《数据库检索与利用》课件

数据库检索与利用数据库检索与利用是信息获取的重要技能，它可以帮助我们高效地从海量数据中获取所需信息。了解数据库检索方法和工具可以提高信息搜索效率，并帮助我们更好地理解和应用数据库中的数据。by课程简介课程目标掌握数据库的基本概念，学习数据库检索方法。了解数据库的应用领域，掌握数据库应用的实际技能。课程内容数据库的基本概念和原理，数据库系统体系结构。关系型数据库和SQL语言，数据库的设计与管理。数据库应用技术，数据库发展趋势。教学方式课堂讲授，案例分析，实践练习，小组讨论。鼓励学生积极参与，并结合实际应用场景进行思考。考核方式平时作业，期末考试，项目实践。考核注重学生对知识的理解和应用能力。数据库概述数据库是存储和管理数据的系统，它以结构化的方式组织数据。数据库技术在信息化社会中起着至关重要的作用，为各种应用提供数据支持。数据库的特点数据持久性数据存储在数据库中，即使系统关闭，数据也不会丢失。数据共享性多个用户可以同时访问数据库，实现数据共享。数据一致性数据库中的数据保持一致性，避免数据冲突和错误。数据安全性数据库提供安全机制，防止非法访问和数据丢失。常见的数据库类型关系型数据库关系型数据库采用表格形式存储数据，使用结构化查询语言（SQL）进行管理，适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库NoSQL数据库是一种非关系型数据库，更加灵活，支持多种数据模型，例如键值对、文档和图数据库。对象关系型数据库对象关系型数据库（ORDBMS）结合了关系型数据库的结构化特性和面向对象数据库的灵活性，支持复杂数据类型和对象继承。其他数据库类型除了上述常见类型，还有其他数据库类型，例如XML数据库、分布式数据库和云数据库，它们针对特定场景进行优化。数据库管理系统数据库管理系统(DBMS)是用于管理和操作数据库的软件。它提供了一系列工具和功能，帮助用户创建、维护和访问数据库。DBMS负责数据库的创建、更新、删除、查询等操作，并确保数据的一致性、完整性和安全性。常见的DBMS有：MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等。数据库系统体系结构1用户层用户通过应用程序或工具访问数据库。2应用程序层提供与数据库交互的应用程序接口。3数据库管理系统层管理数据库中的数据，包括存储、检索、更新和维护。4数据库层存储实际的数据文件。5操作系统层为数据库系统提供底层资源管理和支持。数据模型层次模型数据以树形结构组织，表现数据之间层次关系。网状模型数据以网状结构组织，表现数据之间复杂联系。关系模型数据以二维表格形式组织，便于理解和操作。面向对象模型数据以对象形式组织，支持继承和封装特性。关系型数据库11.结构化数据关系型数据库以表格形式存储数据，每列代表一个属性，每行代表一条记录。22.数据完整性关系型数据库使用各种约束确保数据的一致性和准确性，例如主键、外键和数据类型。33.SQL语言关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作，包括数据查询、插入、更新和删除。44.广泛应用关系型数据库被广泛应用于各种应用程序，例如电子商务、银行、教育和医疗保健。SQL语句概述定义SQL是一种用于访问和操作数据库的标准化语言。它被广泛用于各种数据库管理系统（DBMS）。SQL语句可以用于创建、修改、删除数据库对象，以及查询和更新数据。类型SQL语句主要分为数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）和数据控制语言（DCL）。DDL用于创建、修改和删除数据库对象，如表、视图和索引；DML用于对数据库中的数据进行增、删、改、查操作；DCL用于控制对数据库的访问权限。SQL数据定义语言数据类型定义定义数据表中每个字段的数据类型，例如整数、字符串、日期等。表结构定义创建数据表，定义表名、字段名、数据类型、约束等。完整性约束确保数据完整性和一致性，例如主键约束、外键约束、唯一性约束等。SQL数据操纵语言1插入数据INSERT语句用于将新数据行插入到数据库表中。2更新数据UPDATE语句用于修改表中已存在的数据行。3删除数据DELETE语句用于从数据库表中删除数据行。SQL数据查询语言数据检索SQL数据查询语言用于从数据库中检索数据，并根据需要进行筛选、排序和分组。数据筛选使用WHERE子句指定条件，筛选符合条件的数据，例如筛选所有价格低于100元的商品。数据排序使用ORDERBY子句按指定字段进行排序，例如按商品价格升序排列。数据分组使用GROUPBY子句将数据按指定字段进行分组，例如将所有客户按地区分组。数据库的完整性约束数据一致性确保数据准确性，维护数据库完整性。规则限制定义数据类型、范围、取值约束。数据保护防止非法修改或删除，保障数据安全。数据库安全性访问控制用户权限设置、访问控制列表、安全策略数据加密加密算法、密钥管理、数据脱敏网络安全防火墙、入侵检测、数据备份审计与监控安全日志、异常行为分析、安全事件处理数据库事务管理原子性事务是一个不可分割的整体，要么全部成功，要么全部失败。一致性事务执行前后的数据完整性保持一致，不破坏数据库的约束规则。隔离性多个事务同时运行时，相互之间不会互相干扰，保证数据的一致性。持久性事务一旦成功完成，其结果就必须持久化，即使系统崩溃也不会丢失。数据库备份与恢复1数据完整性防止数据丢失2故障恢复恢复数据3数据安全数据灾难数据库备份是指定期将数据库中的数据复制到其他存储介质上。数据库恢复是指从备份数据中恢复数据库。数据备份和恢复是保证数据库安全的重要手段，可以有效防止数据丢失和系统故障。数据库性能优化索引优化索引可以加速数据检索，减少磁盘I/O操作，提高查询效率。查询优化选择最优查询执行计划，减少数据访问量，提升查询速度。缓存优化将常用数据存储在内存缓存中，减少数据库访问次数，提升响应速度。硬件优化选择性能更强的硬件设备，如SSD硬盘、高性能CPU和内存，提升数据库整体性能。数据仓库数据仓库是一种面向主题的、集成的、非易失性的、变化缓慢的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库包含历史数据，用于分析和报告，以及发现趋势、模式和洞察力。数据仓库通常使用星型模式或雪花模式构建。数据仓库中的数据来自多个数据源，例如关系型数据库、日志文件和网络数据。数据被清理、转换和加载到数据仓库中，以确保数据一致性、准确性和完整性。数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。它利用统计学、机器学习、数据库等技术，分析数据模式、关系和趋势，帮助人们更好地理解数据、做出预测和决策。数据挖掘在商业、科学、医疗等领域都有广泛的应用，例如，市场营销分析、金融风险评估、疾病诊断等。NoSQL数据库1非关系型数据库NoSQL数据库，非关系型数据库，不使用传统关系型数据库的关系模型。2数据结构灵活支持多种数据模型，例如键值对、文档、图形和列族。3高扩展性适合处理海量数据和高并发请求，适合云计算环境。4数据类型多样可以存储各种类型的数据，例如文本、图像、音频和视频。对象关系型数据库特点结合了关系型数据库和面向对象数据库的特点。数据存储在表格中，使用SQL语句进行访问。支持面向对象的概念，例如类、继承和多态性。优势具有关系型数据库的结构化优势，易于管理和维护。具有面向对象数据库的数据建模能力，能更好地表示复杂的业务逻辑。适合于需要处理复杂数据类型和对象关系映射的应用场景。XML数据库数据存储使用XML格式存储和管理数据，支持结构化和半结构化数据。查询和分析使用XQuery等语言进行查询和分析，支持路径表达式和XPath语法。可扩展性XML数据格式灵活，易于扩展和定制，适合处理复杂数据结构。互操作性XML是一种通用的数据交换格式，提高数据共享和互操作性。分布式数据库1数据分片将大型数据库拆分成多个更小的部分，分布在不同的服务器上。2数据复制在多个服务器上创建数据的副本，以提高可用性和容错能力。3分布式事务管理跨多个服务器上的数据操作，确保数据一致性和完整性。4分布式查询在多个服务器上执行查询，以提高效率和性能。云数据库弹性扩展云数据库提供灵活的资源扩展能力，可以根据需求动态调整数据库容量和性能，无需担心硬件限制。高可用性云数据库采用分布式架构和冗余备份机制，确保数据的高可用性和可靠性，最大限度减少停机风险。数据管理简化云数据库平台提供丰富的管理工具和功能，简化数据库的管理和维护工作，提高效率。按需付费云数据库采用按需付费模式，用户只需支付使用资源的费用，降低了数据库的运营成本。大数据与数据库大数据挑战大数据量、高速度、多类型、数据价值密度低。数据库需要应对新的挑战。数据仓库和数据挖掘数据仓库提供数据存储和分析平台。数据挖掘从数据中提取隐藏的知识和模式。分布式数据库分布式数据库将数据分布在多个节点上，提高性能和可扩展性。云数据库云数据库提供按需付费的服务，减少硬件成本，提升灵活性和可扩展性。数据库发展趋势云数据库云数据库逐渐成为主流，提供可扩展性、高可用性和成本效益。云数据库服务，例如AmazonRDS和AzureSQL，简化了数据库管理和维护。大数据分析数据库系统正在与大数据分析技术集成，例如Hadoop和Spark。数据库系统优化，以支持大规模数据存储、处理和分析。人工智能与机器学习数据库系统正在应用人工智能和机器学习，例如自动优化、数据建模和预测分析。人工智能技术，例如自然语言处理，用于改进数据库查询和数据访问。分布式数据库分布式数据库系统，例如MongoDB和Cassandra，变得越来越流行。分布式数据库系统，以提高性能、可扩展性和数据容错能力。案例实践1学生成绩管理系统利用关系型数据库，设计实现2图书管理系统基于数据库的图书借阅管理3电商网站商品信息、订单管理、支付等4社交平台用户数据、好友关系、动态信息案例实践旨在帮助学生将理论知识运用到实际项目中，提升数据库设计、开发和应用能力。通过分析实际问题，设计数据库模型，并使用SQL语言实现数据操作，培养学生解决实际问题的综合能力。课程总结数据库技术数据管理技术至关重要，支撑着信息系统的稳定运行和数据安全。数据检索与利用掌握数据库检索和利用技能，提高数据分析和应用能力。课程收获数据库基础知识SQL语句使用数据管理和应用思考题本课程涉及大量数据库知识和技术，希望同学们能够认真思考以下问题，并通过课堂讨论和课后学习加深理解。1.你认为数据库技术在未来将如何发展？2.在实际应用中，如何选择合适的数据库类型？3.如何有效地管理和维护数据库系统？4.数据库安全和数据隐私如何保障？5.大数据时代，数据库技术将如何应对挑战