《数据库应用技术》课件

数据库应用技术本课程将介绍数据库应用技术，包括数据库管理系统、数据模型、SQL语言、数据库设计、数据库应用开发等内容。by课程介绍课程目标掌握数据库基础知识，学习SQL语言，了解数据库应用技术。课程内容数据库基础关系数据库SQL语言数据库设计数据库应用课程实践通过案例和实验，巩固理论知识，提高数据库应用能力。数据库基础知识数据模型数据模型描述数据结构和数据之间关系。常用的模型包括关系模型、层次模型、网状模型和面向对象模型。数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是数据库的管理软件，提供数据存储、访问、维护等功能，如Oracle、MySQL、SQLServer等。数据库系统结构数据库管理系统(DBMS)DBMS是一个软件系统，用于创建、维护和访问数据库。它提供了对数据库的管理功能，例如数据定义、数据操纵、数据控制等。数据库服务器数据库服务器是物理硬件，用于存储和运行DBMS软件，并提供对数据库的访问服务。数据库数据库是实际存储数据的集合，它包含多个表，每个表表示一个特定主题的数据，例如学生信息表、课程信息表等。应用程序应用程序是用户与数据库交互的工具，例如Web应用程序、桌面应用程序等。它们使用DBMS提供的API或接口来访问和操作数据库中的数据。用户用户是最终使用数据库的人员，他们通过应用程序访问和操作数据库中的数据，例如学生、教师、管理员等。关系数据模型11.关系关系是数据组织的基本单位，以二维表格的形式表示。22.元组元组是关系中的一行数据，代表一个实体实例。33.属性属性是关系中的一列数据，代表一个实体的特征。44.键键是用来唯一标识元组的属性集，可以是单个属性或多个属性的组合。SQL语言基础结构化查询语言SQL是一种标准化的查询语言，用于访问和操作关系型数据库。数据操作语言DML用于数据插入、更新、删除和查询操作，例如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE语句。数据定义语言DDL用于定义数据库对象，例如创建、修改和删除表、视图、索引和存储过程。数据控制语言DCL用于管理数据库权限和安全性，例如GRANT、REVOKE和COMMIT语句。SQL查询语句1SELECT选择数据2FROM指定表3WHERE过滤条件4ORDERBY排序结果SQL查询语句是用来从数据库中检索数据的指令，它遵循特定的语法规则。通过指定SELECT、FROM、WHERE、ORDERBY等子句，用户可以精确地获取所需的数据库信息。数据定义语言创建表使用CREATETABLE语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。修改表使用ALTERTABLE语句修改表结构，例如添加、删除或修改列，修改约束等。删除表使用DROPTABLE语句删除表，删除表后其数据也会被删除。创建索引使用CREATEINDEX语句为表创建索引，提高查询效率。数据控制语言11.数据权限控制DCL用于管理数据库访问权限，包括用户和角色的授权与撤销操作。22.数据完整性约束DCL允许创建和修改数据完整性约束，例如主键、外键和唯一性约束。33.事务控制DCL提供了事务控制语句，例如COMMIT、ROLLBACK和SAVEPOINT，用于管理数据库事务。44.安全审计DCL可以记录数据库操作日志，帮助跟踪用户行为并识别潜在的安全威胁。存储过程和触发器存储过程存储过程是一组预编译的SQL语句，存储在数据库中，可重复执行。触发器触发器是一种特殊的存储过程，自动执行，由数据库事件触发。数据库索引加快查询速度索引就像书籍目录，可以快速定位数据。组织数据结构索引采用树形结构，高效存储和查找数据。提升数据库性能索引优化查询效率，减少数据访问时间。数据库备份与恢复1备份目的防止数据丢失，意外删除，恶意攻击。恢复数据到正常状态。2备份类型完整备份增量备份差异备份3恢复过程从备份文件中还原数据库到指定时间点，恢复数据完整性。数据库安全性数据加密使用加密算法保护敏感数据，例如AES、DES等。数据库系统可以对数据进行加密存储和传输，防止数据被窃取或篡改。访问控制通过设置用户权限和角色，控制不同用户对数据库的访问权限，确保数据安全访问。审计追踪记录数据库操作日志，包括用户操作、数据修改等，方便追溯问题来源。备份恢复定期备份数据库数据，并制定恢复计划，以便在数据丢失时能够快速恢复。数据库性能优化索引优化索引是加速数据查询的关键。选择合适的索引类型和字段，并避免过度索引。索引可以帮助数据库快速定位所需数据，从而提高查询效率。查询优化使用最佳实践编写SQL语句，例如使用索引、避免使用通配符，并优化连接语句。选择合适的数据库引擎和参数设置，并定期监控数据库性能。硬件优化选择性能强大的服务器硬件，例如高速CPU、大容量内存和快速磁盘。优化数据库配置，例如分配足够的内存和磁盘空间，并使用RAID技术提高数据可靠性。数据优化定期清理和压缩数据库，删除冗余数据，并优化数据结构。根据实际应用场景，选择合适的数据类型和存储格式，并使用数据分区技术提高数据访问效率。NoSQL数据库简介NoSQL数据库，非关系型数据库，提供灵活的数据存储方式。它不像关系型数据库那样依赖于固定表格结构，而是根据数据本身的特点进行组织。NoSQL数据库通常用于处理海量数据、高并发访问以及快速扩展的应用场景。它可以更有效地管理非结构化数据，例如社交媒体上的文本、图片、视频等。MongoDB入门MongoDB简介MongoDB是一个非关系型数据库，也称为NoSQL数据库。它使用文档存储模型，数据以JSON格式存储，提供灵活性和可扩展性。MongoDB特点MongoDB支持多种数据类型，包括字符串、数字、数组、嵌套对象等。它提供高性能、高可用性和易于扩展性，适用于多种应用程序场景。Redis入门Redis简介Redis是一个开源的内存数据存储系统，用于快速访问数据，例如缓存、消息队列、会话管理。Redis特性Redis支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希表和有序集合，并提供高性能和高可用性。Redis应用场景Redis适用于需要快速访问数据的场景，例如网站缓存、游戏排行榜、实时消息推送。数据仓库概念数据集中存储数据仓库集中存储来自多个来源的数据，提供统一视图。支持分析和决策数据仓库支持多维分析，帮助企业了解业务趋势和模式，进行决策。面向主题组织数据仓库以主题为中心组织数据，例如客户、产品和销售。历史数据存储数据仓库存储历史数据，方便进行趋势分析和时间序列分析。维度建模维度建模是一种数据仓库设计方法，用于构建多维数据模型，以便于分析和理解数据。通过将数据分解为维度和度量，可以更容易地进行数据聚合、切片和切块，从而得到更有意义的结果。1事实表存储核心业务数据2维度表描述事实表中的数据3星型模式事实表与多个维度表关联4雪花模式维度表之间有层次关系数据ETL过程数据提取从源数据系统中提取需要的数据，包括关系型数据库、文件、API等。数据转换将提取的数据进行清洗、转换，使其符合目标数据仓库的格式和标准，并进行数据质量控制。数据加载将转换后的数据加载到目标数据仓库，可以使用不同的方法，例如批量加载、增量加载等。数据可视化基础数据可视化工具TableauPowerBID3.js可视化类型图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图等，根据数据类型选择合适的图表。数据可视化原则清晰、简洁、易于理解，使数据更具说服力。Tableau案例分析Tableau是一种强大的数据可视化工具，可用于创建交互式仪表板和报告，帮助用户深入了解数据。本案例分析将介绍Tableau在不同领域中的应用，例如金融分析、销售数据可视化、市场研究和客户关系管理。我们将展示如何使用Tableau进行数据清理、数据转换、数据分析以及创建可视化图表和地图。通过案例分析，我们将学习如何在实际场景中应用Tableau的强大功能，并掌握数据可视化的最佳实践。PowerBI案例分析PowerBI是一种强大的商业智能工具，可以帮助企业从数据中提取洞察力。通过PowerBI，您可以创建交互式仪表板，可视化数据并进行深入分析。本案例分析将展示如何使用PowerBI分析企业销售数据，以揭示销售趋势，识别关键客户并优化营销策略。大数据概念1数据量大数据规模巨大，传统数据库无法处理。2数据类型多样包括结构化、半结构化和非结构化数据。3数据速度快数据生成和处理速度非常快。4价值密度低大部分数据没有直接商业价值，需要分析挖掘。Hadoop生态系统HadoopHadoop是一个开源的分布式软件平台。用于存储和处理大量数据集。HDFS分布式文件系统，可将数据分布在多个节点上。适合存储大量数据，并提供高容错性。MapReduce用于大规模数据集并行处理的编程模型。将数据处理分成多个步骤。YARN资源管理器，用于调度和管理集群资源。为应用程序提供资源，并监控其运行状态。Spark入门ApacheSpark一个开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理。快速处理相比HadoopMapReduce，Spark提供更快的处理速度和更高的效率。实时数据处理支持实时数据处理，可用于流数据分析和机器学习。多种编程语言支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。流数据处理1数据收集流数据处理系统会收集来自各种来源的数据，例如传感器、网络日志、社交媒体平台等。2数据预处理数据预处理包括清理、转换和格式化数据，以确保数据质量和一致性。3数据分析分析处理后的数据，以识别模式、趋势和异常，并进行实时洞察和决策。数据挖掘概述数据挖掘的目标数据挖掘的目标是发现数据中隐藏的知识和模式，帮助人们更好地理解数据，做出更明智的决策。数据挖掘的方法数据挖掘使用多种方法，包括统计分析、机器学习、人工智能等，来分析数据，发现有用的信息。数据挖掘的应用数据挖掘在商业、金融、医疗等领域有广泛的应用，例如市场分析、欺诈检测、疾病预测等。机器学习入门概念机器学习是一种让计算机从数据中学习，并执行特定任务的能力。无需明确编程，通过算法和模型来发现数据中的模式和规律。应用机器学习在各种领域广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、风险控制等。分类常见的机器学习类型包括监督学习、无监督学习、强化学习，每种类型针对不同任务和数据特点。学习过程机器学习通过训练数据来学习模型参数，模型学习完成后可用于预测新数据的结果。人工智能应用实践11.自然语言处理机器翻译、语音识别、文本摘要、聊天机器人等。22.计算机视觉人脸识别、图像分类、目标检测、视频分析等。33.机器学习预测分析、推荐系统、风险评估、欺诈检测等。44.智能机器人工业机器人、服务机器人、医疗机器人、无人驾驶汽车等。行业案例分享电商平台利用数据库技术构建高效的商品库存管理系统，实现精准的库存预警和智能化的供应链管理。金融机构应用数据库技术进行海量金融数据分析，支持