浙江大学数据库系统概念PPT第十六章
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数据库系统基本概念课件
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
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
《数据库系统概念教学课件》ch
安全控制措施
为了确保数据库系统的安全性,应采取一系列安全控制措施,如用户身份验证、访问控制、数据加密、审计跟踪等。这些措施有助于防止未经授权的访问和数据篡改,保护数据的机密性和完整性。
பைடு நூலகம்
数据库系统的安全性
数据库系统的维护与管理
数据库维护的目的:数据库维护的目的是确保数据库系统的性能、可靠性和安全性。通过定期的维护和管理,可以及时发现和解决潜在的问题,保持数据库系统的正常运行。
用户信息管理
数据库系统存储用户注册信息、购物记录和行为数据,帮助电子商务平台进行个性化推荐和营销策略制定。
数据库系统在电子商务中的应用
案例一
某电商平台的数据库系统架构,如何应对高并发访问和大数据量存储的挑战。
案例二
某银行的核心业务系统,如何通过数据库系统实现金融交易的安全和高效。
案例三
某社交平台的用户关系管理,如何利用数据库系统进行用户关系分析和社交网络构建。
数据库系统的实际案例分析
03
02
01
04
数据库系统的安全性与维护
数据库系统安全性的重要性
随着信息技术的快速发展,数据库系统已成为企业和组织的重要资产。保护数据库系统的安全性对于防止数据泄露、非法访问和恶意攻击至关重要。
常见的数据库安全威胁
包括未经授权的访问、数据篡改、非授权的数据泄露以及拒绝服务等。这些威胁可能来自内部人员、外部黑客或恶意软件。
查询操作
插入操作
更新操作
01
02
04
03
通过UPDATE语句修改数据库中的数据。
介绍SQL语言的基本语法和功能。
通过INSERT语句向数据库中插入新数据。
数据库系统查询语言
为了确保数据库系统的安全性,应采取一系列安全控制措施,如用户身份验证、访问控制、数据加密、审计跟踪等。这些措施有助于防止未经授权的访问和数据篡改,保护数据的机密性和完整性。
பைடு நூலகம்
数据库系统的安全性
数据库系统的维护与管理
数据库维护的目的:数据库维护的目的是确保数据库系统的性能、可靠性和安全性。通过定期的维护和管理,可以及时发现和解决潜在的问题,保持数据库系统的正常运行。
用户信息管理
数据库系统存储用户注册信息、购物记录和行为数据,帮助电子商务平台进行个性化推荐和营销策略制定。
数据库系统在电子商务中的应用
案例一
某电商平台的数据库系统架构,如何应对高并发访问和大数据量存储的挑战。
案例二
某银行的核心业务系统,如何通过数据库系统实现金融交易的安全和高效。
案例三
某社交平台的用户关系管理,如何利用数据库系统进行用户关系分析和社交网络构建。
数据库系统的实际案例分析
03
02
01
04
数据库系统的安全性与维护
数据库系统安全性的重要性
随着信息技术的快速发展,数据库系统已成为企业和组织的重要资产。保护数据库系统的安全性对于防止数据泄露、非法访问和恶意攻击至关重要。
常见的数据库安全威胁
包括未经授权的访问、数据篡改、非授权的数据泄露以及拒绝服务等。这些威胁可能来自内部人员、外部黑客或恶意软件。
查询操作
插入操作
更新操作
01
02
04
03
通过UPDATE语句修改数据库中的数据。
介绍SQL语言的基本语法和功能。
通过INSERT语句向数据库中插入新数据。
数据库系统查询语言
数据库系统设计概述PPT课件
总结词
概念数据模型是一种高层次的抽象表示,用于描述数据的概 念和结构。
详细描述
概念数据模型也称为数据模型或E-R模型,它以图形化的方式 表示实体、实体之间的关系以及实体的属性。常见的概念数 据模型包括实体-联系图、ER图等。
逻辑数据模型
总结词
逻辑数据模型是一种中层次的抽象表 示,用于描述数据的逻辑结构和操作 。
04
数据库系统的体系结构
单用户数据库系统体系结构
总结词
单用户数据库系统体系结构是指数据库系统只允许一个用户进行操作,数据共享性差。
详细描述
在这种体系结构下,数据库系统只配备一台计算机,所有的数据处理和存储都在同一台 计算机上完成。由于只有一个用户能够访问数据库,所以数据共享性较差,数据处理效
率较低。
根据数据存储方式的不同,数据库系统可以分为集中式数据库和分布式数据库。集中式数据库将所有 数据存储在单个高可用节点上;分布式数据库则将数据分散存储在多个节点上,以提高可扩展性和容 错性。
02
数据库系统设计
数据库系统设计的基本原则
完整性
确保数据的准确性和一 致性,满足业务规则和
约束条件。
安全性
保护数据不被未经授权 的访问、修改或破坏。
安全性
随着网络安全问题的日益突出,数据 库系统的安全性将得到更加重视,加 强数据加密和安全防护措施。
数据库系统的研究热点高效地存储和管理大规模数据是当前 数据库领域的研究热点之一。
如何快速查询大规模数据并提高查询效率 是数据库领域的研究热点之一。
数据挖掘与机器学习
分布式数据库系统
主从式数据库系统体系结构
总结词
主从式数据库系统体系结构是指数据库系统由一台主服务器和多台从服务器组成,主服务器负责处理事务,从服 务器负责存储数据。
《数据库系统概述》课件
关系数据库
关系数据库
一种基于关系的数据库,通过表 格的形式来组织数据,每个表格 包含若干行和列,每列代表一个 属性,每行代表一个记录。
关系完整性
关系数据库中的数据完整性是指 数据的正确性和一致性,包括实 体完整性、参照完整性和用户自 定义完整性。
关系代数
一种用于描述关系数据库中数据 操作的数学模型,包括选择、投 影、连接等操作。
事务管理
确保数据完整性的重要手段之一,通过事务来保证 一系列操作要么全部成功执行,要么全部不执行。
并发控制
在多用户并发访问数据库时,通过各种并发 控制技术来保证数据的一致性和完整性。
03
数据库系统设计
数据库设计的基本原则
确保数据完整性
设计时应考虑数据的准确性、一致性和完整 性,避免数据冗余和冲突。
优化查询语句,避免全表扫描,减 少不必要的计算和数据传输。
缓存技术
利用缓存存储常用数据,减少对数 据库的访问次数。
04
数据库系统的备份与恢复
备份策略
制定定期备份和增量备份策略,确保数据安 全。
备份存储
选择可靠的存储介质和设备,确保备份数据 不会丢失。
数据恢复
在数据丢失或损坏时,能够快速恢复数据, 减少业务中断时间。
等。
02
数据库系统基本概念
数据模型
概念模型
数据模型的一种,用于描述现实世界事物以及事物之间的 关系,常见的概念模型有实体-联系模型(E-R模型)。
逻辑模型
数据模型的一种,用于描述数据结构、数据操作和数据约 束,常见的逻辑模型有层次模型、网状模型和关系模型。
物理模型
数据模型的一种,用于描述数据存储和数据访问方式,常 见的物理模型有B树、B+树等。
数据库系统概述PPT课件
19.04.2020
15
人工管理阶段 文件系统阶段 数据库系统阶段
19.04.2020
数据不保存,不共享,无独立性, 无专用软件管理数据
数据以文件形式长期保存,由文件系统管理 数据 ,程序与数据间有一定独立性
数据结构化 ,共享性高、冗余度低 , 独立性高 ,有统一的数据控制功能
数据的安全性控制 数据的完整性控制
第1章 数据库系统概述
数据库
数据的仓库,即数据存放的地方
通讯录: 图书馆:
小数据库 可用手工管理
大型数据库 必须由计算机进行管理
科学计算
计算机三大主 要应用领域?
过程控制 数据处理
70% 利用数据库系统可
科学地组织和存储
数据,以便于高效地
19.04.2020
检索和处理
2
1.1 信息、数据、数据处理与数据管理 1.1.1 数据与信息
特点
数据存放在文件中,应用程序通过文件名来逻辑地 访问文件。
有了管理数据的软件——文件系统,文件的物理存 储由文件系统管理,文件系统还负责对文件的逻辑 结构与存储结构进行转换。
程序和数据有了一定的独立性。程序不再负责数据 存储的物理细节,因此可大大节省维护程序的工作 量,程序员也可不必过多地考虑物理细节,可把精 力集中在算法上。
数据的存取基本上以记录为单位。按文件名访问, 按记录进行存取。
19.04.2020
9
文件系统阶段:应用程序与数据的关系
程序1
数据缓冲区
文
内存
程序2
件
数据缓冲区
系
统
程序3 数据缓冲区
外存 文件1 文件2 文件3
19.04.2020
10
浙江大学数据库系统概念PPT第十六章
Control
• Lock-Based Protocols • Multiple Granularity • Deadlock Handling • Insert and Delete Operations • Concurrency in Index
Structures
2020/5/24
Lock-Based Protocols
• Cascading roll-back is possible under two-phase locking. To avoid this, follow a modified protocol called strict twophase locking. Here a transaction must hold all its exclusive locks till it commits/aborts.
• Lock 2020/5/24 requests are made to concurrency-
Lock-Based Protocols (Cont.)
• Lock-compatibility matrix
• A transaction may be granted a lock on an item if the requested lock is compatible with locks already held on the item by other transactions
• Starvation is also possible if concurrency control manager is badly designed. For example:
– A transaction may be waiting for an X-lock on an item, while a sequence of other transactions request and are granted an Slock on the same item.
• Lock-Based Protocols • Multiple Granularity • Deadlock Handling • Insert and Delete Operations • Concurrency in Index
Structures
2020/5/24
Lock-Based Protocols
• Cascading roll-back is possible under two-phase locking. To avoid this, follow a modified protocol called strict twophase locking. Here a transaction must hold all its exclusive locks till it commits/aborts.
• Lock 2020/5/24 requests are made to concurrency-
Lock-Based Protocols (Cont.)
• Lock-compatibility matrix
• A transaction may be granted a lock on an item if the requested lock is compatible with locks already held on the item by other transactions
• Starvation is also possible if concurrency control manager is badly designed. For example:
– A transaction may be waiting for an X-lock on an item, while a sequence of other transactions request and are granted an Slock on the same item.
浙江大学数据库系统概念
Chapter 17: Recovery System
Failure Classification Transaction State A quick view of Log-Based Recovery
Database System Concepts
17.1
©Silberschatz, Korth and Sudarshan, Bo Zhou
Implementation of Atomicity and Durability
The recovery-management component of a database system implements the support for atomicity and durabie (Cont.)
Active, the initial state; the transaction stays in this state while it is executing Partially committed, after the final statement has been executed. Failed, after the discovery that normal execution can no longer proceed. Aborted, after the transaction has been rolled back and the database restored to its state prior to the start of the transaction. Two options after it has been aborted:
all updates are made on a shadow copy of the database, and db_pointer is made to point to the updated shadow copy only after the transaction reaches partial commit and all updated pages have been flushed to disk.
Failure Classification Transaction State A quick view of Log-Based Recovery
Database System Concepts
17.1
©Silberschatz, Korth and Sudarshan, Bo Zhou
Implementation of Atomicity and Durability
The recovery-management component of a database system implements the support for atomicity and durabie (Cont.)
Active, the initial state; the transaction stays in this state while it is executing Partially committed, after the final statement has been executed. Failed, after the discovery that normal execution can no longer proceed. Aborted, after the transaction has been rolled back and the database restored to its state prior to the start of the transaction. Two options after it has been aborted:
all updates are made on a shadow copy of the database, and db_pointer is made to point to the updated shadow copy only after the transaction reaches partial commit and all updated pages have been flushed to disk.
数据库系统PPT课件
数据库系统的性能优化
查询优化
对数据库查询进行优化,包括索引设计、查询语句优化等, 提高查询速度和效率。
硬件优化
根据数据库系统的负载和性能需求,对硬件资源进行合理 配置和优化,包括内存、CPU、存储等。
系统监控与调优
对数据库系统进行实时监控,发现性能瓶颈并进行调优,确保 数据库系统在高负载情况下仍能保持稳定和高效运行。
数据库系统将数据组织 成有逻辑关系的结构化 形式,方便用户进行查 询、更新和管理。
数据库系统允许多个用 户同时访问和操作数据 ,实现数据共享,提高 数据利用率。
数据库系统通过数据模 型和数据管理技术,使 数据与应用程序相互独 立,减少数据冗余和数 据不一致性。
数据库系统提供数据加 密、权限控制等安全机 制,确保数据不被非法 访问和篡改。
逻辑设计
逻辑模型转换
将概念模型转换为逻辑模型,如关系模型。
逻辑优化
根据数据库性能和功能需求,对逻辑模型进行优化。
物理设计
存储结构
设计数据库的物理存储结构,包括文件组织、存储路径等。
索引策略
根据查询需求,设计合适的索引策略以提高查询效率。
数据库实施与维护
数据导入与迁移
将数据从旧系统迁移到新设计的数据库系统中。
公共服务的开展。
02 数据库系统的基本概念
数据模型
概念模型
数据模型的一种,用于描述现实世界事物以 及事物之间的关系,常见的有实体-关系模 型和ER模型。
逻辑模型
数据模型的一种,用于描述数据结构、数据操作和 数据约束,常见的有层次模型、网状模型和关系模 型。
物理模型
数据模型的一种,用于描述数据存储和数据 访问方式,包括数据存储结构、数据存储路 径、数据访问方法等。
浙江大学数据库系统概念PPT-SQL2,对应原版教材第五版
Commercial systems offer most, if not all, SQL-92 features, plus varying features from later standards and special proprietary features.
Not all examples here may work on your particular system.
Database System Concepts
A little of physical 4.5 structure…
©Silberschatz, Korth and Sudarshan, Bo Zhou
Domain Types in SQL
char(n). Fixed length character string, with user-specified length n. varchar(n). Variable length character strings, with user-specified maximum length n. int. Integer (a finite subset of the integers that is machine-dependent). smallint. Small integer (a machine-dependent subset of the integer domain type). numeric(p,d). Fixed point number, with user-specified precision of p digits, with n digits to the right of decimal point. real, double precision. Floating point and double-precision floating point numbers, with machine-dependent precision. float(n). Floating point number, with user-specified precision of at least n digits. Null values are allowed in all the domain types. Declaring an attribute to be not null prohibits null values for that attribute.
数据库系统基础教程PPT完整版
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概念设计的输出
概念设计的输出是概念模型,它为后续的逻辑设计和物理 设计提供了基础。
逻辑设计
逻辑设计的定义
逻辑设计是根据概念设计的结果,将概念模型转换为逻辑模型的过 程。逻辑模型是对数据库结构的详细描述,包括表、视图、索引等。
逻辑设计的方法
逻辑设计通常采用关系型数据库管理系统(RDBMS)来实现,包 括表的设计、关系的定义、约束的添加等。
数据库系统的维护与优化
数据库备份与恢复
定期备份数据库,确保在数据丢失或损坏时能够 恢复。
数据库安全更新与补丁
及时更新数据库系统和应用软件,修补安全漏洞。
ABCD
性能监控与调优
监控数据库性能,通过调整参数和优化查询等方 式提高性能。
数据库系统硬件与软件的维护
定期检查硬件和软件的运行状况,确保数据库系 统的稳定运行。
格式。
模式
02
也称为逻辑模式,描述了数据在数据库中的逻辑结构和关系。
外模式
03
也称为用户模式,描述了数据在用户视角下的表现形式和结构。
03 数据库设计
数据库设计概述
数据库设计定义
数据库设计的基本步骤
数据库设计是指根据特定需求,构建 一个结构合理、性能良好、操作方便 的数据库的过程。
需求分析、概念设计、逻辑设计、物 理设计等。
01
概述
人工智能技术的快速发展对数据库系统产生了深远影响,推动了数据库
系统的智能化进程。
02
挑战
人工智能时代对数据库系统的要求更高,需要具备自适应、自学习、自
推理等能力。
03
技术发展
人工智能技术在数据库系统中的应用不断深入,如机器学习、深度学习、
《数据库系统概论》课件
数据挖掘技术
数据挖掘是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术包括关联分析、聚类分析、分类和预测等 ,可以帮助企业发现隐藏在数据中的价值。
分布式数据库系统
• 分布式数据库系统是一种将数据 存储在多个物理节点上的数据库 系统,每个节点拥有自己的存储 系统和处理能力。分布式数据库 系统可以实现数据的分散存储和 访问,提高数据的可用性和可扩 展性。
数据库
存储数据的物理结构。
查询优化器
优化查询性能,选择最佳的查 询执行计划。
用户界面
提供用户与数据库交互的界面 ,包括命令行界面和图形用户 界面。
06
数据库技术的发展趋 势
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库
数据仓库是一个大型、集中式的存储系统,用于存储和管理大量的数据,以便进行查询、分析和决策支持。数据 仓库技术包括数据清理、数据集成、数据存储和查询优化等技术。
需求分析阶段需要与用户进行深入交流,了解用户的需求和业务场景,并 整理成需求文档。
需求分析阶段还需要对数据进行分类和分析,确定数据的来源、结构和关 系。
概念设计阶段
01 概念设计阶段是根据需求分析的结果,设计出满 足用户需求的数据库概念结构。
02 概念设计阶段主要采用E-R图等工具进行数据模 型的设计,确定实体、属性、关系等概念。
数据的独立性
数据库系统将数据与应用程序分离, 使得数据的修改和应用程序的更新相 互独立。
数据的共享性
数据库系统允许多个用户同时访问和 操作数据,实现数据的共享和协同工 作。
数据库系统的分类
关系数据库系统
基于关系模型的数据库系统, 使用表格形式存储数据,支持
SQL语言进行数据操作。
非关系数据库系统
数据挖掘是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术包括关联分析、聚类分析、分类和预测等 ,可以帮助企业发现隐藏在数据中的价值。
分布式数据库系统
• 分布式数据库系统是一种将数据 存储在多个物理节点上的数据库 系统,每个节点拥有自己的存储 系统和处理能力。分布式数据库 系统可以实现数据的分散存储和 访问,提高数据的可用性和可扩 展性。
数据库
存储数据的物理结构。
查询优化器
优化查询性能,选择最佳的查 询执行计划。
用户界面
提供用户与数据库交互的界面 ,包括命令行界面和图形用户 界面。
06
数据库技术的发展趋 势
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库
数据仓库是一个大型、集中式的存储系统,用于存储和管理大量的数据,以便进行查询、分析和决策支持。数据 仓库技术包括数据清理、数据集成、数据存储和查询优化等技术。
需求分析阶段需要与用户进行深入交流,了解用户的需求和业务场景,并 整理成需求文档。
需求分析阶段还需要对数据进行分类和分析,确定数据的来源、结构和关 系。
概念设计阶段
01 概念设计阶段是根据需求分析的结果,设计出满 足用户需求的数据库概念结构。
02 概念设计阶段主要采用E-R图等工具进行数据模 型的设计,确定实体、属性、关系等概念。
数据的独立性
数据库系统将数据与应用程序分离, 使得数据的修改和应用程序的更新相 互独立。
数据的共享性
数据库系统允许多个用户同时访问和 操作数据,实现数据的共享和协同工 作。
数据库系统的分类
关系数据库系统
基于关系模型的数据库系统, 使用表格形式存储数据,支持
SQL语言进行数据操作。
非关系数据库系统
数据库系统ppt课件(完整版)pptx
20世纪60年代后期出现了一种新 型的数据管理技术——数据库技 术,它解决了数据的组织、存储 和管理问题,实现了数据的共享
和高效处理。
数据库系统组成与结构
数据库系统组成
数据库系统由数据库、数据库管理系统 (DBMS)、应用系统和用户构成。
VS
数据库系统结构
数据库系统的结构可以分为三级模式结构 ,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,是用户与数据库的接 口;内模式是数据物理结构和存储方式的 描述,是数据在数据库内部的表示方式。
用户自定义完整性
根据业务需求,设置自定义的约束条件,如 字段值范围、格式等。
级联操作
在更新或删除记录时,自动更新或删除相关 联的数据,保持数据一致性。
并发操作带来问题及解决方法
丢失更新
两个事务同时更新同一数据,后提交的事务会覆盖先提交 的事务的更新结果。解决方法包括使用锁机制、时间戳等 。
脏读
一个事务读取了另一个未提交事务的修改数据,可能导致 数据不一致。解决方法包括使用隔离级别、锁机制等。
考虑系统的性能、稳定性 、可扩展性和易用性
确保系统具有良好的技术 支持和社区资源
05
数据库安全、完整性与并发控制
数据库安全性保护措施
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。
数据加密
未来发展趋势预测和挑战应对
多模数据管理
未来数据库将支持多种数据模型的管理 和访问,以满足不同应用的需求。
文档存储数据库
和高效处理。
数据库系统组成与结构
数据库系统组成
数据库系统由数据库、数据库管理系统 (DBMS)、应用系统和用户构成。
VS
数据库系统结构
数据库系统的结构可以分为三级模式结构 ,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,是用户与数据库的接 口;内模式是数据物理结构和存储方式的 描述,是数据在数据库内部的表示方式。
用户自定义完整性
根据业务需求,设置自定义的约束条件,如 字段值范围、格式等。
级联操作
在更新或删除记录时,自动更新或删除相关 联的数据,保持数据一致性。
并发操作带来问题及解决方法
丢失更新
两个事务同时更新同一数据,后提交的事务会覆盖先提交 的事务的更新结果。解决方法包括使用锁机制、时间戳等 。
脏读
一个事务读取了另一个未提交事务的修改数据,可能导致 数据不一致。解决方法包括使用隔离级别、锁机制等。
考虑系统的性能、稳定性 、可扩展性和易用性
确保系统具有良好的技术 支持和社区资源
05
数据库安全、完整性与并发控制
数据库安全性保护措施
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。
数据加密
未来发展趋势预测和挑战应对
多模数据管理
未来数据库将支持多种数据模型的管理 和访问,以满足不同应用的需求。
文档存储数据库
《数据库系统概念》课件
网状模型
网状模型使用复杂的连接结构,适合描述 多对多的关系。
关系模型
关系模型是最常用的数据库模型,使用表 格形式的关系组织数据。
数据库设计原则
数据规范化
通过数据规范化,将数据 组织成最简洁、高效的形 式。
约束条件
使用约束条件来保证数据 的完整性和一致性。
性能优化
对数据库进行性能优化, 提高查询和操作的效率。
《数据库系统概念》PPT 课件
欢迎来到《数据库系统概念》PPT课件!本课程将带领您了解数据库的基本概 念、数据库管理系统以及关系型数据库等重要主题。
课程介绍
掌握核心概念
学习数据库的基本概念, 包括数据模型、数据结构 和数据操作。
实践应用技能
通过案例和实际练习,掌 握数据库设计和管理的实 际技能。
了解最新趋势
结构化查询语言
关系型数据库使用结构化查 询语言(SQL)进行数据查询和 操作。
ACID特性
关系型数据库具备ACID特性, 保证了数据事务的原子性、 一致性、隔离性和持久性。
数据库模型
层次模型
层次模型使用树状结构来组织数据,适合 描述父子关系。
对象模型
对象模型将数据组织成对象,适合描述面 向对象的系统。
了解数据库发展的最新趋 势,如云计算和大数据。
数据库基本概念
1 数据
2 实体与关系
数据是信息的载体,是数据库的核心组 关系表示实体之间的联系。
3键
4 数据操作
键是用来唯一标识数据库中实体的属性 或属性集。
数据库操作包括查询、插入、更新和删 除等操作。
数据库管理系统
1
结构化数据
数据库管理系统针对结构化数据的存储和管理进行优化。
浙江大学数据库系统概念PPT第十六章-精品文档28页
A locking protocol is a set of rules followed by all transactions while requesting and releasing locks. Locking protocols restrict the set of possible schedules.
Database System Concepts 3rd Edition
16.1
©Silberschatz, Korth and Sudarshan, Bo Zhou
Lock-Based Protocols
A lock is a mechanism to control concurrent access to a data item Data items can be locked in two modes :
Basically, how to generate a correct (serializable) schedule?
Database System Concepts 3rd Edition
16.4
©Silberschatz, Korth and Sudarshan, Bo Zhou
Pitfalls of Lock-Based Protocols
T2: lock-S(A); read (A); unlock(A); lock-S(B); read (B); unlock(B); display(A+B)
Locking as above is not sufficient to guarantee serializability — if A and B get updated in-between the read of A and B, the displayed sum would be wrong.
Database System Concepts 3rd Edition
16.1
©Silberschatz, Korth and Sudarshan, Bo Zhou
Lock-Based Protocols
A lock is a mechanism to control concurrent access to a data item Data items can be locked in two modes :
Basically, how to generate a correct (serializable) schedule?
Database System Concepts 3rd Edition
16.4
©Silberschatz, Korth and Sudarshan, Bo Zhou
Pitfalls of Lock-Based Protocols
T2: lock-S(A); read (A); unlock(A); lock-S(B); read (B); unlock(B); display(A+B)
Locking as above is not sufficient to guarantee serializability — if A and B get updated in-between the read of A and B, the displayed sum would be wrong.
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• A lock is a mechanism to control concurrent access to a data item
• Data items can be locked in two modes : 1. exclusive (X) mode. Data item can be both read as well as written. X-lock is requested using lock-X instruction. 2. shared (S) mode. Data item can only be read. S-lock is requested using lock-S instruction.
• A locking protocol is a set of rules
2020/8/20
Pitfalls of Lock-Based Protocols
• Consider the partial schedule
• Neither T3 nor T4 can make progress — executing lock-S(B) causes T4 to wait for T3 to release its lock on B, while executing lock-X(A) causes T3 to wait for T4 to release its lock on A.
• transaction may obtain locks • transaction may not release locks
– Phase 2: Shrinking Phase
• transaction may release locks • transaction may not obtain locks
• The protocol assures serializability. It can be proved that the transactions can
be 2020/8/20 serialized in the order of their lock
Protocol (Cont.)
• Two-phase locking does not ensure freedom from deadlocks
• Starvation is also possible if concurrency control manager is badly designed. For example:
– A transaction may be waiting for an X-lock on an item, while a sequence of other transactions request and are granted an Slock on the same item.
• Any number of transactions can hold shared locks on an item, but if any202 Nhomakorabea/8/20
Lock-Based Protocols (Cont.)
• Example of a transaction performing locking:
• Lock 2020/8/20 requests are made to concurrency-
Lock-Based Protocols (Cont.)
• Lock-compatibility matrix
• A transaction may be granted a lock on an item if the requested lock is compatible with locks already held on the item by other transactions
• Cascading roll-back is possible under two-phase locking. To avoid this, follow a modified protocol called strict twophase locking. Here a transaction must hold all its exclusive locks till it commits/aborts.
Control
• Lock-Based Protocols • Multiple Granularity • Deadlock Handling • Insert and Delete Operations • Concurrency in Index
Structures
2020/8/20
Lock-Based Protocols
T2: lock-S(A); read (A); unlock(A); lock-S(B); read (B); unlock(B); display(A+B)
– Locking as above is not sufficient to guarantee serializability — if A and B get updated in-between the read of A and B, the displayed sum would be wrong.
• Such a situation is called a deadlock.
– To handle a deadlock one of T3 or T4 must be rolled back and its locks released.
2020/8/20
(Cont.)
• The potential for deadlock exists in most locking protocols. Deadlocks are a necessary evil.
– 2020/8/20 The same transaction is repeatedly rolled
Protocol
• Two-Phase Locking is a protocol which ensures conflict-serializable schedules.
– Phase 1: Growing Phase
• Data items can be locked in two modes : 1. exclusive (X) mode. Data item can be both read as well as written. X-lock is requested using lock-X instruction. 2. shared (S) mode. Data item can only be read. S-lock is requested using lock-S instruction.
• A locking protocol is a set of rules
2020/8/20
Pitfalls of Lock-Based Protocols
• Consider the partial schedule
• Neither T3 nor T4 can make progress — executing lock-S(B) causes T4 to wait for T3 to release its lock on B, while executing lock-X(A) causes T3 to wait for T4 to release its lock on A.
• transaction may obtain locks • transaction may not release locks
– Phase 2: Shrinking Phase
• transaction may release locks • transaction may not obtain locks
• The protocol assures serializability. It can be proved that the transactions can
be 2020/8/20 serialized in the order of their lock
Protocol (Cont.)
• Two-phase locking does not ensure freedom from deadlocks
• Starvation is also possible if concurrency control manager is badly designed. For example:
– A transaction may be waiting for an X-lock on an item, while a sequence of other transactions request and are granted an Slock on the same item.
• Any number of transactions can hold shared locks on an item, but if any202 Nhomakorabea/8/20
Lock-Based Protocols (Cont.)
• Example of a transaction performing locking:
• Lock 2020/8/20 requests are made to concurrency-
Lock-Based Protocols (Cont.)
• Lock-compatibility matrix
• A transaction may be granted a lock on an item if the requested lock is compatible with locks already held on the item by other transactions
• Cascading roll-back is possible under two-phase locking. To avoid this, follow a modified protocol called strict twophase locking. Here a transaction must hold all its exclusive locks till it commits/aborts.
Control
• Lock-Based Protocols • Multiple Granularity • Deadlock Handling • Insert and Delete Operations • Concurrency in Index
Structures
2020/8/20
Lock-Based Protocols
T2: lock-S(A); read (A); unlock(A); lock-S(B); read (B); unlock(B); display(A+B)
– Locking as above is not sufficient to guarantee serializability — if A and B get updated in-between the read of A and B, the displayed sum would be wrong.
• Such a situation is called a deadlock.
– To handle a deadlock one of T3 or T4 must be rolled back and its locks released.
2020/8/20
(Cont.)
• The potential for deadlock exists in most locking protocols. Deadlocks are a necessary evil.
– 2020/8/20 The same transaction is repeatedly rolled
Protocol
• Two-Phase Locking is a protocol which ensures conflict-serializable schedules.
– Phase 1: Growing Phase