教学课件3-37 数据库选型

合集下载

数据库服务器选型原则及实例解说

数据库服务器选型原则及实例解说数据库服务器选型原则及实例解说数据库服务器作为业务系统的核心，具有业务量大、存储数据量大等特点。

它承担着业务数据的存储和处理任务，因此关键数据库服务器的选择就显得尤为重要。

服务器的可靠性和可用性是首要的需求，其次是数据处理能力和安全性，然后是可扩展性和可管理性。

根据应用类型和规模的不同，数据库对于服务器的性能要求也不一样。

如对于大型数据库(ERP, OLTP, data mart)来说，服务器往往仅用来运行数据库，或仅运行单一的应用。

数据库的容量在1TB以上，需要有较高的CPU处理能力，大容量内存为数据缓存服务，并需要很好的IO性能，使用这类应用时，通常需要有较高的CPU主频。

那么，具体到某个行业甚至某个项目，数据库服务器该如何选择呢?数据库服务器选型五个原则首先，数据库服务器选型应该遵循以下几个原则：1)高性能原则保证所选购的服务器，不仅能够满足运营系统的运行和业务处理的需要，而且能够满足一定时期的业务量增长的需要。

一般可以根据经验公式计算出所需的服务器TpmC值，然后比较各服务器厂商和TPC组织公布的TpmC值，选择相应的机型。

同时，用服务器的市场价/报价除去计算出来的TpmC值得出单位TpmC 值的价格，进而选择高性能价格比的服务器。

2)可靠性原则可靠性原则是所有选择设备和系统中首要考虑的，尤其是在大型的、有大量处理要求的、需要长期运行的系统。

考虑服务器系统的可靠性，不仅要考虑服务器单个节点的可靠性或稳定性，而且要考虑服务器与相关辅助系统之间连接的整体可靠性，如：网络系统、安全系统、远程打印系统等。

在必要时，还应考虑对关键服务器采用集群技术，如：双机热备份或集群并行访问技术，甚至采用可能的完全容错机。

比如，要保证系统(硬件和操作系统)在99.98%的时间内都能够正常运作(包括维修时间)，则故障停机时间六个月不得超过0.5个小时。

服务器需7×24小时连续运行，因而要求其具有很高的安全可靠性。

数据仓库设计ppt课件

¨ 存储用户分析数据的数据库可以采用关系型数据库、多维数据库和对象数据库实现。
¨ 元数据库是数据仓库的灵魂。没有元数据库，用户就无法对数据仓库数据进行良好的定义、组织和管理。
37
变电站电气主接线是指变电站的变压器、输电线路怎样与电力系统相连接，从而完成输配电任务。变电站的主接线是电力系统接线组成中一个重要组成部分
39
变电站电气主接线是指变电站的变压器、输电线路怎样与电力系统相连接，从而完成输配电任务。变电站的主接线是电力系统接线组成中一个重要组成部分
¨ （2）数据仓库与业务处理系统的接口设计在确定了数据仓库的数据源以后，就需要考虑
数据仓库与作为数据源的业务处理系统的接口设计。
40
变电站电气主接线是指变电站的变压器、输电线路怎样与电力系统相连接，从而完成输配电任务。变电站的主接线是电力系统接线组成中一个重要组成部分
¨ （1）拷贝中间件，主要有如下4种： ¨ A.代码发生器。 ¨ B.数据复制工具。 ¨ C.数据泵。 ¨ D.广义数据获取工具和设备。
44
变电站电气主接线是指变电站的变压器、输电线路怎样与电力系统相连接，从而完成输配电任务。变电站的主接线是电力系统接线组成中一个重要组成部分
¨ （2）用于数据库访问的网关中间件：主要用于解决数据仓库与数据源和客户端之间的网络协议不同所造成的数据传输困难的问题。
3.2.2 数据仓库接口与中间件设计
1.数据仓库的数据源确定以及与业务处理系统接口的设计
¨ （1）数据仓库的数据源确定 ¨ 要为数据仓库从数据源中抽取为管理决策分析
所使用的数据源，首先要对所抽取的数据源进行正确的定义。数据源的定义要确定数据仓库主题所需各数据源的详细情况，包括数据源所在计算机平台、拥有者、数据结构、使用该数据源的处理过程、数据仓库更新计划等。

数据库的ppt课件

物理结构设计
选择存储介质
01
考虑数据量、访问频率、安全性等因素，选择合适的
存储介质。
设计数据库分区
02 根据应用需求和数据规模，设计数据库分区方案以提
高查询和管理效率。
优化数据库性能
03
通过调整数据库配置、优化查询语句等方式，提高数
据库的性能和响应速度。
03
数据库操作
插入数据
插入单行数据
在数据库表中插入一行数据，通常需要指定表名、列名和对应的值。
详细描述
NoSQL数据库可以划分为不同的类型，例如键值对存储库、列存储库、文档存储库和图形存储库。它们通常用于处理大量数据和高并发访问，并支持分布式部署。NoSQL数据库的优点在于它们的高性能、高可用性和可扩展性，以及灵活的架构和数据模型。然而，它们也存在一些挑战，例如数据一致性问题、缺乏 SQL查询功能和跨不同数据类型的查询难度。
操作系统优化
对操作系统进行调优，如文件系统配置、网络参数等，以提高数据库系统的性能。
数据库配置
根据实际需求调整数据库的配置参数，如缓冲区大小、连接数等，以获得更好的性能。
06
数据库新技术
NoSQL数据库
总结词
NoSQL数据库是针对关系型数据库的挑战而出现的，它们不使用SQL作为查询语言，而是使用其他方式来存储和查询数据。NoSQL数据库具有高性能、高可用性和可扩展性，以及灵活的架构和数据模型。
04
数据库安全
用户身份认证
用户名和密码
强制用户使用强密码，并确保用户名和密码的唯一性。定期更换密码，增加破解难度。
多因素认证
引入多因素认证，如手机验证码、指纹识别等，提高用户身份认证的安全性。

数据库的选型

数据库的选型⽬录影响数据库选择的因素数据量：是否海量数据，单表数据量太⼤会考验数据库的性能数据结构：结构化 (每条记录的结构都⼀样) 还是⾮结构化的 (不同记录的结构可以不⼀样)是否宽表：⼀条记录是 10 个域，还是成百上千个域数据属性：是基本数据 (⽐如⽤户信息)、业务数据 (⽐如⽤户⾏为)、辅助数据 (⽐如⽇志)、缓存数据是否要求事务性：⼀个事务由多个操作组成，必须全部成功或全部回滚，不允许部分成功实时性：对写延迟，或读延迟有没有要求，⽐如有的业务允许写延迟⾼但要求读延迟低查询量：⽐如有的业务要求查询⼤量记录的少数列，有的要求查询少数记录的所有列排序要求：⽐如有的业务是针对时间序列操作的可靠性要求：对数据丢失的容忍度⼀致性要求：是否要求读到的⼀定是最新写⼊的数据对增删查改的要求：有的业务要能快速的对单条数据做增删查改 (⽐如⽤户信息)，有的要求批量导⼊，有的不需要修改删除单条记录(⽐如⽇志、⽤户⾏为)，有的要求检索少量数据 (⽐如⽇志)，有的要求快速读取⼤量数据 (⽐如展⽰报表)，有的要求⼤量读取并计算数据 (⽐如分析⽤户⾏为)是否需要⽀持多表操作不同的业务对数据库有不同的要求SQL 数据库 & NoSQL 数据库SQL 数据库就是传统的关系型数据库⾏列式表存储结构化数据需要预定义数据类型数据量和查询量都不⼤，如果数据量⼤要做分表对数据⼀致性、完整性约束、事务性、可靠性要求⽐较⾼⽀持多表 Join 操作⽀持多表间的完整性，要删除 A 表的某条数据，可能需要先删除 B 表的某些数据SQL 的增删改查功能强较为通⽤，技术⽐较成熟⼤数据量性能不⾜⾼并发性能不⾜⽆法应⽤于⾮结构化数据扩展困难常⽤的 SQL 数据库⽐如 Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQLiteNoSQL 泛指⾮关系型数据库表结构较灵活，⽐如列存储，键值对存储，⽂档存储，图形存储⽀持⾮结构化数据有的不需要预定义数据类型，有的甚⾄不需要预定义表⽀持⼤数据量多数都⽀持分布式扩展性好基本查询能⼒，⾼并发能⼒⽐较强 (因为采⽤⾮结构化、分布式，并牺牲⼀致性、完整性、事务性等功能)对数据⼀致性要求⽐较低通常不⽀持事务性，或是有限⽀持通常不⽀持完整性，复杂业务场景⽀持较差通常不⽀持多表 Join，或是有限⽀持⾮ SQL 查询语⾔，或类 SQL 查询语⾔，但功能都⽐较弱，有的甚⾄不⽀持修改删除数据不是很通⽤，技术多样，市场变化⽐较⼤常⽤的 NoSQL 数据库⽐如列式：HBase、Cassandra、ClickHouse键值：Redis、Memcached⽂档：MongoDB时序：InfluxDB、Prometheus搜索：ElasticsearchSQL 和 NoSQL 是⼀个互补的关系，应⽤在不同的场景中OLTP & OLAPOLTP (On-Line Transaction Processing)主要做实时事务处理⽐如处理⽤户基本信息、处理订单合同、处理银⾏转账业务、企业的 ERP 系统和 OA 系统，等等频繁地，对少量数据，甚⾄是单条数据，做实时的增删改查数据库经常更新通常对规范化、实时性、稳定性、事务性、⼀致性、完整性等有要求操作较为固定，⽐如订单业务，可能永远就那⼏个固定的操作数据库主要模型是 3NF 或 BCNF 模型OLAP (On-Line Analytical Processing)数据仓库，主要做历史数据分析，为商业决策提供⽀持⽐如对⼤量的⽤户⾏为做分析，对设备的状态、使⽤率、性能做分析频率较低地，对⼤量数据，做读取、聚合、计算、分析，实时性要求不⾼，对吞吐能⼒要求较⾼通常列的数量⽐较多，但每次分析的时候只取少部分列的数据通常是批量导⼊数据通常数据导⼊后不会修改，主要是读取操作，写少读多通常对规范化、事务性、⼀致性、完整性等要求较低，甚⾄⼀个查询操作失败了也不会有什么影响操作较为灵活，⽐如⼀个海量⽤户⾏为数据表，可以想出许多不同的⽅法，从不同的⾓度对⽤户做分析数据库主要是星型、雪花模型不使⽤⾼性能的 OLAP 之前，更传统的做法是通过离线业务构建 T+1 的离线数据，⽐较滞后OLTP 通常⽤传统的关系数据库，如果数据量⼤要分表，对事务性、⼀致性、完整性等要求不⾼的话也可以⽤ NoSQLOLAP 通常⽤ NoSQL，数据量不⼤的话也可以⽤传统的关系数据库关系型数据库 Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SQLiteOracle：甲⾻⽂开发的商业数据库，不开源，⽀持所有主流平台，性能好，功能强，稳定性好，安全性好，⽀持⼤数据量，⽐较复杂，收费昂贵SQL Server：微软开发的商业数据库，只能在 Windows 运⾏MySQL：甲⾻⽂拥有的开源数据库，⽀持多种操作系统，体积⼩，功能弱些，简单的操作性能好，复杂的操作性能差些PostgreSQL：使⽤ BSD 协议的完全开源免费的项⽬，⽀持多种操作系统，功能更强⼤，可以和多种开源⼯具配合SQLite：开源、轻型、⽆服务器、零配置，⼀个数据库就只是⼀个⽂件，在应⽤程序内执⾏操作，占⽤资源⼩，可⽤于嵌⼊式或⼩型应⽤Oracle 多⽤于银⾏等⾼要求的领域，要求不⾼的⽐如互联⽹⾏业多⽤ MySQL 和 PostgreSQL，⽽ SQLite ⽤于嵌⼊式或作为应⽤程序内的数据库使⽤，SQL Server ⽤于 Window 服务器HBase (宽表、列式存储、键值对存储、NoSQL、OLTP)基于 Hadoop 的 HDFS 分布式⽂件系统分布式数据库，需要 ZooKeeper 作为节点间的协调器⽀持宽表，⽀持⾮结构化数据，不需要预定义列和数据类型列式存储，每个 HFile ⽂件只存储⼀个列族的数据，⼀个列族可以有多个 HFile，⽽ HFile 内部按 Key-Value 格式存储，其中 Key 是rowkey, column family, column, timestamp 的组合并且按 rowkey 在 HFile 中按序存储，⽽ value 就是 Column Cell 的值⽀持海量数据 (千亿级数据表)数据先写⼊内存，达到阀值再写⼊磁盘，性能好，占⽤内存⼤不⽀持 SQL，不⽀持 Join，有⾃⼰专⽤的语句，⽀持增删改查⾃动分区、负载均衡、可线性扩展⾃动故障迁移强⼀致性 (每个分区 Region 只由⼀个 Region Server 负责，容易实现强⼀致性)CP 模型 (不保证可⽤性，每个 Region 只由⼀个 Region Server 负责，Server 挂了得做迁移导致暂时不可⽤)不⽀持事务、⼆级索引组件⽐较多，⽐较重，适⽤于已有的 Hadoop 平台，适⽤于海量宽表数据、需要增删改查、OLTP 的场景Phoenix (基于 HBase 的数据库引擎、关系型、OLTP)嵌⼊到 HBase 的 Region Server 的数据库引擎⽀持 SQL⽀持 Join⽀持事务 (需要在定义表的时候配置)⽀持⼆级索引⽀持撒盐⽀持 JDBC⽤于强化 HBase，主要作为 OLTP，查询性能要求不⾼的话也可作为 OLAP，多⽤于 HDP (HDP 有集成 Phoenix)Cassandra (宽表、键值对存储、NoSQL、OLTP)⽆单点故障：Cassandra 节点按环形排列，没有中⼼节点，每个节点独⽴互联地扮演相同⾓⾊，每个节点都可以接受读写请求，数据可以有多个副本存储在多个节点，节点之间通过 Gossip (P2P) 协议交换状态信息，集群中有若⼲节点配为种⼦节点，⽤于新加⼊的节点获取集群拓扑结构并启动 Gossip 协议提供类 SQL 语⾔ CQL适合结构化、⾮结构化数据Table 需要定义 Partition Key、Clustering Key、以及普通列，其中 Partition Key ⽤于分区和排序，即按照 Partition Key 的 Hash Token 决定了数据被分配到哪个节点，并且在节点内也是按该 Hash Token 按序存储的，有相同 Partition Key 的数据会存在⼀起，并且按照 Clustering Key 排序存储，有点类似于 HBase 的 RowKey、ColumnFamily、Column，不过 HBase 是相同 CF 存⼀起，内部再按 RowKey 排序存储，再取 Column 值 (Column 值不排序)，⽽ Cassandra 是先按 Partition Key 的 Token 排序存储，内部再按Clustering 排序存储，再取普通 Column 的值 (Column 值不排序)⾼度可扩展，允许添加硬件、节点以提⾼数据容量，同时保持快速的响应时间通过 Consistency 命令可以配置⼀致性级别，主要是通知客户端操作前，必须确保的 replica 的成功数量Cassandra 采⽤的是最终⼀致性，是 CAP 理论⾥的 APCassandra 不⽀持 Join 和⼦查询主要⽤于 OLTP，要求不⾼的话也可以作为 OLAP 使⽤，和 HBase ⽐需要的组件⽐较少，维护⽐较容易Redis (基于内存的 Key-Value 的 NoSQL 数据库，OLTP)由 C 语⾔编写⽀持多种数据类型如 strings，hashes，lists，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs，geospatial 等操作原⼦性，保证了两个客户端同时访问服务器将获得更新后的值数据存储在内存中可以配置持久化，周期性的把更新数据写⼊磁盘，或周期性地把修改操作写⼊追加记录⽂件，也可以关闭持久化功能，将 Redis 作为⼀个⾼效的⽹络缓存数据功能使⽤⽀持主从同步，数据可以从主服务器向任意数量的从服务器同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器，这使得 Redis 可执⾏单层树复制，存盘可以有意⽆意的对数据进⾏写操作，由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地⽅同步树时，可订阅⼀个频道并接收主服务器完整的消息发布记录，同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助⽀持消息的发布/订阅（Pub/Sub）模式单线程模式，即⽹络 IO、数据读写，都由⼀个线程完成，正因为如此保证了原⼦性、稳定性、代码容易维护，之所以单线程不影响性能，是因为数据都在内存，操作本来就⾼效，当然这⾥的单线程指⽹络 IO、数据读写这个主功能，实际上还有其他线程，⽐如周期性写⼊硬盘的线程⾼版本在⽹络 IO 这块使⽤了多线程 (因为在⾼并发操作时，⽹络 IO 成为了瓶颈)，但读写操作还是单线程 (操作内存数据性能还是⾮常⾼的，能应付⾼并发场景)通常作为⾼性能内存数据库、缓存、消息中间件等使⽤memcached (基于内存的 Key-Value 的 NoSQL 数据库，OLTP)开源、⾼性能、分布式的基于内存的 Key-Value 数据存储，作⽤类似于 Redis存储 String/RawData，不定义数据结构 (Redis 有 hash、list、set 等多种结构)数据通常由 key，flags，expire time，bytes，value 组成服务端基本上只能简单的读写数据，服务端能⽀持的操作⽐较少包含 Server 组件和 Client 组件，可以有多个 server 但 server 之间是独⽴的，没有同步⼴播等机制，需要选择哪个 server 由 client 的API 决定的数据只在内存，不会落到硬盘没有安全机制协议简单性能⾼效memcached ⽐较简单，作为纯粹的 Key-Value 缓存性能会⽐ Redis 好些，但功能没有 Redis 强⼤MongoDB (⽂档数据库，NoSQL，OLTP)之所以说是⽂档数据库，是因为它的数据是以 JSON ⽂档的形式存储MongoDB 的概念和很多数据库不⼀样，它的 collection 相当于表，document 相当于⾏，field 相当于列⽐如er.insert({"name": "Lin","age": 30"address": {"street": "Zhongshan Road","city": "Guangzhou","zip": 510000},"hobbies": ["surfing", "coding"]})这是⼀条插⼊语句，这⾥的 db 是指当前数据库，user 就是 collection 相当于表，insert 语句⾥⾯的 JSON 就是 document 相当于其他数据库的⾏，name，age，street 这些就是 field 相当于列相同的⽂档可以插⼊多次⽽不会被覆盖，实际上 mongodb 会⾃动创建 _id 字段作为 primary key，并分配不同的数值，所以不会重复，也可以 insert 的时候指定 _id，但如果 _id 已经存在则会报错可以看到，mongodb 是⾮结构化数据，不需要预定义 collection，也不需要预定义数据结构提供丰富的查询表达式⽀持⼆级索引，⾃动负载平衡，读效率⽐写⾼⽀持分布式、⽀持故障恢复、数据冗余、分⽚、⽔平扩展可以配置存储引擎，WiredTiger Storage Engine (默认) 会做内存到⽂件的映射以提⾼性能，但内存消耗⼤，In-Memory Storage Engine (企业版⽀持) 只存在内存，不会落盘⾼版本⽀持 Join，⽀持事务⽀持安全认证功能提供扩展，⽐如实现可视化的⼯具，实现 BI 集成的⼯具mongodb 更适⽤于⾼度⾮结构化，或者源数据就是 JSON，每条数据⽐较⼤，以 OLTP 为主的场景，不适合于事务要求⽐较⾼，或⽐较复杂的⼤数据量的查询的场景，另外由于 mongodb 的语法和其他数据库差异⽐较⼤，需要⼀定的学习成本Hive (基于 HDFS 的数据库引擎、关系型、OLAP)Hive 是基于 Hadoop 的⼀个数据仓库⼯具数据存储在 HDFS，创建表的时候要通过 STORED AS 命令指定存储格式⽐如 TEXTFILE、ORCFILE、PARQUET，也可以通过STORED BY 命令指定为 HBase，可以创建新表也可以创建已有 HBase 表的映射查询通过 MapReduce、Spark 等作业完成提供了类 SQL 查询语⾔ HQL (HiveQL)，⽀持⽤户定义函数 (UDF)⾼版本⽀持事务 (需要创建表时指定)⽀持海量数据结构化数据⽀持增删改查不适合于 OLTP，主要作为 OLAP ⽤于⼤数据批量查询使⽤，需要有 Hadoop 平台Impala (基于 HDFS、HBase、Kudu 存储，并⾏计算，关系型，OLAP)Cloudera 开发的基于内存的分布式并⾏计算的数据库查询引擎主要由 C++ 实现，和 Hadoop 的交互使⽤ JNIImpala 使⽤和 Hive ⼀样的 metadata、SQL、ODBC driver、UI，这样在提⾼了 HDFS 的 SQL 查询性能的同时，⼜提供了相似的⽤户使⽤体验和 Hive ⼀样可以通过 STORED AS 指定 HDFS 的存储格式⽐如 TEXTFILE、ORCFILE、PARQUET通过 Hive 操作的表，需要⼿动同步到 ImpalaImpala 不仅 SQL 和 Hive ⼀样，实际上元数据也存在 Hive 中表数据除了 HDFS，也可以存储到 HBase，但需要在 HBase 建表，然后在 Hive 通过 STORED BY 建⽴映射表，由于 Impala 和 Hive 使⽤⼀样的 metadata，在 Hive 建好表后，只要在 Impala 执⾏刷新命令 INVALIDATE METADATA，就可以看到对应的 HBase 表⽀持 Join、Aggregate 等功能⽀持 JDBC、ODBC和 Hive 不同，Impala 不依赖于 MapReduce，⽽是在每个 HDFS DataNode 上运⾏⾃⼰的引擎实现并⾏处理Impala 的并⾏处理引擎主要由 state store、catalog service、多个 impala daemon 组成每个 impala daemon 都可以接收 client 的请求，impala daemon 由 query planner、query coordinator、query executor 组成，planner 接收 client 的 SQL 查询，然后分解为多个⼦查询，由 coordinator 将⼦查询分发到各个 daemon 的 executor 执⾏，daemon 获取HDFS、HBase 数据、计算、然后返回给 coordinator，然后由 coordinator 聚合后将最终结果返回给 clientImpala 是⽆中⼼结构，每个 daemon 都可以接受连接查询，可以通过 HA Proxy 实现多个 daemon 的负载均衡state store ⽤于收集监控各个 daemon 的状态catalog service 将 SQL 做出的元数据变化通知给集群中所有的 impala daemonImpala 的计算都在内存进⾏，对内存要求⽐较⾼Impala 在 2.8 以后才⽀持 update 操作，但是只限于 Kudu 存储，需要安装 Kudu，并通过 STORED AS 指定 Kudu 作为数据库的存储，Kudu 是 Cloudera 开发的列式存储管理器，⽬的是做 OLAP，并且平衡 HDFS 和 HBase 的性能，Kude 的随机读写性能⽐HDFS（⽐如 Parquet）好，但是⽐ HBase 差，⽽⼤数据量查询性能⽐ HDFS（⽐如 Parquet）差，但⽐ HBase 好，Kude 和 Impala ⾼度集成，也可以和 MapReduce/Spark 集成，⽤ Kudu 替换 HDFS/HBase 这样 Impala 就可以做 update，兼顾 OLAP 和改数据的需求，适合于以 OLAP 为主⼜有⼀定的 Update 需求的场景，Kudu 可以配置⼀致性，采⽤结构化表数据模型，需要定义主键，不使⽤HDFS ⽽是有⾃⼰的组件存储和管理数据, 采⽤ c++ 没有 full gc 风险Impala 不适合于 OLTP，主要作为 OLAP ⽤于⼤数据批量查询使⽤需要有 Hadoop 平台和 Hive性能⽐ Hive 好很多作为 OLAP 的性能⽐ Phoenix 之类的好主要是 CDH 在推，CDH 有集成 ImpalaPresto (基于多种数据源，并⾏计算，关系型，OLAP)Facebook 推出的基于内存的分布式并⾏计算的数据库查询引擎由 coordinator server、discovery server (通常集成在 coordinator ⾥，也可以独⽴)、多个 worker server 组成coordinator 负责与 client 交互，负责管理 worker，负责解析 statement、规划 query、创建⼀系列的 stage、再转换成⼀系列的 task 分发到不同 worker 并发执⾏worker 负责执⾏ task 和处理数据，会通过 connector 获取数据，和其他 worker 交互中间数据，最终结果会由 coordinator 返回给clientconnector 是适配器，使得 Presto 可以访问不同的数据库内建的 connector 主要是 Hive，此外有很多三⽅开发的 connector ⽐如 cassandra、es、kafka、kudu、redis、mysql、postgresql 等等需要在配置⽂件配置 catalog，这⾥ catalog 维护 schema 并通过 connector 指向⼀个数据源，定位 presto 表都是从 catalog 开始的，⽐如 hive.test_data.test 指的是 hive catalog 下的 test_data schema 下⾯的 test 表，⽽ schema 的概念则依赖于具体的 connector，⽐如对于 mysql ⽽⾔，presto 的 schema 就是 mysql 的 schema，⽽对于 cassandra ⽽⾔，presto 的 schema 就是 cassandra 的keyspace，可以建⽴多个 catalog 关联同⼀个 connector ⽐如环境⾥有多个 kafka 集群那可以有 kafka1 和 kafka2 两个 catalog statement 可以认为就是 presto 收到的 sql 语句，然后会解析成 query plan，然后 query ⼜被分为多个 stages，这些 stages 组成⼀个树的结构，每个 stage 会聚合计算它下⾯的其他 stages 的结果，每个 stage ⼜分为⼀个或多个 tasks，这些 task 会分发到不同的worker 并⾏执⾏，每个 task 处理不同的数据分⽚，每个 task ⼜有⼀个或多个 driver 并发处理数据Presto ⽀持 JDBC 接⼝，JDBC 的 URL 格式为 jdbc:presto://host:port/catalog/schema 或 jdbc:presto://host:port/catalog 或jdbc:presto://host:port⽀持 Join 查询，并且⽀持多数据源的 join 查询 (多张⼤表的 join 可能会影响性能)，跨数据源查询的时候需要指定完整的表名即[catalog].[schema].[table]，并且使⽤ presto://host:port 连接 JDBC，不指定 catalog 和 schema有限⽀持⼦查询不⽀持 update 操作⽀持安全机制⽀持标准的 ANSI SQL扩展性好可以和 Tableau 集成⽀持 Spark适合有多种数据源的⼤数据量的 OLAP 查询性能和 Impala 可能差不多，但⽀持多种数据源，不依赖 HadoopGreenplum (基于多个 PostgreSQL，并⾏计算，关系型，OLAP)基于多个 PostgreSQL 的分布式并⾏计算的数据库查询引擎内部的 PostgreSQL 有做改动以适应并⾏分布式计算主要由⼀个 master、多个 segments、⼀个 interconnect 组成master 维护元数据，接收并认证 client 的链接，接收 SQL 请求，解析 SQL，⽣成 query plan，并将任务分发到 segments，协调聚合segments 的返回结果，并将最终结果返回给 client，可以设置 master 为主从配置每个 segment 有个独⽴的 PostgreSQL 数据库，每个 segment 负责存储部分数据，并执⾏相应的查询计算，segment 也可以配置备份机制Interconnect 是 Greenplum 的⽹络层，负责 master 和 segment 的链接，以及各个 segment 之间的链接链接和 SQL 语法都和 PostgreSQL 兼容，⽀持 JDBC、ODBC创建表时可以指定是⽤列存储、⾏存储、外部表 (数据在其他系统⽐如 HDFS ⽽ GP 只存储元数据)操作外部数据，需要安装 PXF (Platform Extension Framework)，有了 PXF 可以⽀持 Hive、HBase、Parquet、S3、MySQL、ORACLE 等等⽀持安全、权限配置⽀持分布式事务，⽀持 ACID，保证数据的强⼀致性，不是使⽤锁，⽽是使⽤ MVCC (Multi-Version Concurrency Control) 来保证数据⼀致性shared-nothing 架构和 Impala、Presto 类似都是并⾏内存计算，但 Greenplum 性能可能稍差⼀点点，并且 Greenplum 还分开源版和商业版，有的功能只有商业版才⽀持Kylin (基于 Hive、HBase，并⾏计算，关系型，多维度、预计算 OLAP)传统 OLAP 根据数据存储⽅式的不同分为 ROLAP（Relational OLAP）以及 MOLAP（Multi-Dimension OLAP），ROLAP 以关系模型的⽅式存储数据，优点在于体积⼩，查询⽅式灵活，缺点是每次查询都需要对数据进⾏聚合计算，⽽ Kylin 属于 MOLAPKylin 将数据按维度的不同组合，提前计算好结果，形成 Cube (⽴⽅体) 结构，这样查询速度快，缺点是数据量不容易控制，N 个维度可以有 2**N 种组合，可能会出现维度爆炸的问题，⽽且数据有改动的话需要重新计算⽐如有 Phone 和 Country 两张维度表，以及 Sale 事实表 (明细表)，取⼿机品牌、国家、⽇期作为三个维度，有 (null)、(品牌)、(国家)、(⽇期)、(品牌、国家)、(品牌、⽇期)、(国家、⽇期)、(品牌、国家、⽇期) 共 8 种组合，可以提前计算好这 8 种 group by 组合的 sale 的各种汇总信息 (sum、count 等)，⼀个维度组合的⼀个汇总信息称为⼀个 cuboid，所有的 cuboid 合起来就被称为⼀个 CubeKylin 的数据源可以是 Hive 或 Kafka (Json 格式消息，key 就是列名)Kylin 的预计算结果存到 HBase，RowKey 就是各种维度的组合，相应的明细汇总存在 Column 中，这样 SQL 就变成对 RowKey 的扫描，并进⼀步的对 Column 计算 (如果需要的话)，这样查询性能⾃然就提升了，可以⽀持亚秒级查询Kylin ⽀持 ODBC，JDBC，RESTful API 等接⼝Kylin 可以和 Tableau、PowerBI 等 BI ⼯具集成使⽤步骤如下创建 Project同步 Hive 表或 Kafka 表创建 Data Model创建并命名 Model选择 Fact Table (事实表) 和 Lookup Table (查找表，主要是维度信息)，以及 Join 字段从 Fact Table 和 Lookup Table 中挑选维度列 (可以被 Cube 做 group by)从 Fact Table 选择指标列 (可以被 Cube 做 aggregation)从 Fact Table 选择⽤于⽇期分区的列，不需要就留空添加 Filter (可以被 Cube ⽤来做 Where 操作)创建 Cube创建并命名 Cube，并选择要关联的 Data Model添加维度列 (必须从 Data Model 配置的维度列中选择)添加指标列 (必须从 Data Model 配置的指标列中选择)共有 8 种 aggregation 操作可以配置给指标列：SUM, MAX, MIN, COUNT, COUNT_DISTINCT, TOP_N,EXTENDED_COLUMN and PERCENTILE (如果要查 avg 实际上就是⽤ sum 除以 count 得出，所以这⾥不需要配置 avg 等可以通过预计算结果进⼀步计算出的操作)build Cube，实际是通过 MapReduce/Spark 计算，任务完成后结果会写⼊ HBasebuild 成功后即可直接⽤ SQL 查询了，实际是根据维度查 RowKey，然后把 Column 存的聚合结果取出，如果必要的话再做进⼀步计算如果数据源有改动，需要重新 build Cube可以看到 Kylin 是⼀个纯粹的 OLAP ⼯具，通过预计算提升查询性能，但⽆法及时反应出数据源的改变，预计算可能很耗时并且可能会占⽤⼤量空间，且需要和 Hadoop 集成基于预计算的 OLAP 数据查询引擎还有 DruidClickHouse (列存储，向量化计算，并⾏计算，OLAP)俄罗斯企业 Yandex 开发的 OLAP 数据库列存储对于 OLAP 的好处由于 OLAP 经常是在⼤量数据列中检索少量列，如果采⽤⾏存储，意味着要逐⾏扫描，并且每⾏都很⼤，⽽采⽤列存储只需要扫描要检索的列，能减少 IO假设有的记录并没有存储要检索的列，⾏存储依然要扫描该记录才知道，⽽对于列存储则不存在这样的问题，因为没存储，⾃热⽽然就不会扫描到因为同⼀列的数据类型、⼤⼩⽐较⼀致，列存储更容易压缩，效率更⾼，进⼀步减少 IOIO 的减少还意味着有更多数据可以被缓存到内存向量化计算SIMD (Single Instruction，Multiple Data，单指令流多数据流)，现在的 CPU ⽀持这样的功能，通过⼀条指令即可利⽤多核对⼀组数据 (也就是向量) 进⾏ CPU 层⾯的并发计算，适⽤于纯基础计算的场景，如果有判断、跳转、分⽀的场景则不合适ClickHouse 有⼀个向量计算引擎，尽可能地使⽤ SMID 指令，批量并⾏地处理数据，⼤⼤提升了处理能⼒主要由 C++ 实现⽆中⼼化结构，由⼀个集群的 server 组成，并且每个 server 都可以接受客户端的链接查询，server 收到请求后会和其他 server 协调做并⾏计算，每个 server 都是多线程的，server 之间通过 ZooKeeper 协调同步⽀持分⽚（shard），数据可以跨节点存储在不同分⽚中，⼀个分⽚就是⼀个节点，或者多个节点组成⼀个有副本备份的分⽚，由配置⽂件配置⽀持分区，通过 Partition By 命令创建表分⽚和分区有时候不好区分，分⽚更多指的是表的数据分布在不同节点，⽽且⼀个节点可以存储多个数据库、多个表的数据，⽽分区更多指的是按某列数据将⼀个⼤表分成多个⼩表，⽐如按⽇期列分区，每天⼀个分区表，既可以查分区表，也可以查⼤表⽀持副本备份、⽀持数据完整性表引擎（Table Engine）创建表的时候要通过 Engine 命令指定要⽤的表引擎，决定如何存储数据最常⽤的是 MergeTree 系列引擎，⽐如ENGINE = MergeTree()ENGINE = AggregatingMergeTree()⽐较轻量级的 Log 系列引擎ENGINE = Log;ENGINE = TinyLog;允许从其他数据源查询，⽐如ENGINE = ODBC(connection_settings, external_database, external_table)ENGINE = JDBC(dbms_uri, external_database, external_table)ENGINE = MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password')ENGINE = PostgreSQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password')ENGINE = MongoDB(host:port, database, collection, user, password)ENGINE = HDFS(URI, format)ENGINE = Kafka() SETTINGS kafka_broker_list = 'host:port', kafka_topic_list = 'topic1'特殊类型，⽐如ENGINE = Memory 数据存在内存分布式在某个 server 创建的表只是该 server 的本地表，不是分布式的，如果要创建分布式表，需要在每个 server 创建相同名字的表，再在其中⼀台 server 上创建分布式表（会⾃动在所有 server 上都创建），这个分布式表是个逻辑表，不真正存储数据，⽽是映射到各个 server 的本地表，会⾃动做并⾏计算ENGINE = Distributed(cluster_name, database, table, [sharding_key])cluster_name 是在配置⽂件⾥配置的通常使⽤ MergeTree 存储，数据可以快速地按序 append 到⼀颗 MergeTree 的后⾯，后台会做合并和压缩操作，这样提升了数据插⼊的性能主索引，数据按 Primary Key 排序也可以在创建表时通过 Order By 指定排序的字段⽀持⼆级索引，也叫跳数索引 data skipping index，⽐如 minmax 索引，会统计每⼀段数据内某列数据（或是某个表达式）的最⼤值和最⼩值，检索的时候可以依据 minmax 决定是否跳过这段数据（感觉⽐较怪，性能应该⽐重建⼀张索引表的做法要差吧）⽀持 TTL，包括列级别、⾏级别、分区级别的 TTL⽀持 HTTP、TCP 接⼝⽀持 JDBC、ODBC有三⽅⼯具⽀持将其他数据库如 PG 的数据导⼊ ClickHouse有三⽅⼯具⽀持和⼀些可视化⼯具如 Grafana、DBeaver、Tabix 集成有三⽅⼯具⽀持 Kafka、Flink、Spark 等⽀持 SQL，⽀持 group by、order by、join、部分⼦查询等功能⽀持 array、json、tuple、set 等复杂数据类型⽀持近似计算，⽐如计算平均值，可以取部分数据计算，这样提升了性能，但降低了准度⾃适应 Join 算法，⽐如优先使⽤ Hash-Join，如果有多张⼤表则⾃动改⽤ Merge-Join安全机制、基于 Role 的权限控制⽀持错误恢复、扩展性好不⾜的地⽅对⾼并发的⽀持不⾜没有成熟的事务功能修改、删除数据的性能⽐较差，并且仅提供有限⽀持Primary Key 是采⽤稀疏索引，即索引只能指向⼀段数据，具体的数据还得⼀条条查，所以如果是查少量数据，或者查询单条数据，性能会⽐较差不依赖 Hadoop、列存储、向量化、并⾏、多线程、多存储引擎单表查询性能极好，⽐ Impala、Presto 之类的要好很多多表查询性能差些，⽐ Impala、Presto 之类的要差Elasticsearch (倒索引、分词、搜索引擎)Elastic Stack 是⼀组组件包括 Elasticsearch、Logstash、Filebeat、Kibana 等Elasticsearch 是基于 Apache Lucene 开发的搜索引擎，主要由 Java 开发Elasticsearch 集群主要由 master、data、ingest、coordinating 节点组成每个节点可以同时配置多种⾓⾊，⽐如即是 master ⼜是 data，但在⼤型集群中，通常每个节点只负担⼀种功能coordinating 是每个节点都会有的功能，不需要配置，即⽆论 master 还是 data 都会有 coordinating 功能，⽤于接收 client 的读写请求，然后将请求转发给相应节点处理，然后将处理结果合并后返回给 client，在⼤型集群中为了不对 master/data 等节点造成太⼤压⼒，可以配置多个专门的 coordinating，通过将 role 配置为空或是将 master、data、ingest 设置为 false (取决于不同版本) 即可，这样这些 coordinating 节点就只负责接收响应 client 请求不做其他⼯作，就像是⼀个反向代理的负载均衡⼀样，能提⾼并发性能master 负责管理整个集群，负责对 index 的创建删除等管理操作，决定数据要分⽚到哪个节点，管理其他节点的状态等等，可以配置多个 master 做 HA，需要单数个，⾄少要 3 个，系统实际上⾃动选举其中⼀个做 master，如果该 master 挂了，会从其他配置为master 的节点中重新选举⼀个，master 的配置可以低⼀些data 负责存储、计算、处理数据，对资源要求⽐较⾼，data 还可以进⼀步配置，指定节点⽤于存储 hot data、warm data、cold data 等等。

数据库设计方案(PPT)

历史数据分析
对历史性能数据进行统计分析，发现潜在的性能问题和趋势，为未来的优化提供参考。

数据库版本控制
版本控制工具版本变更记录版本回滚机制版本发布流程
使用专业的版本控制工具（如Git）对数据库结构和数据进行版本管理。
记录每次数据库变更的详细信息，包括变更内容、执行人、执行时间等。
当新版本出现问题时，能够快速回滚到上一个稳定版本，保证数据库的稳定性和可用性。
在数据迁移前，对原数据库进行完整备份，确保数据安全。同时，制定数据恢复方案，以防迁移过程中出现问题。
数据转换与清洗
迁移测试
在迁移过程中，进行数据转换和清洗工作，确保数据的准确性和一致性。
在正式迁移前，进行迁移测试，验证迁移方案的可行性和准确性。
测试与验收流程
功能测试
对数据库的各项功能进行测试，包括数据的增删改查、索引、存储过程、触发器等，
安全审计
记录数据库操作日志，以便追踪和审查潜在的安全问题。
数据库性能监控
监控数据库性能指标定期收集和分析数据库性能指标，如查询响应时间、吞吐量、并发连接数等。
预警机制设定性能阈值，当数据库性能达到或超过预警值时，自动触发报警通知管
理员。
优化数据库性能
根据性能监控结果，对数据库进行优化，包括调整数据库参数、优化查询语句、增加硬件资源等。
确保数据库功能正常。
安全测试
对数据库的安全性进行测试，包括访问控制、数据加密、防止SQL注入等，确保数
据库安全无虞。
性能测试
对数据库进行压力测试和性能测试，验证数据库在高并发、大数据量下的性能表现。
验收流程
制定详细的验收流程和标准，对项目组提交的数据库设计方案进行审查和评估，确保数据库设计符合项目需求和标准。

数据库课件第三讲3.PPT教学课件

第三章数据库的安全性与完整性
为了保证数据库数据的安全可靠和正确有效， DBMS必须提供统一的数据保护功能
完整性二者区别：完整性是防止错误信息的输入和
输出，所造成的无效操作和错误结果。后者是保护数据库防止恶意破坏和非法存取，也就是说是防范非法用户和非法操作的。
2020/12/10
1
3.1 安全性
GRANT SELECT ON EMPLOYEE TO C;
D不能把C授予的权限转授个其他用户
例5、用户A撤销C在EMPLOYEE关系上的查询权限
REVOKE SELECT ON EMPLOYEE FROM C;
数据库管理系统在撤销C查询EMPLOYEE关系
权限的同时，也撤销了C授予D查询
2020E/1M2/10PLOYEE关系的权限
数据库系统的安全保护措施是否有效是数据库系统主要的性能指标之一
2020/12/10
3
3.1 安全性（续）
什么是数据库的安全性
数据库的安全性是指保护数据库，防止因用户非法使用数据库造成数据泄露、更改或破坏。
为保证数据库的安全性，DBMS要处理以下三方面的问题：
1、用户权限问题：授权机制
不允许查询单个记录信息
例：允许查询“程序员的平均工资是多少？” 不允许查询“程序员张勇的工资？
2020/12/10
17
统计数据库中特殊的安全性问题从合法的查询中推导出不合法的信息
例1：下面两个查询都是合法的： 1．本公司共有多少女高级程序员？ 2．本公司女高级程序员的工资总额是多少？
如果第一个查询的结果是“1”，
2020/12/10
12
例3、用户A授予用户C查询EMPLOYEE和 DEPARTMENT 关系的权限，并允许C向其他用户传递这些权限 GRANT SELECT ON

数据库基本知识ppt课件

数据库系统基础知识和理论
可编辑ppt
1
一.数据库的产生与发展
数据库发展的几个阶段： 1.人工管理阶段 2.文件系统阶段 3.数据库系统阶段
数据库发展中的三个标志性事件
可编辑ppt
2
人工管理阶段
背景：
– 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。外存只有纸带、卡片、磁带等，没有磁盘等直接存取的存取设备；软件没有操作系统，也没有管理数据的软件；数据处理方式是批处理。
5. 统一数据控制功能
(1) 数据安全性控制 (2) 数据完整性控制 (3) 并发控制 (4) 数据恢复
可编辑ppt
11
三.数据模型
1.对数据模型的要求
1) 较真实地模拟现实世界 2) 容易为人所理解 3) 便于在计算机上实现
2.数据模型的三个要素
1) 数据结构 2) 数据操作 3) 数据的约束条件
可编辑ppt
7
几个概念——数据库管理系统
DataBase Management System(DBMS)
– 管理数据库的软件 – 用于建立、运用和维护数据库 – 位于用户和操作系统之间
可编辑ppt
8
几个概念——数据库系统
DataBase System(DBS)
DBS是指在计算机系统中引入数据库后的整个系统组成，一般包括
可编辑ppt
14
–概念模型的表示方法
• 实体-联系方法（Entity-Relationship,简称E-R） • 由P.P.S.Chen于1976年提出的。 • 在E-R图中：
• 1. 实体型：矩形＋实体名 • 2. 属性：椭圆形，用无向边与实体连接 • 3. 实体间的联系：菱形＋联系名，无向边与

数据库讲稿演示第三章(课件)

数据库系统基础
5
➢② 由于数据的重复存储，会给更新带来麻烦。如果一位任三门课的教师改变了地址，三个元组的地址都要更新，一旦一个元组的地址末修改就会导致数据不一致。如果某个系改变办公地址，所要修改的数据量会更大。（更新异常）
➢③ 如果学校新调入一个教师，暂时末主讲任何课程。由于缺少关键字的一部分，而关键字不允许出现空值，新教师就不能插入到此关系中去。只有当他开设了课程之后才能插入，这是不合理的。（插入异常）
数据库讲稿演示第三章（课件）
§3.1规范化问题
数据库是一组相关数据的集合。它
不仅包括数据本身，而且包括关于数据之间的联系，即数据模型。给出一组数据，如何构造一个适合的数据模型，在关系数据库中应该组织成几个关系模式，每个关系模式包括那些属性。这是数据库逻辑设计要解决的问题。
数据库系统基础
001 马明教授 A1 D1 信息 L1 C3 DB OK 4
002 李露讲师 A2 D1 信息 L1 C3 DB 良 4
002 李露讲师 A2 D1 信息 L1 C4 VFP 良 4
003 陈伟教授 A3 D1 信息 L1 C4 VFP OK 4
003 陈伟教授 A3 D1 信息 L1 C1 C OK 3
数据库系统基础
7
➢教师(职工号，姓名，职称，住址，系号)
➢系(系号，系名，系址）
➢课程（课程号，课程名，学分)
➢授课(职工号，课程号，水平)
新关系模型包括四个关系模式，教师和系之间通过教师中的外关键字系号相联系；教师与课程之间多对多的联系通过授课中的外关键字职工号和课程号相联系。需要时再进行自然联接，则恢复了原来的关系。
数据库系统基础

数据仓库专题讲义PPT公开课(43页)

OLAP的多维数据概念
数据单元。多维数据集的取值称为数据单元。当在多维数据集的每个维都选中一个维成员以
后，这些维成员的组合就惟一确定了观察变量的值。
OLAP多维数据分析
1.切片和切块(Slice and Dice)
在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。
数据的存储与管理
数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
OLAP服务器
OLAP服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
数据仓库四个特点-相对稳定
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
2.钻取(Drill)
钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/ 上卷(Roll-up)操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。
数据仓库四个特点-反映历史变化
数据仓库本质
如果说传统数据库系统的要求是快速、准确、安全、可靠地将数据存进数据库中的话，那么数据仓库的要求就是能够准确、安全、可靠地从数据库中取出数据，经过加工转换成有规律信息之后，再供管理人员进行分析使用。

数据库ppt课件

存储保护
采用磁盘阵列、冗余电源等硬件措施，提高数据库的可靠性和容错能力。
防止恶意攻击与数据恢复
01
防止SQL注入
对用户输入进行验证和过滤，避免恶意用户通过SQL注入攻击数据库。
02
防止跨站脚本攻击（XSS）
对用户提交的数据进行过滤和转义，防止恶意脚本在数据库中执行。
03
数据恢复策略
制定详细的数据恢复计划，包括定期备份、备份验证和灾难恢复演练等
列举分布式数据库在各个领域的应用场景，如金融、电商、物流等。
分析分布式数据库面临的挑战，如数据一致性、性能优化等，并提出相应的解决方案。
面向对象数据库技术
面向对象数据库基本概念
介绍面向对象数据库的定义、特点、优势等基本概念。
面向对象数据模型
详细阐述面向对象数据模型的核心概念，包括类、对象、继承、封装等。
需求分析的输出
编写需求规格说明书，明确描述系统需要实现的功能、性能、数据等方面的要求。
概念结构设计
概念结构设计的任务
将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构，即概念模型。
概念模型的特点
独立于具体的数据库管理系统，描述的是从用户角度看到的数据库。
概念模型的设计方法
通常使用实体-联系模型（E-R模型）来表示概念模型，包括确定实体、属性、联系等要素。
列举实时数据库在各个领域的应用场景，如工业自动化、智能交通系统、电信网络管理等。
ABCD
实时数据库关键技术
详细阐述实时数据库的关键技术，包括实时事务处理、并发控制、数据复制与同步等。
实时数据库挑战与解决方案
分析实时数据库面临的挑战，如实时性保证、数据一致性维护等，并提出相应的解决方案。

数据库基础知识课件

实体表示现实世界中的实体，如人、物品、组织等。
属性表示实体的属性，如人的姓名、年龄等。
05
06
关系表示实体之间的关系，如父子关系、婚姻关系等。
04
数据库查询与索引
数据库查询语句的基本结构
查询语句的构成
SELECT子句
一个基本的查询语句应该包括SELECT、 FROM和WHERE子句，以及可能的ORDER BY和GROUP BY子句。
选择操作
使用SELECT语句实现，可以通过 WHERE子句指定查询条件，使用ORDER BY子句指定查询结果的排序顺序。
插入操作
使用INSERT INTO语句实现，需要指定要插入的表和插入的数据
。
01
03
02 04
更新操作
使用UPDATE语句实现，需要指定要更新的表、更新条件和更新的值。
删除操作
概念数据模型是面向用户的数据模型，描述了现实世界中的实体和概念，强调数据的语义表达。
概念模型与ER图
概念模型是一种常用的概念数据模型，用于描述现实世界中的实体和概念。
01
ER图由实体、属性和关系三个元素组成。
03
02
ER图（实体关系图）是概念模型的一种表示方法，用于描述实体之间的关系。
04
数据控制
使用数据控制语言（DCL）对数据进行权限控制和事务管理等。
数据维护
包括数据的备份、恢复和优化等操作。
03
数据库表与数据模型
数据库表的基本结构
数据库表由行和列组成，也称为记录和字段。
每个表都有唯一的主键，用于唯一标识表中的每一行数据。
每行数据表示一个实体，每列表示实体的属性。

数据库 PPT3第三章

Visual FoxPro 6.0的文件类型
Visual FoxPro 6.0的命令结构和
3.5
3.6
特点
3.7
Visual FoxPro的设计工具
上一页
3.1

Visual FoxPro的发展
FoxPro系统是美国Microsoft公司近年来推出的数据库软件中
较为成功、性能卓越的关系型数据库管理系统，具有强大的功能、快捷的操作、完整而丰富的工具、友好的图形用户界面、简单的数据库存取方式、完整的xBASE语言、良好的兼容性和跨平台特性及真正的可编译性等特点，是目前速度较快、较完美的数据库管理系统。
标准函数，不仅支持传统的过程式编程技术，还支持面向对象可视
化编程技术。

3. 快速创建应用程序

用户可以使用Visual FoxPro系统提供的项目管理器、向导、
生成器、工具栏和设计器等软件开发和管理工具编制系统程序。这些工具极大地提高了程序设计的自动化程度，减少了程序的设计、
编辑和运行时间，也方便了用户对程序的操作。
上一页下一页返回
3.2

Visual FoxPro 6.0的特点
4. 数据库的操作简便 Visual FoxPro系统中的数据库是以数据表的形式出现的。每
一个表有一个数据字典，允许用户为数据库中的每一个表增加规则、
视图、持久关系以及连接。每个Visual FoxPro系统数据库都可以由用户扩展，并通过语言和可视化设计工具来操作。
屏幕空间就越小。这样当我们在屏幕上编辑、浏览信息时，就会感到不方便。因此常常需要将不常用的工具栏关掉。可通过以下操作
关闭工具栏。
上一页下一页返回
3.4

计算机三级数据库课件

第一章
绪
论
2。联系（Relationship）定义
• 一对一联系（1:1）：如果对于实体集 A中的每一个实体，实体集 B中至多有一个实体与之联系，反之亦然，则称实体集A与实体集B具有一对一联系。记为1:1。 • 一对多联系（1:n）：如果对于实体集 A中的每一个实体，实体集 B中有n个实体（n≥0）与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实体集A中至多只有一个实体与之联系，则称实体集A与实体 B有一对多联系。记为1:n。 • 多对多联系（m:n）：如果对于实体集A中的每一个实体，实体集 B中有n个实体（n≥0）与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实体集A中也有m 个实体（m≥0）与之联系，则称实体集 A 与实体B 具有多对多联系。记为m:n。
第一章
绪
论
1.1.4
数据库系统概念（3）
数据库系统是一个整体的概念，这里讨论数据库的传统概念。 (1) 数据 (2) 数据库文件 (3) 数据库 (4) 数据库管理系统 (5) 数据库应用系统 (6) 数据库系统
综上所述，数据、数据库文件、数据库、数据库管理系统、数据库应用系统、数据库系统是不同层次的概念。
第一章
一、层次模型
大学一系二系 …… M系
Z
绪
论
专业1 专业2
教师姓名…… 姓名年龄…… 年龄 . .
…… 专业N
学生姓名…… 姓名年龄…… 年龄 . . 数据层次关系
X1 X2 Xm
A1
A2
An
T1
S1
……
第一章
绪
论
一、层次模型
多对多联系在层次模型中的表示
多对多联系在层次模型中的表示：用层次模型表示多对多联系，必须首先将其分解成一对多联系。分解方法有两种：冗余结点法和虚拟结点法。

2024版《数据库设计》ppt课件

《数据库设计》ppt课件目录•数据库设计概述•需求分析•概念结构设计•逻辑结构设计•物理结构设计•数据库实施与维护•案例分析与实战演练01数据库设计概述数据库设计定义与重要性定义数据库设计是指根据用户需求，运用数据库技术，设计数据库结构、建立数据库及其应用系统的过程。

重要性数据库设计是信息系统开发过程中的重要环节，直接影响系统的性能、可扩展性、可维护性等。

01目标02满足用户需求03保证数据的完整性、一致性和安全性提高数据的共享性和利用率降低数据冗余度，提高数据独立性用户参与原则让用户参与数据库设计全过程，确保设计满足用户需求。

综合性原则综合考虑数据结构、数据操作、数据完整性、安全性等多方面因素。

标准化原则遵循国际、国家和行业标准，提高设计的通用性和可移植性。

优化原则在满足用户需求的前提下，优化数据库性能，提高系统效率。

流程1.需求分析2.概念结构设计1 2 33. 逻辑结构设计4. 物理结构设计5. 数据库实施•数据库运行和维护步骤1.收集和分析用户需求，确定系统功能和性能要求。

2.选择合适的数据模型，设计概念结构，形成概念模式。

02030401 3. 将概念模式转换为逻辑模式，进行逻辑优化。

4. 选择物理存储结构，设计物理模式，进行物理优化。

5. 用DDL 定义数据库结构，组织数据入库，编制与调试应用程序。

6. 试运行数据库系统，进行性能和安全测试，对系统进行评估和调整。

02需求分析需求收集与整理与用户沟通了解用户的业务需求、数据需求和处理需求。

收集资料从现有系统、文档、报表等资料中收集相关信息。

整理需求将收集到的需求进行分类、归纳和整理，形成规范化的需求描述。

数据流图与数据字典数据流图用图形化方式描述系统中数据的流动和处理过程，包括外部实体、数据流、数据存储和处理过程等元素。

数据字典对数据流图中出现的所有元素进行定义和描述，包括数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑和外部实体等。

需求分析评审与确认需求分析评审组织专家和用户代表对需求分析结果进行评审，检查需求描述的完整性、准确性和一致性。

数据仓库设计与开发培训课件

数据量与更新频率
（1）数据仓库的总数据量有多少？（2）决策支持所需的数据更新频率是多少？时间间隔是多长? （3）每种决策分析与不同时间的标准对比如何？（4）数据仓库中的信息需求的时间界限是什么？
开发模型
模型是对现实世界进行抽象的工具。概念世界逻辑世界计算机世界现实世界在信息管理中需要将现实世界的事物及其有信用特性属性列（字段、数据关特征转换为信息世界的数据才能对信息进项）行处理与管理，这就需要依靠数据模型作为张三个体实体记录这种转换的桥梁。客户整体同质总体表文件这种转换一般需要经历从现实到概念模型，从概念模型到逻辑模型，从逻辑模型到物理客户与产品整体间联系异质总体数据库模型的转换过程。
规划与确定需求
规划分析阶段
数据抽取转换与加载
数据仓库评价
设计实施阶段
数据仓库维护
使用维护阶段数据仓库应用
开发中间件填充与测试数据仓库
4.2 数据仓库的规划

选择数据仓库实现策略

自顶向下：实际应用比较困难。自底向上：用于一个数据集市或一个部门的数据仓库开发，容易获得成功。两种策略的联合使用：能够快速地完成数据仓库的开发与应用，而且还可以建立具有长远价值的数据仓库方案。在实际使用中难以操作。

概念模型到逻辑模型的转换
星型模型的设计步骤如下：（6）按使用的DBMS和分析用户工具，证实设计方案的有效性。根据系统使用的DBMS，确定事实表和维表的具体实现。由于不同的DBMS对数据存储有不同的要求，因此设计方案是否有效还要放在DBMS中进行检验（7）随着需求变化修改设计方案。随着应用需求的变化，整个数据仓库的数据模式也可能会发生变化。因此在设计之初，充分考虑数据模型的可修改性可以节省系统维护的代价。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率。
77
关系数据库的缺点
DB概述
• 难满足高并发读写需求。物联网数据终端较多，多终端同时使用导致并发性非常高。
• 海量数据影响数据库读写效率。物联网的多终端一直在采集和上传数据，数据量大。
• 高扩展性和可用性能力不足。物联网中终端设备类型不一，对数据库的扩展性要求较高。
手机。
1188
谢谢关注！
19
44
数据库对物联网的重要性
DB概述
所有的物联网设备，如果没有使用合适的数据模型，那么他们产生的海量数据也将不能发挥任何作用，所以数据库将是物联网架构构建中最重要的一个挑战之一。
物联网所需要的数据模型，是能够支持高速率的传感器数据以及其他多种需求的。想要吸收和分析这些大量的数据之中的信息，数据库读 /写性能必须能满足高速产生的传感器数据的需要。
1155
SQL Server
SQL Server是闭源的商业数据库系统，只能在windows上运行。安全性和伸缩性差只有图形界面。
1166
常用DB
SQLite
常用DB
SQLite是一款轻型的无类型关系数据库，它的设计目标是为嵌入式系统服务，占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合，处理速度比上述数据库系统都快。
1177
物联网系统数据库选型
常用DB
• ORACLE ：超大型、非常重要的商业环境首选。 • MySQL：和Linux系统兼容性好，适用PHP开发语言环境，
适合技术力量强的科技公司。 • SQL Server：和Windows系统兼容性好，适用ASP、C#开
发环境，适合需要技术支持的Windows 平台产品。 • SQLite：体积小，适用轻量级、嵌入式、单机环境，如智能
2）水平扩展：NoSQL数据库的分布式存储架构，带来了优秀的水平扩展性。
3）实时数据分析：NoSQL支持多种多样的大数据架构，实时分析系统提高分析的性能和效率，做到及时的反馈和信息收集。
1122
过渡页 TRANSITION PAGE
2 常用数据库
*
13
ORACLE
常用DB
ORACLE是目前最流行的关系数据库和分布式数据库，可以运行于所有主流操作系统平台。性能好，安全性高，支持多种工业标准。
使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。
非关系型数据库由于很少的约束，适合存储一些较为简单的数据。
1111
NoSQL在物联网中的优势
DB概述
1）灵活性：NoSQL的非结构化数据模型，能存储所有类型的新数据：事件、时序数据、文字、图像以及各种其他类型的数据，不需要专门设计新的表。
但是操作复杂，价格昂贵。事关重要生产和生活领域的企业采用率较高，如金融、电力机构。
1144
MySQL
常用DB
MySQL是一种免费且开源的关系型数据库管理系统，速度快，并发高，性能上不及ORACLE 。
没有商业数据库稳定，遇到问题需要自行处理。适合技术实力强的公司。目前阿里巴巴和京东选择MySQL。
数据库选型
1
目录页 CONTENTS PAGE
数据库概述
1
目录
2
常用数据库
*
2
过渡页 TRANSITION PAGE
1 数据库概述
*
3
数据库对物联网的重要性
DB概述
物联网中的个体通过感应器来感知信息，然后通过中间传输网来传送信息，最后在数据处理中心进行智能处理和控制。
随着物联网技术的广泛应用，我们将面对大量异构的、混杂的、不完整的物联网数据。在物联网的万千终端收集到这些数据后，如何对它们进行处理、分析和使用成为物联网应用的关键。
SQL的功能
SQL可以完成的功能： • 查询数据。 • 在表中插入、修改和删除记录。 • 建立、修改和删除数据对象。 • 控制对数据和数据对象的存取。 • 保证数据库的一致性和完整性。
1100
DB概述
NoSQL
DB概述
NoSQL即非关系型数据库。非关系型数据库提出一种理念，以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
55
数据库的分类
DB概述
1.层次结构模型:层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有
序树,树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只
有一个，树枝有N个。
2.网状结构模型:按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状
数据库系统。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
3.关系结构模型:关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为
88
SQL
DB概述
结构化查询语言（Structured Query Language, SQL）是关系数据库的标准语言，它具有通用、功能性强等优点，而且它的功能不仅仅局限于查询。
目前，几乎所有的关系数据库管理系统软件都支持SQL。 SQL包含数据查询、数据操纵、数据定义和数据控制4个部分。
99
简单的二元关系。由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据
库系统。
66
关系数据库的优点
DB概述
• 容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解
• 使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便 • 易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的