第4章数据层技术

数据层技术基础
– 4.1.1数据库系统阶段与数据仓库
• 数据仓库（DW+OLAP+DM）
– – – – 软硬件条件：C/S技术成熟 应用目的：OLAP、决策支持 数据组织方式：多维数据 特点：数据冗余大，资源占用多
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第四章 数据层技术基础
应用A
应用B
应用C
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– 2. NoSQL数据库
• NoSQL(Not Only SQL )，泛指非关系型的数据库。其产生就是 为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大 数据应用难题。与关系数据库相比，NoSQL数据库适用集群环 境，具有弱结构化（不严格限制数据结构类型）的特征，且不 再使用标准的SQL语言。 • 时下已有许多NoSQL数据库，比如MongoDB、Redis、Riak、 HBase、Cassandra，等等。
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1)创建一个规则，用以限制Teacher表中的Tage取值范围。 USE mytest
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GO 2)创建一个规则，用以限制Teacher表中的Tdept取值范围。
第四章 数据层技术基础 CREATE RULE rule1 USE mytest 3)创建一个规则，用以限制Teacher表中的Taddr取值范围。 AS GO USE mytest @range >= 1 AND @range < 120 CREATE RULE rule2 GO GO AS CREATE RULE rule3 EXEC sp_bindrule @list IN ('经贸系', 'rule1', '会计系'Teacher.Tage' ', '金融系', '计算机系') AS GO @value LIKE '_ -%' EXEC sp_bindrule 'rule2', 'Teacher.Tdept' -- 任意一个字符的后面跟一个连字符和任意多个字符（或没有字符），如沪-淮海街道
应用D
外模式1 模式 内模式 数据库
外模式2
外模式/模式映像 模式/内模式映像
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第四章 数据层技术基础
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– OLTP(online transaction process):联机事务处 理——对数据库进行联机的日常事务处理 ，即 利用数据库系统，对日常业务的记录数据进行 维护，如进行记录的增加、删除、修改及简单 查询 ; – OLAP(online analysis process):联机分析处理， 即从企业已有的大量数据中提取决策信息并对 之进行管理的服务。
• 数据库平台种类 • 关系数据模型的设计
– 关系数据模型组成要素：数据结构+数据操纵+数据完整性 –实体完整性、域完整性、参照完整性、用户自定义完整性的设计 » 实体完整性：是为了唯一的确定表中的一条记录，因此实体 完整性要求充当主码的字段值应唯一且不能为空 ； » 参照完整性：要求参照字段（参照码）的取值只能取被参照 的字段（某个表中的主码）中的值，或者索性为空； » 域完整性(通过CHECK约束、DEFAULT约束)：限制字段的 数据类型、格式、取值范围等 ；
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2）将Teacher.Tno、Student.Sno、Course.Cno设为主码；将TC.Tno、TC.Cno、SC.Sno 、SC.Sno设为外码，分别与Teacher、Student、Course建立参照关系。 3）用SQL查询语句完成下列操作： ①查询所有不姓李的教师的姓名、年龄、性别和系名； ②查询选修了“1”号和“4”号课程且成绩介于80分和90分之间的学生的姓名； ③查询会计系男生的平均成绩； ④将一个教师记录（教师号：0899；姓名：岳枫；年龄：28；性别：女；系名：经贸 系；E-mail：yf@citiz.net）插入到Teacher表中； ⑤将一个系学生的平均成绩存入数据库的某个表中；
⑥将岳枫教师的E-mail改为yf@yahoo.com；
⑦删除某个学生（譬如汪莹）的选课信息。
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第四章 数据层技术基础
• 4.2电子商务系统数据层实现
– 4.2.1数据库平台的选择与数据模型的设计
• 数据库种类 • 关系数据模型的设计
– 数据模式定义与SQL查询 – 参照完整性设计 » 规则 ：是用来对表中的字段值（或用户自定义的数据 类型中的值）进行限制的一种手段，用于执行一些与 CHECK 约束相同的功能 ； » 例4.2 在SQL Server中利用T-SQL语句进行规则的创建 与绑定
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IE
Interne t
Web 服务
核心商务 服务
数据库
表示层
商务逻辑层
数据层
– 数据层的任务
• 负责对数据的管理，也就是对数据进行分类、组织、编码、存储、检 索和维护等
– 数据层的核心
• 数据库系统是数据层的核心，通过数据访问接口与表达层、逻辑层进 行交互。
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第四章 数据层技术基础
• 4.1数据管理技术的几个发展阶段
– 4.1.1手工管理阶段与文件系统阶段
• 手工管理阶段
– – – – – – – – 软硬件条件：无DMA设备、无OS 应用目的:科学计算 数据组织方式：手工 特点：数据不保存、数据无结构、数据无独立性、数据不能共享 软硬件条件：有DMA设备、有OS 应用目的：科学计算、数据管理 数据组织方式：文件系统 特点：数据可保存、结构化不强、独立性较差、数据不能共享
• 文件系统阶段
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• 数据库系统阶段
– – – – 软硬件条件：大容量快速存储设备、多用户多任务OS 应用目的:科学计算、OLTP、多媒体应用 数据组织方式：数据库三级模式 特点：数据保存在数据库、数据高度结构化、数据高度独立、数 据共享、冗余小、数据统一控制 – 缺点：不能满足OLAP的需求
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第四章 数据层技术基础
• 4.1.4 NoSQL数据库
– 1．关系型数据库中存在的问题
• 此外，随着网络应用程序的规模日渐变大，需要储存更多的数 据、服务更多的用户以及需求更多的计算能力。为此需要不停 的进行扩展。扩展分为两类：一种是纵向扩展，即购买更好的 机器，更多的磁盘、更多的内存等等；另一种是横向扩展，即 购买更多的机器组成集群。由于单机器性能提升需要巨额的开 销并且有着性能的上限，因此，在巨大的规模下，纵向扩展发 挥的作用并不是很大，更多的还是依赖横向扩展。在此情况下， 就需要开发新的数据库，因为关系数据库使用共享存储，并不 能很好的运行在集群上。
GO EXEC sp_bindrule 'rule3', 'Teacher.Taddr'
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• 4.2电子商务系统数据层实现
– 4.2.1数据库平台的选择与数据模型的设计
• 数据库种类 • 关系数据模型的设计
– 数据模式定义与SQL查询 – 参照完整性设计 » 规则 » 默认值 ：默认值对象的作用类似于建表时的 DEFAULT约束，对未赋值的字段赋予初值，其管理和 使用与规则比较相似，但优先级低于规则。 » 例4.3 定义一个默认值，使教师表中的Ttel初值为 unkown。
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第四章 数据层技术基础
• 4.1.4 NoSQL数据库 • 1．关系型数据库中存在的问题
– 现代编程语言，例如Python、Ruby、Java、.Net等，有一个共同的 特性——面向对象，而主流的数据库，如MySQL、PostgreSQL、 Oracle以及SQL Server，等，却有另外一个共同的特性——关系型 数据库。这样就开发相关应用时，就会产生阻抗失配（Impedance Mismatch）问题：存储结构是面向对象的，但是数据库却是关系 的，所以在每次存储或者查询数据时，都需要做转换。为了简化 处理过程，出现了类似Hibernate、Entity Framework等ORM框架， 但是在对查询有高性能需求时，这些ORM框架难免也会捉襟见肘。
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数据仓库：
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W.H.Inmon认为：数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化 的、但信息本身相对稳定的数据集合。包括了数据仓库生成技术（DW）、联机分析处理( 从数据仓库中提取决策数据)和数据挖掘技术(DM，从数据库和数据仓库中进行深度数据 第四章 数据层技术基础 分析，以实现决策支持的各种要求 )三个方面的内容。
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第四章 数据层技术基础
• 4.2电子商务系统数据层实现
– 4.2.1数据库平台的选择与数据模型的设计
• 数据库种类 • 关系数据模型的设计
– 数据模式定义与SQL查询 » 例4.1 数据结构的定义及SQL查询。
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第四章 – 2. NoSQL数据库 数据层技术基础
• NoSQL可以将它们分为四类
– （1）键值(Key-Value)存储数据库，如Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB等。这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这 个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于 IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查 询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。 – （2）列存储数据库，如Cassandra, HBase, Riak等。这部分数据库通常是 用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向 了多个列。这些列是由列家族来安排的。 – （3）文档型数据库，如CouchDB, MongoDb，SequoiaDB等。文档型数据 库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相 类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格 式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允 许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。 – （4）图形数据库，如Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph等。图形结构的数据 库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模 型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言 (SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有 -----上海理工大学 张宝明 REST式的数据接口或者查询API。
Student(学号Sno，姓名Sname，年龄Sage，性别Ssex，系名Sdept) Course(课程号Cno，课程名Cname，学分数Ccredit，课时数Chour) TC(教师号Tno，课程号Cno，任课学年Ayear，任课学期Semester，评教等级Rating) SC(学号Sno，课程号Cno，成绩Grade)
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1 ）在 SQL Server 中建立一个数据库 mytest ，包含以下 5 个表：教师 Teacher 、学生 电子商务技术基础 Student、课程Course 、授课TC、选课SC，其关系模式如下：
Teacher(教师号Tno，姓名Tname，年龄Tage，性别Tsex，系名Tdept，电话号码Ttel，邮件地址E-mail,家庭地 址Taddr)；
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第四章 数据层技术基础
– 与RDBMS相比，NoSQL数据库具有五大特点：
• • • • • 1）弹性扩展 2）大数据 3）告别DBA 4）经济性 5）灵活的数据模型
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第四章 数据层技术基础
• 4.2电子商务系统数据层实现
– 4.2.1数据库平台的选择与数据模型的设计