数据库系统基本概念课件
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第三方监控工具
如New Relic、Dynatrace等，提供更全面、灵活的数据库性能监控和报警功能 ，支持多种数据库平台。
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数据库系统基本概念课件
• 数据库系统概述 • 数据模型与数据结构 • 数据库设计与管理 • 查询语言与优化技术 • 数据库事务处理与并发控制 • 备份恢复与性能监控
01
数据库系统概述
定义与发展历程
数据库定义
数据库是一个长期存储在计算机 内、有组织的、可共享的、统一 管理的大量数据的集合。
发展历程
数据独立性
数据和程序相互独立，数据的 逻辑结构和物理结构的变化不 影响应用程序。
安全性与完整性
数据库系统提供了数据的安全 性控制和完整性约束，保证了
数据的正确性和可靠性。
应用领域及现状
应用领域
广泛应用于金融、制造、物流、医疗、教育、科研等各个领域，成为信息化社 会的重要基础设施。
现状
随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，数据库系统面临着新的挑 战和机遇，如分布式数据库、云数据库、时序数据库等新型数据库不断涌现。
访问控制
通过设置用户角色和权限 ，限制用户对数据库的访 问和操作，防止未经授权 的访问和数据篡改。
数据备份与恢复
定期对数据库进行备份， 确保在数据丢失或损坏时 能够恢复数据，保障业务 的正常运行。
04
查询语言与优化技术
SQL查询语言基础
SQL概述
介绍SQL语言的发展、特点及应用领域。
数据查询语言（DQL）
经历了人工管理、文件系统、数 据库系统三个阶段，目前正向大 数据、云计算、人工智能等方向 发展。
数据库系统特点与优势
数据结构化
数据按一定的数据模型组织、 描述和存储，具有较小的冗余 度、较高的数据独立性和易扩
展性。
数据共享
数据库中的数据可为多个用户 、多个应用程序所共享，减少 了数据冗余，提高了数据利用 率。
基于成本的优化
详细讲解基于成本的优化 方法，包括成本估算引的基本概念、作用及分类。
B+树索引
详细讲解B+树索引的结构、特点及应用场景，包 括聚集索引和非聚集索引的区别和使用方法。
哈希索引
介绍哈希索引的实现原理、特点及应用场景，包 括哈希冲突解决方法等。
关系型数据库数据结构
关系型数据库以表格形式存储 数据，每个表格由行和列组成 ，行表示实体，列表示属性。
表格之间通过外键建立联系， 实现数据关联和引用完整性约 束。
支持结构化查询语言（SQL） 对数据进行增删改查操作，具 有数据一致性和可维护性强的 特点。
非关系型数据库数据结构
非关系型数据库采用键值对、文 档、列族或图等数据结构存储数 据，具有灵活性和可扩展性强的
范化级别包括1NF、2NF、3NF等。
02
实体-关系模型（ER模型）
通过实体、关系、属性等元素描述现实世界中数据的结构，便于理解和
沟通数据结构。
03
数据库设计方法
包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计等阶段，
确保数据库设计满足用户需求并具备高效性能。
数据存储与访问机制
数据存储结构
关系型数据库采用表格形式存储 数据，包括行（记录）和列（字 段），非关系型数据库则采用键 值对、文档、图形等形式存储数
检测死锁
通过定期检测系统中是否存在 死锁，及时解除死锁，保证系
统正常运行。
隔离级别对性能影响分析
读未提交
允许读取尚未提交的事务数据，可能 导致脏读、不可重复读和幻读等问题 ，性能较高。
读已提交
只允许读取已提交的事务数据，可避 免脏读，但可能出现不可重复读和幻 读，性能适中。
可重复读
确保同一事务内多次读取同一数据结 果一致，可避免脏读和不可重复读， 但可能出现幻读，性能较低。
只需要完全备份和最后一次差异备份。
数据恢复方法比较
物理恢复
通过恢复整个存储设备或数据文件来 恢复数据，适用于大规模数据丢失或 存储设备故障。
逻辑恢复
通过数据库管理系统或专业数据恢复 工具来恢复数据，适用于误删除、误 操作等逻辑错误导致的数据丢失。
性能监控工具介绍
数据库自带监控工具
如Oracle的AWR、SQL Server的Performance Monitor等，提供数据库性能指 标的实时监控和报告。
02
数据模型与数据结构
数据模型分类及特点
概念数据模型
从用户视角描述数据，常用实体联系模型（E-R模型）表示，强调
语义表达和数据完整性。
逻辑数据模型
从系统视角描述数据，包括层次模 型、网状模型、关系模型、面向对 象模型等，强调数据操作和数据存 储。
物理数据模型
描述数据在存储介质上的存储结构 和存取方法，与具体数据库管理系 统（DBMS）和硬件环境有关。
特点。
键值对数据库以键值对形式存储 数据，支持高效的数据读写操作 ，常用于缓存和实时数据处理场
景。
文档数据库以文档形式存储数据 ，支持复杂的数据结构和查询操 作，常用于文档管理和内容检索
场景。
03
数据库设计与管理
数据库设计原则与方法论
01
规范化设计
通过数据规范化消除数据冗余，提高数据完整性，确保数据准确性。规
详细讲解SELECT语句的使用方法，包括单表查询、多表查询、嵌 套查询等。
数据操纵语言（DML）
介绍INSERT、UPDATE、DELETE语句的使用方法及注意事项。
查询优化原理和方法
查询优化概述
阐述查询优化的重要性及 目的，介绍查询优化的基 本原理和方法。
基于规则的优化
讲解基于规则的优化方法 ，包括选择性因子、连接 顺序等规则的应用。
05
数据库事务处理与并发控制
事务概念及其特性
事务定义
数据库事务是由一系列数据库操作组成的 一个完整逻辑单位，要么全部执行，要么 全部不执行。
持久性
一旦事务提交，则其结果能够永久保存在 数据库中。
原子性
事务中的操作要么全部完成，要么全部不 做，保证数据一致性。
隔离性
多个事务并发执行时，一个事务的执行不 应影响其他事务的执行。
串行化
通过强制事务串行执行，消除并发问 题，性能最低。
06
备份恢复与性能监控
数据备份策略选择
完全备份
01
备份整个数据库，包括所有数据和结构，备份速度慢，但恢复
速度快。
增量备份
02
只备份上次备份后发生变化的数据，备份速度快，恢复时需要
多个备份文件。
差异备份
03
备份上次完全备份后发生变化的数据，备份速度适中，恢复时
据。
数据访问方式
通过SQL（结构化查询语言）或 API（应用程序接口）实现对数 据的增删改查操作，满足应用程
序对数据的需求。
索引技术
通过创建索引提高数据查询速度 ，减少数据库访问时间。常见索 引类型包括B树索引、哈希索引
等。
数据库安全性与完整性保障
01
02
03
数据加密
采用加密算法对敏感数据 进行加密处理，确保数据 在传输和存储过程中不被 泄露。
一致性
事务必须使数据库从一个一致性状态变换 到另一个一致性状态。
并发控制策略和方法
01
02
03
04
锁机制
通过对数据对象加锁，实现对 共享资源的互斥访问，包括共
享锁和排他锁。
时间戳排序
为每个事务分配一个唯一的时 间戳，根据时间戳顺序执行事
务，避免冲突。
优化锁粒度
通过减小锁粒度，降低锁冲突 概率，提高系统并发性能。
如New Relic、Dynatrace等，提供更全面、灵活的数据库性能监控和报警功能 ，支持多种数据库平台。
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数据库系统基本概念课件
• 数据库系统概述 • 数据模型与数据结构 • 数据库设计与管理 • 查询语言与优化技术 • 数据库事务处理与并发控制 • 备份恢复与性能监控
01
数据库系统概述
定义与发展历程
数据库定义
数据库是一个长期存储在计算机 内、有组织的、可共享的、统一 管理的大量数据的集合。
发展历程
数据独立性
数据和程序相互独立，数据的 逻辑结构和物理结构的变化不 影响应用程序。
安全性与完整性
数据库系统提供了数据的安全 性控制和完整性约束，保证了
数据的正确性和可靠性。
应用领域及现状
应用领域
广泛应用于金融、制造、物流、医疗、教育、科研等各个领域，成为信息化社 会的重要基础设施。
现状
随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，数据库系统面临着新的挑 战和机遇，如分布式数据库、云数据库、时序数据库等新型数据库不断涌现。
访问控制
通过设置用户角色和权限 ，限制用户对数据库的访 问和操作，防止未经授权 的访问和数据篡改。
数据备份与恢复
定期对数据库进行备份， 确保在数据丢失或损坏时 能够恢复数据，保障业务 的正常运行。
04
查询语言与优化技术
SQL查询语言基础
SQL概述
介绍SQL语言的发展、特点及应用领域。
数据查询语言（DQL）
经历了人工管理、文件系统、数 据库系统三个阶段，目前正向大 数据、云计算、人工智能等方向 发展。
数据库系统特点与优势
数据结构化
数据按一定的数据模型组织、 描述和存储，具有较小的冗余 度、较高的数据独立性和易扩
展性。
数据共享
数据库中的数据可为多个用户 、多个应用程序所共享，减少 了数据冗余，提高了数据利用 率。
基于成本的优化
详细讲解基于成本的优化 方法，包括成本估算引的基本概念、作用及分类。
B+树索引
详细讲解B+树索引的结构、特点及应用场景，包 括聚集索引和非聚集索引的区别和使用方法。
哈希索引
介绍哈希索引的实现原理、特点及应用场景，包 括哈希冲突解决方法等。
关系型数据库数据结构
关系型数据库以表格形式存储 数据，每个表格由行和列组成 ，行表示实体，列表示属性。
表格之间通过外键建立联系， 实现数据关联和引用完整性约 束。
支持结构化查询语言（SQL） 对数据进行增删改查操作，具 有数据一致性和可维护性强的 特点。
非关系型数据库数据结构
非关系型数据库采用键值对、文 档、列族或图等数据结构存储数 据，具有灵活性和可扩展性强的
范化级别包括1NF、2NF、3NF等。
02
实体-关系模型（ER模型）
通过实体、关系、属性等元素描述现实世界中数据的结构，便于理解和
沟通数据结构。
03
数据库设计方法
包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计等阶段，
确保数据库设计满足用户需求并具备高效性能。
数据存储与访问机制
数据存储结构
关系型数据库采用表格形式存储 数据，包括行（记录）和列（字 段），非关系型数据库则采用键 值对、文档、图形等形式存储数
检测死锁
通过定期检测系统中是否存在 死锁，及时解除死锁，保证系
统正常运行。
隔离级别对性能影响分析
读未提交
允许读取尚未提交的事务数据，可能 导致脏读、不可重复读和幻读等问题 ，性能较高。
读已提交
只允许读取已提交的事务数据，可避 免脏读，但可能出现不可重复读和幻 读，性能适中。
可重复读
确保同一事务内多次读取同一数据结 果一致，可避免脏读和不可重复读， 但可能出现幻读，性能较低。
只需要完全备份和最后一次差异备份。
数据恢复方法比较
物理恢复
通过恢复整个存储设备或数据文件来 恢复数据，适用于大规模数据丢失或 存储设备故障。
逻辑恢复
通过数据库管理系统或专业数据恢复 工具来恢复数据，适用于误删除、误 操作等逻辑错误导致的数据丢失。
性能监控工具介绍
数据库自带监控工具
如Oracle的AWR、SQL Server的Performance Monitor等，提供数据库性能指 标的实时监控和报告。
02
数据模型与数据结构
数据模型分类及特点
概念数据模型
从用户视角描述数据，常用实体联系模型（E-R模型）表示，强调
语义表达和数据完整性。
逻辑数据模型
从系统视角描述数据，包括层次模 型、网状模型、关系模型、面向对 象模型等，强调数据操作和数据存 储。
物理数据模型
描述数据在存储介质上的存储结构 和存取方法，与具体数据库管理系 统（DBMS）和硬件环境有关。
特点。
键值对数据库以键值对形式存储 数据，支持高效的数据读写操作 ，常用于缓存和实时数据处理场
景。
文档数据库以文档形式存储数据 ，支持复杂的数据结构和查询操 作，常用于文档管理和内容检索
场景。
03
数据库设计与管理
数据库设计原则与方法论
01
规范化设计
通过数据规范化消除数据冗余，提高数据完整性，确保数据准确性。规
详细讲解SELECT语句的使用方法，包括单表查询、多表查询、嵌 套查询等。
数据操纵语言（DML）
介绍INSERT、UPDATE、DELETE语句的使用方法及注意事项。
查询优化原理和方法
查询优化概述
阐述查询优化的重要性及 目的，介绍查询优化的基 本原理和方法。
基于规则的优化
讲解基于规则的优化方法 ，包括选择性因子、连接 顺序等规则的应用。
05
数据库事务处理与并发控制
事务概念及其特性
事务定义
数据库事务是由一系列数据库操作组成的 一个完整逻辑单位，要么全部执行，要么 全部不执行。
持久性
一旦事务提交，则其结果能够永久保存在 数据库中。
原子性
事务中的操作要么全部完成，要么全部不 做，保证数据一致性。
隔离性
多个事务并发执行时，一个事务的执行不 应影响其他事务的执行。
串行化
通过强制事务串行执行，消除并发问 题，性能最低。
06
备份恢复与性能监控
数据备份策略选择
完全备份
01
备份整个数据库，包括所有数据和结构，备份速度慢，但恢复
速度快。
增量备份
02
只备份上次备份后发生变化的数据，备份速度快，恢复时需要
多个备份文件。
差异备份
03
备份上次完全备份后发生变化的数据，备份速度适中，恢复时
据。
数据访问方式
通过SQL（结构化查询语言）或 API（应用程序接口）实现对数 据的增删改查操作，满足应用程
序对数据的需求。
索引技术
通过创建索引提高数据查询速度 ，减少数据库访问时间。常见索 引类型包括B树索引、哈希索引
等。
数据库安全性与完整性保障
01
02
03
数据加密
采用加密算法对敏感数据 进行加密处理，确保数据 在传输和存储过程中不被 泄露。
一致性
事务必须使数据库从一个一致性状态变换 到另一个一致性状态。
并发控制策略和方法
01
02
03
04
锁机制
通过对数据对象加锁，实现对 共享资源的互斥访问，包括共
享锁和排他锁。
时间戳排序
为每个事务分配一个唯一的时 间戳，根据时间戳顺序执行事
务，避免冲突。
优化锁粒度
通过减小锁粒度，降低锁冲突 概率，提高系统并发性能。