《数据库设计基础 》课件

《数据库设计基础》ppt课件数据库概述数据库设计理论数据库设计实践数据库优化与维护数据库新技术与发展趋势01数据库概述总结词理解数据库的基本概念和作用详细描述数据库是一个存储和管理数据的系统，它能够存储大量的数据，并且能够高效地检索、更新和管理这些数据。数据库的作用包括存储数据、保证数据一致性、实现数据共享、提高数据利用率、保证数据安全等。数据库的定义与作用数据库的种类与结构了解不同类型的数据库及其结构特点总结词根据不同的分类标准，数据库可以分为多种类型。按数据结构可以分为关系型数据库和非关系型数据库，按数据模型可以分为层次型数据库、网状型数据库和关系型数据库，按用途可以分为关系型数据库、键值存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形型数据库等。每种类型的数据库都有其特定的结构和使用场景。详细描述了解常见的数据库管理系统及其特点总结词数据库管理系统是一种用于管理数据库的系统软件，它提供了数据定义语言、数据操纵语言等工具，用于创建和管理数据库、表、视图等对象。常见的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等。这些系统各有特点，适用于不同的应用场景。详细描述数据库管理系统简介02数据库设计理论数据模型的一种，用于描述现实世界事物或概念的数据结构。它包括实体、属性、关系等基本元素。概念模型数据模型的一种，用于描述计算机中如何存储和操作数据。常见的逻辑模型包括关系型数据库、层次型数据库和网络型数据库等。逻辑模型数据模型的一种，描述数据在计算机中的存储方式和访问方法。物理模型涉及数据存储的物理结构、存储路径、磁盘访问方式等。物理模型数据模型关系型数据库01一种基于关系模型的数据库，通过表、行和列来组织数据。关系型数据库遵循一定的设计原则，如规范化、范式等，以确保数据的完整性和一致性。规范化02一种过程，通过消除数据冗余和依赖，将关系型数据库设计成一系列满足特定规范的模式。常见的规范化级别包括第一范式、第二范式和第三范式等。范式03规范化过程中达到的各个级别，每个范式都有特定的规则和约束条件。通过逐步规范化，可以将数据库设计成满足更高范式的模式，从而减少数据冗余和依赖。关系型数据库设计理论第一范式（1NF）要求每个列都是不可分割的最小单元，即原子性。每个表中的每个字段都是不可分割的原子值，没有重复的行值。第二范式（2NF）在第一范式的基础上，要求表中的所有非主键字段都完全依赖于整个主键，而不是只依赖于主键的一部分。这样可以消除部分依赖，进一步减少数据冗余。第三范式（3NF）在第二范式的基础上，要求非主键字段必须直接依赖于主键，而不是其他非主键字段。这样可以消除传递依赖，进一步减少数据冗余和复杂度，提高数据的一致性和完整性。数据库设计范式03数据库设计实践需求分析需求调研深入了解用户需求，包括数据存储、查询、更新等方面的需求。需求文档将调研结果整理成需求文档，明确各项功能和非功能需求。实体关系图使用实体关系图（ER图）描述概念模型，明确实体、属性及关系。要点一要点二数据模型选择根据项目需求选择合适的数据模型（如关系模型、键-值存储等）。概念设计表结构设计根据概念设计，细化表结构，包括字段、数据类型、约束等。视图设计根据需要设计视图，简化复杂查询或提供特定数据展示。逻辑设计VS根据查询需求，合理设计索引以提升查询性能。存储优化考虑数据存储的物理结构，如分区、归档等，以提高数据管理效率。索引优化物理设计04数据库优化与维护通过合理设计查询语句，减少数据检索量，提高查询效率。查询优化索引优化数据库分区数据库连接池合理使用索引，减少数据检索过程中的磁盘I/O操作。将大表分成小表，提高数据管理效率。通过复用数据库连接，减少连接和断开连接的开销。数据库性能优化按照一定的时间间隔，对数据库进行备份。定期备份只备份自上次备份以来发生变化的数据库部分。增量备份在数据丢失时，按照一定的策略恢复数据。恢复策略确保备份数据的一致性，避免数据丢失或损坏。数据一致性数据库备份与恢复用户权限管理记录数据库的使用情况，以便于追踪和审计。数据库审计数据加密数据库监控01020403实时监控数据库的运行状态，及时发现和解决问题。对不同用户设置不同的权限，确保数据的安全性。对敏感数据进行加密存储，防止数据泄露。数据库安全与维护05数据库新技术与发展趋势NoSQL数据库简介NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它不遵循传统的关系型数据库的完整性和结构化特性，而是采用键值对、文档、列族等数据模型来存储和查询数据。NoSQL数据库的特点NoSQL数据库具有可伸缩性、灵活性、高可用性和高性能等优点，适用于大数据、高并发和分布式系统等场景。常见的NoSQL数据库类型包括键值存储（如Redis）、文档存储（如MongoDB）、列族存储（如HBase）和图形存储（如Neo4j）等。NoSQL数据库定义

大数据与数据库技术大数据的定义大数据是指数据量巨大、类型多样、处理难度高的数据集合。大数据处理技术包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理和分析等环节，需要使用分布式存储和计算等技术。大数据与数据库的关系大数据处理需要使用数据库技术来存储和处理海量数据，而数据库技术的发展也促进了大数据处理技术的进步。随着云计算和大数据技术的发展，分布式数据库成为未来的发展趋势，它可以支持海量数据的存储和查询，提高数据处理的效率和可靠性。分布式数据库通过人工智能和机器学习等技术