《数据库基本概念》课件

数据库基本概念数据库是存储和管理数据的系统，它提供结构化的方式来组织数据并进行访问。什么是数据库结构化数据集合数据库是存储和管理数据的系统，用于有效地组织、检索和维护数据。高效管理数据它提供了一种结构化的方法来存储、访问和更新信息，从而确保数据的一致性和完整性。信息中心数据库可视为一个集中式数据仓库，它包含来自不同来源的信息，并允许用户进行查询、分析和报告。数据库的作用及优势数据存储和管理数据库用于存储和管理各种类型的数据，例如客户信息、产品信息、财务数据等。数据共享和访问数据库允许多个用户同时访问和共享数据，提高数据利用率和协作效率。数据分析和决策通过数据库可以进行数据分析和挖掘，提取有价值的信息，为商业决策提供支持。数据安全和完整性数据库提供数据安全机制，防止数据丢失、损坏和非法访问，确保数据完整性和可靠性。数据库的历史发展1现代数据库系统关系型数据库，NoSQL数据库2层次型数据库IBM的IMS，树状结构3网状数据库CODASYL规范，复杂结构4文件系统简单的文件管理，数据冗余数据库系统的发展经历了漫长的过程，从简单的文件系统到现代的数据库系统，经历了多个阶段。文件系统仅提供基本的存储管理功能，数据冗余严重，不利于数据管理。层次型数据库和网状数据库则出现了更复杂的数据结构，但仍然存在维护困难的问题。现代数据库系统，特别是关系型数据库的出现，克服了以往数据库系统的缺点，成为目前主流的数据管理系统。数据库的基本组成数据库管理系统（DBMS）DBMS是管理数据库的软件系统，负责数据的存储、访问、更新、安全等操作。数据库系统数据库系统由数据库、DBMS、应用程序、用户组成，共同完成数据管理任务。数据库数据库是存储数据的集合，以一定的结构和组织方式存储，方便用户访问和管理。数据模型的概念和分类11.数据模型的概念数据模型是对现实世界数据结构的抽象表示，描述数据的组织方式、数据之间的关系、数据的约束和操作规则。22.数据模型的分类常见的数据模型主要分为层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和半结构化模型。33.关系模型关系模型是最常用的数据模型之一，基于数学集合理论，通过二维表格的形式来组织和表示数据，结构简单、易于理解和操作。44.数据模型的重要性数据模型为数据库设计和实现提供理论基础，确保数据的一致性和完整性，方便对数据的管理和访问。关系数据模型介绍关系数据模型关系数据模型是目前应用最广泛的数据库模型之一。它使用二维表格来表示数据，每个表格称为一个关系。关系数据库关系数据库是基于关系数据模型构建的数据库系统。它们使用结构化查询语言(SQL)来访问和管理数据。关系数据库基本概念数据表存储数据的基本单元，由行和列组成。数据列表示数据的属性，例如姓名、年龄、地址等。数据行代表一条完整的数据记录，包含所有属性的值。关系不同数据表之间通过关联关系联系在一起。表的概念和组成表的定义表是关系数据库中用于存储数据的基本结构。表是由行和列组成的二维数据结构，类似于电子表格。每一行代表一条记录，每一列代表一个属性，每个单元格存放一个数据值。表的组成表由表名、属性名、数据类型、主键等组成。表名是表的唯一标识，属性名是表中列的名称，数据类型定义属性的值域，主键用于唯一标识每一行记录。码的概念和分类码的概念码是数据库中用于唯一标识数据记录的属性或属性组合。码可以区分不同记录，确保数据完整性，是数据库管理的核心概念之一。候选码候选码是能够唯一标识表中每条记录的最小属性集。表中可能存在多个候选码，选择一个作为主键。主键主键是选定的候选码，用于唯一标识表中每条记录，确保数据的完整性和一致性。外键外键是指在一个表中引用另一个表的主键，用于建立表之间的数据关联，确保数据的一致性和完整性。视图的概念及作用虚拟表视图是基于基础表或其他视图的虚拟表，不存储实际数据。使用视图可以简化查询操作，并保护数据安全。数据安全视图可以限制用户对数据的访问权限，只展示必要的信息，提高数据安全性。简化查询视图可以将复杂的查询语句封装成简单易懂的视图，方便用户使用。索引的概念及优缺点11.索引定义索引是数据库表中的一种特殊结构，用于加速数据检索。22.索引优点索引可以提高数据检索速度，降低查询成本。33.索引缺点创建和维护索引会增加数据库的存储空间和更新成本。44.索引应用场景需要频繁查询的字段，可创建索引提高检索效率。数据完整性的概念数据完整性的意义数据完整性是指数据的准确性、一致性和完整性，确保数据的一致性和可靠性。数据完整性约束数据库系统使用数据完整性约束来强制执行数据完整性规则，例如主键约束、外键约束和非空约束。数据完整性的类型数据完整性包括实体完整性、参照完整性和域完整性，确保数据的有效性。数据完整性的好处数据完整性可以提高数据质量，减少错误，简化数据管理，并确保数据库的一致性和可靠性。数据库的事务处理1原子性事务是一个不可分割的工作单位，要么全部执行，要么全部不执行。2一致性事务执行前和执行后，数据库的状态必须是一致的。3隔离性多个事务并发执行时，彼此之间相互隔离，一个事务的执行不能影响其他事务。4持久性事务一旦提交，其对数据库的改变就是永久性的，即使出现故障也不会丢失。数据库的并发控制并发访问多个用户同时访问数据库时，可能导致数据不一致。事务隔离保证多个事务之间相互独立，互不影响，确保数据完整性。并发控制机制数据库管理系统采用锁机制、时间戳机制等技术，协调并发访问。隔离级别不同级别隔离程度不同，影响并发性能和数据一致性。数据完整性并发控制保证数据一致性，防止数据丢失或错误。数据库的备份与恢复1定期备份确保数据库数据安全，防止数据丢失2备份策略制定完整备份、增量备份、差异备份等方案3备份验证定期验证备份数据的完整性和可用性4恢复方案制定数据库恢复流程，确保快速恢复数据数据库备份与恢复是数据库管理的重要环节，可以有效防止数据丢失，确保数据的安全和完整性。备份策略应根据数据库规模、重要性和数据变化频率等因素制定，并定期进行备份验证。数据库恢复方案应包含恢复步骤、所需资源以及测试计划，以确保在发生数据丢失时能够快速恢复数据。数据库的安全性数据加密对存储在数据库中的敏感数据进行加密处理，防止未经授权的访问。采用各种加密算法，如AES、DES等，提高数据安全性。访问控制通过设置用户权限，限制不同用户对数据库资源的访问权限。确保只有授权用户才能访问指定的数据，防止未经授权的访问和操作。备份和恢复定期备份数据库数据，防止数据丢失，并提供恢复机制。在数据丢失或损坏的情况下，能够快速恢复数据，确保数据安全。安全审计记录用户对数据库的操作，追踪操作日志，以便在发生安全问题时进行调查分析。通过审计日志，可以发现潜在的安全漏洞，并及时采取措施进行修复。SQL语言概述结构化查询语言SQL是一种标准化语言，用于管理和操作数据库中的数据。数据操作SQL用于执行数据操作，例如查询、插入、更新和删除数据。数据库管理SQL用于定义数据库结构、管理用户权限和维护数据完整性。SQL语句的分类数据定义语言(DDL)定义数据库的结构，例如创建、修改、删除数据库、表、视图和索引等。数据操作语言(DML)操作数据库中的数据，例如插入、删除、修改和查询数据等。数据控制语言(DCL)控制对数据库的访问权限，例如授权、撤销权限等。数据查询语言(DQL)查询数据库中的数据，例如检索、过滤和排序数据等。数据定义语言DDL11.创建数据库创建新的数据库，可以指定数据库名称和属性。22.创建表创建新的表格，定义表格名称、列名、数据类型、主键等信息。33.修改数据库修改数据库或表结构，包括添加、删除或修改字段、修改约束等。44.删除数据库删除数据库和其包含的所有数据。数据操作语言DML数据操作语言DML数据操作语言是用来对数据库中的数据进行增、删、改、查等操作的语言。它是数据库中最常用的语言之一。它主要包括以下几种语句：INSERTUPDATEDELETESELECTDML语句特点DML语句主要用于对数据库中的数据进行操作，它不会改变数据库的结构。它是一种过程式语言，需要按照一定的语法规则编写语句。它可以对单条数据、多条数据甚至整个表进行操作。数据控制语言DCL权限管理DCL主要用于控制对数据库对象的操作权限，例如对数据表的访问权限。用户管理DCL可以创建、删除、修改用户账户，以及分配和撤销用户权限。角色管理DCL支持定义数据库角色，将多个权限组合到一起，方便管理用户权限。数据查询语言DQL数据查询DQL用于从数据库中检索数据。它允许用户查询和提取所需的信息，而无需修改数据本身。表和视图DQL可以查询数据库中的表和视图。它支持各种查询操作，例如筛选、排序和分组等。结构化查询DQL使用结构化查询语言(SQL)编写查询语句，使数据检索更加高效和灵活。存储过程和函数1存储过程存储过程是预编译的SQL语句集合，可存储在数据库中，提高代码复用性。2函数函数与存储过程类似，但函数必须返回一个值，常用于数据处理和计算。3应用场景存储过程和函数常用于业务逻辑复杂，重复执行的代码块，提高数据库效率和代码可维护性。触发器的概念及应用自动化的数据操作触发器在数据改变时自动执行预定义的代码，确保数据完整性和一致性。安全数据管理触发器可用于控制数据访问权限，防止非法操作，提高数据库安全性。业务流程自动化触发器可用于触发其他数据库操作，实现业务流程的自动化，提高效率。数据库系统体系结构1外部级用户视角2概念级数据库逻辑结构3内部级物理存储结构4物理级数据在物理存储中的组织方式数据库系统体系结构是一个分层的结构，由外部级、概念级、内部级和物理级组成。它可以帮助更好地理解数据库系统的设计和实现，便于用户访问和维护数据库。数据库体系结构演化层次式结构早期的数据库系统采用层次式结构，数据以树形结构组织，适用于简单的应用场景。网状结构网状结构允许数据之间存在多对多的关系，提高了数据表达能力，但也增加了复杂度。关系型结构关系型数据库采用表格形式存储数据，使用SQL语言操作数据，易于理解和维护，成为主流。分布式结构现代数据库系统采用分布式结构，将数据分散到多个服务器上，提高了性能和可扩展性。数据库管理系统的发展趋势云数据库云计算的普及推动了云数据库的兴起，提供灵活的资源分配、按需付费的模式，简化了数据库管理。人工智能人工智能在数据库管理中的应用，包括自动优化查询、预测性能瓶颈、智能数据建模，提高数据库效率。区块链技术区块链技术可用于构建分布式数据库，提供数据安全性和不可篡改性，适用于需要高安全性和可信度的应用。边缘计算边缘计算将数据处理转移到更靠近数据源的位置，减少数据传输延迟，提高实时数据处理效率。数据库应用案例分析数据库应用案例分析可以帮助我们更好地理解数据库技术在现实世界中的应用场景和解决方案。例