《数据库系统概论》讲义课件

数据库系统概论数据库系统是当今信息技术领域中的一个重要组成部分。它提供了存储、管理和快速检索数据的能力,为各种应用系统提供了基础支持。本讲义将全面介绍数据库系统的基础概念、体系结构和关键技术。课程背景和目标培养数据库系统知识和技能帮助学生全面了解数据库系统的基本原理、概念和实现技术。融合理论和实践通过理论讲解和实践训练相结合的方式,强化学生的应用能力。适应数字化发展需求培养学生成为企业数字化转型中数据库专业人才。拓展创新思维启发学生思考数据库在大数据、云计算等前沿领域的新应用。数据库系统的组成数据库系统由几个主要组成部分组成:数据库(Database)--存储数据的容器数据库管理系统(DBMS)--管理和控制数据库的软件应用程序(Application)--访问和使用数据库的程序用户(User)--直接或间接访问数据库的人这些组件协同工作,为最终用户提供数据存储、查询和管理的服务。数据模型概念数据模型定义数据模型是对现实世界概念化的抽象描述,以数据的结构、数据的操作和约束条件来表示现实世界的信息。数据模型分类常见的数据模型有关系模型、层次模型、网状模型等。不同模型有其独特的数据组织与表示方式。数据模型特点数据模型应能反映现实世界的特点,包括数据结构、数据间关系和数据约束等。良好的数据模型可以更好地满足信息系统需求。数据模型应用数据模型是数据库设计的基础,还广泛应用于信息系统分析、设计、实现和维护等阶段。关系数据模型二维表格结构关系数据模型采用二维表格来表示数据,每个表由行和列组成。行代表记录,列代表属性。主键和外键每个表都有一个或多个属性作为该表的主键,用于唯一标识每一行数据。外键则用于关联不同表之间的联系。模式和实例关系数据模型包括数据库模式,描述表的结构;以及数据库实例,包含具体的数据记录。关系代数和计算1关系代数运算符关系代数包括选择、投影、连接等基本运算符,可用于操作和转换关系数据。2关系计算关系计算描述所需的数据,而不指定如何计算。包括元组关系计算和域关系计算。3SQL和关系代数的联系SQL语句可以转换为等价的关系代数表达式,反之亦然,两者是等价的。SQL语言概述简介SQL（结构化查询语言）是一种广泛使用的数据库查询语言,用于处理和管理关系型数据库中的数据。它提供了创建、修改和删除数据的能力。功能特点SQL支持数据定义、数据操纵、数据控制和数据查询等多种功能,是数据库管理的标准语言。它简单易学,灵活高效。主要语句SQL语句包括SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等,可以执行各种数据库操作,如查询、插入、更新和删除数据。SQL查询语句选择数据使用SELECT语句从表中选择需要的数据列，并根据条件进行过滤。排序数据利用ORDERBY子句对查询结果进行升序或降序排列。聚合函数使用COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN等聚合函数对数据进行统计和分析。分组数据结合GROUPBY子句可以对数据进行分组处理和分析。SQL数据定义语言创建表使用CREATETABLE语句可以定义数据库表的结构,包括字段类型、长度、默认值等。数据类型SQL支持丰富的数据类型,如数字、文本、日期时间等,满足各种数据存储需求。修改表结构ALTERTABLE语句可用于添加、删除或修改数据表的字段和约束条件。删除表DROPTABLE语句可以永久删除一个数据表及其所有数据,谨慎操作。SQL数据操纵语言数据插入SQL的INSERT语句用于向数据表中插入新的数据记录。通过指定列名和对应的值来完成数据插入。数据更新SQL的UPDATE语句用于修改数据表中已有的数据记录。可以针对特定条件更新指定的列值。数据删除SQL的DELETE语句用于从数据表中删除数据记录。可以根据特定条件删除部分或全部数据。事务处理基础1事务开始从事务的开始到最后的结束或中止2事务属性原子性、一致性、隔离性和持久性3事务管理通过日志记录、锁机制、回滚等技术实现事务是数据库中执行的最小工作单元。它保证了数据的完整性和一致性,即使在系统故障或异常情况下也能确保数据的安全性。事务的管理涉及诸多技术细节,如日志记录、锁机制和回滚等,确保了ACID特性的实现。并发控制1事务隔离并发事务之间相互独立,不受彼此的干扰,确保数据库状态的一致性。2锁定机制通过数据库锁定,允许多个事务并发访问共享资源,避免数据冲突。3死锁检测与预防检测死锁发生并采取措施,如资源分配策略调整,来预防死锁。4并发控制算法如两段锁定协议,时间戳顺序算法等,实现高效安全的并发控制。数据库安全性访问控制通过身份验证和授权机制,确保只有被授权的用户和进程可以访问和操作数据库。数据加密对数据进行加密存储和传输,防止敏感信息被窃取和泄露。审计跟踪记录数据库访问和操作日志,便于事后溯源和分析异常行为。备份恢复定期备份数据,以备在系统故障或安全事故时快速恢复数据。数据库完整性数据完整性确保数据的正确性和一致性,防止因人为错误或系统故障而造成的数据丢失或损坏。完整性约束在数据库设计时设置一些规则,确保数据符合预期要求,如主键约束、外键约束等。事务管理通过事务机制确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性,保护数据完整性。备份和恢复定期备份数据,并在发生故障时快速恢复,从而维护数据库的完整性。数据库设计原理范式理论范式理论是数据库设计的基础,它通过消除数据表中的冗余和依赖关系,确保数据的完整性和一致性。实体-联系模型实体-联系模型是一种概念性的数据模型,能够以更接近人类思维的方式描述现实世界的信息结构。需求分析充分理解用户需求,是数据库设计的第一步。需要与用户进行深入交流,了解其业务流程和信息需求。逻辑设计将概念模型转换为关系模型,定义各个实体及其属性、主键和外键,构建数据表之间的关系。数据库设计方法1需求分析深入了解用户需求和业务要求2概念设计建立高层次的数据模型3逻辑设计将概念模型转换为关系模型4物理设计优化存储结构和访问方法数据库设计是一个系统而复杂的过程。需求分析阶段深入了解业务需求,概念设计建立高层次的数据模型。逻辑设计将概念模型转化为关系模型,物理设计则优化存储结构和访问方法。这四个环环相扣的步骤共同构成了一个完整的数据库设计方法。数据库设计实战分析业务需求深入了解客户的业务需求和工作流程,明确数据库设计的目标和需求。概念模型设计根据需求分析,设计数据实体及其关系,建立概念层数据模型。逻辑模型设计将概念模型映射到数据库管理系统支持的逻辑结构,设计表、视图、索引等。物理模型优化根据实际应用场景优化物理数据库结构,提高性能和可扩展性。测试与验证针对关键业务场景进行测试和验证,确保数据库设计满足实际需求。数据存储管理1存储介质选择根据数据特点和系统需求选择合适的存储介质,如快速硬盘、大容量磁带机等。2数据布局优化合理安排数据在存储设备上的分布,提高访问速度和容错能力。3存储设备管理监控存储设备状态,预防硬件故障,确保数据的可靠存储。4数据备份与恢复周期性备份数据,并建立应急预案,确保数据不会丢失。查询优化技术索引优化合理设计和管理索引是提高查询效率的关键。选择合适的索引列并定期优化大大减少查询延迟。查询重写通过重写查询语句的结构和语义,可以帮助数据库优化器生成更高效的执行计划。成本估算数据库优化器依赖准确的成本估算来选择最佳的执行计划。优化器模型的持续调优很重要。并行处理利用并行处理技术可以充分利用系统资源,显著提升大查询任务的处理能力。数据库备份与恢复定期备份定期备份数据库是确保数据安全的关键举措,可以在系统故障或数据丢失时快速恢复。完整性检查备份后应对备份文件进行完整性检查,确保数据能够成功恢复。多种方式可以使用物理备份、逻辑备份、增量备份等多种方式进行数据库备份。快速恢复在发生数据丢失或系统故障时,能够快速恢复数据库至最新状态。数据仓库概念数据仓库的定义数据仓库是一个专门为支持管理决策而设计的面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。数据仓库的特点主题导向集成性非易失性时变性数据仓库的应用领域数据仓库广泛应用于金融、零售、制造等各个行业,为企业提供全面、真实、及时的数据支持,以支持管理决策。数据仓库架构数据仓库架构通常包括三层:数据源层、数据仓库层和应用层。数据源层从各种数据系统中抽取数据,数据仓库层对数据进行清洗、集成和存储,应用层提供报表、分析和挖掘等功能。这种架构确保了数据仓库的可靠性、可扩展性和可重用性。此外,数据仓库架构还包括元数据管理、ETL工具、OLAP引擎等关键组件,构成了一个完整的解决方案。这样的架构能够有效支持企业级的数据分析和决策支持。数据挖掘基础数据挖掘概念数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式和规律的过程。它是一种利用统计学、机器学习等方法从数据中自动或半自动地提取有价值信息的过程。常用挖掘技术常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则发现、分类建模、预测分析等。这些技术可以帮助发现数据中有价值的洞见和模式。可视化呈现挖掘结果的可视化表达是重要的一环。图表、报表等形式有助于直观地阐述数据中隐藏的规律和趋势。OLTP和OLAPOLTP（联机事务处理）支持高并发的短事务处理，强调响应速度和交易吞吐量。典型应用包括银行账户管理、电子商务等。OLAP（联机分析处理）支持复杂的分析查询，强调数据的综合性分析。典型应用包括商业智能、决策支持等。数据仓库为OLAP提供整合、清洗、汇总的数据源，以支持复杂的分析需求。数据模型OLTP采用关系模型，OLAP常采用维度模型，提高分析效率。数据库系统性能评测评测数据库系统性能的关键指标包括响应时间、吞吐量、可伸缩性和可用性。通过测量这些指标可以全面了解系统的性能表现，并且及时发现并解决性能瓶颈。指标描述评测方法响应时间执行特定操作所需的时间使用基准测试工具测量各种操作的平均响应时间吞吐量单位时间内系统可处理的数据量测量系统在高并发负载下的每秒事务量可伸缩性系统随资源扩展的能力通过添加硬件资源观察性能指标的变化可用性系统可靠运行的时间比例模拟各种故障条件下系统的恢复时间NoSQL数据库概述灵活的数据模型NoSQL数据库采用文档、键值、图形等灵活的数据模型,能够更好地适应复杂多变的数据需求。高性能和可扩展性NoSQL数据库通过分布式和水平扩展架构实现高吞吐量和低延迟,能处理海量数据。大数据和实时分析NoSQL数据库擅长处理非结构化数据,支持实时查询和分析,适用于大数据场景。开源社区活跃NoSQL数据库大多为开源软件,有着广泛的社区支持和丰富的生态系统。NewSQL数据库概述什么是NewSQL?NewSQL数据库是新一代的关系型数据库管理系统,结合了传统SQL数据库和NoSQL数据库的优点,致力于提供高性能、可扩展性和ACID事务支持。NewSQL的特点NewSQL数据库通常具有弹性可扩展性、高吞吐量、低延迟和ACID事务支持等特点,适用于大规模数据处理和实时分析场景。NewSQL代表产品CockroachDB、NuoDB、TiDB、YugabyteDB等都是NewSQL数据库的代表,它们在不同的应用场景有自己的优势。NewSQL的应用场景NewSQL数据库适用于金融、电商、物流等对数据一致性要求高、实时性要求强的场景,是企业数字化转型的重要技术选择。大数据时代数据库发展趋势云计算和分布式存储随着云计算和分布式存储技术的进步，数据库正向可扩展、高可用和低成本的方向发展。大数据分析驱动大数据的兴起推动数据库系统向实时分析和复杂查询处理的方向进化。NoSQL数据库兴起为满足大数据场景的需求,新型NoSQL数据库层出不穷,满足了灵活性、高可扩展性等需求。自动化管理智能化的数据库管理和优化正在成为发展趋势,减轻管理员的工作量。数据库系统应用实例数据库系统广泛应用于各行各业,是当今社会不可或缺的信息基础设施。从电子商务、金融支付到社交网络,数据库系统在数据管理、事务处理、用户访问等方面发挥着关键作用。以电子商务为例,数据库系统可以快速、高效地管理海量的商品信息、订单数据、用户账户等,确保