《高级数据库技术》课件

高级数据库技术本课程探讨高级数据库技术。包括数据库设计、优化、安全等方面。课程简介课程目标本课程旨在培养学生对数据库技术的基本概念和理论的深入理解，并掌握实际应用中常见的数据库技术。课程内容涵盖了数据库技术的基本概念、关系型数据库管理系统、SQL语言、事务管理、并发控制、性能优化、NoSQL数据库等内容。学习方式课程以讲授、案例分析、实操练习等多种形式进行，并结合课后作业和项目实践加深学生对数据库技术的理解和应用能力。数据库技术的发展历程1文件系统阶段简单数据管理，数据独立性差2数据库系统阶段结构化数据，数据独立性增强3关系数据库阶段结构化查询语言SQL，广泛应用4面向对象数据库阶段复杂数据类型，支持面向对象编程数据库技术经历了漫长的发展历程，从最初的简单文件系统到现在的分布式数据库，不断发展和演变。数据库技术不断发展，为数据管理提供了更加强大和灵活的解决方案。数据库体系结构数据库服务器数据库服务器是运行数据库管理系统的物理或虚拟系统。它为用户提供数据存储、管理和访问服务。数据库模式数据库模式定义了数据库的结构，包括表、列、数据类型和约束等。它描述了数据在数据库中的组织方式。数据库客户端数据库客户端是用于连接和操作数据库的应用程序，它提供了用户界面和工具来访问和管理数据库。数据访问层数据访问层是应用程序与数据库之间的接口，它负责处理数据请求、执行数据库操作和返回结果。数据模型概述关系模型以二维表格形式表示数据，每个表格代表一个关系，包含行（元组）和列（属性）。层次模型将数据组织成树状结构，父节点可以拥有多个子节点，体现数据之间的层次关系。网络模型数据以网状结构组织，节点之间可以有多条连接路径，灵活度高但复杂度也高。面向对象模型将数据和操作封装在对象中，以对象之间的关系表示数据之间的联系，适合复杂的数据建模。关系数据模型关系模型概述关系模型是数据库中最常用的数据模型之一。它基于集合论和一阶逻辑，使用二维表来存储和管理数据。关系模型强调数据的逻辑结构，以表格的形式组织数据，并通过关系代数来操作数据。关系模型的优点数据独立性高易于理解和维护支持标准化操作易于实现关系代数1关系代数运算关系代数是基于集合论的，定义了操作关系数据的运算。2基本运算包括并、交、差、笛卡尔积、选择、投影、连接等。3高级运算基于基本运算，扩展出除法、外连接、半连接等。4重要性关系代数为数据库查询语言提供理论基础。SQL语言基础结构化查询语言SQL是用于访问和管理关系数据库的标准语言，其核心是数据操作。操作数据SQL语言支持创建、更新、删除和检索数据，使其成为数据库管理的关键。数据定义SQL语言也用于定义数据库架构，包括表结构、数据类型和关系。数据定义语言(DDL)11.创建表DDL提供CREATETABLE语句，用于定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。22.修改表ALTERTABLE语句用于修改表的结构，例如添加、删除或修改列，修改约束等。33.删除表DROPTABLE语句用于删除表及其所有数据。44.创建索引CREATEINDEX语句用于创建索引，提高数据检索效率。数据操纵语言(DML)插入数据用于将新的数据行添加到数据库表中。更新数据用于修改数据库表中现有数据行的值。删除数据用于从数据库表中移除数据行。数据查询语言(DQL)SELECT语句用于从数据库中检索数据。它指定要检索的列、表和筛选条件。SELECT语句是DQL的核心，它允许用户根据需要提取特定的数据。WHERE子句用于过滤数据，只检索满足特定条件的记录。WHERE子句使用比较运算符和逻辑运算符来指定筛选条件，以便精确地获取所需数据。事务管理1事务的概念事务是指一组逻辑上相关的操作，要么全部执行，要么全部不执行。事务保证了数据库数据的完整性和一致性。2ACID属性事务必须满足原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)四个特性，确保数据可靠性。3事务隔离级别不同的隔离级别对并发事务之间的可见性进行控制，以解决并发操作带来的数据一致性问题。并发控制技术并发访问控制多用户同时访问数据库时，防止数据不一致。锁机制通过锁来控制对数据资源的访问。隔离级别定义了事务之间的隔离程度。乐观并发控制基于时间戳或版本号，减少锁冲突。锁机制悲观锁假定并发冲突可能发生，先获取锁，然后操作数据，避免冲突。乐观锁假定并发冲突不太可能发生，先操作数据，再检查冲突，避免不必要的锁等待。隔离级别读未提交允许读取未提交的事务，可能导致脏读问题。读已提交仅读取已提交的事务，避免脏读，但仍可能出现不可重复读问题。可重复读保证同一事务中多次读取相同数据结果一致，避免不可重复读问题，但可能出现幻读问题。串行化每个事务串行执行，保证数据一致性和完整性，但会降低性能。备份与恢复1数据备份定期备份数据库，防止数据丢失，可以恢复到某个时间点的状态。2备份类型包含完全备份、增量备份和差异备份等，选择合适的备份策略。3恢复过程从备份中恢复数据库，恢复过程可能需要时间，需要选择合适的方法。4数据安全备份和恢复是保证数据安全的重要手段，也是灾难恢复的基础。数据库性能优化查询优化合理使用索引、视图和存储过程，减少数据访问量。硬件优化选择合适的服务器硬件，例如处理器、内存和磁盘，满足数据库性能需求。缓存技术使用缓存机制，减少数据库访问频率，提升数据读取速度。架构优化采用合适的数据库架构，例如分库分表、读写分离，提高数据库可扩展性。索引机制概述索引是数据库管理系统中的重要组成部分，它可以帮助快速定位数据，提高查询效率。索引类似于书籍的目录，允许用户快速找到特定数据。类型B-树索引哈希索引全文索引优点索引可以显著提高数据库查询性能，特别是对于大量数据的查询。索引还可以提高数据检索速度，减少磁盘I/O操作。缺点索引需要额外的存储空间，会增加数据库的大小。索引的创建和维护需要额外的开销。查询优化查询计划优化器选择最优执行计划，降低查询成本。索引使用索引加速数据查找，减少磁盘访问次数。数据预处理数据清洗、去重等预处理提升查询效率。视图和物化视图视图简化查询，物化视图缓存结果。数据分区水平分区将数据表水平拆分为多个分区，每个分区存储数据表的一部分。垂直分区将数据表垂直拆分为多个分区，每个分区存储数据表的一部分列。范围分区根据数据值范围进行分区，例如按日期、时间或数值范围进行划分。哈希分区使用哈希函数将数据映射到不同的分区，确保数据均匀分布。数据分片1水平分片将数据按照不同的键值或范围划分到不同的服务器上。2垂直分片将数据表中的不同列划分到不同的服务器上。3混合分片结合水平分片和垂直分片，将数据按照不同的维度划分到不同的服务器上。NoSQL数据库概览NoSQL数据库是近年来兴起的非关系型数据库，主要用于处理非结构化数据。NoSQL数据库具有灵活的模式、高扩展性、高性能的特点，适合于存储海量数据、快速响应查询请求的应用场景。NoSQL数据库的种类繁多，主要分为键值存储、文档数据库、列式数据库、图数据库等类型。每种类型都有其独特的特点，适合于不同的应用场景。MongoDBMongoDB是一个开源的NoSQL文档型数据库，具有灵活的数据模型、可扩展性、高性能和易用性等特点。MongoDB使用文档形式存储数据，每个文档类似于JSON对象，可以包含不同的数据类型，例如字符串、数字、数组和嵌套文档。MongoDB支持多种数据类型，包括字符串、数字、布尔值、日期、数组、对象和二进制数据，并且提供了丰富的查询操作符，可以满足各种数据分析和处理需求。RedisRedis是一种内存数据存储系统，用作数据库、缓存和消息代理。Redis提供各种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，支持丰富的数据操作，满足各种应用场景。Redis的速度非常快，其数据存储在内存中，并使用持久化机制将数据保存到磁盘，以确保数据安全。CassandraCassandra是一个开源的NoSQL数据库，提供高可用性、高可扩展性和高性能。它采用分布式架构，数据存储在多个节点上，确保数据的可靠性和持久性。Cassandra支持多种数据模型，包括键值、列族和文档，适合各种应用场景，例如社交网络、实时数据分析和物联网。Hadoop分布式文件系统Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统，它被设计用于存储大量数据，并提供高吞吐量数据访问。HDFS的核心思想是将数据分成多个块，并将其分布在集群中的多个节点上。这使得HDFS能够处理大型数据集，并提供高可用性和容错能力。Hive数据仓库Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，用于分析大型数据集。Hive使用类似SQL的查询语言，称为HiveQL，简化数据分析过程。Hive存储数据在HDFS中，并使用MapReduce框架执行查询。Spark大数据计算框架Spark简介Spark是一种快速、通用、可扩展的集群计算框架，为大数据处理提供了强大功能。关键特性Spark拥有丰富的API，支持多种计算模型，包括批处理、流处理、机器学习等。分布式计算Spark基于内存计算，并行处理能力强，可以有效地处理大规模数据。应用场景Spark在数据分析、机器学习、实时数据处理、图计算等领域得到广泛应用。人工智能与数据库人工智能的数据库应用人工智能（AI）正迅速改变数据库领域。数据库管理系统（DBMS）利用AI技术来提高性能，增强安全性和优化数据管理过程。例如，AI驱动的查询优化器可以分析数据模式和用户行为，以提供更有效的查询计划。AI驱动的数据库除了在传统数据库系统中使用AI技术之外，还出