《数据库基础》课件

数据库基础本课程将带您深入了解数据库的基础知识，从数据模型到数据库管理，涵盖理论知识和实践技巧。我们将逐步探索数据库的关键概念，帮助您掌握数据库设计、开发和运维的基本技能。数据库概述定义数据库是按照数据模型组织、存储和管理数据的集合，用于高效存储、访问和管理数据，满足各种信息处理需求。用途数据库广泛应用于各个领域，包括：企业管理、电子商务、金融、医疗、科学研究等，为信息系统提供可靠的数据支撑。数据模型层次模型将数据组织成树状结构，每个节点代表一个数据记录，具有父节点和子节点关系，适合描述层次化的数据。网状模型允许数据记录之间有多个联系，形成网状结构，灵活但复杂，适合描述复杂的数据关系。关系模型将数据组织成二维表格，通过主键和外键建立数据之间的关联，结构清晰、易于理解，是最常用的数据模型。关系模型基本概念关系模型基于集合论和关系代数，将数据组织成关系（表），每个关系都有属性（列）和元组（行），通过主键和外键建立数据之间的关联。优点结构清晰，易于理解和维护，支持数据完整性和一致性，可通过SQL语言进行操作，是目前最流行的数据模型。关系代数选择从关系中选择满足特定条件的元组。投影从关系中选择指定的属性列。连接将两个关系根据共同属性连接起来，生成一个新的关系。并集将两个关系的元组合并成一个新的关系，每个元组只出现一次。SQL语言数据定义语言(DDL)用于创建、修改和删除数据库对象，例如表、索引、视图等。数据操作语言(DML)用于插入、更新和删除数据，操作数据库中的数据记录。数据查询语言(DQL)用于查询和检索数据，从数据库中获取所需信息。数据控制语言(DCL)用于控制数据库访问权限，管理用户和角色。数据定义语言(DDL)1CREATE创建数据库对象，例如表、索引、视图等。2ALTER修改数据库对象，例如添加、删除或修改表结构、索引等。3DROP删除数据库对象，例如删除表、索引、视图等。数据操作语言(DML)INSERT将新的数据记录插入到表中。UPDATE更新表中已有的数据记录。DELETE删除表中的数据记录。数据查询语言(DQL)1SELECT选择要查询的列。2FROM指定要查询的表。3WHERE设置查询条件。4ORDERBY排序结果集。数据控制语言(DCL)1GRANT授予用户或角色访问权限。2REVOKE撤销用户或角色的访问权限。完整性约束1实体完整性确保每个元组都有唯一的标识符，例如主键。2参照完整性确保外键指向主关系中的有效主键值。3域完整性确保每个属性的值都属于定义的域范围内。键和主键键用于唯一标识元组的属性或属性组合。主键每个关系表都必须有一个主键，用于唯一标识每个元组，不能为NULL，不允许重复。外键定义外键用于在不同关系表之间建立关联，指向主关系表中的主键，确保数据的一致性。作用维护数据的完整性和一致性，避免数据冗余，方便数据查询和关联操作。视图定义视图是基于一个或多个基础表创建的虚拟表，不存储实际数据，而是通过查询基础表生成结果。优点简化数据访问，提高数据安全性，增强数据库的可维护性，可根据需要定制数据视图。索引定义索引是数据库表中的一个特殊数据结构，用于加速数据检索，提高查询效率。作用通过索引可以快速定位到符合查询条件的数据记录，减少数据扫描量，提高查询速度。事务1原子性事务是一个不可分割的工作单元，要么全部成功，要么全部失败。2一致性事务必须使数据库从一个一致性状态转换到另一个一致性状态。3隔离性多个事务并发执行时，每个事务的操作对其他事务是隔离的，不会相互干扰。4持久性事务一旦提交，其对数据库的修改将永久保存，即使出现系统故障也不会丢失。隔离级别读未提交允许读取其他事务未提交的数据，可能导致脏读。读已提交只能读取其他事务已提交的数据，避免脏读，但可能发生不可重复读和幻读。可重复读在一个事务内多次读取相同数据，结果一致，避免不可重复读，但可能发生幻读。串行化事务串行执行，保证数据一致性，但效率较低。并发控制1乐观锁假设并发操作很少发生，只在提交操作时检查数据是否被修改。2悲观锁假设并发操作频繁发生，在读取数据时就加锁，防止其他事务修改数据。锁机制1共享锁允许多个事务同时读取数据，但不允许修改数据。2排他锁只允许一个事务访问数据，其他事务必须等待该事务释放锁。备份与恢复1备份定期备份数据库数据，以防止数据丢失或损坏。2恢复使用备份数据恢复数据库，将数据库恢复到某个时间点。系统安全性用户认证验证用户的身份，确保只有授权用户才能访问数据库。访问控制限制用户对数据库资源的访问权限，确保数据安全。数据库体系结构集中式数据库所有数据和处理都在一台服务器上，适合小型应用，简单易管理。分布式数据库数据分布在多个服务器上，提高性能和可扩展性，适合大型应用。客户端/服务器体系结构客户端负责与用户交互，发送请求到服务器。服务器负责存储和管理数据，处理客户端请求。分布式数据库数据分布数据分布在多个服务器上，提高性能和可用性。数据同步确保数据一致性，保证分布式数据库中数据的完整性。数据库中间件1连接池管理数据库连接，提高数据库连接效率。2事务管理提供事务管理功能，确保数据库操作的原子性和一致性。3数据缓存缓存常用的数据，提高查询效率。数据仓库数据存储存储大量历史数据，用于分析和决策。数据分析支持多维分析，揭示数据背后的规律和趋势。联机分析处理(OLAP)1多维分析支持从多个维度分析数据，例如时间、地域、产品等。2数据立方体以多维数据立方体形式存储数据，便于多维分析。数据挖掘1数据预处理清理和准备数据，为数据挖掘做准备。2模式发现从数据中提取模式和规律，例如关联规则、分类规则等。3模型评估评估模型的准确性和可靠性。云数据库1按需使用可根据需求灵活扩展数据库资源，节省成本。2高可用性提供高可用性服务，确保数据库的稳定运行。3安全性提供安全保障措施，保护数据库安全。NoSQL数据库文档型数据库使用JSON或XML等格式存储数据，适合存储结构化和半结构化数据。图数据库使用节点和边来存储数据，适合存储关系型数据，例如社交网络数据。大数据技术Hadoop分布式存储和处理大数据，支持海量数据存储和计算。Spark快速处理大数据，提供内存计算能力，提高处理效率。数据库性能优化SQL优化使用合适的SQL语句，提高查询效率。索引优化创建合适的索引，加速数据检索。缓存优化缓存常用数据，减少数据库访问次数。SQL优化技巧1使用索引对于经常进行查询的字段，创建索引。2避免使用通配符通配符会导致全表扫描，影响效率。3优化连接操作使用合适的连接类型，例如INNERJOIN、LEFTJOIN等。索引优化选择合适的索引类型根据查询需求选择合适的索引类型，例如B树索引、哈希索引等。避免过度索引索引会占用存储空间，过多索引会影响插入和更新效率。查询优化1查询计划分析SQL语句，生成最佳执行计划。2执行优化优化查询执行过程，例如减少数据扫描量、使用缓存等。数据库管理1备份与恢复定期备份数据库数据，并进行测试恢复。2监控与诊断监控数据库性能，及时发现问题并进行诊断。3安全管理管理用户权限，保护数据库安全。监控与诊断1性能指标监控监控数据库的CPU、内存、磁盘等资源使用情况。2错误日志分析分析数据库日志，查找并解决问题。3性能优化根据监控数据进行性能优化，提高数据库性能。数据库迁移数据库迁移将数据库从一个平台迁移到另一个平台，例如从本地数据