概念、设计思想及其体系结构（2）JDBC的概念、设计目标及其体系结构（3）客户／服务器的数据库系统的缺点（4）Web数据库的概念及其技术特点（5）Web数据应用系统的结构、优点和开发方法

5.1Web概述Web的发展历史

（1）1945年，VannevarBush提出超文本的雏型（2）1989年3月，CERN的科学家TimBernersLee，在他写的一个关于信息管理的项目建议书中首次提出了Web概念

（3）1990年11月，第一个Web软件在计算机上实现。（4）1992年，CERN正式向全世界宣布Web诞生。（5）1993年，美国NCSA的MarcAndreesen及其合作者发布了称为Mosaic的浏览器

5.1Web概述Web的主要特点：（1）使用户可在全世界范围内查询、浏览最新信息（2）支持超文本和超媒体信息服务（3）使用浏览器作为统一的用户接口，直观方便（4）可以将Web站点相互链接，以提供信息查找和漫游访问服务（5）能使用户与信息发布者或其他用户相互交流信息5.1Web概述

Web基本元素

①Web浏览器

②Web服务器

③统一资源定位符

④超文本传输协议

⑤超文本标记语言5.2计算模型的演变

客户/服务器计算模型

面向Web的计算模型

从技术角度讲，Web数据库系统也是一种客户机／服务器体系机构，在这个结构中，充当服务器的就是Web服务器软件，而计算机上运行的Web浏览器就是对服务器发出请求的客户机程序，当Web务器接收到Web浏览器的请求并进行有关处理后，将请求的数据发送到Web浏览器，浏览器对接收到的数据进行解释并在屏幕上显示出来。实际上这是一个请求–应答的过程。

5.3Web数据库

Web数据库就是以后台数据库为基础的，加上一定的前台程序，通过浏览器完成数据存储、查询等操作的系统。

Web数据库的特点

（1）利用现成的浏览器软件，无需开发数据库前端软件，能使广大用户很方便地访问数据库信息。

（2）支持交叉平台。

（3）能管理网上复杂的文档型和多媒体型数据资源。（4）使用Web数据库可以快速地查到他们需要的东西。5.3Web数据库Web数据库应用系统结构数据操作客户机数据库服务器Web服务器

图5–1

Web数据库应用系统结构HTML代码Internet服务查询结果5.3Web数据库开发Web数据库应用系统的步骤安装Web服务器创建数据库设置数据库驱动程序设计网页通过浏览器浏览图5–2开发Web应用系统的步骤5.4Web数据访问技术

访问Web数据库的原理

在客户端安装Web浏览器，作为用户输入查询条件和显示查询结果的交互界面。用户可以通过填写表格或输入关键字的方式来与Web服务器进行交互，当用户单击表格上的按钮时，表格中的数据便发送到Web服务器。Web服务器介于Web浏览器与数据库服务器之间，负责用户输入信息的接收。服务器将数据传送至要被处理的脚本或应用程序，并在数据库中查询数据或将数据投递到数据库中。最后，服务器将返回结果插入到HTML页面，传送至客户端以响应用户。

5.4Web数据访问技术

访问Web数据库的方法

（1）利用中间件技术在两者之间建立连接和通信，如CGI（通用网关接口）和API（应用程序编程接口）（2）由浏览器中的Java小应用程序通过浏览器访问Web服务器上的数据库5.4Web数据访问技术

ODBC

1991年11月，微软宣布了ODBC，次年推出可用版本。1992年2月，推出了ODBCSDK2.0版。ODBC基于SAG的SQLCAE草案所规定的语法，共分为Core、Level1、Level2三种定义。

5.4Web数据访问技术

ODBC的基本思想

ODBC的基本思想是为用户提供简单、标准、透明的数据库连接的公共编程接口，开发厂商根据ODBC的标准去实现底层的驱动程序，这个驱动对用户是透明的，并允许根据不同的DBMS采用不同的技术加以优化实现，这就利于不断吸收新的技术而使驱动程序的实现更完善。

5.4Web数据访问技术

ODBC的体系结构数据源名应用程序ODBC管理器ODBCAPI驱动程序管理器ODBC驱动程序数据源数据层驱动层应用层图5–3ODBC的四层体系结构管理层5.4Web数据访问技术

JDBCJDBC是用于执行SQL语句的Java应用程序接口，由一组用Java语言编写的类和接口组成。

JDBC是一种规范，其宗旨是让各数据库开发商为Java程序员提供标准的数据库访问类和接口。

JDBC是利用JDBC–ODBC桥通过ODBC来访问数据库的。5.4Web数据访问技术

JDBC的设计目标

JDBC的设计目标是为建立数据库连接从Java内部填补一个调用级SQLAPI的空白，因此其核心在于执行SQL语句，然后接收其结果。5.4Web数据访问技术

JDBC体系结构

应用程序JDBCAPI驱动程序管理器JDBC驱动程序数据库图5–4JDBC的体系结构第6章关系数据库设计简介本章的重要知识点（1）关系数据库管理系统的发展的三个阶段（2）Oracle的技术特点及其数据仓库的解决方案（3）Informix的技术特点及其数据仓库的解决方案（4）SQLServer的技术特点及其数据仓库的解决方案

6.1数据库管理系统概述关系数据库管理系统的发展可以粗略地分为如下三个阶段。

（1）第一阶段从七十年代初E.F.Codd提出关系模型后，开始的对关系数据库的理论研究和原型开发时代

（2）第二阶段是从七十年代后期开始，关系数据库系统的实用阶段

（3）第三阶段是从八十年代以来，关系数据库成为发展的主流，几乎所有新推出的数据