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当前关注:第三章.数据库系统(重点)
该章内容在上午题和下午题中都有出现
(资料图片仅供参考)
重点:规范化理论(必考)、关系代数(必考)
第一节.数据库概述
1.数据库模式
2.ER模型
3.关系代数与元组演算
4.规范化理论
5.并发控制
6.数据库完整性约束
7.分布式数据库
8.数据库与数据挖掘
第二节.数据库系统——三级模式-两级映射
数据库系统分为了三个级别的层次,即:内模式,概念模式,外模式
三级模式:
1.内模式:又称物理数据库模式;它是和物理层次数据库直接关联的,负责管理存储数据库的方式,即数据应以什么格式存放在物理 文件上面,以及如何优化这些存储方式;该模式的关注点在于数据如何存放上面
2.概念模式:即数据库中的“表”,在该模式中,根据业务以及应用,数据库被分成若干张“表”,表之间会有相应的关联
3.外模式:处于用户的应用程序,即数据库中的“视图“,使用户在对数据的控制上有更多的手段,有了更为灵活的处置方式
两级映射:
1.外模式-概念模式映射:外模式和概念模式具有映射关系,该关系即”试图“和”表“之间的关系
2.概念模式-内模式映射:即用户想要改变存储结构,我们只需要调整这种映射关系,而不需要去修改用户的应用程序
关系图示
第三节.数据库设计过程
图注:数据流图,数据字典以及需求说明书都是需求分析阶段的产物,ER模型则为概念结构设计层次的产物,关系模式即为逻辑结构设 计层次的产物
第四节.ER模型
图注:在ER模型中,矩形表示实体(如学生,课程),椭圆表示属性(如学号,姓名,性别,年龄),菱形表示联系(如选课);其中学生和 课程之间具有多对多关系
ER模型由局部到全局的合成方式:
我们在绘制数据库的ER图时,常常从局部开始绘制,然后将许多局部的ER图合成位全局的ER图,而局部的ER图合成全局的ER图时可 以有两种方式:逐步集成和一次集成
1.集成的方法:即逐步集成或者一次集成,逐步集成即首先将两个局部图集成在一起,然后与第三个合并在一起.....;一次集成即将所 有ER图一次集成;
集成的优点:方式简单,不易出错; 缺点:一次集成容易出错,出错后难以纠错,逐步集成步骤繁琐
注:集成产生的冲突,即局部ER模型在继承时的冲突,如属性冲突,命名冲突(如一名多意),结构冲突(不同抽象级别的冲突)
ER模型转换为关系模型:
1.一个实体型转换为一个关系模式
·1:1联系:即一一对应的关系中,一个实体型转换为一个关系模式,再把这种联系放在任意一个其他实体中,因此在此种转换中需 要两个实体的参与
·1:n联系:即一对多的关系中,如部门实体与和员工实体之间;仍然是一个实体型转换为一个关系模型,但这种联系只能记录在多 这边,如员工
·m:n联系:即多对多的关系中,此种关系至少需要三个实体参与
第五节.关系代数(必考)
以选择题的形式出现;如以下运算:并;交;差;笛卡尔积;投影;选择;联接;
差运算:
概念:即得到A集合中B所没有的元素,如A-B即得到B在A中所没有的元素
笛卡尔积:
概念:该运算符号为”X“;若S1与S2进行”X“运算,则:
图注:笛卡尔积中若S1XS2,则将S1第一行记录写下,然后将其重复记录三次,然后将S2的三行记录与S1重写的记录一一对应的 写下,然后对S1的第二行记录进行同样的重写,以及将S2对应的记录重写......
投影:
概念:该操作即将所选的”列“记录下来
选择:
概念:该操作将所选的”行“记录下来
自然联接:
概念:自然连接的结果以左侧关系为主,右侧关系去除重复列,如如R(A,B,C,D,E)和E(C,D,E,F)进行自然连接的结果(A,B, R.C, R.D, R.E, F )
如图:
图注: π型对应的是映射,也就是选择属性列,π1,4表示选择第一列到第四列,“σ2=5”表示选择,即当等号左边的属性列满足 等号右边的属性列是=时则被选中,要求2=5也就是属性2等于属性5,而RxxS则表示R集合与S集合进行联接操作
各个运算的表示符号:并(∪)、差(-)、笛卡尔积(×)、投影(σ)、选择(π)
第六节.规范化理论——函数依赖
函数依赖:即函数关系,如学号对应姓名,姓名可以重复,但学号是唯一的,且唯一的学号对应相应了可重复的姓名
部分函数依赖(部份依赖):主键是两个属性的组合键,若主键中的一部分可以确定某个属性,则为部分函数依赖
传递函数依赖(传递依赖):若A可以确定B,B可以确定C,则A可以确定C(注意:B不能确定A,因此此时二者即为等价)
第七节.规范化管理——价值与用途
在非规范化的关系模式中,可能存在的问题包括:数据冗余、更新异常、插入异常、删除异常
价值
1.价值包括:解决数据冗余,如在记录大学生所属系别时,记录为计算机系就比计算机科学系更为简便,在大量数据的处理中,这一 点的改进极为重要
第八节.规范化理论——键
数据库系统中的键包括:超键、候选键、主键、外键
元组:在关系中,记录称为元组。元组对应表中的一行;表示一个实体
键
1.概念:属性的集合
超键
1.概念:唯一能够标识元组(实体,即数据库的一行)的键,可以是单个的属性,也可以是属性的组合
候选键
1.概念:是一种特殊的超键,它是在超键的基础上消除多余属性后的键,可以有多个
2.求解候选键步骤:
(1)将关系模式的函数依赖关系用"有向图"的方式表示
(2)找入度为0的属性,并以该属性集合为起点,尝试遍历有向图,若能遍历图中所有结点,则该属性集即为关系模式的候选键
注:入度即为第一个只有指向箭头,没有被指箭头的属性
(3)若入度为0的属性集不能遍历图中所有结点(或没有入度为0的属性),则需要尝试性的将一些中间结点(既有入度,也有出度的结 点)并入入度为0的属性集中,直至该集合能遍历所有结点,该集合即为候选键
主键
概念:只能有一个,如学号和身份证号都能标识一个学生,而主键则是在两个属性集合之中的其一
外键
概念:外键是其它关系的主键,因为许多时候我们需要对表做关联
第九节.规范化理论——范式
范式的概念:
1.范式概念:范式符号位NF;范式分为一级范式,二级范式,三级范式...... 随着范式等级的提高,规范程度就会越高,数据表的拆 分也越来越细,而数据表若拆分过细会造成性能方面的问题。因此,我们通常对范式的等级采取折中的方式,即做到 三级范式
2.第一范式的概念:在关系模式R中当且仅当所有域(列的取值范围,如性别的范围就是男和女)列的取值范围只包含原子值,即每个分 量都是不可再分的数据项,则R是第一范式
3.第二范式的概念:当且仅当R=1NF,且每一个非主属性完全依赖(即:主键中的所有属性共同作用才能决定该属性)主键(且不存在部 分依赖)时,则称R为第二范式
4.第三范式的概念:指表中的所有数据元素不但要能唯一地被主关键字所标识,而且它们之间还必须相互独立,不存在其他的函数关 系。也就是说,对于一个满足2nd NF 的数据结构来说,表中有可能存在某些数据元素依赖于其他非关键字数据 元素的现象,必须消除
5.BC范式的概念:设R是一个设计模式,F是它的依赖集,R属于BCNF当且仅当其F中每一个依赖的决定因素必定包含R的某个候选码
6.主属性的概念:
图解:主属性即为构成候选键的属性,在该关系图中,ST和SJ都是候选键,因此,S,J,T三个属性都属于主属性
7.关系模式的概念:关系模式实际上就是记录类型。它的定义包括:模式名,属性名,值域名以及模式的主键。关系模式不涉及到物 理存储方面的描述,仅仅是对数据特性的描述。
8.图示
图注:1NF即一级范式,2NF即为二级范式;一级范式消除非主属性(即该属性不属于候选键的一部分)对候选键的部分依赖后 就得到了二级范式,二级范式消除了非主属性对候选键的传递依赖后就得到了第三范式,第三范式在消除了主属性 对候选键的传递依赖后就得到了BC范式。
第十节.规范化理论——模式分解
范式级别不够时我们采取模式的拆分
模式拆分时要保持的原则:
1.保持函数依赖分解(不需要保持冗余的函数依赖)
2.无损分解:有损即不能还原;反之能还原
注:无损联接分解:指将一个关系模式分解成若干个模式后,通过自然联接和投影等运算任能还原到原来模式
判断是否满足无损分解的方法:
1.表格法
图注:当有任意一行全为a时,该关系模式的分解即为无损分解
2.计算法
图注:第一个p1是无损分解,第二个p2是有损分解
第十一节.数据库的并发控制
事务的概念
1.概念:把多个操作封装起来,将其看成一个整体来进行操作,可以便于并行并发处理一些事情
具有的特性:
(1)原子性:即事务的内容要么全部做,要么全部不做
(2)一致性:在事务执行之前,数据保存一致的状态,执行之后数据也是一致的状态
(3)隔离性:事务之间的执行是独立的
(4)持续性:事务执行之后,其结果造成的影响是持续的,即使数据库崩溃,对其数据库的更新操作也是永久有效
并发并行带来的问题
1.丢失更新
图注:在这两个事务中,T1执行的结果为5,T2执行的结果为2,我们想要得到的是A减去5再减去8的结果,但最终结果为2,因 为下一个执行的事务结果会覆盖上一个事务执行的结果
2.不可重复读
图注:在T1运算中,求A与B的和时,为了提高准确率,程序会再次进行验算,但在第一次运算和第二次运算的间隙,将进行 T2运算,T2运算的结果会将A与B的值进行覆盖,这将会产生死锁问题
3.读”脏“数据: 脏数据不是真正的数据,不是我们执行过程中真正产生的数据,只是一个临时值
图注:值70是计算过程产生的数据,属于临时数据,该数据被恢复为了20,使得T2操作将会出错
解决并发并行带来的问题的方法——封锁协议
1.一级封锁协议:事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁(写锁或排它锁),直到事务结束才释放。可防止丢失修改,该锁可以使得 除了T以外的所有事务不能访问数据R,而事务T则可以阅读或修改R
2.二级封锁协议:一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加S锁(读锁或共享锁),读完后即可释放S锁。可防止丢失修改,还 可以防止读"脏"数据,该锁的作用是让所有事务都可以访问R,但包括T在内的所有事务不能修改R。
3.三级封锁协议:一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加S锁,直到事务结束才释放。可防止丢失修改,防止读"脏"数据 与防止重复读。
4.两段锁协议:可串行化的(通过加解锁两个阶段使并发事务排队进去),可能发生死锁
注: ··如果事物T对数据A加上X锁后,就只允许事务T读取和修改数据,其他事务对数据A不能再加任何锁,从而也不能读取和 修改数据,直到事务T释放数据上的锁
··如果事务T对数据A加上S锁后,事务T就只能读数据但不可以修改,其他事务可以再对数据A加S锁来读取,只要数据 上有S锁,任何事务都只能再对其加S锁,而不能加X锁
第十二节.数据库完整性约束
主要有三种约束:实体完整性约束、参照完整性约束,用户自定义完整性约束。 约束的作用是提高数据的可靠性。
实体完整性约束:即我们在使用数据库时,给数据表定义主键
参照完整性约束:即外键中的约束 如:我们设置了一个员工表,其中含有部门号,若部门号设置了参照完整性约束,则在设置部门号 时,其内容必须是主键中的内容,若不是,则会报错
用户自定义完整性:即用户可以设置属性值的要求,如属性“年龄”;用户可以自行设置“不能输入负数”限定
触发器:写脚本来约束数据库,用来设置更为复杂的约束
第十三节.数据库安全
第十四节.数据库备份与恢复
数据库备份方式可以分为热备份和冷备份;按备份的量可分为:完全备份,差量备份,增量备份;
冷备份
1.概念:冷备份也称静备份,是将数据库正常关闭,在停止状态下,将数据库文件全部备份下来
2.优点:非常快速的备份方法(只需要复制文件);容易归档;容易恢复到某个时间点上;能与归档方法结合,做数据库最佳状态的恢 复;低度维护,高度安全。
3.缺点:单独使用时,只能提供到某一时间点上的恢复;在实施备份的全过程中,数据库必须要做备份而不能做其它工作;若磁盘空 间有限,只能复制到磁带等其它外部设备上,速度会很慢;不能按表或按用户恢复。
热备份
1.概念:热备份也称动态备份,是利用备份软件,在数据库正常运行的状态下,将数据库中的数据文件备份出来
2.优点:可在表空间或数据库文件级备份,备份时间短;备份时数据库任然可以使用;可达到秒级恢复(恢复到某一时间节点上);可 对几乎所有数据库实体恢复;恢复是快速的。
3.缺点:不能出错,否则后果严重;若热备份不成功所得结果不可用于时间点的恢复;因难于维护,所以要特别小心,不允许失败
完全备份:备份整个数据库的内容。
差量备份:仅备份上一次完全备份之后变化的数据(可解决增量备份可能出现的问题)
增量备份:备份上一次备份之后变化的数据
四种转储方式
1.静态海量转储:在系统中无事务运行时进行,每次转储全部数据库
2.静态增量转储:在系统中无事务运行时进行,每次只转储上一次转储后更新的数据
3.动态海量转储:转储期间允许对数据库进行存取或修改,每次转储全部数据库
4.动态增量转储:转储期间允许对数据库进行存取或修改,每次只转储上一次转储后更新的内容
日志文件
1.概念:事务日志是针对数据库改变做的记录,它可以针对数据库的任何操作(如插入,更新),并将记录结果保存在独立的文件中
数据库可能的故障与解决办法
第十五节.数据库仓库与数据挖掘
数据仓库
1.概念:数据仓库是一种特殊的数据库;数据库系统在刚刚建立时运行速度很快,但随着时间的推移,其存储的数据量越来越大,速 度也将逐步下降,而为提高速度,人们会优化存储,通常采用删除较远的历史数据来进行优化,而这些数据仍然具有部分价 值,因此我们会专门用一个数据库来对其存放,而用来存放这种数据的数据库并不需要插入,添加,修改等操作,更多的操 作是查询,因此我们将这种特殊用途的数据库称之为数据仓库
2.特点——面向主题:不同与一般数据库面向业务,数据仓库的数据是面向主题的
3.特点——集成性:数据仓库会存储诸如月报表,周报表等集成式的数据,而普通数据库并不会这么干
4.特点——相对稳定性:进去的数据将不会进行修改,删除等操作
5.特点——反映历史变化(随着时间变化):隔一段时间会将数据导入进来
6.数据仓库的建立过程:
图注:首先是从数据源中抽取,清理(使数据格式一致),装载(放到数据仓库中),刷新(定期向仓库中添加数据);数据集市即部门 级的数据仓库,因为数据仓库的建立从企业全局的战略上讲具有非常大的风险,因此只建立部分数据库最后再将其整 合则会降低风险,而其中部门级的数据库则称为数据集市
7.OLAP服务器的概念:即联机分析处理服务器,专门做分析处理工作的,最表层是数据的前端工具,前端工具最普通的如查询工 具,报表工具,分析工具以及比较独特的挖掘技术工具
数据挖掘
1.数据挖掘方法分类——关联分析:挖掘出隐藏在数据间的相互关系
2.数据挖掘方法分类——序列模式分析:侧重点是分析数据间的前后关系(因果关系)
3.数据挖掘方法分类——分类分析:为每一个记录赋予一个标记再按标记分类
4.数据挖掘方法分类——聚类分析:分类分析法的逆过程
5.数据挖掘方法:决策树、神经网络、关联规则挖掘算法
第十六节.反规范化
1.反规范化的提出:数据库规范化程度不高会有过多的数据冗余,插入异常,删除异常。但规范化程度过高会造成数据表过多,查询时 效率会极大的降低,因此提出反规范化
2.反规范化的技术:
(1)增加派生性冗余:增加冗余
(2)增加冗余列
(3)重组列表
(4)分割表:包括垂直分割和水平分割
第十七节.分布式数据库相关概念
1.分片透明:是指用户不必知道数据是如何分片的,它们对数据的操作在全局关系上进行,即关系如何分片对用户是透明的,因此,当 分片改变时,应用程序可以不变。分片透明性是最高层次的透明性,如果用户能在全局关系一级操作,则数据如何分 布,如何存储等细节不必关心,其应用程序的编写与集中式数据库相同
2.复制透明:用户不用关心数据库在网络中各个结点的复制情况,被复制的数据的更新都由系统自动完成。在分布式数据库系统中,可 以把一个场地的数据复制到其他场地存放,应用程序可以使用复制到本地的数据在本地完成分布式操作,避免通过网络 传输数据,提高了系统的运行和查询效率,但是对于复制数据的更新操作,就要涉及到对所有复制数据的更新
3.位置透明:是指用户不必知道所操作的数据放在何处,即数据分配到哪个或哪些站点存储对用户是透明的
4.逻辑透明:是最低层次的透明性,该透明性提供数据到局部数据库的映像,即用户不必关心局部DBMS支持哪种数据模型、使用哪种 数据操纵语言,数据模型和操纵语言的转换是由系统完成的。因此,逻辑透明对异构型和同构异构的分布式数据库是非 常重要的
关键词:
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