计算机与人工智能导论 课件 第6单元 数据库

数据库项目介绍一个招聘网站要开发一个大型数据库系统，用于存储和管理企业的招聘信息，包含公司信息、职位名称、学历要求、工作经验等字段。一名刚毕业的计算机专业新员工加入项目团队后，制定了以下学习与实施计划：学习基础：掌握数据库概念、体系结构和SQL语言；需求分析：梳理业务需求，构建ER图表示实体及其关系；模型设计：将ER图转换为关系模型，设计数据库表结构；系统实现：使用MySQL创建数据库和表，编写SQL脚本进行数据操作和功能测试。通过该计划，他既能系统学习数据库知识，又能有效参与项目开发，助力团队完成系统建设。学习导航学习目标理解数据库的基本概念、作用和特点。熟悉数据库、数据库管理系统和数据库系统的关系及区别。熟悉常见数据模型（层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型）及其优缺点。理解关系型数据库的结构和常用操作。能够按照数据库设计过程进行数据库的需求分析、概念设计和逻辑设计。能够绘制实体关系图（ER图）。能够使用SQL语言进行数据查询、插入、更新和删除等基本操作。知识目标技能目标知识储备：数据库技术概述数据库概念数据库与数据库管理系统数据库系统的体系结构理解数据与信息的区别掌握数据库的基本概念及其核心特性熟悉数据库的分类标准及常见类型理解数据库系统的三级模式结构数据库概念01数据是对客观事物记录下来的可以鉴别的符号，这些符号可以是文字、数字、语音、图像、视频等多种形式。数据本身通常是原始的、未经处理的素材，没有经过加工和解释。例如，一条招聘信息中的职位名称、职位要求、薪酬、工作经验等都是数据。数据与信息信息是对数据进行处理后的结果，赋予数据具体的含义。信息是数据的有序和有组织的表现形式，帮助用户了解事实、做出判断和执行决策。例如，将招聘信息中的各项数据整合起来，形成一个结构化的职位描述。职位概述如下所示：该职位为“软件工程师”，位于北京市海淀区，要求应聘者具备3年以上相关工作经验，且至少拥有本科学历。月薪范围为10000至15000元人民币，负责软件产品的设计、开发和测试工作数据与信息练习题(单选题)下列关于“数据”与“信息”的描述，正确的是（

）A.数据是经过处理后有含义的符号，信息是原始未加工的素材B.招聘信息中的“月薪10000-15000元”属于信息，因为它包含具体数值C.数据可以是文字、数字、图像等形式，信息是数据的有序组织和解释D.信息的存储必须依赖数据库，而数据可独立存在于文件系统中数据库（Database，简称DB）是一个按照数据结构来组织、存储和管理数据的系统。它通常被描述为一个长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。数据库中的数据按特定的数据模型进行组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性。数据库的定义与特点数据库的主要特性使其在数据存储、管理和检索方面非常高效和可靠。下图是数据库的几个关键特性。数据独立性数据一致性数据共享性数据库的特性数据结构化数据的集中控制可扩展性并发控制数据安全性数据持久性数据库的定义与特点数据库的定义与特点数据的集中控制：数据库系统集中存储数据，避免数据冗余和不一致。这种集中控制确保了统一的数据视图和管理策略。数据共享性：数据库允许多个用户和应用程序同时访问和使用相同的数据，从而提高了数据利用率。数据安全性：通过权限控制、加密等机制保护数据不被未授权的访问和篡改，确保数据的机密性和完整性。并发控制：数据库管理系统通过并发控制机制（如锁机制、时间戳）来处理多用户同时操作数据，避免因并发访问引起的数据冲突。数据独立性：支持物理和逻辑上的数据独立性，使得对数据存储方式的改变不会影响应用程序。包括逻辑数据独立性（结构改变不影响应用）和物理数据独立性（存储方式改变不影响结构）。数据结构化：数据库按照特定的数据模型（如关系模型）组织和存储数据，以便于高效的存储和检索。数据一致性：数据库通过事务机制确保数据的一致性，即对于并发操作，能够保证数据库状态的一致性，确保数据的准确可靠。数据持久性：数据一旦被提交到数据库即具有持久性，确保在系统或硬件故障时数据不会丢失，事务管理提供了故障恢复的能力。可扩展性：数据库设计允许其在不影响现有系统性能的情况下扩展数据量和用户数量，以适应不断增长的需求。135792468练习题(单选题)下列不属于数据库核心特性的是（

）A.数据集中控制，避免冗余和不一致B.数据结构化，按特定模型（如关系模型）组织C.数据实时同步，确保所有副本即时更新D.数据独立性，物理存储变更不影响应用逻辑(多选题)数据库通过事务机制确保数据一致性，下列属于数据库核心特性的有（

）A.数据持久性：提交后的数据在故障时不丢失B.并发控制：处理多用户操作避免冲突C.数据加密：对敏感字段进行加密存储D.可扩展性：支持数据量和用户数的增长E.数据压缩：减少存储空间占用分类数据库类型描述按数据模型分类关系数据库使用关系模型来组建数据库，数据以表格形式存储，并通过SQL语言进行操作。例如MySQL、Oracle、openGauss。非关系数据库（NoSQL）处理半结构化或非结构化数据，适用于大规模数据存储和高并发访问。包括键值数据库（如Redis）、文档数据库（如MongoDB）、列存储数据库（如HBase）和图数据库（如Neo4j）。按数据的存储路径分类集中式数据库数据库存储于单一位置或服务器。分布式数据库数据库存储于多个地理位置或服务器，有助于提高可用性和容错性。按数据库的用途和应用分类事务型数据库用于处理大量细小事务，注重一致性、完整性和隔离性。比如银行金融系统。分析型数据库用于数据分析和商业智能，注重快速查询和报表生成。比如数据仓库、OLAP系统。按数据库的访问方式分类文件系统数据库数据存储在文件系统中，访问通过文件读写。适用于小型或简单应用。内存数据库数据存储在内存中，访问速度快但数据易丢失。适用于需要快速读写的场景，比如缓存。按数据库的规模分类单机数据库运行在单个计算机系统上。云数据库运行在云服务提供商的平台上，具有高扩展性和弹性。比如AmazonRDS、GoogleCloudSpanner、AzureSQLDatabase。数据库的分类数据库技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代和60年代，当时计算机科学开始发展，人们开始寻求更有效和有序的数据存储与访问方法。早期的数据管理主要依赖于人工管理和文件系统，数据存储在文件中，由程序员完成管理和维护。数据库技术的发展经历了下图的几个重要阶段：010203040520世纪60-70年代层次数据库模型和网状数据库模型出现。初期阶段文件系统管理，将数据存储在磁盘上的一系列文件中。21世纪初NoSQL数据库的发展，为处理大规模非结构化数据提供了新方式。20世纪70-80年代SQL语言的标准化，关系型数据库的广泛应用。现今云数据库技术的发展，使数据库的构建和维护更加灵活和经济。数据库技术的发展文件系统是将数据存储在磁盘上的一系列文件中，每个文件包含相关的数据记录。尽管简单，但文件系统存在明显的缺点，如数据冗余、数据不一致、缺乏数据抽象和管理能力。

文件系统（20世纪50至60年代）层次数据模型以树状结构组织数据，靠严格父子关系管理，虽改善文件系统数据管理，但树状结构制约数据灵活性与复杂关系处理。网状数据模型采用图结构呈现多对多关系，提升数据灵活性，却因结构和操作复杂，导致使用难度高。

层次数据库和网状数据库

（20世纪60至70年代）数据库技术的发展1970年，IBM的EdgarFrankCodd提出了关系模型，用二维表格表示数据。随着SQL的标准化，关系型数据库（如IBM的DB2、Oracle、MySQL）迅速普及，成为企业级数据管理的主流选择。

关系型数据库（20世纪70至80年代）为应对互联网时代的海量非结构化数据，NoSQL数据库应运而生，具有扩展性和高可用性。大数据技术如Hadoop和Spark支持海量数据存储与分布式计算，适用于大规模数据分析应用。

非关系型数据库、大数据（21世纪初至今）云数据库随着云计算技术的发展而兴起，成为现代企业的数据存储和管理的主要方式。云数据库提供高扩展性、弹性和经济高效的解决方案，用户无需自行构建和维护数据库系统。云数据库（近年来）数据库技术的发展练习题(单选题)下列关于数据库分类的描述，错误的是（

）A.按数据模型分类，MongoDB属于文档型NoSQL数据库B.按存储路径分类，HBase属于集中式数据库C.按用途分类，银行交易系统属于事务型数据库D.按规模分类，AmazonRDS属于云数据库(单选题)下列数据库类型与应用场景的匹配，错误的是（

）A.关系型数据库：电商订单管理系统B.文档数据库（MongoDB）：存储非结构化用户评论C.列存储数据库（HBase）：实时在线交易系统D.内存数据库（Redis）：缓存用户会话信息练习题(单选题)下列关于数据库发展历程的描述，正确的是（

）A.20世纪50年代的文件系统解决了数据冗余问题B.层次数据库采用树状结构，支持多对多关系处理C.关系型数据库自20世纪70年代起因SQL标准化而普及D.云数据库出现于21世纪初，用于应对海量非结构化数据(多选题)下列关于数据库技术的描述，正确的有（

）A.网状数据库比层次数据库更灵活，但结构复杂B.大数据技术（如Hadoop）支持海量数据的分布式计算C.云数据库的部署需用户自行维护硬件基础设施D.事务型数据库强调查询速度，分析型数据库强调事务一致性E.NoSQL数据库适用于高并发、非结构化数据场景数据库与数据库管理系统02数据库管理系统（DatabaseManagementSystem，简称DBMS）是一种位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用于科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。常见的DBMS包括关系型数据库管理系统（如OpenGauss、MySQL、Oracle、SQLServer）和非关系型数据库管理系统（如MongoDB、Redis）。DBMS的主要功能如下：

允许用户定义数据库的结构，包括表的结构、字段的类型、表之间的关系等。数据定义功能

提供高效的数据存储、查询和检索功能，支持多种查询语言（如SQL）。数据存储和检索功能

允许用户添加、更新和删除数据库中的数据。数据更新功能

提供安全机制保护数据的隐私和完整性，防止未经授权的访问和数据损坏。数据安全和完整性

提供数据备份和恢复机制，防止数据丢失。数据备份和恢复功能

支持多个用户同时访问和操作数据库，并确保数据的一致性和隔离性。并发控制数据库管理系统数据库系统（DatabaseSystem，简称DBS）是由数据库及其管理软件（即DBMS）、相关工具、应用程序、数据库管理员（DatabaseAdministrator，简称DBA）和用户组成的整体系统。它不仅包括数据库本身，还包括用于管理和操作数据库的软件系统，以及支持这些操作的硬件和网络资源。数据库系统的主要特点是数据结构化、数据共享性高、冗余度低且易于扩充，以及数据独立性高。数据库(DB)数据库管理系统(DBMS)应用开发工具应用系统用户用户用户数据库管理员(DBA)操作系统开发人员存储数据管理数据使用数据数据库系统数据库系统的核心人员，负责数据库系统的安装配置、安全管理、性能监控与优化，确保系统稳定运行，需具备深厚技术和实践经验。数据库管理员负责确定数据类型和结构，与用户沟通需求，设计满足需求的数据库，并在实施前完成相关工作。数据库设计师负责应用系统的需求分析和规范说明，与用户和数据库管理员一起确定系统的硬件配置，并参与数据库系统的概要设计。系统分析员负责编写与数据库交互的应用程序代码，这些应用程序通过高级语言（如COBOL、C、Java等）开发，并与DBMS进行交互。应用程序员最终用户通过应用系统的用户接口访问数据库，进行数据查询、更新和生成报告等操作。最终用户负责日常维护、监控和优化数据库系统，确保系统的稳定性和安全性。运维工程师数据库系统人员组成练习题(单选题)下列不属于DBMS核心功能的是（

）A.数据定义：创建表结构与字段关系B.数据加密：对传输中的数据进行SSL加密C.并发控制：通过锁机制处理多用户操作D.数据备份：支持增量备份与恢复策略(多选题)下列属于DBMS数据安全与完整性功能的有（

）A.权限控制：限制用户对数据表的访问权限B.事务回滚：失败时恢复数据到一致状态C.数据校验：验证输入数据是否符合约束规则D.索引优化：自动创建最佳查询索引E.日志记录：记录所有数据变更操作练习题(单选题)下列关于数据库系统的描述，错误的是（

）A.DBS包括数据库、DBMS、应用程序、DBA及用户B.数据结构化和共享性高是DBS的主要特点C.数据库管理员（DBA）负责编写应用程序代码D.云数据库属于DBS的一种部署形式(多选题)数据库系统的人员组成包括（

）A.数据库设计师：设计满足需求的数据结构B.系统分析员：确定硬件配置与概要设计C.运维工程师：开发数据库交互的应用程序D.最终用户：通过接口访问数据库进行查询E.数据标注员：对非结构化数据进行分类标注数据库系统的体系结构03数据库系统的体系结构主要用于组织和管理数据，以提高数据管理的效率和安全性。它通过采用独特的体系结构来实现这一目标，包括三级模式结构和两层映射，这些结构共同确保了数据的逻辑独立性和物理独立性。三级模式结构由外模式、概念模式和内模式组成，分别对应不同层次的用户视图，从而满足不同用户的需求。数据库系统的三级模式结构如左图所示。内模式数据库模式外模式1外模式2外模式n应用1应用3应用4应用n-1应用n应用2......外模式/模式映像内模式/模式映像数据库系统的体系结构外模式也称作用户视图，这层定义了数据库中每个用户或用户组所见的数据视图。每个外模式描述了一个特定用户对数据库中数据的视角，包括该用户需要使用的数据以及这些数据的表现形式。比如招聘部门可能只看到与招聘相关的数据，而财务部门可能只看到与财务相关的数据。外模式提供了一种机制来保护数据，因为它允许数据库管理员给不同用户定制不同的视图，以限制用户对数据的访问。一个数据库可以有多个外模式。数据库系统的体系结构—外模式概念模式是整个数据库的全局视图，它描述了所有的数据实体、属性、关系以及数据完整性约束规则。它独立于任何具体的应用程序和物理存储，提供了一个统一的数据模型，使所有外模式基于同样的概念模式。一个数据库只有一个概念模式。概念模式确保数据的一致性和完整性，并提供逻辑数据的独立性，即应用程序无需关心数据的物理存储方式。概念模式可以描述比如一个公司数据库中的客户、订单、产品等实体，以及它们之间的关系和属性。数据库系统的体系结构—概念模式内模式也称为物理模式，描述了数据在存储设备上的物理存储结构，包括文件的存储格式、索引的组织方式、数据块和存储分配等。它允许数据库管理员优化存储和访问，提高系统性能和效率。内模式定义了数据如何在计算机存储介质上实际组织和存储。一个数据库只有一个内模式。数据库系统的体系结构—内模式总的来说，外模式是面向用户的视图，定义不同用户的特定数据视角。概念模式是全局视图，描述数据库的逻辑结构和整体数据模型。内模式是物理视图，描述数据的物理存储方式和细节。通过这种三级模式结构，逻辑数据层次与物理数据层次有了清晰的分离，从而简化了数据管理和维护工作，提升了数据库系统的灵活性和扩展性。数据库系统的体系结构(单选题)下列关于数据库三级模式结构的描述，正确的是（

）A.外模式是全局逻辑视图，描述数据实体与关系B.概念模式是用户视角的视图，限制数据访问范围C.内模式描述数据的物理存储结构，如索引组织方式D.三级模式中，概念模式与内模式之间的映射确保逻辑独立性(多选题)下列属于数据库三级模式结构的有（

）A.外模式：不同用户组的特定数据视图B.逻辑模式：数据在内存中的临时存储结构C.概念模式：全局数据模型与完整性约束D.物理模式：数据在磁盘上的存储格式E.应用模式：应用程序调用数据的接口规范练习题AI科普：数据要素与数据工厂04在人工智能（AI）领域中，“数据要素”和“数据工厂”的概念尤为重要，因为它们直接关系到AI系统的性能和应用效果。数据要素与数据工厂数据要素是指那些以电子形式存在的、通过计算的方式参与到生产经营活动并发挥重要价值的数据资源。在数字经济中，数据要素的角色可与传统的生产要素（如劳动力、资本和土地）相提并论。它是推动数字经济发展的核心引擎，是赋能行业数字化转型和智能化升级的重要支撑，也是国家基础性战略资源。数据要素可以分为结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图片、视频等）。这些数据通过采集、加工、存储、流通和分析等环节，能够转化为有价值的信息和知识，从而支持决策、优化资源配置和提升生产效率。电商推荐系统用户的浏览历史、购买记录、评价信息等都是重要的数据要素。这些信息可以帮助算法理解用户的偏好，从而做出个性化的商品推荐。自动驾驶汽车车辆传感器收集的道路状况、行人位置、交通信号等实时数据是自动驾驶系统的关键数据要素，用于做出安全驾驶决策。数据要素与数据工厂—数据要素数据工厂在AI中扮演的是数据处理中心的角色，负责将原始数据转换成适合训练机器学习模型的形式。这包括数据的收集、清洗、转换、集成和存储等多个步骤。数据工厂的目标是为数据科学家和工程师提供高质量的数据集，以加速模型开发和迭代的过程。

从不同的数据源收集数据，比如社交媒体、数据库、文件系统等。数据集成

根据模型的需求，对数据进行标准化、归一化或编码等处理。数据转换

高效地存储处理后的数据，以便于快速访问和使用。数据存储

去除噪声和错误，填补缺失值，确保数据的质量。数据清洗

创建新的特征或选择最有用的特征，以提高模型的预测能力。特征工程数据要素与数据工厂—数据工厂数据与信息、数据库等核心概念数据库分类与技术发展数据库系统的三级模式结构知识储备：数据模型解析数据模型介绍数据库设计关系型数据库理解数据模型的三个层次及其对应的模型掌握数据模型的三大组成部分熟悉常见数据模型的分类掌握关系型数据库的核心概念及ACID特性了解SQL语言的基本功能及常用关系型数据库数据模型介绍01在数据库技术中，信息处理的过程通常被描述为经过“三个世界”的转换：现实世界、信息世界和数据世界。每个世界代表了从用户需求到实际数据存储之间逐步抽象和具体化的一个阶段，确保最终构建的信息系统能够准确反映业务需求并高效运作。1信息处理的三个层次

现实世界是我们周围的真实环境，包含了所有实际存在的对象、事件及其复杂的相互作用。对此，数据库使用“实体模型”用于识别和定义现实中重要的对象（称为实体，如公司、职位）及其属性（如公司类型、地址），还有这些实体之间存在的关系。现实世界信息世界是对现实世界的首次抽象，它将现实中的实体、属性和关系转换为信息系统可以处理的形式。对此，数据库使用“概念模型”进行表示，常见的有实体联系（EntityRelationship，E-R）模型，帮助直观地展示实体及其之间的关系。信息世界数据世界是信息世界的进一步抽象，将信息世界中的概念转变为计算机可以处理的数据结构和格式。在这一层次，使用“数据模型”来表达，常见的数据模型包括关系模型、面向对象模型等。这些模型定义了如何在数据库系统中实际存储、检索和操作数据。数据世界信息处理的三个层次(单选题)下列关于信息处理“三个层次”的描述，正确的是（

）A.现实世界通过“逻辑模型”转换为信息世界B.信息世界使用“实体模型”描述现实对象C.数据世界将概念模型转换为具体数据结构D.三个层次分别为：现实世界、数据世界、物理世界(多选题)下列属于“信息世界”特征的有（

）A.使用E-R模型表示实体及关系B.包含具体的物理存储结构设计C.是对现实世界的首次抽象D.直接对应数据库中的表结构E.定义数据完整性约束规则练习题数据模型是对现实世界数据特征的抽象表示，是一种用于描述数据的结构、关系、约束和操作的一种抽象工具。它提供了一种统一的方式来定义和组织数据，使得数据能够被有效地存储、检索和管理。数据模型通过描述现实世界数据及其相互关系，帮助数据库设计者和用户理解和使用数据库。2数据模型数据模型的核心在于如何结构化和操纵数据，包括数据的添加、删除、显示、维护、打印、查找、选择、排序和更新等操作。数据模型通常由以下三个主要部分组成数据结构描述了数据在数据库中的组织和表示方式。它规定了数据的组成成分、数据项的类型和数据项之间的关系。在数据库语境下的数据结构更侧重于如何高效地组织和管理大量数据，这不同于计算机科学中的数据结构。数据操作

指的是对数据结构中的数据进行创建、读取、更新和删除（CRUD）等操作的规则和方法。包括查询（SELECT）、插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）等操作。具体的操作可通过SQL语句在关系模型中实现。数据完整性约束

指用来保证数据的准确性、一致性和完整性的规则和条件。包括业务规则（如一个人必须有一个合法的身份证号）、数据的完整性约束（如主键约束、外键约束、唯一性约束、非空约束等）。数据模型(单选题)下列不属于数据模型核心组成部分的是（

）A.数据结构：定义数据的组织形式B.数据操作：支持CRUD等数据库操作C.数据传输：定义数据网络传输协议D.完整性约束：确保数据准确性的规则(多选题)下列属于数据完整性约束的有（

）A.主键约束：表中每行数据唯一标识B.外键约束：表间引用关系的一致性C.事务回滚：失败时恢复数据状态D.非空约束：字段值不可为空E.索引优化：提升数据查询效率练习题按照数据模型的层次可以将数据模型可以分为：概念模型、逻辑模型和物理模型三大类。概念模型用于捕获高层次需求，逻辑模型用于设计具体的数据结构，而物理模型用于实施和优化数据库系统。概念模型也叫信息模型，概念模型是面向用户的，按照用户的视角对数据和信息进行建模，主要用于数据库设计。它不依赖于具体的数据库管理系统，通常使用简单的符号来表示信息，如E-R图。概念模型的主要目的是描述现实世界中事物的概念化结构，帮助设计人员在设计的初始阶段集中精力分析数据及其关系，而不涉及具体的计算机技术细节。概念模型逻辑模型是面向计算机系统的，用于数据库管理系统的实现。它在概念模型的基础上进一步细化，定义了数据结构、数据操作和完整性约束条件。常见的逻辑模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。逻辑模型物理模型是数据建模中最底层的模型，关注的是数据库在具体数据库管理系统上的实现细节。物理模型定义了数据如何在物理存储介质上存储，包括文件结构、索引方法、存储位置等，是最终在数据库管理系统上实施和配置数据库的直接依据。物理模型3数据模型分类—按照数据模型的层次分类根据组织和表示数据的方式可以将数据模型分为：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、文档模型、键值对模型等。下面重点介绍前4种。数据模型分类—按照数据模型的类型分类数据以树形结构组织，每个节点表示一个记录，具有严格的上下级关系。层次模型在不同领域有不同的应用，比如：

文件系统：文件夹和子文件夹（目录和子目录）形成了一个层次化的结构。

公司组织结构：不同级别的管理层和员工之间存在层级关系。层次模型的优点是结构简单、清晰，易于理解和操作，查询效率高。然而，它也存在一些缺点，如不能表示多对多的关系，难以实现对复杂数据关系的描述。在招聘大数据数据库系统中，地区、公司和岗位之间的层次结构如左图所示。数据模型分类—按照数据模型的类型分类/层次模型网状模型用于表示和组织数据及其之间的复杂关系。网状模型是对层次模型的扩展，它允许任意结点之间有多重关系，而不仅仅是单一的层次关系。由于其复杂的关系表达能力，网状模型适用于那些需要表示复杂多对多关系的应用。在招聘大数据数据库系统中，公司和岗位之间存在多对多的关系，表示一个公司可以提供多种职位，而一个职位也可以被多家公司提供，用网状模型表示为右图所示。数据模型分类—按照数据模型的类型分类/网状模型由于网状模型的复杂性和维护难度较高，因此关系模型应运而生，通过表格形式和强大的SQL语言，提供了更灵活、高效且易于使用的数据管理方式，克服了网状模型的复杂性问题。数据模型分类—按照数据模型的类型分类/关系模型关系模型是最常用的数据模型，核心概念是将数据组织成二维表格的形式，每个表格称为一个关系，由行（元组）和列（属性）组成，表中的行和列定义了具体的数据条目和其特征。以下是关系模型的关键概念：数据模型分类—按照数据模型的类型分类/关系模型概念描述关系它对应于数据库中的表格，每个关系有一个唯一的名字关系模式定义关系的结构，包括关系的名称和每个属性的名称及其类型元组关系中的一行数据，代表单个数据项属性关系中的列，代表数据项的特征。每个属性有一个名称，称为属性名。域每个属性的取值范围，即属性可以接受的值的集合。主键（PrimaryKey）表中的一个或多个属性组成的一个标识，用于唯一地标识表中的每一个元组。主键的值必须唯一，且不能为NULL。外键（ForeignKey）一个表中的一个或多个属性，其值需要参考另一个表的主关键字。这用来实现表之间的引用完整性关系操作在关系数据库中，可以执行的基本操作，包括选择、投影、连接、笛卡尔积、并、差和交面向对象数据模型是将面向对象编程中对象的概念引入数据库系统的一种模型。其核心思想是将数据和处理数据的方法封装在一起，使数据库不仅能存储数据，还能够存储与数据相关的操作。面向对象数据模型支持复杂的结构，如集合、列表、数组、对象嵌套等。面向对象数据模型具有以下几个主要特性：数据模型分类—按照数据模型的类型分类/面向对象模型特性描述对象面向对象数据库的基本单位，包含了属性（数据）和方法（操作）。对象通过类定义，类是对象的具体类型或形式。类一个类定义了一组属性和方法，所有该类的对象共享这些属性和方法。属性对象的数据特征，类似于关系数据库中的字段。方法对象可以执行的操作或行为，通常与对象的属性相关联。对象标识（OID）每个对象都有一个唯一的对象标识，用来唯一标注对象。继承类可以从一个或多个其他类中继承属性和方法。封装对象将属性和方法封装在一起，外部不能直接访问对象的属性，必须通过对象的方法来操作这些属性。多态性同一方法在不同对象中可能有不同的实现。通过多态性，可以在不改变代码结构的情况下，实现对象的多种行为。持久性和共享面向对象数据库管理系统支持对象的持久化存储，即对象可以在程序终止后仍然存在，并且可以在多个程序之间共享。面向对象数据模型提供了更自然的、贴近现实的数据表示方式，适用于那些需要处理复杂数据及其关系的应用场景，如计算机辅助设计（CAD）、办公自动化、工程数据管理等。然而，与关系模型相比，面向对象数据模型在标准化和普及程度上还需改进和推广。(单选题)关系型数据库中，一个表的行被称为：

A.属性 B.元组 C.关系 D.列(多选题)在数据模型中，以下哪些是常见的数据模型？（

）A.网络模型 B.关系模型 C.网状模型 D.层次模型(单选题)下列数据模型中，不支持多对多关系的是（

）A.关系模型：通过外键关联实现多对多B.层次模型：树状结构限制关系类型C.网状模型：允许任意节点间多重关系D.面向对象模型：通过对象关联实现复杂关系练习题(多选题)下列关于关系模型的描述，正确的有（

）A.数据以二维表形式存储，每行是一个元组 B.主键必须唯一且不可为空，用于标识元组C.外键用于建立表间关系，引用其他表的主键 D.不支持复杂数据类型，仅能存储基本类型E.关系操作包括选择、投影、连接等集合运算(单选题)下列不属于面向对象数据模型特性的是（

）A.封装：对象封装属性和方法 B.继承：类可继承父类的属性和方法C.多态：同一方法在不同对象中行为不同 D.范式：通过规范化消除数据冗余(多选题)面向对象模型中的“对象”包含（

）A.属性：数据特征，类似关系表字段 B.方法：可执行的操作，与属性关联C.OID：唯一对象标识，用于区分对象 D.元组：二维表中的一行数据E.域：属性的取值范围练习题数据库设计02数据库设计是指将数据作为中心，在遵循一定原则和规范的基础上，系统地构建数据模型的过程。其目的是创建一个能够高效、安全地存储、组织和管理数据的数据库系统。在进行数据库设计时应遵循一致性、标准化、原子性、完整性等原则。数据库设计数据库设计就是从现实世界到信息世界再到数据世界的过程，通常将这三个过程细分为六个阶段，包括：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、数据库实施、运行与维护6个阶段，如下图所示。数据库设计流程3逻辑设计创建具体的关系模型，定义数据库的结构，将ER图转换为表。1需求分析了解和分析用户需求，包括数据需求和处理需求。2概念设计创建概念模型，通常使用E-R图（实体-关系图）来表示数据实体及其关系。6运行与维护包括定期备份数据、更新和优化数据库结构等，确保数据库系统的稳定性和安全性。4物理设计为逻辑模型选择合适的物理存储结构和访问方法。5数据库实施包括创建数据库、加载数据、配置系统参数等，确保数据库能够正常运行。数据库设计过程在这个阶段，需要明确数据库的使用目的，与业务人员和最终用户进行沟通，了解他们的需求和期望。收集业务流程、数据需求和功能需求。记录和整理需求，形成需求规格说明书。比如在招聘大数据数据库系统的需求阶段，需要记录公司名称、地址、行业、规模等信息；记录职位名称、学历要求、工作经验、职位要求等信息。1数据库设计过程—需求分析概念设计是将需求分析的结果抽象为概念模型，通常是ER图（实体-关系图）。主要任务有：①识别实体和实体间的联系。②定义实体的属性。③创建ER图，表示实体、属性和关系。④确定实体间的关系类型（一对一、一对多、多对多）。2数据库设计过程—概念设计实体属性关系公司（Company）公司ID、公司名称、公司地址、公司类型。多对多（M:N）职位（Job）职位ID、职位名称、学历要求、工作经验、职位要求。比如在招聘大数据数据库系统中的实体有公司和职位：将上面的实体、属性和关系组成用ER图表示如下数据库设计过程—概念设计实体在ER图中，实体是具有独立存在意义的事物或概念，通常用矩形框表示，并在框内写上实体名称。属性实体的属性用椭圆形表示，并用无向边连接到相应的实体上。关键属性可以用下划线表示，比如公司ID、职位ID。关系实体之间的联系用菱形框表示，并用无向边连接到相关实体上。关系类型包括一对一（1:1）、一对多（1:N）和多对多（M:N），并在连接线上标注相应的类型。数据库设计过程—概念设计逻辑设计阶段根据概念设计的结果，创建具体的关系模型，定义数据库的结构。主要步骤包括：01将ER图转换为表将每个实体和联系规范化，转化成相应的表和表中的列。02确定主键（PrimaryKey）为每个表选择一个列作为主键，确定主键时要遵循几个原则，主键必须在表中唯一标识每一行记录，保证无重复。主键的值应尽量保持不变，主键列不允许为空值。03确定外键（ForeignKey）定义表与表之间的关系，使用外键来引用其他表的主键，从而建立联系。04规范化通过规范化过程来消除数据冗余和不一致性。3数据库设计过程—逻辑设计对于招聘大数据数据库系统的ER模型，逻辑设计可以将其表示为以下关系表，表中的主键自增指的是：当插入新记录时，如果未指定主键值，数据库会自动为该主键生成一个唯一的递增值。字段名数据类型描述CompanyIDINT主键，自增，公司唯一标识CompanyNameVARCHAR(1000)公司名称CompanyAddressVARCHAR(1000)公司地址CompanyTypeVARCHAR(1000)公司类型字段名数据类型描述JobIDINT主键，自增，职位唯一标识JobTitleVARCHAR(255)职位名称EducationReqVARCHAR(255)学历要求ExperienceReqVARCHAR(255)工作经验JobDescriptionTEXT职位要求数据库设计过程—逻辑设计公司表Company职位表Job由于公司和职位之间存在多对多关系，故需要创建一个关联表如招聘记录表来存储两者之间的关系。在招聘记录表中需要设置招聘记录ID（作为主键）、以及公司ID和职位ID作为外键来关联公司表和职位表。字段名数据类型描述RecordIDINT主键，招聘记录唯一标识CompanyIDINT外键，关联公司表JobIDINT外键，关联职位表数据库设计过程—需求分析招聘记录表（CompanyJob）分类类型说明数值类型INT标准整数，如10，1200。FLOAT单精度浮点数，用于表示小数，以约7位有效数字表示数值。这并不仅仅限于小数位，而是整体有效数字，如12.13。DECIMAL(M,D)定点数，用于精确的数值计算，如货币。M

是总位数，D

是小数点后的位数。字符串类型CHAR(N)固定长度字符串，最大长度为N个字符。如公司名称。VARCHAR(N)可变长度字符串，最大长度为N个字符。TEXT大文本字符串，用于存储长文本。如职位要求。日期和时间类型DATE日期，格式为YYYY-MM-DD，表示年月日。TIME时间，格式为HH:MM:SS，表示时分秒。布尔值BOOLEAN例如是否激活、是否删除。常见表字段的类型说明数据库物理设计是在逻辑设计基础上进行的，其主要目标是对数据库内部物理结构作调整并选择合理的存取路径，以提高数据库访问速度及有效利用存储空间。在现代关系数据库中已大量屏蔽了内部物理结构，因此留给用户参与物理设计的余地并不多。4数据库设计过程—物理设计在数据库实施阶段，依据逻辑设计和物理设计，创建实际的数据库。这包括创建数据库、加载数据、配置系统参数以及进行必要的测试，以确保数据库能够正常运行。在此阶段，我们需要使用关系型数据库管理系统编写SQL语句，来完成上述任务。5数据库设计过程—数据库实施(单选题)在数据库设计中，将ER图转换为关系表的阶段是（

）A.需求分析：收集业务需求B.概念设计：创建实体关系模型C.逻辑设计：定义具体数据结构D.物理设计：优化存储路径(多选题)数据库设计的“概念设计”阶段任务包括（

）A.识别实体及实体间关系B.定义实体的属性C.创建ER图表示数据关系D.确定表的存储位置和索引E.转换ER图为关系表结构练习题关系型数据库03关系型数据库是一种基于关系模型的数据库管理系统，它使用结构化的方式存储数据。在这个模型中，数据以表格的形式组织，每个表格由行和列组成，其中行代表记录，列则定义了这些记录的数据类型和属性。关系型数据库主要特点表结构SQL支持ACID特性数据完整性

数据以二维表的形式存储，每张表都有一个唯一的名称，并且包含多个字段，每个字段都有特定的数据类型。

关系型数据库广泛使用SQL语言进行数据管理和操作，这使得数据查询变得简单且高效。

关系型数据库支持事务处理，并遵循ACID原则，确保数据操作的可靠性和一致性。

通过主键、外键等机制，关系型数据库能够确保数据的准确性和一致性，减少数据冗余和不一致问题。1关系型数据库介绍ACID原则是数据库事务处理的核心概念，确保数据库操作的可靠性和一致性。ACID代表原子性、一致性、隔离性和持久性这四个特性。原子性

（Atomicity）事务被视为一个不可分割的单元，要么全部完成，要么完全不执行。这意味着如果事务中的任何操作失败，则整个事务将回滚，确保数据库状态的一致性。一致性（Consistency）事务执行后，数据库必须保持一致状态。这依赖于预定义的规则和约束，以确保在事务开始时和结束时数据库的状态都是合法的。隔离性（Isolation）事务与其他事务隔离执行，防止并发事务之间的干扰。不同的隔离级别（如读取未提交、读取已提交、可重复读取和可序列化）提供了不同程度的隔离程度。持久性（Durability）一旦事务提交，其更改将永久保存在数据库中，即使系统发生故障也不会丢失。ACID原则(单选题)下列关于关系型数据库ACID原则的描述，错误的是（

）A.原子性：事务要么全执行，要么全回滚B.一致性：事务执行后数据库状态合法C.隔离性：事务并发执行时互不干扰D.持久性：事务提交后数据仅在内存中保存(多选题)下列哪些操作体现了ACID中的“一致性”原则？（

）A.转账时，转出账户减少金额与转入账户增加金额相等B.插入数据时，主键值不重复且非空C.多个事务并发执行时，互不读取未提交数据D.系统崩溃后，已提交事务的数据不丢失E.更新记录时，符合字段的取值范围约束练习题SQL（StructuredQueryLanguage，结构化查询语言）是一种用于访问和管理关系型数据库的标准编程语言。它是由IBM在1970年代开发的，并逐渐成为数据库管理的标准语言。1992年，SQL-92标准的发布进一步提升了SQL的功能和标准化水平，SQL标准化提升了不同数据库系统的兼容性和互操作性，降低了学习成本并提高了生产力，推动了数据库技术的普及与发展，增强了数据共享与跨平台处理能力。如今，SQL被包括IBM、Oracle、Microsoft等在内的几乎所有关系型数据库系统支持。2SQL介绍—SQL相关概念SQL的主要功能是对数据库中的数据进行查询、插入、更新、删除，以及数据库结构的创建和管理。SQL介绍—SQL相关概念SQL语言特点简洁易学语法设计简洁明了，易于学习和使用。SQL语句只需使用少量动词即可完成核心功能。面向集合的操作方式支持对元组集合进行操作，可以对单个记录和一组记录进行操作。综合统一SQL集数据定义、操纵、控制语言于一体，涵盖定义关系模式、数据操作、维护、重构及安全性控制等。

030501高度非过程化系统会自动选择存取路径并执行操作，从而简化了编程复杂性，提高了数据的独立性。以同一种语法结构提供多种使用方式SQL既可以独立地用于联机交互，也可以嵌入到高级语言（如C、C++、Java）程序中，供程序员设计程序时使用。0204SQL的基本操作分为：数据定义、数据查询、数据操纵和数据控制。下面对数据定义和数据查询语句做简单介绍。DDL用于定义和管理数据库中的对象，常见操作有创建、修改、删除、清空操作。①创建表（CREATETABLE），使用SQL语句创建一个公司表，包含公司ID、公司名称、公司地址、公司类型四个字段。其中公司ID为主键，公司名称不能为空。CREATETABLECompany( CompanyIDINTPRIMARYKEY,--主键，公司唯一标识

CompanyNameVARCHAR(255)NOTNULL,--公司名称，不允许为空 CompanyAddressVARCHAR(255),--公司地址

CompanyTypeVARCHAR(100),--公司类型

);SQL介绍—SQL基本操作/数据定义语言（DDL）（1）数据定义语言（DDL）②修改表（ALTERTABLE）修改字段名：比如，将CompanyType列重命名为Type：添加新列：比如，添加一个Industry列保存公司的所属行业：删除列：比如，删除CompanyAddress列：ALTERTABLECompanyMODIFYCompanyTypeVARCHAR(255);ALTERTABLECompanyCHANGECOLUMNCompanyTypeTypeVARCHAR(50)ALTERTABLECompanyADDCOLUMNIndustryVARCHAR(100);ALTERTABLECompanyDROPCOLUMNCompanyAddress;SQL介绍—SQL基本操作/数据定义语言（DDL）修改字段类型：将公司表中的CompanyType列的长度由100个字符增加到255个字符：③删除表（DROPTABLE），比如删除公司表，④清空表（TRUNCATETABLE），比如清空Company表：这条命令将直接删除Company表以及其中的所有数据和结构定义。在执行这条命令时，请非常谨慎，因为这是一个不可逆的操作，删除后数据无法恢复。当清空一个表时，这个表中的所有数据都会被删除，但表的结构、列、索引和约束等仍然保留。清空表通常比逐行删除更快、更高效，因为它不产生大量的日志数据。DROPTABLECompany;TRUNCATETABLECompany;SQL介绍—SQL基本操作/数据定义语言（DDL）(多选题)SQL语言的特点包括（

）A.综合统一：兼具DDL、DML、DCL功能B.过程化编程：需指定数据操作具体步骤C.面向集合：支持对元组集合进行操作D.可嵌入高级语言：如Java、C++中使用E.语法复杂：需掌握大量专业术语(单选题)下列SQL语句用于删除表中所有数据但保留表结构的是（

）A.DROPTABLECompanyB.TRUNCATETABLECompanyC.DELETEFROMCompanyD.ALTERTABLECompanyDROPALLDATA练习题DML用于在数据库中查询、插入、更新和删除数据的SQL子集。DML用于操作数据库表中的数据，但不会改变表的结构和模式。以下是DML的几种基本操作：①查询数据（SELECT）SELECT语句用于从一个或多个表中查询数据，并可以通过WHERE子句过滤结果，使用ORDERBY进行排序，或者使用JOIN连接多个表的数据。比如，从Company表中提取CompanyName和CompanyAddress这两列的数据。②插入数据（INSERTINTO）INSERT语句用于向表中插入新行。可以插入一个或多个值。比如插入一条公司信息，公司ID为1，名称为“ABC教育科技有限公司”，公司地址为“深圳市xx区”，公司类型为“私企”。SELECTCompanyName,CompanyAddressFROMCompanyNSERTINTOCompany(CompanyID,CompanyName,CompanyAddress,CompanyType)VALUES(1,'ABC科技有限公司','深圳市xx区','私企');SQL介绍—SQL基本操作/数据操作语言（DML）（2）数据操作语言（DML）③更新数据（UPDATE）UPDATE语句用于修改表中现有的行。通常与SET子句和WHERE子句一起使用以指定要更新的列和值及其条件。比如将CompanyName为“ABC科技有限公司”的公司名称修改为“AAA科技有限公司”。④删除数据（DELETE）DELETE语句用于删除表中符合条件的行。使用WHERE子句指定要删除的行，如果不加WHERE子句则会删除表中的所有行。比如删除CompanyAddress为“深圳市xx区”的公司信息。UPDATECompanySETCompanyName='AAA科技有限公司'WHERECompanyName='ABC科技有限公司';DELETEFROMCompanyWHERECompanyAddress='深圳市xx区';SQL介绍—SQL基本操作/数据操作语言（DML）(单选题)下列SQL语句中，用于更新表中数据的是（

）A.SELECTNameFROMCompanyWHEREAddress='上海'B.UPDATECompanySETType='国企'WHEREName='华为'C.INSERTINTOCompany(Name,Address)VALUES('阿里','杭州')D.DELETEFROMCompanyWHEREType='外企'(多选题)下列DML操作中，正确使用WHERE子句的有（

）A.SELECT*FROMJobWHEREEducationReq='本科'B.UPDATEJobSETExperienceReq='5年+'WHEREJobTitle='架构师'C.INSERTINTOJob(Title)VALUES('测试工程师')WHEREID=100D.DELETEFROMJobWHEREEducationReqISNULLE.TRUNCATETABLEJobWHEREType='临时岗位'练习题目前常用的关系型数据库系统包括GaussDB、MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等。这些数据库广泛应用于各种规模的企业和项目中，因其强大的数据存储、检索和安全性而受到青睐。3常用关系型数据库介绍GaussDB是华为自主研发的一款企业级分布式数据库管理系统，其核心基于PostgreSQL开发，并通过技术创新和优化形成了独特的数据库产品体系。GaussDB支持高并发、大数据量处理，具备高可用性、分布式架构以及强大的扩展能力，能够满足金融、电信、制造业等行业的高性能数据处理需求。此外，GaussDB与华为开源的openGauss密切相关，两者共享代码基线并内核统一演进，openGauss作为GaussDB的基础生态，为GaussDB提供了强大的技术支撑和社区资源。常用关系型数据库介绍1GaussDBPostgreSQL在处理复杂查询和大数据集方面表现更优秀，尤其是在并发处理方面。尽管以前PostgreSQL的读取性能较慢，但经过改进后，现在可以更有效地写入大量数据。PostgreSQL适用于处理大量复杂数据的应用场景，如数据仓库、科学计算、金融、地理信息系统等。它也适合需要高级功能和复杂查询支持的场景。常用关系型数据库介绍2PostgreSQLMySQL是最受欢迎的开源关系型数据库管理系统，以处理速度快、可靠性高和适应性强等特点备受关注。它被广泛应用于Web开发、内容管理系统以及电子商务平台等领域。常用关系型数据库介绍3Oracle数据库以其高效率、高可靠性及对高吞吐量的支持，成为大型和复杂数据应用场景的首选。它适用于企业级应用、金融服务和政府部门等需要严密数据管理和高并发处理的场景。SQLServer由微软开发的企业级数据库管理系统，深度集成在微软产品生态中，提供强大的数据分析、报告和商业智能功能。它在Windows环境下性能尤为突出，适合各种规模的企业应用。MySQL45OracleSQLServer(单选题)下列关于常用数据库的描述，错误的是（

）A.MySQL是开源关系型数据库，广泛用于Web开发B.Oracle适合大型企业应用，支持高并发和复杂事务C.GaussDB是华为研发的分布式数据库，基于PostgreSQLD.SQLServer仅支持Windows平台，不适合跨平台部署(多选题)下列数据库中，属于关系型数据库的有（

）A.GaussDB B.MongoDB（文档数据库）C.Oracle D.Redis（键值数据库）

E.SQLServer练习题(多选题)下列关于数据库技术的描述，正确的有（

）A.网状模型比层次模型更灵活，但结构复杂B.需求分析阶段需要收集业务流程和数据需求C.内存数据库适合作为缓存，不涉及数据模型设计D.关系型数据库的ACID原则确保事务可靠性E.PostgreSQL在复杂查询和大数据集处理中表现优异练习题数据模型的三个层次及组成要素数据模型分类数据库设计流程关系型数据库与SQL项目实施：招聘大数据数据库设计项目分析实现过程扩展训练掌握数据库设计的完整流程理解多对多关系的处理方式熟悉MySQL数据库的基本操作掌握SQL语句的实际应用项目分析01招聘大数据数据库设计的过程遵循一系列系统化的步骤，旨在确保数据的有效管理和高效利用。这一过程涵盖了需求分析、数据建模、数据库设计、以及最终的测试等多个环节。项目分析实现过程02了解用户的需求，确定数据库系统需要实现的功能和数据内容。比如数据内容有：城市：如北京、上海、深圳。职位名称：如软件工程师、产品经理。公司名称：如阿里巴巴、腾讯。发布时间：如2024-11-23。上班地址：如深圳-福田区。工作经验：如2年以上、3年以上等。学历要求：如本科及以上、硕士及以上等。公司类型：如民营公司、合资。职位要求：如负责软件开发和维护。然后收集相关数据并进行清洗和预处理，使其适合存入数据库（此过程在实际项目中大多是直接与招聘网站的API对接，然后通过代码将提取到的数据存储到设计好的数据库中）。需求分析与数据爬取和处理在该项目中根据需求我们将上面的数据表设计成三个实体：

实体：

公司（Company）

职位（Job）

招聘记录（CompanyJob）这里招聘记录虽然是通过公司和职位的多对多关系而来，但招聘记录本身也可作为一个实体存在，所以在招聘记录表中还可以添加该表额外的字段，如招聘发布日期。概念设计

每个实体对应的属性有：公司：公司ID、公司名称、公司地址、公司类型。职位：职位ID、职位名称、学历要求、工作经验、职位要求。招聘信息：招聘信息ID、发布日期、公司ID、职位ID。

关系：公司和职位之间的多对多（M:N）关系：这种关系通过中间表招聘记录表来关联。一个公司可以发布多个职位，一个职位也可以被多个公司发布。公司和招聘记录之间的一对多（1:N）关系：一个公司可以有多个招聘记录，但每条招聘记录只对应一个公司。这种关系通过招聘记录表中的公司ID来表示。概念设计将以上实体、属性和关系组成用ER图表示，如下图所示。概念设计在“6.2.3数据库设计”小节中，我们已经实现了公司和职位表的设计，接下来只需完善招聘记录表即可，为其添加一些额外的字段。字段名数据类型描述RecordIDINT主键，招聘记录唯一标识CompanyIDINT外键，关联公司表JobIDINT外键，关联职位表PublicDateDATE招聘记录发布时间设计完表结构后，接下来就可以到数据库管理系统中创建数据库和表，并导入招聘数据，进行简单的增删改查操作。逻辑设计因在关系数据库中已大量屏蔽了内部物理结构，留给用户参与物理设计的余地并不多。所以本项目中我们不做物理设计，接下来可直接进行数据库的实施操作。数据库实施测试阶段我们使用MySQL数据库，关于MySQL数据库的下载安装过程请参考对应的手册，这里只讲解数据库操作。物理设计与数据库实施和测试操作当你首次连接到MySQL服务器时，默认情况下会看到两个或更多的数据库，这些通常是系统数据库，是MySQL系统的一部分，确保其正常运行。数据库实施和测试操作—创建数据库用户不应该在这两个数据库中创建或修改表。若要创建自己的表，需先创建一个新的数据库，然后在该数据库中操作。创建数据库的方法如左图所示，选中左侧的“数据库”然后右键选择“新建

数据库”。然后在弹出框中填写数据库的名称，如右图所示。数据库实施和测试操作—创建数据库创建完成后该BigDataSystem数据库下的结构如下图所示：数据库实施和测试操作—创建数据库创建数据库表的方法有两种，一种是手动添加表字段，另一种是通过SQL语句生成。对于初学者来说，我们先用手动的方式创建，下面以公司表Company为例来说明。鼠标选中“表”，然后右键选择“新建

表”，如下图所示。数据库实施和测试操作—创建数据库点击“新建

表”后的界面如下图所示。修改表名为“Company”，并在下方的空白区域鼠标右键选择“新建列”来创建表字段。数据库实施和测试操作—创建数据库在弹出框中填写字段名，以公司ID为例，字段名为“CompanyID”，修改数据类型为INT，勾选“非空”、“自增”。然后点击“确定”按钮。数据库实施和测试操作—创建数据库此时CompanyID字段已创建好，如下图所示。但它作为Company表的主键，还需要为其设置主键约束。数据库实施和测试操作—创建数据库设置主键约束的方法是，鼠标点