《数据库结构》课件

数据库结构数据库结构是指数据在数据库中的组织方式，它决定了数据的存储、访问和管理方式。by数据库基本概念数据组织数据库将数据存储在结构化的表格中，方便访问和管理。数据库管理系统DBMS用于创建、维护和访问数据库，提供了数据管理的工具。数据库用户用户通过DBMS与数据库交互，查询、更新和管理数据。数据模型数据模型是数据库系统中对数据结构和关系的抽象表示。它描述了数据之间的联系和组织方式，为数据库设计和实现提供指导。常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。关系模型以表格的形式组织数据，并通过主键和外键建立关联，是目前最常用的数据模型。关系数据模型11.数据结构化关系模型使用二维表存储数据，表包含行（元组）和列（属性）。22.关系运算关系代数定义了操作关系表的方法，包括选择、投影、连接和并集等。33.数据完整性通过数据完整性约束确保数据一致性和准确性，包括主键约束、外键约束等。44.规范化理论关系数据库规范化理论旨在减少数据冗余，提高数据库性能和维护效率。关系代数及其运算1并集运算将两个关系合并成一个新的关系，包含两个关系的所有元组，去除重复元组。2交集运算返回两个关系中同时存在的元组，即在两个关系中都出现的元组。3差集运算从第一个关系中删除在第二个关系中出现的元组，得到第一个关系中独有的元组。4笛卡尔积运算将两个关系的所有元组进行配对，生成一个新的关系，包含所有可能的元组组合。5选择运算从关系中选择满足特定条件的元组，形成一个新的关系。6投影运算从关系中选择指定的属性列，生成一个新的关系。7连接运算将两个关系基于公共属性进行连接，形成一个新的关系。数据定义语言(DDL)创建数据库使用CREATEDATABASE语句创建新的数据库，并指定数据库名称和相关属性。创建表使用CREATETABLE语句创建新的数据表，定义表名、列名、数据类型和约束。修改表结构使用ALTERTABLE语句修改现有数据表结构，例如添加或删除列、修改列数据类型等。删除数据库和表使用DROPDATABASE和DROPTABLE语句删除数据库和数据表。关系模式与数据完整性关系模式定义了关系数据库中表结构，包括属性名称、数据类型和约束。数据完整性确保数据准确性、一致性和可靠性，防止错误数据进入数据库。完整性约束描述实体完整性每个关系表都必须有主键，主键值不能为null。参照完整性外键值必须匹配主表中的主键值，确保数据一致性。域完整性每个属性值必须来自其定义域，确保数据类型正确。关系数据库规范化理论关系数据库规范化理论，旨在通过分解关系模式，消除数据冗余，减少数据更新异常，提高数据完整性。1第一范式(1NF)属性不可再分2第二范式(2NF)满足1NF且部分依赖消除3第三范式(3NF)满足2NF且传递依赖消除4BCNF满足3NF且所有决定因素都是候选键5第四范式(4NF)满足BCNF且多值依赖消除数据库规范化理论提供了一套规范化的标准和方法，指导数据库设计人员设计出高质量的数据库。视图的定义与应用虚拟表视图是基于基本表或其他视图的虚表，不包含实际数据。数据安全视图可以限制用户对数据的访问权限，保护敏感信息。数据访问视图简化了对数据的访问，提供更清晰的逻辑结构。数据管理视图可以帮助简化数据库管理，方便数据的维护和更新。存储结构与数据索引存储结构是数据库如何组织数据的物理表示。数据索引是一种数据结构，用于快速查找和访问数据。它使用指针指向数据块中的实际数据位置。常见的存储结构包括堆文件组织、索引顺序组织、哈希文件组织等。索引类型包括主索引、辅助索引和聚集索引。数据查询语言(DQL)结构化查询语言(SQL)SQL是标准化的数据查询语言，用于检索和处理关系数据库中的数据。DQL允许用户根据需要提取数据，支持各种查询条件和复杂逻辑。DQL的基本语法DQL语句通常以SELECT开头，并包含要检索的列和表。DQL还支持WHERE子句用于过滤数据，以及ORDERBY子句用于排序结果。SELECT语句的使用基本语法SELECT语句用于从数据库表中检索数据。基本语法包括SELECT、FROM和WHERE子句，用于指定要检索的列、表和条件。列选择使用星号(*)选择所有列，或使用列名列表选择特定列。可以使用AS子句重命名列名，方便理解。条件过滤WHERE子句用于指定检索条件，过滤满足条件的行。可以使用运算符、比较符和逻辑运算符构建复杂条件。排序ORDERBY子句用于对结果集进行排序，可以使用列名和ASC或DESC指定排序顺序。可以使用多个列进行多级排序。多表查询与连接1内连接返回两个表中匹配条件的所有行2左外连接返回左表所有行，右表匹配条件行3右外连接返回右表所有行，左表匹配条件行4全连接返回所有表中所有行连接操作用于将多个表中的数据组合在一起。内连接只返回匹配条件的行，而外连接则包括所有行。全连接返回所有可能的组合。聚合函数与分组11.聚合函数聚合函数是对数据集进行汇总计算，例如求和、平均值、最大值等。22.分组将数据集根据特定列的值进行分组，并对每组数据应用聚合函数进行计算。33.HAVING子句对分组后的结果进行过滤，只保留满足条件的组。44.GROUPBY通过分组，可以更好地分析数据，并提取有价值的信息。子查询的应用1嵌套查询子查询嵌套在主查询中。2数据筛选根据子查询结果筛选数据。3数据关联关联两个或多个表，提高查询效率。4数据聚合利用子查询进行分组统计。子查询作为一种高级查询技术，在实际应用中发挥着重要作用。它可以实现数据筛选、关联、聚合等功能，提高查询效率和灵活性。数据操作语言(DML)数据操作语言数据操作语言(DML)用于对数据库中的数据进行增删改查操作。DML包括INSERT、UPDATE、DELETE等语句。常用DML语句INSERT：插入新数据UPDATE：修改已有数据DELETE：删除数据数据操作语言(DML)INSERT将新数据插入数据库表中UPDATE修改现有数据记录DELETE删除数据记录事务处理基本概念原子性事务是一个不可分割的操作单元，要么全部成功，要么全部失败。一致性事务必须确保数据库从一个一致的状态转换到另一个一致的状态。隔离性多个事务并发执行时，不能互相干扰，相互独立。持久性一旦事务成功完成，其结果将永久保存在数据库中。事务的ACID特性原子性(Atomicity)事务是一个不可分割的操作单元，要么全部成功，要么全部失败。一致性(Consistency)事务执行前和执行后，数据库必须处于一致的状态。隔离性(Isolation)多个事务并发执行时，彼此之间互不干扰，每个事务仿佛独自运行。持久性(Durability)一旦事务成功完成，其对数据库的更改将永久保存。并发控制机制乐观锁乐观锁假设并发操作很少发生，并允许操作继续，然后在提交时检查冲突。如果发生冲突，则回滚事务，并尝试再次提交。例如，版本号机制。悲观锁悲观锁假设并发操作频繁，并在访问数据之前获取锁，以防止其他事务同时修改数据。锁机制可以保证数据的完整性，但可能导致性能下降，因为锁会阻止其他事务访问数据。锁机制与死锁问题锁机制防止并发访问冲突，保持数据一致性死锁问题多个事务互相等待对方释放资源死锁解决死锁检测死锁预防死锁恢复备份和恢复数据备份的重要性定期备份数据库可以防止数据丢失，有效保护数据库的安全性和完整性。数据恢复方法当数据库出现故障或意外损坏时，可以使用备份数据恢复丢失的数据，确保业务连续性。备份策略与工具制定合理的备份策略，定期备份数据库数据，以确保数据的安全性。选择合适的备份工具，例如数据库自带工具或第三方备份软件，进行数据备份和恢复操作。数据库安全性数据加密保护敏感信息，防止未经授权的访问。访问控制通过用户身份验证和授权，限制对数据的访问。数据备份定期备份数据，以防数据丢失或损坏。入侵检测监控数据库活动，发现可疑行为并采取措施。权限管理1用户身份验证数据库系统根据用户身份识别，验证其访问权限。2授权分配不同类型的访问权限，例如读取、写入或修改数据。3角色管理创建角色并分配权限，简化管理流程。4访问控制列表(ACL)定义用户或角色可以访问的特定对象或数据。数据库体系结构数据库体系结构是指数据库系统内部各个组件之间的组织结构，以及它们之间的相互关系。主要包括物理层、概念层和外部层，分别对应着物理存储结构、数据模型和用户视图，提供不同的抽象级别。分布式数据库系统数据分片将大型数据库拆分成多个较小的部分，分布在不同服务器上，以提高性能和可扩展性。数据复制将数据复制到多个节点上，以提高容错能力，确保数据可用性。分布式事务处理协调跨多个节点的事务，保证数据一致性和完整性。数据一致性确保分布在多个节点上的数据保持一致，并解决并发访问导致的数据冲突问题。数据库性能优化查询优化优化查询语句，选择最优执行计划。索引优化创建合适索引，加速数据检索。存储优化选择合适的存储结构和硬件配置。数据库系统未来发展趋势云原生数据库云计算快速发展，数据库系统向云端迁移趋势。人工智能与数据库人工