数据库系统原理与GaussDB实现 实验指导书

实验1：熟悉GaussDB数据库系统操作环境一、实验目的本实验旨在帮助学生系统地了解并掌握GaussDB数据库的基本操作环境，为后续课程实验和项目开发打下坚实基础。通过本实验，学生将能够熟悉GaussDB数据库系统的安装与配置过程，掌握数据库客户端工具（如DBeaver或GaussStudio）的基本使用方法，了解数据库实例的创建、启动、停止、连接与管理操作。通过理论与实践结合的方式，学生不仅能够理解数据库系统运行的整体框架，还能具备在真实环境下进行数据库管理与维护的初步能力。本实验的具体目标包括：掌握GaussDB数据库的安装方法与登录方式，理解数据库服务与客户端的交互机制；熟悉常用数据库管理工具（如DBeaver、GaussStudio等）的界面布局、连接配置及主要功能模块；掌握数据库实例（Instance）的创建流程、启动与关闭方法，了解实例参数配置及常见问题的处理方式；为后续实验（如数据库表结构设计、SQL语句执行、性能调优等）建立基础操作环境。二、实验环境与工具硬件环境：

建议使用内存不低于8GB的计算机，CPU主频不低于2.0GHz，存储空间不少于50GB。软件环境：操作系统：Linux（CentOS、EulerOS、Ubuntu均可）或Windows10/11。数据库系统：GaussDB200/500版本（或开源版本openGauss）。客户端工具：DBeaver（推荐最新版）或GaussStudio。终端与命令行工具：LinuxShell、WindowsPowerShell或CMD。预备知识要求：了解基本的操作系统命令；熟悉关系型数据库的基本概念（如数据库、表、用户、权限等）；具备一定的SQL语言基础。三、实验原理GaussDB是一款面向企业级应用的高性能分布式数据库系统，具有高可靠性、高可扩展性以及兼容主流SQL语法的特性。它支持主备架构、分布式集群部署以及多节点负载均衡，能够满足不同场景下的数据处理需求。GaussDB系统主要由三部分组成：数据库服务端（Server）：负责数据存储、查询解析与执行、事务控制、安全管理等功能；数据库客户端（Client）：用于连接数据库服务器，执行SQL语句，进行数据查询与管理；管理工具（如DBeaver/GaussStudio）：提供图形化操作界面，方便用户进行数据库连接、对象管理、SQL执行与性能监控等操作。数据库实例（Instance）是数据库系统在主机上运行的一个独立服务单元，它包括数据库引擎进程、共享内存区、后台进程以及系统日志文件等。一个实例对应一个数据库目录，可通过配置文件管理参数、修改访问权限、备份与恢复等操作来实现实例的维护。四、实验内容与步骤（一）GaussDB数据库的安装与登录安装准备检查系统是否具备安装条件（CPU架构、内存、操作系统版本）；关闭防火墙或开放指定端口（默认5432）；创建数据库运行用户（如omm）。安装步骤

（1）下载GaussDB安装包或通过开源版本openGauss镜像获取；

（2）解压安装包：tar-zxvfopenGauss-x.x.x.tar.gz（3）执行初始化脚本：gs_preinstall-Uomm-Gdbgrp-Xcluster_config.xml（4）安装数据库：gs_install-Xcluster_config.xml（5）初始化数据库并启动服务：su-ommgs_om-tstart登录数据库

方式一：通过命令行登录gsql-dpostgres-Uomm-W方式二：通过DBeaver或GaussStudio图形化界面连接新建数据库连接选择驱动类型（PostgreSQL兼容）输入主机地址、端口号、用户名、密码测试连接并保存（二）数据库管理工具的使用（DBeaver/GaussStudio）启动DBeaver

打开DBeaver主界面，点击“新建连接”，在数据库类型中选择“PostgreSQL”。由于GaussDB兼容PostgreSQL协议，故可直接通过该驱动连接。配置连接参数

在弹出的配置窗口中填写以下内容：Host：（或服务器IP）Port：5432Database：postgres（或自定义数据库名）Username：ommPassword：（安装时设置的密码）验证连接并保存

点击“TestConnection”，若显示“Connectedsuccessfully”，则表示连接成功。点击“Finish”完成配置。基本操作展开左侧的数据库树结构，可查看Schemas、Tables、Views、Functions等对象；在SQLEditor中执行查询语句，例如：SELECTversion();用于查看当前数据库版本信息；可在“数据编辑”界面中直接修改表内容，或右键选择“GenerateSQL”生成DDL语句。（三）数据库实例的创建与维护创建新数据库实例

使用命令行方式：createdbtestdb-Uomm或通过DBeaver界面右键点击“Databases”选择“CreateNewDatabase”。实例启动与停止gs_om-tstart#启动实例gs_om-tstop#停止实例gs_om-tstatus#查看状态实例参数调整

修改配置文件postgresql.conf，调整内存缓冲、连接数、日志策略等参数，然后重启数据库生效。实例维护与日志查看

数据库运行日志通常位于$GAUSSDATA/pg_log目录下，通过以下命令可查看日志：tail-fpostgresql.log五、实验结果与分析通过本实验，学生应能够成功完成以下任务：在本地或服务器环境中完成GaussDB的安装与启动；使用命令行及图形化工具（DBeaver/GaussStudio）成功连接数据库；创建新的数据库实例并执行基本SQL命令验证连接有效性；能够理解实例运行状态、日志记录以及常见问题的排查思路。实验结束后，建议学生记录实验中遇到的主要问题及解决方案，例如端口冲突、权限错误、驱动连接失败等情况，并思考GaussDB系统与传统关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）在结构设计与运维方式上的差异。六、实验思考题GaussDB数据库与PostgreSQL数据库在体系结构上有哪些相似与差异？数据库实例与数据库对象之间的关系是什么？在DBeaver中执行SQL语句与在命令行中执行有何不同？如果数据库连接失败，应从哪些角度排查问题？七、实验总结本实验通过对GaussDB数据库系统的安装、连接与管理操作的实践，使学生全面了解了企业级数据库系统的基本运行机制。通过实际操作，学生掌握了从命令行到图形化工具的双重管理方式，对数据库实例的生命周期与维护方法有了直观理解。通过实验中不断出现和解决的问题，学生进一步增强了系统运维意识和问题定位能力，为后续复杂数据库操作（如数据备份、性能优化、分布式部署）打下了良好的基础。实验2：创建数据库与表结构设计一、实验目的本实验旨在通过动手实践，使学生掌握在GaussDB数据库中创建数据库与数据表的基本方法，理解数据库表结构设计的核心思想与规范。通过实验，学生将能够熟练使用SQL语句在GaussDB环境下完成数据库与表的创建，掌握数据类型、主键、外键、唯一约束、非空约束等定义方法，理解各类约束条件对数据一致性与完整性维护的重要作用。同时，学生将学习如何进行数据的插入、修改和删除操作，进一步理解数据库中数据操作语言（DML）的应用逻辑。通过本实验，学生应达到以下目标：熟悉数据库的创建方法与用户授权机制；掌握数据表的定义语法、数据类型选择及约束条件的设置；理解表与表之间的关系设计原则，如一对一、一对多与多对多关系；掌握基本的数据操作语句（INSERT、UPDATE、DELETE）及数据完整性维护方法。二、实验环境与工具软件环境：GaussDB数据库系统（或openGauss）、DBeaver/GaussStudio客户端。硬件环境：建议8GB以上内存、双核CPU、20GB可用磁盘空间。预备知识：已掌握GaussDB数据库的基本操作和登录方法；了解关系型数据库的基本概念及SQL语法结构。三、实验原理数据库表结构设计是数据库设计中的核心环节，其主要任务是合理地定义实体及其属性，确定各实体之间的关系。一个良好的表结构设计应当满足数据冗余最小化、查询效率高、数据一致性与完整性可控等要求。GaussDB支持多种数据类型，包括数值型（INTEGER、DECIMAL、FLOAT）、字符型（CHAR、VARCHAR、TEXT）、日期时间型（DATE、TIMESTAMP）以及布尔型（BOOLEAN）等。合理的数据类型选择有助于节省存储空间并提高系统性能。约束条件用于限制表中数据的取值范围与一致性，常见的约束包括：PRIMARYKEY（主键约束）：唯一标识表中的每一行记录；FOREIGNKEY（外键约束）：保证表与表之间的引用完整性；UNIQUE（唯一约束）：确保列中的值唯一；NOTNULL（非空约束）：防止列值为空；CHECK（检查约束）：用于限定列值满足某种条件。此外，表与表之间的关系可通过外键建立，实现数据在逻辑上的关联。常见关系类型包括：一对一（1:1）：两个表之间每一条记录仅对应另一表的一条记录；一对多（1:N）：主表的一条记录可对应从表的多条记录；多对多（M:N）：通常通过中间表实现。四、实验内容与步骤（一）创建数据库登录数据库系统：gsql-dpostgres-Uomm-W创建实验用数据库：CREATEDATABASEstudentdb;连接至新创建的数据库：\cstudentdb（二）创建数据表

以“学生—课程—选课”系统为例，创建三个基本数据表：学生表（student）CREATETABLEstudent(student_idSERIALPRIMARYKEY,nameVARCHAR(50)NOTNULL,genderCHAR(1)CHECK(genderIN('M','F')),ageINTCHECK(age>0),majorVARCHAR(100));此表定义了学生编号、姓名、性别、年龄及专业信息，并通过PRIMARYKEY与CHECK约束确保数据唯一性与合理性。课程表（course）CREATETABLEcourse(course_idSERIALPRIMARYKEY,course_nameVARCHAR(100)NOTNULL,creditINTCHECK(creditBETWEEN1AND5));课程表用于记录课程编号、课程名称与学分信息。选课表（enrollment）CREATETABLEenrollment(student_idINTREFERENCESstudent(student_id),course_idINTREFERENCEScourse(course_id),gradeDECIMAL(4,1)CHECK(gradeBETWEEN0AND100),PRIMARYKEY(student_id,course_id));选课表用于记录学生选修课程及成绩信息，通过复合主键避免重复选课，并使用外键保证数据引用一致性。（三）插入数据向学生表插入数据：INSERTINTOstudent(name,gender,age,major)VALUES('张三','M',20,'计算机科学与技术'),('李四','F',21,'软件工程'),('王五','M',19,'信息管理');向课程表插入数据：INSERTINTOcourse(course_name,credit)VALUES('数据库系统',4),('操作系统',3),('人工智能导论',2);向选课表插入数据：INSERTINTOenrollment(student_id,course_id,grade)VALUES(1,1,89.5),(1,2,91.0),(2,3,85.0);（四）修改与删除数据修改数据示例：UPDATEstudentSETage=22WHEREname='李四';删除数据示例：DELETEFROMenrollmentWHEREgrade<60;（五）数据完整性验证尝试插入非法数据：INSERTINTOstudent(name,gender,age)VALUES('赵六','X',-5);系统将提示CHECK约束错误，验证数据完整性机制有效。尝试插入重复主键：INSERTINTOcourse(course_id,course_name,credit)VALUES(1,'数据库系统',4);系统将提示主键冲突错误，验证主键约束的唯一性。五、实验结果与分析通过本实验，学生应能够：成功在GaussDB中创建新的数据库与数据表；正确设置表中各列的数据类型与约束条件；理解表与表之间的关系定义与外键约束作用；使用INSERT、UPDATE、DELETE语句实现数据的基本操作；验证数据完整性与一致性维护机制的正确性。学生在实验中应记录各类操作语句、执行结果及系统反馈信息，特别是出现错误时的提示内容，以加深对约束机制与SQL语法规范的理解。同时可尝试通过DBeaver界面创建表结构并查看生成的SQL代码，理解图形化操作与命令行语句之间的映射关系。六、实验思考题在设计表结构时，如何选择合适的数据类型以兼顾存储效率与数据准确性？为什么要使用外键约束？外键约束在删除或修改数据时会带来哪些影响？如果一个表存在多个唯一约束，它与主键约束有何区别？数据完整性约束与事务机制在数据库系统中的作用有何不同？七、实验总结本实验通过创建数据库与表结构设计的完整过程，使学生系统掌握了关系型数据库的建模方法与基本操作技能。实验内容涵盖了数据类型选择、约束条件定义、表关系建立以及数据操作与维护等关键环节。通过对实际案例的构建，学生能够更加直观地理解数据库表设计的逻辑结构及其在应用开发中的重要性。通过动手实践，学生不仅提升了SQL编写与调试能力，也为后续进行数据库查询优化、事务控制、索引设计等实验环节奠定了坚实基础。实验3：SQL数据查询与视图操作一、实验目的本实验旨在使学生系统掌握SQL数据查询的基本方法与高级技巧，熟悉GaussDB数据库中SELECT语句的多种应用场景，并能够灵活使用视图（View）进行数据抽象与重用。通过本实验，学生将学习如何编写高效的单表查询与多表连接查询，理解聚合函数、分组与排序操作在数据分析中的作用。同时，学生将掌握视图的创建、修改与删除方法，理解嵌套查询与视图机制在复杂数据检索与权限隔离中的重要意义。通过实验，学生应达到以下目标：熟练使用SELECT语句完成多种类型的查询操作；掌握视图的定义、使用与维护方法；理解嵌套查询、子查询及视图在数据管理与查询优化中的作用；能够利用视图简化复杂查询、提高查询复用性与安全性。二、实验环境与工具软件环境：GaussDB数据库系统或openGauss版本，DBeaver/GaussStudio客户端。实验数据库：基于实验2中创建的studentdb数据库及其数据表（student、course、enrollment）。预备知识：熟悉SQL语言的基本语法，已完成数据库与表结构设计实验。三、实验原理SQL（StructuredQueryLanguage）是关系型数据库的核心操作语言，其中SELECT语句是最常用的查询语句，用于从数据库中提取、筛选、组合和计算数据。其基本语法形式为：SELECT[列名|*]FROM表名[WHERE条件][GROUPBY列名][HAVING条件][ORDERBY列名[ASC|DESC]];通过组合不同的子句，可实现单表查询、连接查询、聚合分析、分组统计等功能。视图（View）是一个虚拟表，其内容由查询结果动态生成。视图并不实际存储数据，而是保存查询定义。当用户访问视图时，系统会根据定义实时生成结果集。视图的主要作用包括：简化复杂查询：将多表连接或复杂逻辑封装为一个虚拟表；增强安全性：通过视图控制用户能访问的数据范围；提高可维护性：在不修改底层表结构的情况下调整查询逻辑；提供数据抽象层：隐藏底层数据表的复杂性。嵌套查询（NestedQuery）即在一条SELECT语句中嵌入另一条SELECT语句，用于实现条件依赖、结果过滤或动态计算。嵌套查询常与视图结合使用，用于构建层次化的查询结构。四、实验内容与步骤（一）单表查询操作查询所有学生信息：SELECT*FROMstudent;查询计算机科学专业的学生姓名与年龄：SELECTname,ageFROMstudentWHEREmajor='计算机科学与技术';查询年龄大于20岁的学生并按年龄降序排序：SELECTname,ageFROMstudentWHEREage>20ORDERBYageDESC;（二）多表连接查询内连接查询：显示学生姓名、课程名称及成绩：SELECT,c.course_name,e.gradeFROMstudentsJOINenrollmenteONs.student_id=e.student_idJOINcoursecONe.course_id=c.course_id;左连接查询：显示所有学生及其已选课程（未选课的学生课程名显示为空）：SELECT,c.course_name,e.gradeFROMstudentsLEFTJOINenrollmenteONs.student_id=e.student_idLEFTJOINcoursecONe.course_id=c.course_id;聚合与分组查询：统计每位学生的平均成绩：SELECT,AVG(e.grade)ASavg_gradeFROMstudentsJOINenrollmenteONs.student_id=e.student_idGROUPBYORDERBYavg_gradeDESC;（三）嵌套查询操作查询平均成绩高于全体平均成绩的学生：SELECTnameFROMstudentWHEREstudent_idIN(SELECTstudent_idFROMenrollmentGROUPBYstudent_idHAVINGAVG(grade)>(SELECTAVG(grade)FROMenrollment));查询选修了“数据库系统”课程的学生姓名：SELECTnameFROMstudentWHEREstudent_idIN(SELECTstudent_idFROMenrollmenteJOINcoursecONe.course_id=c.course_idWHEREc.course_name='数据库系统');（四）视图的创建与操作创建一个学生成绩视图：CREATEVIEWstudent_scoreASSELECT,c.course_name,e.gradeFROMstudentsJOINenrollmenteONs.student_id=e.student_idJOINcoursecONe.course_id=c.course_id;查询视图内容：SELECT*FROMstudent_score;创建一个统计平均成绩的视图：CREATEVIEWavg_scoreASSELECT,AVG(e.grade)ASavg_gradeFROMstudentsJOINenrollmenteONs.student_id=e.student_idGROUPBY;使用视图进行查询：SELECT*FROMavg_scoreWHEREavg_grade>=85;修改视图（例如增加专业字段）：CREATEORREPLACEVIEWavg_scoreASSELECT,s.major,AVG(e.grade)ASavg_gradeFROMstudentsJOINenrollmenteONs.student_id=e.student_idGROUPBY,s.major;删除视图：DROPVIEWavg_score;（五）综合应用任务

根据前述操作，创建一个名为“high_achievers”的视图，显示平均成绩在90分以上的学生姓名、专业和平均分：CREATEVIEWhigh_achieversASSELECT,s.major,AVG(e.grade)ASavg_gradeFROMstudentsJOINenrollmenteONs.student_id=e.student_idGROUPBY,s.majorHAVINGAVG(e.grade)>90;查询该视图：SELECT*FROMhigh_achievers;五、实验结果与分析通过本实验，学生应能够：掌握SELECT语句的完整使用，包括条件筛选、排序、分组、聚合及多表连接；理解并熟练使用视图的创建、修改和查询操作；能够通过嵌套查询解决多层数据依赖问题；学会使用视图封装复杂查询逻辑，提高SQL代码的可读性与复用性；理解视图在数据库安全与性能优化中的实际意义。实验完成后，学生应总结各类查询语句的特点与适用场景，分析多表连接与子查询在实现相同功能时的性能差异。同时，可尝试将嵌套查询重构为视图，以体验查询抽象化对代码简化的作用。六、实验思考题内连接、左连接与右连接在结果输出上有何差异？视图与数据表的本质区别是什么？视图能否支持插入或更新操作？嵌套查询与连接查询在实现逻辑上有哪些不同？在数据库设计中，视图的使用如何有助于安全性与权限控制？七、实验总结本实验通过对SQL查询语句与视图机制的综合训练，使学生掌握了从基础数据查询到复杂数据抽象的完整过程。学生不仅学会了多表连接、分组统计与嵌套查询等高级SQL技巧，还能够利用视图简化复杂查询结构，提高系统的数据访问效率与安全性。通过实践，学生进一步理解了SQL语言在数据分析与系统开发中的核心作用，为后续实验（如事务控制、索引优化与存储过程设计）奠定了扎实的基础。实验4：索引创建与性能分析一、实验目的本实验旨在帮助学生系统掌握GaussDB数据库中索引的创建与管理方法，理解索引在加速查询操作中的核心作用，并学会使用EXPLAIN命令分析SQL语句的执行计划，评估索引对查询性能的实际影响。通过本实验，学生将理解索引的原理、类型及其使用场景，能够在实际应用中根据数据量与查询需求选择合适的索引策略，从而优化数据库查询效率。本实验具体目标包括：熟练掌握在GaussDB中创建、修改和删除索引的操作方法；理解不同类型索引（如B树索引、哈希索引、复合索引、唯一索引等）对查询性能的影响；学会使用EXPLAIN命令分析SQL语句的执行计划，识别查询瓶颈并评估性能差异；能够通过实验数据比较有索引与无索引查询的性能差异，并总结索引优化策略。二、实验环境与工具软件环境：GaussDB数据库系统或openGauss版本，DBeaver/GaussStudio客户端。实验数据库：基于实验2中创建的studentdb数据库及其数据表（student、course、enrollment）。预备知识：熟悉SQL查询语法，已掌握数据库表结构设计与视图操作方法。数据量建议：为明显体现索引性能效果，可在实验表中插入大量测试数据（如学生表、课程表和选课表各自插入上千条记录）。三、实验原理索引是数据库中用于加速数据检索的一种数据结构，类似于书籍目录，通过建立索引可以快速定位数据行而无需全表扫描。常见索引类型包括：B树索引（B-TreeIndex）：最常用的索引类型，适用于范围查询和等值查询；哈希索引（HashIndex）：适合精确匹配查询，但不支持范围查询；唯一索引（UniqueIndex）：保证列中值唯一，同时提供查询加速；复合索引（CompositeIndex）：对多个列建立组合索引，适用于多条件查询。索引虽然能提高查询速度，但也会增加写操作开销（INSERT、UPDATE、DELETE），因为每次数据变更都需要更新索引。EXPLAIN命令用于查看SQL语句的执行计划，包括扫描方式（全表扫描、索引扫描）、连接方式（嵌套循环、哈希连接）、行数估计和成本估计。通过分析EXPLAIN输出，可以直观判断索引对查询性能的优化效果。四、实验内容与步骤（一）创建索引在学生表的name列上创建B树索引：CREATEINDEXidx_student_nameONstudent(name);在课程表的course_name列上创建唯一索引：CREATEUNIQUEINDEXidx_course_nameONcourse(course_name);在选课表的student_id和course_id列上创建复合索引：CREATEINDEXidx_enrollment_student_courseONenrollment(student_id,course_id);（二）查询性能对比无索引查询示例：SELECT*FROMstudentWHEREname='张三';使用EXPLAIN查看执行计划：EXPLAINSELECT*FROMstudentWHEREname='张三';对比索引存在与不存在的情况下执行计划差异，观察行扫描数量和成本估算。（三）删除索引删除学生表name列索引：DROPINDEXidx_student_name;再次执行相同查询并通过EXPLAIN分析性能差异。（四）复合索引与范围查询性能分析创建复合索引后执行多条件查询：SELECT*FROMenrollmentWHEREstudent_id=1ANDcourse_id=2;使用EXPLAIN查看执行计划，观察复合索引对多条件查询的优化效果。执行范围查询：SELECT*FROMenrollmentWHEREgradeBETWEEN80AND90;分析索引类型对范围查询的适用性。（五）实验扩展操作修改表结构后，观察索引的影响，例如增加新列后再创建索引；在大数据量下测试索引对查询时间的实际提升，通过计时比较：\timingSELECT*FROMstudentWHEREname='张三';总结索引在查询优化中的优点与限制，并分析写操作性能的变化。五、实验结果与分析通过本实验，学生应能够：熟练创建、使用及删除各类索引；理解索引在加速数据检索中的作用与原理；能够通过EXPLAIN分析查询执行计划，识别全表扫描与索引扫描的区别；明确索引对不同类型查询（精确查询、范围查询、多条件查询）的适用性；掌握索引在实际应用中可能带来的写操作开销与维护成本。实验过程中，学生应记录不同查询条件下的执行成本、扫描行数及响应时间，并对比索引存在与不存在情况下的性能差异，总结索引优化策略。六、实验思考题为什么索引能够加快查询速度，但可能降低写操作性能？B树索引与哈希索引在查询类型上有何不同？在什么情况下使用复合索引比单列索引更高效？EXPLAIN命令输出中的“cost”和“rows”分别表示什么含义？如何在实际数据库应用中平衡索引优化和写操作性能？七、实验总结本实验通过索引创建、查询性能分析与EXPLAIN命令使用，使学生深入理解了索引在数据库优化中的核心作用。实验内容涵盖了索引类型选择、索引管理操作及执行计划分析，通过理论与实践结合的方式，学生能够评估不同索引策略对查询效率的影响，并掌握在实际开发与运维中优化数据库性能的方法。通过实验，学生不仅提升了SQL优化能力，也为后续进行复杂查询优化、数据库性能调优及大规模数据处理打下了坚实基础。实验5：事务与并发控制实验一、实验目的本实验旨在使学生深入理解数据库事务（Transaction）的概念、特性及其在关系型数据库中的应用，掌握事务的基本操作方法，包括事务的开启、提交与回滚，并通过实验探索不同隔离级别对并发操作的影响。通过实验，学生将理解事务的ACID特性（原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation、持久性Durability），能够在实际应用中合理使用事务保证数据的完整性与一致性，并掌握并发控制的基本策略及潜在问题，如脏读、不可重复读和幻读。实验目标包括：掌握事务的基本操作流程及SQL语句实现方法；理解事务的ACID特性及其在数据库一致性维护中的作用；熟悉数据库的隔离级别设置（READUNCOMMITTED、READCOMMITTED、REPEATABLEREAD、SERIALIZABLE）及其对并发操作的影响；能够通过实验观察不同事务隔离级别下的并发现象，理解事务并发控制的重要性。二、实验环境与工具软件环境：GaussDB数据库系统或openGauss版本，DBeaver/GaussStudio客户端。实验数据库：基于实验2中创建的studentdb数据库及其数据表（student、course、enrollment）。预备知识：熟悉SQL基本操作，已掌握表结构设计、数据查询及索引使用。实验要求：为体现并发控制效果，可在多终端或多会话下同时操作数据库，也可在单机使用多个数据库会话模拟并发操作。三、实验原理事务是数据库中的一个逻辑工作单位，由一组操作组成，这些操作要么全部执行成功，要么全部不执行，从而保证数据的一致性。事务具有四个基本特性（ACID）：原子性（Atomicity）：事务中所有操作视为一个整体，要么全部执行成功，要么全部回滚；一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库保持一致状态；隔离性（Isolation）：并发事务之间相互隔离，一个事务的执行不能被其他事务干扰；持久性（Durability）：事务一旦提交，其修改将永久保存，即使系统发生故障也不会丢失。并发控制的主要目的是防止事务在同时执行时导致数据不一致或逻辑错误。数据库通过锁机制和不同隔离级别来实现并发控制。GaussDB支持四种标准隔离级别：READUNCOMMITTED（未提交读）：允许事务读取其他事务未提交的数据，可能出现脏读；READCOMMITTED（提交读）：只能读取已提交的数据，防止脏读，但可能出现不可重复读；REPEATABLEREAD（可重复读）：保证同一事务内多次读取同一数据结果一致，但可能出现幻读；SERIALIZABLE（可串行化）：完全隔离，事务按顺序执行，防止脏读、不可重复读和幻读，但并发性能最低。四、实验内容与步骤（一）事务的基本操作开启事务：BEGIN;执行数据操作，如向学生表插入新记录：INSERTINTOstudent(name,gender,age,major)VALUES('赵六','M',20,'网络工程');提交事务：COMMIT;回滚事务（撤销操作）：ROLLBACK;实验验证：在事务开启后插入数据但不提交，尝试在另一会话查询该数据，观察是否可见，从而理解事务的隔离性。（二）事务隔离级别实验设置隔离级别为READUNCOMMITTED，并执行以下操作：会话1更新学生表某条记录，但不提交；会话2查询同一记录，观察是否读取到未提交数据（脏读现象）。SETSESSIONCHARACTERISTICSASTRANSACTIONISOLATIONLEVELREADUNCOMMITTED;设置隔离级别为READCOMMITTED，并观察不可重复读现象：会话1读取某条记录；会话2修改并提交该记录；会话1再次读取同一记录，发现数据发生变化，即不可重复读。设置隔离级别为REPEATABLEREAD，观察幻读现象：会话1统计学生表记录数；会话2插入新记录并提交；会话1再次统计记录数，发现数据新增，但同一事务读取同一记录内容保持不变。设置隔离级别为SERIALIZABLE，模拟多事务操作，验证完全隔离的效果及潜在的事务阻塞现象。（三）事务操作示例插入与提交事务：BEGIN;INSERTINTOenrollment(student_id,course_id,grade)VALUES(3,1,95);COMMIT;插入与回滚事务：BEGIN;INSERTINTOenrollment(student_id,course_id,grade)VALUES(3,2,88);ROLLBACK;多事务并发操作示例，验证不同隔离级别下的数据可见性。五、实验结果与分析通过本实验，学生应能够：理解事务的原子性、一致性、隔离性和持久性特性；熟练使用BEGIN、COMMIT、ROLLBACK进行事务控制；掌握不同事务隔离级别设置方法及其对并发操作的影响；能够观察并分析脏读、不可重复读和幻读现象，并理解其产生原因及解决策略；理解事务与锁机制在数据库并发控制中的作用。实验过程中，学生应记录在不同隔离级别下的实验现象，包括数据可见性变化、事务阻塞或冲突提示，以及实际操作的执行结果，从而总结事务并发控制的规律。六、实验思考题ACID特性中的隔离性是如何通过数据库机制实现的？不同隔离级别对并发性能与数据一致性有何影响？在高并发环境中，如何选择适当的事务隔离级别？回滚事务的实际作用是什么？在何种情况下需要使用回滚？并发控制失败可能导致哪些类型的数据异常？七、实验总结本实验通过事务操作与隔离级别控制，使学生全面理解了事务在数据库系统中的核心作用及ACID特性。通过实验，学生不仅掌握了事务的基本操作方法，还能够观察并分析不同隔离级别下并发操作的实际效果，理解脏读、不可重复读和幻读等现象的产生原因及解决方案。实验进一步强化了学生在实际应用中保障数据一致性、设计安全并发控制策略的能力，为后续数据库性能优化与应用开发提供了坚实基础。实验6：查询优化与执行计划分析一、实验目的本实验旨在使学生系统掌握GaussDB数据库中查询优化的基本方法和执行计划分析技巧，理解索引、连接算法及优化器策略对查询性能的影响，并能够通过实际操作比较不同查询语句的优化效果。通过本实验，学生将学习如何利用EXPLAIN命令和执行计划分析工具，识别查询中的性能瓶颈，理解数据库优化器的决策逻辑，从而为复杂查询的优化提供依据。实验目标包括：掌握在GaussDB中查看和分析查询执行计划的方法；熟悉不同SQL查询语句的优化效果比较方法；理解索引的使用、连接算法选择及优化器策略在查询优化中的作用；能够根据执行计划分析结果提出合理的查询优化方案。二、实验环境与工具软件环境：GaussDB数据库系统或openGauss版本，DBeaver/GaussStudio客户端。实验数据库：基于实验2、实验3和实验4的studentdb数据库及其数据表（student、course、enrollment）和创建的索引。预备知识：熟悉SQL查询语法、视图操作及索引管理，掌握事务和并发控制基础。数据量建议：为体现优化效果，实验表中建议插入大量测试数据，尤其是上千条记录以上。三、实验原理数据库查询优化是指通过分析和重写SQL语句、利用索引和优化器策略，提高查询执行效率的过程。查询优化涉及以下关键概念：执行计划（ExecutionPlan）

执行计划描述数据库在执行SQL语句时所采取的具体步骤，包括扫描方式、连接算法、行数估计、排序操作、成本估算等。通过EXPLAIN命令可以查看SQL语句的执行计划，帮助分析查询效率。索引与查询优化

索引能够快速定位数据行，从而减少全表扫描，提高查询效率。优化器会根据索引的存在与类型选择最优的扫描方式。连接算法（JoinAlgorithm）

数据库在多表查询时可选择不同连接算法，包括嵌套循环连接（NestedLoopJoin）、哈希连接（HashJoin）和归并连接（MergeJoin）等。不同算法对大表、小表、索引存在与否有不同的性能表现。优化器策略（OptimizerStrategy）

GaussDB优化器会根据统计信息、索引情况和SQL语句结构，自动选择最优执行路径。