数据库层次查询更新
最常见的数据库模型
最常见的数据库模型数据库模型是数据库设计的基础，它定义了数据如何组织、存储和操作。
常见的数据库模型有层次模型、网络模型、关系模型和对象模型。
1. 层次模型层次模型是最早的数据库模型之一，它将数据组织成一个树状结构，每个节点代表一个实体，每个节点下面可以有多个子节点，但每个节点只能有一个父节点。
这种模型适用于具有固定深度的数据结构，例如组织机构、文件系统等。
尽管层次模型在数据访问方面具有高效性，但它的局限性也很明显，例如节点深度固定、节点之间的关系不够灵活等。
2. 网络模型网络模型是层次模型的改进版，它允许一个节点有多个父节点，这种关系称为“多重关系”。
网络模型适用于具有复杂关系的数据结构，例如电子电路、化学分子等。
尽管网络模型比层次模型更灵活，但它的实现和维护也更加困难，因此在实际应用中并不常见。
3. 关系模型关系模型是当前最流行的数据库模型，它将数据组织成多个表格（关系），每个表格包含多个行（元组）和多个列（属性）。
表格之间可以通过主键和外键建立关联，从而实现数据的查询和更新。
关系模型具有如下优点：数据结构灵活、适用于大规模数据、易于维护和扩展、具备高效的查询能力等。
因此，关系模型是大多数企业和组织采用的数据库模型。
4. 对象模型对象模型是面向对象编程中的数据库模型，它将数据组织成多个对象，每个对象包含多个属性和方法。
对象之间可以通过继承、聚合等方式建立关联，从而实现数据的封装和复用。
对象模型具有如下优点：支持面向对象编程、适用于复杂的数据结构、易于维护和扩展、具备高效的查询能力等。
因此，对象模型逐渐被广泛应用于企业和组织的信息系统中。
总结不同的数据库模型具有不同的优缺点，选择合适的数据库模型需要根据实际应用场景和需求来进行评估和选择。
在实际应用中，关系模型和对象模型是最常用的数据库模型，它们具有灵活性、可扩展性和高效性等优点，可以满足大多数企业和组织的需求。
数据库技术发展的4个阶段及其特点
数据库技术发展的4个阶段及其特点数据库技术是随着计算机技术的发展而逐步发展完善的，可以分为以下四个阶段：文件管理系统阶段、层次数据库阶段、网络数据库阶段和关系数据库阶段，下面我们将详细介绍这四个阶段的特点。
1.文件管理系统阶段文件管理系统阶段是数据库技术发展的最初阶段，也是最为简单、原始的阶段。
该阶段使用的是文件系统进行数据管理，将数据存储在文件中，并采用顺序读取和顺序写入的方式进行数据读写操作。
这一阶段的特点是数据处理效率低下，数据的查找、插入、删除等操作十分困难。
由于数据文件的存储位置没有固定的结构，因此对于大规模的数据处理，往往需要手动编写程序进行处理，大大降低了数据处理效率。
2.层次数据库阶段层次数据库阶段是在文件管理系统的基础上，改进而来的一种数据库管理方式。
这一阶段的特点是采用了层次结构来管理数据，使得数据文件的读写效率有了很大的提升。
层次数据库中数据以树形结构组织，可以实现快速的数据存储和查询，但树形结构限制了数据的组织形式。
当数据之间的关系不是树形结构，而是网状结构时，层次数据库就不能很好地进行处理了。
3.网络数据库阶段网络数据库阶段是在层次数据库的基础上，又有一定的改进和提升。
这一阶段的特点是对数据管理进行了标准化，使用了更先进的记录结构，可以实现更灵活的数据组织形式。
而且，网络数据库采用了具有分布式的结构形式，服务器和客户端可以相互通讯，方便了数据的共享和互通。
这一阶段的技术得到了广泛的应用，例如虚拟网络、淘宝开发平台、网上银行等。
4.关系数据库阶段关系数据库阶段是数据库技术发展的最后一个阶段，也是目前应用最广泛的数据管理方式。
相比于层次和网络数据库，关系数据库采用了更加简单、易操作、高效的数据库模型，实现了数据的高效查询、更新、删除等操作。
关系数据库的重要特点就是采用了结构化查询语言(SQL)，能够实现高效的数据处理和管理，可以满足不同应用场景的需求，例如管理企业信息、人力资源、学生信息等。
数据库系统概论(第四版)习题和答案
说明：高等教育出版社的《数据库系统概论》第4版，简称《概论》；机械工业出版社的《数据库系统概念》第5版，简称《概念》。
1.试论述数据库系统主要动机、构成及DBMS主要功能特性。
说明数据库系统与文件系统的主要区别。
答：数据库设计的动机：数据库设计的目的是为了管理大量信息。
数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员和用户构成。
DBMS主要功能：•数据库定义功能：DBMS提供数据定义语言（DDL）定义数据库的三级结构，包括外模式、概念模式、内模式及基相互之间的映象，定义数据的完整性、安全控制等约束。
因此，在DBMS中应包括DDL的编译程序。
•数据库的操纵功能：DBMS提供数据操纵语言（DML）实现对数据库中数据的操作。
基本的数据操作分成两类四种：检索（查询）、更新（插入、删除、修改）•数据库的保护功能：数据库中的数据是信息社会的战略资源，对数据的保护是至关重要的大事。
•数据库的存储管理：把各种DML语句转换成低层的文件系统命令，起到数据的存储、检索和更新的作用。
•数据库的维护功能：它有许多实用程序提供给数据库管理员：数据装载程序、备份程序、文件重组织程序、性能监控程序•数据字典：数据库系统中存放三级结构定义的数据库称为数据字典（DD）。
对数据库的操作都要通过访问DD才能实现，通常DD中还存放数据库运行时的统计信息。
文件系统和数据库系统主要区别：•在文件系统中，相互独立的文件的记录内部是有结构的，但记录之间没有联系。
数据库系统实现整体数据的结构化，是数据库的主要特征之一。
•在文件系统中，数据的最小存取单位是记录，粒度不能细到数据项。
而在数据库系统中，存取数据的方式也很灵活，可以存取数据库中的某一个数据项、一组数据项一个记录或或一组记录。
•文件系统中的文件是为某一特定应用服务的，文件的逻辑结构对该应用程序来说是优化的，因此要想对现有的数据再增加一些新的应用会很困难，系统不容易扩充。
数据库的原理是什么
数据库的原理是什么
数据库的原理是指数据库系统的设计和工作方式。
它包括以下几个关键原理：
1. 数据模型和结构：数据库采用不同的数据模型，如层次型、网状型和关系型等。
每个模型都有自己的数据结构和组织方式，用于存储和访问数据。
2. 数据库查询语言：数据库系统通过查询语言（如SQL）来
实现数据的操作和检索。
查询语言允许用户以简单和易于理解的方式来请求数据，并通过优化技术提高查询效率。
3. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS是管理和操作数据库的软件系统。
它负责数据的存储、访问、更新和保护。
DBMS
还负责实施数据完整性约束和事务处理等功能。
4. 数据库索引：为了提高数据查询效率，数据库使用索引来加速数据的检索。
索引是预先创建的数据结构，可以根据特定的列或字段值快速定位到相关的数据记录。
5. 数据库事务：事务是数据库中执行的一系列操作的逻辑单位。
数据库系统使用ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）
属性来确保事务的正确执行和数据的完整性。
6. 数据库优化和性能调优：为了提高数据库系统的性能，需要对数据库进行优化和调优。
这包括索引的设计和使用、查询的优化、存储空间的管理等。
7. 数据库安全和权限控制：数据库系统需要提供安全机制来保护数据的机密性和完整性。
它能够对用户进行身份验证，并根据用户的权限限制对数据进行访问和操作。
综上所述，数据库的原理基于数据模型和结构、查询语言、数据库管理系统、索引、事务、优化和安全等关键技术，以实现数据的有效存储、高效检索和安全保护。
存储层次结构的数据库
存储层次结构的数据库存储层次结构的数据库是一种使用层次结构组织和管理数据的数据库系统。
它的设计灵感源自于计算机科学中的层次结构概念，通过树形结构来表示数据的层级关系。
在这种结构中，每个节点表示一个数据记录，而节点之间的关系则通过指针来建立。
存储层次结构的数据库有多层次的组织结构，通常包括一个根节点和多个子节点。
根节点位于层次结构的顶层，不具有父节点；而子节点则可以有一个或多个父节点。
通过这种层次结构，可以方便地进行数据的分层和组织，使得数据的访问和管理更加高效和直观。
在存储层次结构的数据库中，数据被组织成为一个树状结构，使得同一层次上的节点具有相同的属性，而父节点和子节点之间则存在着一对多的关系。
这种结构不仅可以用于表示数据的层级关系，还可以方便地进行数据查询、更新和删除操作。
存储层次结构的数据库的优点之一是支持数据的直接存取和快速检索。
由于数据记录之间的关系是由指针来表示的，所以可以通过指针的转移和跳跃来直接访问和检索指定的数据。
这种快速的存取方式使得数据库的查询效率更高，特别是对于具有复杂层次结构的数据来说。
除此之外，存储层次结构的数据库还具有较好的数据安全性和完整性。
通过定义父节点和子节点之间的关系，可以限制数据的访问和修改范围，确保数据的安全性。
同时，通过指针和索引的设置，可以对数据进行唯一性和完整性约束，防止数据的重复和损坏。
不过，存储层次结构的数据库也存在一些缺点。
首先，对于数据的动态变化处理存在一定的困难。
由于数据记录之间的关系是通过指针来建立的，所以当数据记录的层级结构发生变化时，需要重新调整指针的指向，这对于大规模的数据库来说是一项复杂和耗时的操作。
其次，存储层次结构的数据库在处理复杂查询和多路径查询时效率较低，因为需要经过多次的指针跳跃才能到达目标节点。
综上所述，存储层次结构的数据库是一种以层次结构为基础的数据库系统，通过树形结构来组织和管理数据。
它的设计灵感源自计算机科学中的层次结构概念，具有存取和检索效率高、安全性好等优点。
数据库数据模型及组成要素
数据库数据模型及组成要素
数据库数据模型是数据库系统的核心，它描述了数据库系统的数据结构、数据操作和数据约束等方面。
常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
层次模型：
层次模型是一种树形结构模型，它将数据组织成一棵树，其中有一个节点是根节点，其他节点都直接或间接地与根节点相连。
层次模型中的数据操作包括插入、删除、更新和查询等。
网状模型：
网状模型是一种比层次模型更加灵活的数据模型，它允许节点之间存在多个关系，可以表示复杂的数据结构。
网状模型中的数据操作与层次模型类似，也包括插入、删除、更新和查询等。
关系模型：
关系模型是一种二维表格模型，它将数据组织成一个或多个表格，每个表格由行和列组成。
关系模型中的数据操作包括插入、删除、更新和查询等，可以通过SQL语言来实现。
数据库的组成要素包括数据结构、数据操作和数据约束。
数据结构：
数据结构是指数据库中数据的组织方式，包括数据类型、数据关系、数据冗余等方面。
在关系模型中，数据结构由表格和表格之间的关系组成。
数据操作：
数据操作是指对数据库中的数据进行增删改查等操作的实现方式，包括SQL语言、数据检索和事务管理等方面。
数据约束：
数据约束是指对数据库中的数据进行约束和限制的条件，包括实体完整性约束、参照完整性约束和函数依赖约束等。
这些约束可以保证数据的完整性和一致性，防止数据出现异常或错误的情况。
数据库系统中的多维数据存储与查询技术
数据库系统中的多维数据存储与查询技术引言随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库系统在处理大规模数据存储和查询时面临一些挑战。
为了解决这些问题，多维数据存储与查询技术应运而生。
多维数据存储与查询技术是一种以多维数组的形式存储和组织数据，以支持复杂的数据查询和分析的技术。
本文将介绍多维数据存储与查询技术的基本原理和常见方法，并探讨其在数据库系统中的应用。
一、多维数据存储技术多维数据存储技术是指将数据按照多维数组的形式存储和组织起来，以支持多维查询的技术。
在多维数据存储中，数据被划分为多个维度，每个维度都包含一定数量的层次结构。
例如，在销售数据中，可以将数据按照时间、地区、产品等维度进行划分和组织。
1. 多维数据模型多维数据模型主要通过维和维度层次的定义，来表示多维数据中的关联关系。
多维数据模型中最基本的单位是维度属性，它表示一个维度上的一个可能取值。
例如，在销售数据中，时间维度可以包含年、季度、月份等属性。
在多维数据模型中，也包含了维度层次的概念。
维度层次是指在一个维度上，不断划分到更细粒度的层次结构。
例如，时间维度可以按照年－季度－月份的层次进行划分。
2. 多维数组存储多维数组存储是多维数据存储的核心技术之一。
多维数组的每个维度对应一个轴，而每个维度层次可以表示为轴的一个子集。
例如，在销售数据中，可以将时间维度表示为一个轴，地区和产品维度分别表示为另外两个轴。
多维数组存储的优点是能够高效地处理大规模的数据。
由于数据的存储方式非常紧凑，因此可以减少存储空间的占用，提高存储和查询的效率。
二、多维数据查询技术多维数据查询技术是指对多维数据进行灵活、高效的查询和分析的技术。
多维数据查询技术可以支持复杂的数据分析、透视、聚合和切片等操作，以帮助用户从不同角度观察数据。
1. 多维查询语言多维查询语言是用来描述多维数据查询和分析操作的语言。
多维查询语言提供了丰富的语法和语义，使用户可以用更自然的方式来表达查询需求。
数据库基础知识培训
数据库基础知识培训数据库是计算机科学领域中的一个重要概念，它是用于存储、管理和检索数据的系统。
对于计算机专业学生和从事与数据处理相关工作的人员来说，掌握数据库的基础知识是非常必要的。
本文将介绍数据库的基础知识，包括数据库的定义、类型和特点，以及一些常用的数据库管理系统（DBMS）。
一、数据库的定义数据库是指按照一定规范组织、存储、管理和维护数据的集合。
它可以用来存储结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据库的使用可以提高数据的管理效率、数据的共享性和数据的安全性。
二、数据库的类型1. 关系型数据库：关系型数据库使用表格来存储和组织数据，它将数据存储在多个表格中，并通过表格之间的关系进行数据的查询和处理。
关系型数据库最著名的代表是MySQL、Oracle和SQL Server。
2. 非关系型数据库：非关系型数据库是一种没有固定模式的数据存储系统，它可以存储不同类型和结构的数据。
非关系型数据库在某些场景下具有更高的性能和可伸缩性，例如MongoDB和Redis。
3. 层次型数据库：层次型数据库使用树形结构来存储数据，它将数据组织成层次结构，并使用父子关系来表示数据之间的关系。
层次型数据库主要用于管理包含层次关系的数据，如文件系统和组织结构。
三、数据库管理系统（DBMS）数据库管理系统（DBMS）是用于管理数据库的软件。
它提供了对数据库的访问、查询、更新和维护等功能。
常见的DBMS包括MySQL、Oracle、SQL Server和DB2。
1. MySQL：MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，它具有速度快、可靠性高和易于使用等特点。
MySQL适用于中小型应用和网站，如电子商务网站和论坛。
2. Oracle：Oracle是一个功能强大且广泛使用的关系型数据库管理系统。
它具有可靠性高、扩展性强和安全性好等特点。
Oracle主要用于大型企业和复杂的数据处理系统。
3. SQL Server：SQL Server是由微软公司开发的关系型数据库管理系统。
数据库系统的体系结构
数据库系统的体系结构一、概述数据库系统是一种用于存储和管理数据的软件系统，它的核心是数据库管理系统（DBMS）。
数据库系统的体系结构定义了不同层次的组件和它们之间的关系，以实现高效的数据管理和访问。
本文将探讨数据库系统的体系结构，包括其组成要素和各个层次的功能。
二、数据库系统的组成要素数据库系统通常由以下几个组成要素构成：1. 数据数据是数据库系统中最重要的组成部分，它是被组织和存储的信息的集合。
数据可以是各种形式的，例如文本、图像、音频等。
数据库系统的目标是将数据有效地存储和管理，以便快速地检索和处理。
2. 数据库管理系统（DBMS）数据库管理系统是数据库系统的核心组件，它提供了对数据的管理和访问功能。
DBMS负责数据库的创建、维护、备份和恢复等任务。
它还提供了数据的查询、更新和删除等操作，以及数据的安全性和完整性保护机制。
3. 硬件硬件是数据库系统的物理基础，包括计算机、存储设备和网络等。
数据库系统需要在计算机上运行，利用存储设备来持久化数据，通过网络与用户进行交互。
4. 软件数据库系统需要依赖一些软件来运行，如操作系统、网络协议栈和数据库管理系统。
操作系统提供了数据库系统运行所需的基本功能，网络协议栈负责网络通信，而数据库管理系统则是数据库系统的核心。
5. 用户用户是数据库系统的使用者，包括数据库管理员、应用程序开发人员和最终用户等。
用户通过DBMS与数据库进行交互，进行数据的查询、更新和删除等操作。
三、数据库系统的层次结构数据库系统可以分为三个层次：外层模式（视图）、概念模式和内部模式（物理存储）。
1. 外层模式（视图）外层模式是用户所见到的数据库的子集，它定义了用户对数据库的逻辑视图。
每个用户可以定义自己的外层模式，只能看到和操作与其权限相关的数据。
外层模式使用户可以方便地访问和处理数据库中的数据，同时保护了数据的安全性和隐私。
2. 概念模式概念模式描述了整个数据库的逻辑结构和组织方式，它是全局的、统一的视图。
数据库的结构
数据库的结构数据库（Database）是指一个以数据为基础，用于存储、检索和处理数据的技术系统。
它是一个可以让用户查询和更新有关信息的集中存储设备。
在当前的计算机时代，数据库被广泛使用，它们被用于存储和组织各种类型的数据。
二、数据库的结构数据库的结构是指数据库内部的组织结构，它定义了数据在内部的存储格式和组织方式。
数据库结构可以分为以下几种：1、网状数据库：网状数据库使用网状结构来存储和组织数据，其中数据实体可以被看成是网状结构中的节点，相互关联的实体之间是节点之间的链接。
2、层次型数据库：层次型数据库使用层次结构来存储和组织数据，其中数据实体可以被看成是层次结构中的层级，它们在彼此之间存在着父子关系。
3、关系型数据库：关系型数据库使用关系模式来存储和组织数据，其中数据实体可以被看作是表格中的行和列，它们以键 -对的形式相互关联。
三、数据库的应用数据库在当前的计算机时代中被广泛应用。
数据库可以用来存储各种不同类别的数据，例如客户资料、订单、产品信息等。
此外，数据库还可以用于检索和分析数据，并帮助用户做出正确的决策。
数据库也可以用来开发网络应用程序，提供存取数据服务，还可以实现企业的移动应用等。
四、数据库的优点数据库技术的出现给企业的管理和运营带来了很多方便。
首先，它可以大大降低企业的数据存储和管理成本，并且可以提高数据存储和管理的效率。
其次，数据库可以帮助企业集中管理和控制数据，使得企业的大数据库得以有效地维护，从而有效地管理和保存企业的数据，达到高效的管理效果。
此外，数据库可以实现跨企业的数据共享，从而促进企业的跨部门和跨国的协作，同时也提高了企业的竞争力。
五、数据库的缺点尽管数据库技术有很多优势，但是它也有一些缺点。
首先，许多企业在建立和维护数据库时需要花费大量的金钱，因为数据库管理系统是非常复杂的，因此需要购买专业的硬件和软件。
此外，数据库还存在安全性问题，如果数据库被黑客入侵，可能导致数据外泄，损害企业的商业利益。
数据库三级名词解释
◆ DB：数据库(Database),DB是统一管理的相关数据的集合。
DB能为各种用户共享，具有最小冗余度，数据间联系密切，而又有较高的数据独立性。
◆ DBMS：数据库管理系统(Database Management System)，DBMS 是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，为用户或应用程序提供访问DB的方法，包括DB的建立、查询、更新及各种数据控制。
DBMS总是基于某种数据模型，可以分为层次型、网状型、关系型、面向对象型DBMS。
◆ DBS：数据库系统(Database System),DBS是实现有组织地、动态地存储大量关联数据，方便多用户访问的计算机软件、硬件和数据资源组成的系统，即采用了数据库技术的计算机系统。
◆ 1：1联系：如果实体集E1中的每个实体最多只能和实体集E2中的一个实体有联系，反之亦然，好么实体集E1对E2的联系称为‚一对一联系‛，记为‚1：1‛。
◆ 1：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个(零个或多个)实体有联系，而E2中每个实体至多和E1中的一个实体有联系，那么E1对E2的联系是‚一对多联系‛，记为‚1：N‛。
◆ M：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个(零个或多个)实体有联系，反之亦然，那么E1对E2的联系是‚多对多联系‛，记为‚M：N‛。
◆数据模型：表示实体类型及实体类型间联系的模型称为‚数据模型‛。
它可分为两种类型：概念数据模型和结构数据模型。
◆概念数据模型：它是独门于计算机系统的模型，完全不涉及信息在系统中的表示，只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构。
◆结构数据模型：它是直接面向数据库的逻辑结构，是现实世界的第二层抽象。
这类模型涉及到计算机系统和数据库管理系统，所以称为‚结构数据模型‛。
结构数据模型应包含：数据结构、数据操作、数据完整性约束三部分。
它主要有：层次、网状、关系三种模型。
◆层次模型：用树型结构表示实体间联系的数据模型◆网状模型：用有向图结构表示实体类型及实体间联系的数据模型。
数据库管理系统简介常见的数据库类型
数据库管理系统简介常见的数据库类型数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是指用于管理组织内部各种数据库的软件系统。
它能够提供数据的创建、查询、更新和删除等功能，为用户提供数据的高效管理和操作手段。
数据库管理系统根据不同的数据组织方式和存储方式，可以分为多种类型。
本文将对常见的数据库类型进行简要介绍。
一、关系型数据库（Relational Database）关系型数据库（RDBMS）以关系模型作为数据的组织方式，以表（Table）为基本的数据结构，使用行和列来存储数据。
关系型数据库最主要的特点是具有良好的数据一致性和完整性，能够提供较为严格的数据关系约束。
常见的关系型数据库系统有Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server等。
二、面向对象数据库（Object-oriented Database）面向对象数据库（OODBMS）以对象模型作为数据的组织方式，能够直接存储和处理面向对象的数据。
与关系型数据库相比，面向对象数据库能够更好地支持对象间的关系和继承，具有更高的灵活性和可扩展性。
常见的面向对象数据库系统有MongoDB、Apache Cassandra 等。
三、层次型数据库（Hierarchical Database）层次型数据库（HDBMS）以树形结构组织数据，数据通过父子关系进行关联，每个父节点可以包含多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。
层次型数据库适合表示具有明显层次结构的数据，如组织架构、文件系统等。
常见的层次型数据库系统有IBM's Information Management System（IMS）等。
四、网络型数据库（Network Database）网络型数据库（NDBMS）是在层次型数据库的基础上进行扩展的，它允许一个子节点具有多个父节点，通过独立的关系定义来描述数据间的关联。
网络型数据库相对于层次型数据库更加灵活，能够表示更为复杂的数据关系。
数据库分层管理与更新的研究
数据库 分层管理与更新 的研究
谢 仕 华 ，福 建省 闽北 卫 生学 校
ｒ 一 ．
谓 数据 库 管 理 系统 是 一 种 能够 为 数据 库 提 供
首 先 是应 用 层 ，这 个 层 次 的核 心 就 是终 端 用 户 和 应
用 程序 的界 面层 ，其处 理 的具 体对 象 就是 多元 化 的数 据库 应 用 ， 因此 在管 理 上 更多 的从 数据 接 口方 面来 进 行分 析 ，
２ 数 据库 的更 新研 究
１ ． ２ 数据 库 层 次管 理 分析 。数据 库层 次 管理 只 有在 数 据 库 管理 系统 中才 能够 体现 ，其 中层 次 结构 的 处理 对象 不
同 ，数 据 库 管理 系统 会 有 不 同的 变化 ，其 层 次 结构 呈现 煦 型 的 由高 级 到低 级 的层 次 化过 程 ，这 个层 次 变化 过 程 分 为 应 用层 、语 言翻 译处 理 层 、数 据存 取 层 以及 数据 存 储层 和 操 作系 统 。 Ｆ面就对 这个 不 同 的层 次 管理进 行 分析 。 ● — — — — — — — — — 一
库 管理 员进行操 作 。
注 重数 据 的 统一 性 和兼 容性 。第 二就 是语 言翻 译 处理 层 ， 这 个层 次的 主要 功 能是 对数 据 库语 言进 行 语法 分析 ，并进 行 数据 视 图 转变 ，进 而 进行 授 权检 查和 完 整性 检 查 ，这个 层 次 的关 键就 在 于 语法 分析 ，这是 将应 用 程序 针对 数 据库 的处理 通 过语 言翻 译 ，形成 数据 库 能够 执 行 的命令 ，从而 实现数 据库 的具 体应 用 。第 三 就是 数据 存 取层 ，这 个 层 次 处 理 的对 象 是单 个 元组 ，也 就 是将 上层 的 集合 操 作进 行转 换 ，并 成 为 一种 单记 录 的操 作 ，这 个过 程 就是 将 第二 层 的 整 体处 理转 变 成 单个 处 理 的过程 。第 四就 是数 据存 储 层 ， 这 个层 次 的功 能 管理 作 用是 为 了实 现对 数据 页 和系 统 缓冲 区 中 的数据 进 行 处理 ，从而 实现 数 据 的存贮 。最后 就 是操 作 系统 ，这 是 数据 库 分 层管 理 的基 础 ，操作 系 统所 提供 的 存 储语 言 以及 基本 的存取 方 法都 是 一种 数据 库 管理 系统 上 的存 储 层 的接 口，通 过 这个接 口可 以让 操作 系 统和 数据 库 进 行融合 ，从而 实现对 数据 库 的操 作和 管理 。
mysql sql查询组织层级关系 标准sql 查询
mysql sql查询组织层级关系标准sql 查询
要查询组织层级关系，通常使用递归查询是一个有效的方法。
MySQL 8.0 版本引入了递归公共表表达式（Recursive Common Table Expression，简称 CTE），这使得递归查询变得更加容易。
现在，我们要查询每个员工的层级和其上级的层级。
这可以通过递归 CTE 来完成：
这个查询首先选择根节点（没有上级的节点），然后递归地选择每个员工的上级，直到没有更多的上级。
level列显示了每个员工的层级。
注意：在使用递归查询时，确保你的数据模型和关系是正确的，以避免无限递归的情况。
此外，递归查询在大数据集上可能效率不高，因为它需要多次遍历数据。
在这种情况下，可能需要考虑其他优化策略或使用其他数据库设计方法。
层次、网状、关系模型三种数据库模型对比
1、 进行插入操作时，如果 没有相应的 双亲结点 值皆不能插 入它的子 女结点值。 2、 进行删除操作时，如果 删除双亲结点值，则相 应的子女结 点值也被 同时删除。
层次数据库中不仅要存储 数据本身， 还要存储数据之只有一个双亲结点。 记录值而独立存在。
网状数据库模型的存储结 构中关键是如何实现记录 之间的联系， 常用的方法是 链接法， 包括单向链接、 双 向链接、 环状链接、 向首链 接等。
网状
优点：①关系模型与格式化模型不 同， 它是建立在严格的数学概念的基 础上的。 ②关系模型的概念单一。 ③关系模型的存取路径对用户透明 关系 每个关系的数据结构是一 张规范的二维表。 关系模型要求关系必须是 规范化的， 关系的每一个分 量必须是一个不可分割的 数据项。 主要有查询、 插入、 删除和 更新 1、 实体完整性。 2、 参照完整性。 3、 用户定义的完整性。 实体及实体之间的联系都 用表来表示。 从而具有更高的数据独立性、 更好的 安全保密性， 也简化了程序员的工作 和数据开发建立的工作。 缺点：由于存储路径对用户透明，查 询效率往往不如格式化数据模型。
1、 支持记录码的概念，码 1、 允 许 一 个 以 上 的 结 点 无双亲。 2、 一 个 结 点 可 以 有 多 于 一个的双亲。 允许两个结点之间有多种 联系 网状模型可以更直接地区 描述现实世界 主要有查询、 插入、 删除和 更新。 即唯一标识 记录的数 据项的集合。 2、 保 证 一 个 联 系 中 双 亲 记录和子女 记录之间 是一对多的联系。 3、 可 以 支 持 双 亲 记 录 和 子女记录之 间某些约 束条件。
层次网状关系模型一览表模型名称数据结构特点数据操作完整性约束存储结构优缺点异常说明层次有且只有一个结点没有双亲结点这个结点称为根结点
层的概念数据库
层的概念数据库
在数据库中，层的概念指的是将数据分为不同的逻辑层次，以便更好地组织和管理数据。
通过将数据按照其功能或用途分成不同的层，可以使数据库更加灵活和可维护。
常见的数据库层包括以下几种：
1. 物理层：物理层是数据库的底层，负责存储和管理数据在磁盘上的存储结构。
它处理磁盘空间的分配、文件的读写、索引的建立等底层任务。
2. 逻辑层：逻辑层是对数据进行组织和管理的中间层。
它定义了数据的结构、关系和约束条件，以及对数据的操作和查询方式。
逻辑层包括了数据模型、数据表、视图、存储过程、触发器等对象。
3. 操作层：操作层是用户通过数据库管理系统（DBMS）对数据库进行操作的接口层。
它提供了各种数据库操作命令和语言，如SQL语言，用于对数据库进行查询、插入、更新和删除等操作。
4. 应用层：应用层是建立在数据库之上的应用程序层。
它通过调用数据库操作层提供的接口，实现具体的业务逻辑。
应用层可以包括Web应用、移动应用、企业应用等。
数据库的结构层次
数据库的结构层次一、概述数据库是指存储、管理和组织数据的系统，它用于有效地存储和检索数据。
在数据库中，数据以结构化的方式进行组织和存储，以便用户可以方便地访问和管理数据。
数据库的结构层次是指在数据库系统中，数据的组织和管理方式按照一定的层次结构进行划分和管理。
本文将从底层到顶层，介绍数据库的结构层次。
二、物理层物理层是数据库结构的最底层，它定义了数据在物理存储介质上的存储方式和组织结构。
物理层的主要任务是将逻辑层的数据映射到磁盘上，并提供数据的存储和访问接口。
在物理层中，数据以文件和页的形式进行存储，数据库管理系统通过文件系统来管理这些文件和页。
三、存储层存储层是数据库结构的中间层，它定义了数据在内存中的存储方式和组织结构。
存储层的主要任务是将物理层的数据加载到内存中，并提供数据的读写接口。
在存储层中，数据以数据块的形式进行存储，每个数据块包含一定数量的数据记录。
数据库管理系统通过缓冲区管理器来管理这些数据块，以提高数据的访问效率。
四、逻辑层逻辑层是数据库结构的中间层，它定义了数据的逻辑结构和组织方式。
逻辑层的主要任务是将存储层的数据组织成表、视图、索引等逻辑结构，并提供数据的查询和操作接口。
在逻辑层中，数据以表的形式进行组织，表由多个字段组成，每个字段存储一个数据项。
数据库管理系统通过查询处理器来解析和执行用户的查询请求，以获取所需的数据。
五、模式层模式层是数据库结构的中间层，它定义了数据的整体结构和组织方式。
模式层的主要任务是将逻辑层的数据组织成模式，模式是数据库的逻辑结构的描述，它定义了表、视图、索引等逻辑结构之间的关系。
在模式层中，数据以模式的形式进行组织，模式包含了数据库的所有表、视图、索引等逻辑结构的定义。
数据库管理系统通过数据字典来管理和维护模式的信息。
六、外部层外部层是数据库结构的最顶层，它定义了用户对数据库的视图和访问权限。
外部层的主要任务是将模式层的数据组织成用户的视图，视图是用户对数据库的数据的逻辑表示。
数据库原理教材
数据库原理教材
数据库原理教材是一本讲解数据库基本概念和原理的教材。
本教材着重介绍了数据库的概念、结构、存储方式、操作语言及查询优化等内容，旨在帮助读者全面理解数据库的工作原理。
在数据库原理教材中，首先介绍了数据库的概念和发展历程。
数据库是一个结构化的数据集合，用于存储和管理大量的数据。
随着信息技术的发展，数据库在各个领域起到了重要的作用。
接着，教材详细介绍了数据库的结构。
数据库采用了层次结构或者是关系模型进行组织。
层次结构中数据按照父子关系进行组织，而关系模型则是通过表的方式将数据进行存储。
不同的结构在不同的应用场景下有不同的优劣势。
然后，教材解释了数据库的存储方式。
常见的存储方式有顺序文件、索引文件和散列文件等。
这些不同的存储方式对于数据的访问速度和效率都有着重要的影响。
教材还介绍了数据库的操作语言。
SQL是一种通用的数据库
操作语言，可以用于创建数据库、定义表、插入数据、查询数据以及更新数据等操作。
通过学习SQL语言，读者可以实现
对数据库的各种操作。
最后，教材讨论了数据库的查询优化。
查询优化是提高数据库查询效率的重要手段，包括了索引的设计和利用、查询计划的优化等内容。
通过优化查询，可以减少数据库的查询时间，提高数据库的性能。
综上所述，数据库原理教材是一本详细介绍数据库概念和原理的教材，通过学习本教材，读者可以全面了解数据库的工作原理，并能够应用数据库进行数据管理和查询操作。
层次模型的数据结构
层次模型的数据结构数据结构是计算机科学中重要的概念，它描述了数据在计算机内部的组织方式和操作方式。
层次模型是一种常见的数据结构，它以树形结构的方式组织数据，使得数据之间具有明确的层次关系。
在层次模型中，数据被组织成一个树形结构，其中每个节点代表一个数据项，而每个节点下面的子节点代表该节点的子数据项。
树的顶层节点称为根节点，它没有父节点。
树中的每个节点可以有多个子节点，但每个节点只能有一个父节点。
层次模型的一个典型应用是组织文件系统。
在文件系统中，根节点代表整个文件系统，每个文件夹或文件都是一个节点，它们可以包含子文件夹或文件。
这种层次结构使得文件系统中的文件和文件夹之间具有明确的层次关系，方便用户进行文件的管理和查找。
除了文件系统，层次模型还广泛应用于数据库管理系统中。
在数据库中，数据被组织成层次结构，其中每个节点代表一个记录，而每个节点下面的子节点表示该记录的子记录。
通过层次模型，数据库可以高效地进行数据的存储和查询。
层次模型的优点之一是它能够直观地表示数据之间的层次关系。
通过树形结构，人们可以清晰地看到数据项之间的父子关系，使得数据的组织和查询更加方便。
此外，层次模型还可以减少数据的冗余，提高数据的存储和查询效率。
然而，层次模型也存在一些缺点。
首先，层次模型对数据的组织方式有一定的限制，数据项之间必须具有明确的层次关系。
这可能导致一些数据无法很好地被组织和查询。
其次，层次模型的修改和更新操作相对复杂，需要对整个层次结构进行调整。
这可能会导致数据的一致性和完整性问题。
尽管层次模型存在一些缺点，但它仍然是一种非常实用的数据结构，特别适用于需要表示数据层次关系的场景。
通过合理地设计和使用层次模型，可以提高数据的组织和查询效率，从而更好地满足用户的需求。
层次模型是一种重要的数据结构，它以树形结构的方式组织数据，使得数据之间具有明确的层次关系。
它在文件系统和数据库管理系统等领域有着广泛的应用。
层次模型能够直观地表示数据之间的层次关系，提高数据的组织和查询效率。
层次模型
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定义
定义
在数据库中定义满足下面两个条件的记录以及它们之间的集合为层次模型：（1）有且只有一个结点没有双 亲结点，这个结点称为根结点；（2）根以外的其他结点有且只有一个双亲结点 。
相关概念
相关概念
在层次模型中，每个结点表示一个记录类型，记录类型之间的用结点之间的连线（有向边）表示，这种是父 子之间的一对多的。这就使得层次数据库系统只能处理一对多的实体 。
在层次模型中，同一双亲的子女结点称为兄弟结点，没有子女结点的结点称为叶结点 。
特征
特征
层次模型的一个基本的特点是，任何一个给定的记录值只能按其层次路径查看，没有一个子女记录值能够脱 离双亲记录值而独立存在 。
举例
举例
下面是一个教员学生层次模型。该层次模型有4个记录类型 。分别是： （1）记录类型“系”是根结点，由系编号、系名、办公地点3个字段组成。它有两个子女结点“教研室”和 “学生” 。 （2）记录类型“教研室”是“系”的子结点，同时又是“教员”的双亲结点。它由教研室编号和教研室名 两个字段组成 。 （3）记录类型“学生”由学号、姓名、成绩3个字段组成 。 （4）记录类型“教员”由职工号、姓名、研究方向3个字段组成 。 “学生”与“教员”是叶结点，他们没有子女结点。由“系”到“教研室”、“教研室”到“教员”、“系” 到“学生”都是一对多的 。
数据操纵和完整性约束
数据操纵和完整性约束
层次模型的数据操纵主要有查询、插入、删除和更新。进行插入、删除、更新操作时要满足层次模型的完整 性约束条件 。具体如下：
（1）进行插入操作时，如果没有相应的双亲结点值就不能插入它的子女结点值。例如，在上例的层次数据 库中，如果新调入一名教员，但尚未分配到某个教研室，这时就不能将新教员插入到数据库中 。
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5.层次查询(Hierarical Retrival)5.1 基本概念对于层次查询需要掌握：1.解释层次查询的基本概念，识别需求中需要用到层次查询的能力。
2.建立和格式化一个树形报表(tree report)。
3.修剪树形结构的节点(node)和枝(branches)。
关键词：tree,root(根),node,leaf(叶子),branch(树枝，分支)本节例子来源于表s_emp,表结构和数据如下：看上面的表s_emp,使用层次查询，我们可以获得一张表基于层次关系的数据集合。
Oracle是一种关系型数据库，在表中不可能以层次的关系存放数据。
但是我们可以通过一定的规则，使用tree walking(树的遍历或树的查找)来获得层次关系的数据。
Hierarical query是一种获得树的层析关系报表的方法。
树形结构的数据集合，存在于我们日常生活中的很多地方，比如考虑一个家族关系，有长辈，长辈下面有子女，子女下面还可以有子女，这转化为层次或等级关系就是：根节点只有一个，下面有子节点，子节点下面还有子节点，这样组成了一棵树。
(有时候，根节点root不一定只有一个，严格意义上说，这种情况不是一个严格的树)。
当一种层次关系是存在一个表的行中，那么这种层次是可以获得的。
例如，我们看s_emp表，对于title:VP，我们知道这些行中都包含manager_id=1,也就是说，这些行属于id=1的雇员的下属雇员，那么有title=vp又可以获得一系列的层次，而这些层次的跟则是id=1这个雇员。
由此，得到一棵树形结构数据集合。
层次树或等级树，在譬如家族关系，育种关系，组织管理，产品装配，人类进化，科学研究等领广泛应用。
下面我们就根据s_emp 这张表，根据职位大小来描述一个树形结构图。
如图： Velasquez （id=1 title=president ）-----root level=1Ngao Nagayama Quick-To-See Ropeburn Child level =2Urguhart Menchu Biri Catchpole Havel Dancs SchwartzMagee Giljum SedeghiNguyen Level=3Level=4只显示部分树形结构树形结构的父子关系，你可以控制：1.遍历树的方向，是自上而下，还是自下而上。
2.确定层次的开始点(root)的位置。
层次查询语句正是从这两个方面来确定的,start with 确定开始点,connect by 确定遍历的方向。
5.2 层次查询5.2.1 语法：层次查询是通过start with 和connect by 子句标识的。
1.其中level 关键字是可选的，表示等级，表示root,2表示root 的child,其他相同的规则。
2.From 之后可以是table,view 但是只能是一个table 。
3.Where 条件限制了查询返回的行，但是不影响层次关系，属于将节点截断，但是这个被截断的节点的下层child 不受影响。
4.Start with 是表示开始节点，对于一个真实的层次关系，必须要有这个子句，但是不是必须的，后面详细介绍。
5.connect by prior是指定父子关系，其中prior的位置不一定要在connect by之后，对于一个真实的层次关系，这也是必须的。
对于from是视图的，那么这个view不能包含join。
5.2.2 遍历树Start with子句：首先必须确定startpoint，通过start with子句，后面加条件，这个条件是任何合法的条件表达式。
Start with确定将哪行作为root，如果没有start with,则每行都当作root，然后查找其后代，这不是一个真实的查询。
Start with后面可以使用子查询，如果有where条件，则会截断层次中的相关满足条件的节点，但是不影响整个层次结构。
可以带多个条件。
对于s_emp,从root title=president开始，语句如下：selec t le v el,id,manag e r_id,l a s t_nam e,tit le from s_e mps tart with manag e r_id i s nu llc onn ec t by prior id=manag e r_id;这个语句与下面的语句等价，将s tart with 后面的条件换成子查询。
selec t le v el,id,manag e r_id,l a s t_nam e,tit le from s_e mps tart with tit le=(selec t tit le from s_e mp wh e r e manag e r_id i s nu ll)c onn ec t by prior id=manag e r_id;注意：start with 和connect by prior不是ANSI标准sql。
Connect by子句：Connect by与prior确定一个层次查询的条件和遍历的方向(prior确定)。
Connect by prior column_1=column_2;(其中prior表示前一个节点的意思，可以在connect by等号的前后，列之前，也可以放到select中的列之前)。
Connect by也可以带多个条件，比如 connect by prior id=manager_id and id>10;方向：1.自顶向下遍历：就是先由根节点，然后遍历子节点。
column_1表示父key,column_2表示子key。
即这种情况下：connect by prior 父key=子key表示自顶向下，等同于connect by 子key=prior 父key.例如：selec t le v el,id,manag e r_id,l a s t_nam e,tit le from s_e mps tart with manag e r_id=2c onn ec t by id=prior manag e r_id;--自下而上遍历2.自底向上遍历：就是先由最底层的子节点，遍历一直找到根节点。
与上面的相反。
Connect by之后不能有子查询，但是可以加其他条件,比如加上and id !=2等。
这句话则会截断树枝，如果id=2的这个节点下面有很多子孙后代，则全部截断不显示。
比如下面的句子：selec t le v el,id,manag e r_id,l a s t_nam e,tit le from s_e mps tart with tit le=(selec t tit le from s_e mp wh e r e manag e r_id i s nu ll)c onn ec t by prior id=manag e r_id and id!=2;不来不加上id!=2，共有25条记录，现在加上这个条件只有9条记录了，因为id=2的后代包括自己共有16条记录，全部被截断。
5.2.3 使用level和lpad格式化报表Level是层次查询的一个伪列，如果有level，必须有connect by,start with可以没有。
Lpad是在一个string的左边添加一定长度的字符，并且满足中间的参数长度要求，不满足自动添加。
例如现在的需求是，输出s_emp等级报表，root节点的last_name不变，比如第2等级，也就是level=2的前面加两个’_’符号，level=3的前面加4个。
这样我们可以得到一个公式就是：Lpad(last_name,length(last_name)+(level*2)-1,’_’)可以得出下面的语句：selec t le v el,id,manag e r_id,l pad(l a s t_nam e,le ngth(l a s t_nam e)+(le v el*2)-2,'_'),tit le,priorl a s t_nam e from s_e mps tart with manag e r_id i s nu llc onn ec t by prior id=manag e r_id;selec t中的prior l a s t_nam e是输出其父亲的l a s t_nam e.这个语句执行的结果如下：5.2.4 修剪branches上面已经提到，where子句会将节点删除，但是其后代不会受到影响，connect by 中加上条件会将满足条件的整个树枝包括后代都删除。
要注意，如果是connect by之后加条件正好条件选到根，那么结果和没有加一样，如图所示：5.2.5 层次查询限制1.层次查询from 之后如果是table，只能是一个table，不能有join。
2.from之后如果是view，则view不能是带join的。
3.使用order by子句，order子句是在等级层次做完之后开始的，所以对于层次查询来说没有什么意义，除非特别关注level，获得某行在层次中的深度，但是这两种都会破坏层次。
见5.3增强特性中的使用siblings排序。
4.在start with中表达式可以有子查询，但是connect by中不能有子查询。
5.2.6 应用1）查询每个等级上节点的数目先查看总共有几个等级：selec t c ount(di s tin c t le v el)from s_e mps tart with manag e r_id i s nu llc onn ec t by prior id=manag e r_id;要查看每个等级上有多少个节点，只要按等级分组，并统计节点的数目即可，可以这样写：selec t le v el,c ount(l a s t_nam e)from s_e mps tart with manag e r_id i s nu llc onn ec t by prior id=manag e r_idgroup by le v el;2）格式化报表见5.2.3.3）查看等级关系有一个常见的需求，比如给定一个具体的emp看是否对某个emp有管理权，也就是从给定的节点寻找，看其子树节点中能否找到这个节点。
如果找到，返回，找不到，no rows returned.比如对于s_emp表，从根节点，也就是manager_id is null的开始找，看first_name=’E le na’是否被它管理，语句如下：selec t le v el,a.*froms_e mp awh e r e fir s t_nam e='E le na'–被管理的节点s tart with manag e r_id i s nu ll –开始节点c onn ec t by prior id=manag e r_id;4）删除子树比如有这样的需求，现在要裁员，将某个部门的员工包括经理全部裁掉，那么可以使用树形查询作为子查询实现这个功能。