(2024年)数据库系统原理及应用

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概念结构设计阶段
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选择数据模型
根据应用需求和数据特点，选择合适的数据模型 ，如关系模型、层次模型、网状模型等。
设计概念模型
运用选定的数据模型，设计数据库的概念模型， 包括实体、属性、关系等元素的定义和描述。
验证概念模型
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通过专家评审、用户确认等方式，对概念模型进 行验证和修改，确保其满足应用需求和设计目标 。
数据仓库与数据挖掘
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构建数据仓库，整合多源数据，运用数据挖掘技术发现数据中
的潜在规律和趋势。
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人工智能在数据库领域应用
智能数据库优化
利用机器学习等技术对数 据库性能进行自动优化， 提高查询效率和数据吞吐 量。
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数据库自治管理
实现数据库的自动配置、 监控、调优和故障恢复等 自治管理能力，降低运维 成本。
2024/3/26
SQL基本语法
SQL的基本语法包括数据定义语 句（DDL）、数据操纵语句（ DML）和数据控制语句（DCL） 。DDL用于定义数据库对象，如 创建表、修改表和删除表等； DML用于操作数据库中的数据， 如插入数据、更新数据和删除数 据等；DCL用于控制对数据库对 象的访问权限，如授权和撤销权 限等。
THANKS
感谢观看
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据库内部的表示方式。
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关系数据库原理
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关系模型基本概念
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关系模型定义
关系模型是一种基于集合论和谓词逻辑的数学模型，用于描述和处理数据。它采用二维表 格（即关系）来表示数据，并通过一系列的关系运算来操作数据。
关系数据结构
关系模型中的数据结构包括关系模式、关系实例和属性。关系模式定义了关系的结构，包 括属性名和属性类型；关系实例是关系模式的一个具体取值，即一个具体的二维表格；属 性是关系中的列，用于存储数据。
PostgreSQL在复杂Web应用中的优势
PostgreSQL是一种功能强大的开源关系型数据库，支持复杂的数据类型和存储过程，适用于构建复杂的 Web应用，如内容管理系统、在线学习平台等。
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移动端应用案例介绍
SQLite在移动端应用的普及
SQLite是一种轻量级的关系型数据库。适用于移动端应用。可嵌入到移动应用程序中。提供本地数据存储功能
，如银行的核心交易系统、证券交易系统等。
SQL Server在制造业的应用
SQL Server数据库在制造业中得到了广泛应用，支持企业的生产管理、物料管理、质 量管理等业务流程。
2024/3/26
DB2在电信行业的应用
DB2数据库以其高并发、高可用性和可扩展性等特点，被电信行业用于支撑计费系统、 客户关系管理系统等关键业务。
SQL高级特性
除了基本语法外，SQL还支持许 多高级特性，如子查询、连接查 询、聚合函数、视图、存储过程 和触发器等。这些特性可以进一 步提高数据库的查询效率和数据 处理能力。
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关系数据库规范化理论
规范化概念及目的
规范化是数据库设计中的一个重要步骤，旨在消除数据库结构中的冗余和不一致性，提高数据库的性能和可维护 性。规范化的目的是将原始的关系模式转换为更高级别的范式，使得数据库结构更加清晰、简洁和高效。
实施和维护物理结构
根据设计的物理结构和参数，实施数据库的物理设计，并 进行后续的维护和管理，确保数据库的稳定运行和性能优 化。
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数据库应用实例分析
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企业级应用案例介绍
Oracle数据库在金融行业的应用
Oracle数据库以其高性能、高可靠性和安全性被广泛应用于金融行业的核心业务系统
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逻辑结构设计阶段
转换概念模型
将概念模型转换为逻辑模型，即 数据库的逻辑结构，包括表、字 段、索引等数据库对象的定义和 描述。
优化逻辑结构
根据数据库的性能要求和应用特 点，对逻辑结构进行优化，如合 并表、建立索引、调整字段类型 等。
设计数据完整性约
束
根据应用需求和业务规则，设计 数据完整性约束，如主键约束、 外键约束、检查约束等。
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Realm在跨平台移动端应用的优势
Realm是一种高性能、跨平台的移动端数据库解决方案，支持实时数据同步和离线数据存储，适用于构建复杂的跨平 台移动端应用。
Couchbase在移动端大数据处理中的应用
Couchbase是一种面向文档的NoSQL数据库，适用于处理大量非结构化数据和实时数据同步，被广泛应 用于需要处理大量数据的移动端应用，如移动社交应用、移动游戏等。
分布式事务处理
支持跨多个数据库节点的 分布式事务处理，保证数 据的完整性和一致性。
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大数据存储与处理技术
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大数据存储
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采用分布式文件系统或NoSQL数据库等技术，实现大规模数据
的存储和管理。
大数据处理
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运用MapReduce、Spark等大数据处理框架，对数据进行批处
理、流处理等操作，挖掘数据价值。
数据库系统原理及应用
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目 录
2024/3/26
• 数据库系统概述 • 关系数据库原理 • 数据库设计方法与步骤 • 数据库应用实例分析 • 数据库新技术与新趋势 • 数据库安全与保护策略
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数据库系统概述
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数据库定义与特点
数据库定义
数据库是一个长期存储在计算机内的、有 组织的、可共享的、统一管理的大量数据 的集合。
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数据库系统组成与结构
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数据库系统组成
数据库系统由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用程序和数据库管理员（DBA） 等组成。
数据库系统结构
数据库系统的结构通常分为三级模式结构，包括外模式、模式和内模式。其中，模式是 数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图；外模式是模 式的子集，是用户的数据视图；内模式是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数
数据库设计方法与步骤
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需求分析阶段
确定数据库应用系统的范 围和边界
明确系统涉及的业务领域、用户群体、功能 需求等。
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收集和分析用户需求
通过访谈、问卷调查、原型评估等方式，收集用户 对数据库应用系统的需求，并进行分类、整理和分 析。
编写需求规格说明书
将收集到的用户需求进行规范化描述，形成 需求规格说明书，为后续设计提供依据。
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Web应用案例介绍
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MySQL在Web应用中的普及
MySQL数据库以其开源、易用和性能稳定等特点，成为Web应用中最流行的数据库之一，被广泛应用于网站后台管 理系统、电子商务平台等。
MongoDB在大数据Web应用中的应用
MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库，适用于处理大量非结构化数据，被广泛应用于大数据Web应用，如社 交媒体、实时分析等。
数据加密
对敏感数据进行加密存储和传输，保护数据 在存储和传输过程中的安全性。
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审计追踪
记录用户对数据库的访问和操作日志，以便 事后分析和追溯。
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数据库完整性约束条件设置
实体完整性约束
确保数据库表的主键字段不为空，保证实体的唯一性。
参照完整性约束
在相关联的表之间建立外键约束，保证数据的一致性和完整性。
关系演算
关系演算是一种基于谓词逻辑的查询语言，用于描述和操作关系数据。它提供了两种形式的关系演算 ：元组关系演算和域关系演算。元组关系演算以元组为单位进行操作，而域关系演算以属性为单位进 行操作。
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SQL语言基础
SQL概述
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操 作关系数据库的标准化语言。它 提供了丰富的数据定义、数据操 纵和数据控制功能，是数据库领 域中使用最广泛的语言之一。
数据可控性
数据库管理系统提供了数据安全性、完整 性、并发控制等功能，确保按照一定的数据模型组织 、描述和存储，具有较高的结构化程度。
数据共享性
数据库中的数据可以被多个用户、多个应 用程序共享使用。
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数据独立性
数据库中的数据独立于应用程序，即数据 的逻辑结构、存储结构以及存取方式的改 变不会影响应用程序。
用户自定义完整性约束
根据业务需求，设置特定的规则或条件，限制数据的输入和更新。
级联操作与触发器
通过级联操作或触发器实现数据的自动更新和维护，保证数据的完整性和一致性。
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数据库恢复与并发控制机制
事务管理
通过事务的原子性、一致性、隔离性 和持久性（ACID）确保数据的完整 性和一致性。
故障恢复机制
提供数据库备份、恢复和日志管理等 手段，确保在故障发生时能够及时恢 复数据。
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并发控制
采用锁机制、时间戳等方法，解决多 个事务同时访问同一数据时可能产生 的冲突和不一致问题。
数据库性能优化
通过优化查询语句、建立索引、调整 数据库参数等手段，提高数据库的性 能和响应速度。
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智能数据分析
结合人工智能技术对数据 库中的数据进行深度分析 和挖掘，发现数据中的隐 藏信息和价值。
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数据库安全与保护策略
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数据库安全性控制方法
用户身份鉴别
通过用户名/密码、数字证书等方式验证用 户身份，防止非法用户访问。
访问控制
根据用户角色和权限，限制对数据库对象的 访问和操作，确保数据不被越权访问。
规范化过程及范式
规范化的过程包括一系列步骤，每个步骤都对应一个特定的范式。常见的范式有第一范式（1NF）、第二范式（ 2NF）、第三范式（3NF）、Boyce-Codd范式（BCNF）等。每个范式都有特定的规则和约束条件，需要满足 这些条件才能将关系模式转换为更高级别的范式。
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物理结构设计阶段
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选择物理存储结构
根据数据库管理系统的特点和性能要求，选择合适的物理 存储结构，如数据文件、日志文件、索引文件等的组织方 式和存储位置。
设计物理存储参数
根据数据库的性能和可靠性要求，设计物理存储参数，如 缓冲区大小、磁盘I/O参数、并发控制参数等。
关系的完整性约束
为了保证数据的正确性和一致性，关系模型引入了一系列完整性约束，如实体完整性、参 照完整性和用户定义的完整性等。
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关系代数与关系演算
关系代数
关系代数是一种基于集合运算的代数系统，用于描述和操作关系数据。它提供了一组基本的关系运算 ，如选择、投影、连接、并、差等，通过这些运算可以组合出更复杂的关系操作。
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05
数据库新技术与新趋势
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分布式数据库技术
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分布式数据库架构
采用分布式架构，将数据 分散存储在多个数据库节 点上，提高数据处理能力 和可扩展性。
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数据分片与复制
通过数据分片技术将数据 分散到不同节点，同时采 用数据复制技术确保数据 的高可用性和容错性。
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数据库技术发展历程
人工管理阶段
早期的数据处理方式是人工管理 ，数据不保存，数据处理方式简
单。
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文件系统阶段
随着计算机技术的发展，数据以文 件的形式存储在计算机中，实现了 数据的长期保存和共享。
数据库系统阶段
20世纪60年代后期出现了数据库技 术，数据库系统提供了数据的结构 化存储、共享、安全性和完整性等 功能。