大学专业课数据库PPT课件
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数据库课件(2)(专业教育)
关系数据模型的数据结构(续）
例1 学生、系、系与学生之间的一对多联系：
学生（学号，姓名，年龄，性别，系号，年级） 系 (系号，系名，办公地点)
例2 系、系主任、系与系主任间的一对一联系
关系数据模型的数据结构(续）
例3 学生、课程、学生与课程之间的多对多联系：
学生（学号，姓名，年龄，性别，系号，年级） 课程（课程号，课程名，学分） 选修（学号，课程号，成绩）
网状数据模型的数据结构
Ｒ1
Ｒ2
L1 L2
R3
R1 L1 L2
R4
R2 L3
R3 L4
R5
网状数据模型的数据结构(续）
表示方法（与层次数据模型相同） 实体型：用记录类型描述。 每个结点表示一个记录类型。 属性：用字段描述。 每个记录类型可包含若干个字段。 联系：用结点之间的连线表示记录（类）型 之 间的一对多的父子联系。
码
双亲结点与子女结点之间是一对多联系
属籍类别 加入类别(自动的，手工的) 移出类别(固定的，必须 的，随意的)
3. 网状数据模型的完整性约束
完整性约束条件
允许插入尚未确定双亲结点值的子女结点值 允许只删除双亲结点值
4.网状数据模型的存储结构
关键
实现记录之间的联系
常用方法
单向链接 双向链接 环状链接 向首链接
网状数据模型的数据结构(续）
特点
只能直接处理一对多的实体联系 每个记录类型定义一个排序字段，也称为码
字段 任何记录值只有按其路径查看时，才能显出
它的全部意义
网状数据模型的数据结构(续）
网状模型与层次模型的区别
网状模型允许多个结点没有双亲结点 网状模型允许结点有多个双亲结点 网状模型允许两个结点之间有多种联系（复
《数据库》ppt课件
分布式存储、并行计算、数据挖掘等技术在大数据处理中的应用。
分布式数据库技术
分布式数据库概述
分布式数据库的定义、特点、架构和分类。
分布式数据库的关键技术
数据分区、数据复制、事务管理、负载均衡 等。
分布式数据库的应用场景
云计算、大数据处理、高可用性和可扩展性 应用等。
数据库技术的发展趋势与挑战
数据库技术的发展趋势
型、半结构化数据模型等。
概念数据模型（信息模型） 按用户的观点对数据和信息建模，如 实体-联系模型（E-R模型）。
物理数据模型
描述数据在存储介质上的组织结构， 它不但与具体的DBMS有关，而且还 与操作系统和硬件有关。
关系数据模型
关系数据结构
采用二维表来表示，简称表，由行和列组成。
关系操作
包括查询操作和插入、删除、修改等操作。查询操作又分为选择、 投影、连接操作。
将概念模型转换为数据库逻辑模型， 包括表结构、索引、视图、存储过程 等数据库对象的设计。
数据库管理工具与使用
常见数据库管理工
具
如SQL Server Management Studio、Oracle SQL Developer、 MySQL Workbench等，提供数 据库创建、管理、维护等功能。
04
数据库设计与管理
数据库设计概述
数据库设计的定义
01
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。
数据库设计的重要性
02
良好的数据库设计可以提高数据存储的效率，保证数据
的完整性和安全性，降低系统开发和维护的成本。
数据库设计的原则
03
包括一致性、完整性、安全性、可维护性、可扩展性等
《数据库学习资料》PPT课件
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1.1 数据库系统概论
特点： 1>数据不保存 2>应用程序管理数据 3>数据不共享 4>数据不具有独立性
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1.1 数据库系统概论
2、文件系统阶段 特点： 1>数据可以长期保存
2>由文件系统管理数据
3>数据共享性差,冗余度高
4>数据独立性差
1.1 数据库系统概论
1.1.3 数据库系统的特点 数据结构化 数据的共享性高,冗余度低,易扩充 数据的独立性高
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第2 章 关系数据库
2.1 关系模型概述 2.2 关系数据结构及形式化定义 2.3 关系的完整性 2.4 关系代数 2.5 小结
2.1 关系模型概述
1.关系数据结构－－关系 现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系 来表示. 从用户角度,关系模型中数据的逻辑结构是一张二 维表. 2.关系操作集合 <1>常用操作 查询 选择、投影、连接、除、并、交、差 数据更新 插入、删除、修改
[ < ] X1θY1 [ >][φ [ < ] X2θY2 [ >]]… θ：比较运算符〔＞,≥,＜,≤,＝或<>〕 X1,Y1等：属性名、常量、简单函数；属性名也 可以用它的序号来代替； φ：逻辑运算符〔∧或∨〕 [ ]：表示任选项
2.4.2 专门的关系运算 2. 投影〔Projection〕
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1.2 数据模型
在关系模型中,实体以及实体间的联系都是 用关系来表示.
关系模型要求关系必须是规范化的,即要求 关系必须满足每一个分量必须是一 个不可在分的数据项,也就是说,不允许表中还 有表. 关系模型的主要特点：
1、关系的每一项不可再分； 2、每一竖列数据项是同属性的.列数根据需 要而定,各列顺序任意. 3、每一横行记录是由一个个体事物的诸多 属性项构成,记录的顺序是任意的； 4、一个关系是一个二维表,不允许有相同的 字段名,也不允许有相同的记录行. 返回本章首页
1.1 数据库系统概论
特点： 1>数据不保存 2>应用程序管理数据 3>数据不共享 4>数据不具有独立性
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1.1 数据库系统概论
2、文件系统阶段 特点： 1>数据可以长期保存
2>由文件系统管理数据
3>数据共享性差,冗余度高
4>数据独立性差
1.1 数据库系统概论
1.1.3 数据库系统的特点 数据结构化 数据的共享性高,冗余度低,易扩充 数据的独立性高
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第2 章 关系数据库
2.1 关系模型概述 2.2 关系数据结构及形式化定义 2.3 关系的完整性 2.4 关系代数 2.5 小结
2.1 关系模型概述
1.关系数据结构－－关系 现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系 来表示. 从用户角度,关系模型中数据的逻辑结构是一张二 维表. 2.关系操作集合 <1>常用操作 查询 选择、投影、连接、除、并、交、差 数据更新 插入、删除、修改
[ < ] X1θY1 [ >][φ [ < ] X2θY2 [ >]]… θ：比较运算符〔＞,≥,＜,≤,＝或<>〕 X1,Y1等：属性名、常量、简单函数；属性名也 可以用它的序号来代替； φ：逻辑运算符〔∧或∨〕 [ ]：表示任选项
2.4.2 专门的关系运算 2. 投影〔Projection〕
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1.2 数据模型
在关系模型中,实体以及实体间的联系都是 用关系来表示.
关系模型要求关系必须是规范化的,即要求 关系必须满足每一个分量必须是一 个不可在分的数据项,也就是说,不允许表中还 有表. 关系模型的主要特点：
1、关系的每一项不可再分； 2、每一竖列数据项是同属性的.列数根据需 要而定,各列顺序任意. 3、每一横行记录是由一个个体事物的诸多 属性项构成,记录的顺序是任意的； 4、一个关系是一个二维表,不允许有相同的 字段名,也不允许有相同的记录行. 返回本章首页
《数据库概论》课件
关系数据库的软件系统。
特点
02
以表格形式存储数据，数据之间存在明确的关联关系，遵循一
定的数据完整性约束。
发展历程
03
从早期的层次数据库到关系数据库，再到现代的分布式数据库
和云数据库。
关系数据库管理系统的功能
数据存储
能够创建和管理关系数据 库，将数据以表格形式存 储在磁盘上。
数据检索
提供查询语言（如SQL） 用于检索、插入、更新和 删除数据。
反规范化设计
为了提高查询性能，适当增加冗余，简化数据操作。
三范式与范式之间的关系
第一范式（1NF）定义了关系的原子性；第二范式（2NF）定义了关系的主键和外键关系 ；第三范式（3NF）定义了关系的非主属性对主属性的独立性。
04
关系数据库管理系统
关系数据库管理系统的概述
定义
01
关系数据库管理系统（RDBMS）是一种用于存储、检索和管理
金融行业
用于银行、证券、保险等 金融机构的数据存储、处 理和分析，支持金融业务 的高效运转。
政府机构
用于政府办公自动化、电 子政务等领域，提高政府 服务效率和信息公开度。
05
数据库技术的发展趋势
大数据时代的数据库技术
大数据处理
随着大数据时代的来临，数据库技术也在不 断发展，以应对海量数据的存储、查询和分 析需求。
数据库设计的步骤
需求分析
收集、分析和整理业 务需求，明确数据需
求和功能需求。
概念设计
使用E-R图等工具，设 计数据库的概念结构
。
逻辑设计
将概念结构转换为逻 辑结构，如关系模型
。
物理设计
确定数据库的存储结 构、索引等物理属性
数据库的ppt课件
也称为物理模式或存储模式，是数据 的物理结构和存储方式的描写。它由 内模式定义语言定义，并由数据库管 理员管理和控制。
模式
也称为逻辑模式或概念模式，是数据 库中全部数据的逻辑结构和特征的描 写。它由模式定义语言定义，并由数 据库管理员管理和控制。
数据库管理系统（DBMS）的功能
数据定义语言（DDL）：用于定义数据 库的三级模式结构，包括创建、修改和 删除数据库、表等对象。
关系数据库系统的管理
关系数据库系统的管理包括数据管理、安全管理、性能管理等方面，目 的是确保关系数据库系统的正常运行和持续改进。
03
关系数据库系统的工具与技术
关系数据库系统的工具与技术包括数据库管理系统（DBMS）、SQL语
言、存储进程、触发器等，这些工具与技术可以帮助开发人员和管理员
更高效地管理和保护关系数据库系统。
ห้องสมุดไป่ตู้
数据库的安全策略与机制
访问控制
身份认证
通过设置访问控制策略，限制对数据库的 访问权限，只允许授权用户访问和操作数 据库中的数据。
通过身份认证机制，对访问数据库的用户 进行身份验证，确保只有经过授权的用户 才能访问数据库。
数据加密
安全审计
对数据库中的敏捷数据进行加密存储，即 使数据被窃取或泄露，也无法被未经授权 的访问者轻易解密和使用。
数据库设计的进程与方法
数据库设计的进程
数据库设计的进程包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物 理设计四个阶段。每个阶段都有其特定的任务和输出。
数据库设计的方法
常见的数据库设计方法有自底向上、自顶向下和逐步扩大法 等。自底向上法从数据模型动身，逐步抽象出概念模型；自 顶向下法则从概念模型动身，逐步求精到数据模型。
《数据库技术概述》课件
MySQL
总结词
跨平台性强
VS
详细描述
MySQL可以在多种操作系统平台上运行 ，如Windows、Linux和Mac OS等。它 具有灵活的配置和可定制性，可以根据不 同的需求进行优化和调整。
MySQL
总结词：性能优化
VS
详细描述：MySQL通过各种性能优 化技术，如索引优化、查询优化和缓 存机制等，提供了高效的数据存储和 检索能力。它还支持多种存储引擎， 以满足不同类型的应用需求。
设计索引和查询优化
根据逻辑模型的特点，设计索引和查询优化策略，提高查询效率。
设计存储过程和触发器
根据业务需求，设计存储过程和触发器，实现特定的业务逻辑。
物理设计
设计数据库结构
根据逻辑模型，设计数据库的实际物理结构，包括表 、索引、视图等的物理存储方式和组织结构。
配置数据库参数
根据数据库的性能要求和实际环境，配置数据库的参 数，如内存分配、磁盘空间等。
PostgreSQL具有良好的可扩展性，支持多种扩展模块和自定义函数语言，方便开发者根据需求进行定制和扩展 。它还支持全文搜索、地理信息系统和JSON存储等功能。
PostgreSQL
总结词：灵活性高
详细描述：PostgreSQL支持多种数据类型、约束和索引类型，可以根据不同的需求进行灵活的数据模型设计和查询优化。它 还支持多种编程语言接口，方便与其他软件和应用程序进行集成。
确定实体和属性
根据需求分析结果，确定系统中的实体和属性，建立概念模型。
设计实体关系图
根据概念模型，设计实体关系图，展示实体之间的关系。
优化概念模型
根据实际情况，对概念模型进行优化，提高系统的性能和可维护 性。
逻辑设计
《数据库技术》ppt课件
• 神经网络(Neural Network) :它模拟人脑的功能.神经网络建立在 自学习的数学模型根底之上。它可对大量复杂的数据进展分析， 并可完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的方式抽取及趋势 分析。
• 相关规那么 :相关规那么是一种简单却很适用的关联分析规那 么，它描画了一个事物中某些属性同时出现的规律和方式。
• SQL( Structured Query Language )Server: 是基于C/S模型 的RDBMS，易学、易用。是运用广泛的群众化数据库 产品，用户可自行安装和运用。它也是全球第一个支 持Web运用的数据库。
• Ingres
6.1.4 银行数据库特点
• 具有很高的稳定性、可靠性和可伸缩性 • 基于开放式的体系构造 • 一致的、易操作的数据库管理平台 • 具有可靠的数据库平安性控制机制 • 数据库应支持超大数据量的存储与管理 • 支持分布式数据库处置才干 • 具有决策支持才干，支持多维分析、即席查询
分布式数据库运用案例图
DB1 场地1 计算机1
场地1
T1 T2 T3
DB2 计算机2
Байду номын сангаас场地2
场地2
T1 T2 T3
网络
DB3 计算机3
场地3 场地3 T1 T2 T3
图6.1 分布式数据库系统的例子
其他数据库
• 自动数据库 ：自动数据库是相对传统数据库的被动性而言的 ， 所谓自动数据库就是除了完成一切传统数据库的效力外，还具有 各种自动效力功能的数据库系统，即DB+AI。
“规那么〞。 • 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
数据发掘的主要步骤
• 数据取样:从企业大量数据中取出一个与要搜索的问题相关的 样板数据子集。
• 相关规那么 :相关规那么是一种简单却很适用的关联分析规那 么，它描画了一个事物中某些属性同时出现的规律和方式。
• SQL( Structured Query Language )Server: 是基于C/S模型 的RDBMS，易学、易用。是运用广泛的群众化数据库 产品，用户可自行安装和运用。它也是全球第一个支 持Web运用的数据库。
• Ingres
6.1.4 银行数据库特点
• 具有很高的稳定性、可靠性和可伸缩性 • 基于开放式的体系构造 • 一致的、易操作的数据库管理平台 • 具有可靠的数据库平安性控制机制 • 数据库应支持超大数据量的存储与管理 • 支持分布式数据库处置才干 • 具有决策支持才干，支持多维分析、即席查询
分布式数据库运用案例图
DB1 场地1 计算机1
场地1
T1 T2 T3
DB2 计算机2
Байду номын сангаас场地2
场地2
T1 T2 T3
网络
DB3 计算机3
场地3 场地3 T1 T2 T3
图6.1 分布式数据库系统的例子
其他数据库
• 自动数据库 ：自动数据库是相对传统数据库的被动性而言的 ， 所谓自动数据库就是除了完成一切传统数据库的效力外，还具有 各种自动效力功能的数据库系统，即DB+AI。
“规那么〞。 • 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
数据发掘的主要步骤
• 数据取样:从企业大量数据中取出一个与要搜索的问题相关的 样板数据子集。
数据库概论01PPT课件
发展历程
数据库技术经历了层次数据库、网状数据库、关系数据库和非关系数据库等发 展阶段，目前关系数据库仍占据主导地位，非关系数据库在特定领域也有广泛 应用。
数据模型与数据库系统结构
数据模型
数据模型是对现实世界数据特征的抽象，包括概念模型、逻辑模型和物理模型三 个层次。常见的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
THANKS
感谢观看
ห้องสมุดไป่ตู้
索引（Index）
索引是用于加速数据库表中数据检索的数据结构。通过创建索 引，可以提高数据查询的速度和效率。创建索引的语法为 CREATE INDEX，可以根据需要选择不同的索引类型和列进行 创建。
05
数据库性能优化策略探讨
查询优化技巧分享
索引优化
合理利用索引，避免全表扫描，提高查询效率。
SQL语句优化
数据库概论01ppt课件
• 数据库基本概念与原理 • 数据库设计方法与步骤 • 数据库管理系统（DBMS）功能介
绍 • SQL语言基础与应用实例分析 • 数据库性能优化策略探讨 • 总结回顾与拓展延伸
01
数据库基本概念与原理
数据库定义及发展历程
数据库定义
数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合，具有数 据冗余度小、数据独立性高和易扩展等特点。
• NoSQL数据库与关系数据库的比较：NoSQL数据库和关系数据库在数据模型、 扩展性、一致性保证和事务支持等方面存在显著差异。NoSQL数据库更适合处 理非结构化数据和大规模数据，而关系数据库则更擅长处理结构化数据和复杂 的事务操作。
• NoSQL数据库的应用场景：NoSQL数据库在Web应用、大数据处理、实时分 析和物联网等领域具有广泛的应用前景。例如，在Web应用中，NoSQL数据库 可以用于存储用户行为数据、日志数据和社交媒体数据等；在大数据处理中， NoSQL数据库可以用于实现数据的分布式存储和并行处理；在实时分析中， NoSQL数据库可以提供高性能的数据读写能力和灵活的数据模型支持；在物联 网中，NoSQL数据库可以用于存储海量的传感器数据和实现数据的实时处理和 分析。
数据库技术经历了层次数据库、网状数据库、关系数据库和非关系数据库等发 展阶段，目前关系数据库仍占据主导地位，非关系数据库在特定领域也有广泛 应用。
数据模型与数据库系统结构
数据模型
数据模型是对现实世界数据特征的抽象，包括概念模型、逻辑模型和物理模型三 个层次。常见的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
THANKS
感谢观看
ห้องสมุดไป่ตู้
索引（Index）
索引是用于加速数据库表中数据检索的数据结构。通过创建索 引，可以提高数据查询的速度和效率。创建索引的语法为 CREATE INDEX，可以根据需要选择不同的索引类型和列进行 创建。
05
数据库性能优化策略探讨
查询优化技巧分享
索引优化
合理利用索引，避免全表扫描，提高查询效率。
SQL语句优化
数据库概论01ppt课件
• 数据库基本概念与原理 • 数据库设计方法与步骤 • 数据库管理系统（DBMS）功能介
绍 • SQL语言基础与应用实例分析 • 数据库性能优化策略探讨 • 总结回顾与拓展延伸
01
数据库基本概念与原理
数据库定义及发展历程
数据库定义
数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合，具有数 据冗余度小、数据独立性高和易扩展等特点。
• NoSQL数据库与关系数据库的比较：NoSQL数据库和关系数据库在数据模型、 扩展性、一致性保证和事务支持等方面存在显著差异。NoSQL数据库更适合处 理非结构化数据和大规模数据，而关系数据库则更擅长处理结构化数据和复杂 的事务操作。
• NoSQL数据库的应用场景：NoSQL数据库在Web应用、大数据处理、实时分 析和物联网等领域具有广泛的应用前景。例如，在Web应用中，NoSQL数据库 可以用于存储用户行为数据、日志数据和社交媒体数据等；在大数据处理中， NoSQL数据库可以用于实现数据的分布式存储和并行处理；在实时分析中， NoSQL数据库可以提供高性能的数据读写能力和灵活的数据模型支持；在物联 网中，NoSQL数据库可以用于存储海量的传感器数据和实现数据的实时处理和 分析。
第一章数据库概述ppt课件
确定实体集的关键字：用下划线在属性上标明关键字 的属性集合
确定联系的类型：在无向边上注明
20
数据库应用——电子商务
2024年5月5日
数据模型：逻辑数据模型
逻辑模型三要素
数据结构：描述数据的静态特征 数据操作：描述数据的动态特征 数据的约束条件：描述完整性规则
层次模型
用树型结构来表示实体之间联系的模型 有且仅有一个节点无父节点，即树根 根节点以外的其他节点有且仅有一个父节点 典型系统：IBM公司的IMS（Information Management System）系统
13
数据库应用——电子商务
2024年5月5日
第三节：数据库的系统结构
视图抽象和外模式 概念抽象和模式 物理抽象和内模式 数据独立性
14
数据库应用——电子商务
2024年5月5日
数据库的系统结构：视图抽象和外模式
现实世界中的信息按照不同用户（应用）的观 点抽象为多个逻辑数据结构。每个逻辑数据结
现实体间的联系 关系模型中的基本概念：元组、属性、域、主键、关系名、关系模式 关系模型的优点：
可以简单、灵活地表达各种实体及其之间的联系 用户界面好，易用性佳 支持数据库重构 具有严密的数学基础和操作的代数性质 具有较高的数据独立性
关系模型的不足：
运行效率不够高 不直接支持层次结构
信息是经过处理、加工提炼而用于决策制 定或其他应用活动的数据。
数据是信息的载体，信息是数据处理过程 的结果。
8
数据库应用——电子商务
2024年5月5日
数据库的基本概念：数据库
数据库是相互关联的数据集合：
具有逻辑关系和明确意义的数据集合 针对明确的应用目标而设计、建立和加载 表示现实世界的某些方面 具有较小的数据冗余，可供多个用户共享 具有较高的数据独立性 具有安全控制机制
确定联系的类型：在无向边上注明
20
数据库应用——电子商务
2024年5月5日
数据模型：逻辑数据模型
逻辑模型三要素
数据结构：描述数据的静态特征 数据操作：描述数据的动态特征 数据的约束条件：描述完整性规则
层次模型
用树型结构来表示实体之间联系的模型 有且仅有一个节点无父节点，即树根 根节点以外的其他节点有且仅有一个父节点 典型系统：IBM公司的IMS（Information Management System）系统
13
数据库应用——电子商务
2024年5月5日
第三节：数据库的系统结构
视图抽象和外模式 概念抽象和模式 物理抽象和内模式 数据独立性
14
数据库应用——电子商务
2024年5月5日
数据库的系统结构：视图抽象和外模式
现实世界中的信息按照不同用户（应用）的观 点抽象为多个逻辑数据结构。每个逻辑数据结
现实体间的联系 关系模型中的基本概念：元组、属性、域、主键、关系名、关系模式 关系模型的优点：
可以简单、灵活地表达各种实体及其之间的联系 用户界面好，易用性佳 支持数据库重构 具有严密的数学基础和操作的代数性质 具有较高的数据独立性
关系模型的不足：
运行效率不够高 不直接支持层次结构
信息是经过处理、加工提炼而用于决策制 定或其他应用活动的数据。
数据是信息的载体，信息是数据处理过程 的结果。
8
数据库应用——电子商务
2024年5月5日
数据库的基本概念：数据库
数据库是相互关联的数据集合：
具有逻辑关系和明确意义的数据集合 针对明确的应用目标而设计、建立和加载 表示现实世界的某些方面 具有较小的数据冗余，可供多个用户共享 具有较高的数据独立性 具有安全控制机制
数据库学习ppt课件
数据库监控与调优
实时监控数据库运行状态，根 据性能指标进行调优操作，确
保数据库高效运行。
22
06
数据库应用实例
2024/1/27
23
电子商务网站数据库设计
商品信息存储
包括商品名称、描述、价格、库存等
订单处理
生成订单、支付状态、物流信息等
用户信息管理
注册信息、地址、支付方式等
数据分析
销售统计、用户行为分析等
规范化设计的优点
减少数据冗余、提高数据一致 性、增强数据完整性、优化数 据库性能等。10源自2024/1/2703
数据库设计
11
数据库设计的步骤
需求分析
收集和分析用户需求，确定数据库 需要支持的功能和性能要求。
概念设计
建立概念模型，通常使用实体-联系 模型（E-R模型）来描述数据和数据
间的关系。
2024/1/27
9
关系数据库的规范化设计
第二范式（2NF）
要求表的主键列完全函数依赖 于整个候选键，即消除部分依 赖。
BCNF范式
在3NF的基础上，要求每一个 决定因素都包含候选键，即达 到更高的规范化程度。
第一范式（1NF）
要求数据库表的每一列都是不 可分割的原子数据项。
2024/1/27
第三范式（3NF）
要求非主键列只依赖于主键列 ，即消除传递依赖。
BCNF、4NF等更高范式
消除传递依赖，确保每个属性只依赖于主 键。
在更高级别上消除冗余和异常，提高数据 库设计的质量。
2024/1/27
13
数据库设计的优化
01
索引优化
根据查询需求和数据分布特点 ，合理选择索引类型和索引列
实时监控数据库运行状态，根 据性能指标进行调优操作，确
保数据库高效运行。
22
06
数据库应用实例
2024/1/27
23
电子商务网站数据库设计
商品信息存储
包括商品名称、描述、价格、库存等
订单处理
生成订单、支付状态、物流信息等
用户信息管理
注册信息、地址、支付方式等
数据分析
销售统计、用户行为分析等
规范化设计的优点
减少数据冗余、提高数据一致 性、增强数据完整性、优化数 据库性能等。10源自2024/1/2703
数据库设计
11
数据库设计的步骤
需求分析
收集和分析用户需求，确定数据库 需要支持的功能和性能要求。
概念设计
建立概念模型，通常使用实体-联系 模型（E-R模型）来描述数据和数据
间的关系。
2024/1/27
9
关系数据库的规范化设计
第二范式（2NF）
要求表的主键列完全函数依赖 于整个候选键，即消除部分依 赖。
BCNF范式
在3NF的基础上，要求每一个 决定因素都包含候选键，即达 到更高的规范化程度。
第一范式（1NF）
要求数据库表的每一列都是不 可分割的原子数据项。
2024/1/27
第三范式（3NF）
要求非主键列只依赖于主键列 ，即消除传递依赖。
BCNF、4NF等更高范式
消除传递依赖，确保每个属性只依赖于主 键。
在更高级别上消除冗余和异常，提高数据 库设计的质量。
2024/1/27
13
数据库设计的优化
01
索引优化
根据查询需求和数据分布特点 ，合理选择索引类型和索引列
《数据库技术及应用》课件
01
数据库：一个长期存储在计算机内的、有组织、可共享的数据 集合。
02
关系型数据库：采用关系模型来组织数据的数据库。数据以表
格的形式存储，每个表格称为一个关系。
关系型数据库管理系统（RDBMS）：用于管理关系型数据库的
03
软件系统。
关系型数据库的设计
01
需求分析
了解用户需求，明确数据类型、数 据关系等。
《数据库技术及应 用》PPT课件
目录
• 数据库概述 • 数据库设计 • 关系型数据库 • 数据库应用开发 • 数据库技术的发展趋势 • 数据库技术的应用领域
01
CATALOGUE
数据库概述
数据库的基本概念
数据库
一个存储数据的仓库，可以看作是一 个电子化的文件柜，用于存储和管理 大量数据。
数据模型
反规范化设计方法
为了提高查询性能，故意引入冗 余或违反规范化规则的设计方法 。通过减少表连接操作来提高查 询速度。
面向对象设计方法
将现实世界中的对象和概念转换 为数据库中的对象和类，使用面 向对象技术（如封装、继承、多 态等）来组织数据和定义关系。
03
CATALOGUE
关系型数据库
关系型数据库的基本概念
02
CATALOGUE
数据库设计
数据库设计的基本原则
确保数据完整性
设计数据库时应确保数据的完整性，包括实体完 整性、参照完整性和用户自定义完整性。
满足用户需求
根据用户需求进行数据库设计，确保数据的准确 性和及时性。
ABCD
最小化冗余
通过合理的数据表结构和关系设计，减少数据冗 余，提高数据利用率。
查询语句：用于从数据库中检索 数据，如SELECT语句。
《数据库基础知识》PPT课件
数据库系统阶段
20世纪60年代后期至今，出现了数据库管理系统 （DBMS），实现了数据的结构化、共享性高、冗余度小、 独立性高等特点，大大提高了数据管理的效率和质量。
常见数据库类型及特点
关系型数据库
以表格形式组织数据，行和列组成表格，每个表格代表一个实体或联系，支持SQL语言进行数据的增删改查等操 作。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。
02
最常用的DQL语句是SELECT，用于从一个或多个表 中检索数据。
03
SELECT语句可以包含各种条件、排序和聚合函数， 以满足复杂的查询需求。
数据操纵语言DML
DML（Data Manipulation Language）用于插入、更新、删除数据库中 的数据。
主要的DML语句包括INSERT、UPDATE和DELETE。
主要的DDL语句包括CREATE、ALTER和 DROP。
CREATE用于创建数据库对象，如 CREATE TABLE创建表；ALTER用于 修改数据库对象，如ALTER TABLE 修改表结构；DROP用于删除数据 库对象，如DROP TABLE删除表。
数据查询语言DQL
01
DQL（Data Query Language）用于查询数据库中 的数据。
确定实体关系
确定实体之间的关系，包括一对一、一对多和多对多关系。
定义属性
为每个实体和关系定义属性，并确定属性的数据类型和约束条件。
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，如关系模型。
优化数据模型
对逻辑模型进行优化，包括合并冗余数据、消除数据不一致性等。
设计表结构
根据逻辑模型设计数据库表结构，包括表名、字段名、数据类型和 约束条件等。
20世纪60年代后期至今，出现了数据库管理系统 （DBMS），实现了数据的结构化、共享性高、冗余度小、 独立性高等特点，大大提高了数据管理的效率和质量。
常见数据库类型及特点
关系型数据库
以表格形式组织数据，行和列组成表格，每个表格代表一个实体或联系，支持SQL语言进行数据的增删改查等操 作。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。
02
最常用的DQL语句是SELECT，用于从一个或多个表 中检索数据。
03
SELECT语句可以包含各种条件、排序和聚合函数， 以满足复杂的查询需求。
数据操纵语言DML
DML（Data Manipulation Language）用于插入、更新、删除数据库中 的数据。
主要的DML语句包括INSERT、UPDATE和DELETE。
主要的DDL语句包括CREATE、ALTER和 DROP。
CREATE用于创建数据库对象，如 CREATE TABLE创建表；ALTER用于 修改数据库对象，如ALTER TABLE 修改表结构；DROP用于删除数据 库对象，如DROP TABLE删除表。
数据查询语言DQL
01
DQL（Data Query Language）用于查询数据库中 的数据。
确定实体关系
确定实体之间的关系，包括一对一、一对多和多对多关系。
定义属性
为每个实体和关系定义属性，并确定属性的数据类型和约束条件。
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，如关系模型。
优化数据模型
对逻辑模型进行优化，包括合并冗余数据、消除数据不一致性等。
设计表结构
根据逻辑模型设计数据库表结构，包括表名、字段名、数据类型和 约束条件等。
数据库说课课件ppt
听取意见
知识理解
了解学生情况 调整下节任务
不断进步
找到自己不足 努力改正错误
取长补短
加强经验交流 提高教学质量
Q&A
谢谢大家！
10 >
知识目标 ➢理解数据库概念 ➢熟练编写SQL语言 ➢掌握各种查询操作
能力目标 ➢编写SQL语言能力 ➢数据库应用能力 ➢系统开发能力
素质目标 ➢培养学生自主学习能力 ➢分析、解决问题能力 ➢团队协作能力
知识体系主要环节 为后续知识做铺垫
确定依据
综合性较强 学生无基础
单表查询 合并查询
重点
重点 难点
难点
嵌套查询
3.重点难点
联系实际 加强练习
解决方法
阶梯设疑 分解整合
教法 学法
宏观：任务驱动；微观：问题牵引
主动学习 理解能力
提出 问题
布置任务 营造氛围
积极学习 分析能力
分析 问题
引入内容 启发学生
掌握知识 应用能力
解决 问题
讲授知识 任务演示
4.教法学法
举一反三 综合能力
总结 评价
学生反馈 定期测验
说课 内容
教材分析 教学目标 重点难点 教学方法 教学手段 教学程序 板书（课件）设计
课后反思
说课内容
信息管理专业 的专业技术课
数
据
库
Oracle
设 SQL Severe
计 数据库系统原理
能
access
力
内蒙古移动 公司数据库
课程 地位
本章 地位
第四章 标准查询语句
SQL
教材 选用
大纲 要求
《数据库原理应用教程》 俞俊浦
知识理解
了解学生情况 调整下节任务
不断进步
找到自己不足 努力改正错误
取长补短
加强经验交流 提高教学质量
Q&A
谢谢大家！
10 >
知识目标 ➢理解数据库概念 ➢熟练编写SQL语言 ➢掌握各种查询操作
能力目标 ➢编写SQL语言能力 ➢数据库应用能力 ➢系统开发能力
素质目标 ➢培养学生自主学习能力 ➢分析、解决问题能力 ➢团队协作能力
知识体系主要环节 为后续知识做铺垫
确定依据
综合性较强 学生无基础
单表查询 合并查询
重点
重点 难点
难点
嵌套查询
3.重点难点
联系实际 加强练习
解决方法
阶梯设疑 分解整合
教法 学法
宏观：任务驱动；微观：问题牵引
主动学习 理解能力
提出 问题
布置任务 营造氛围
积极学习 分析能力
分析 问题
引入内容 启发学生
掌握知识 应用能力
解决 问题
讲授知识 任务演示
4.教法学法
举一反三 综合能力
总结 评价
学生反馈 定期测验
说课 内容
教材分析 教学目标 重点难点 教学方法 教学手段 教学程序 板书（课件）设计
课后反思
说课内容
信息管理专业 的专业技术课
数
据
库
Oracle
设 SQL Severe
计 数据库系统原理
能
access
力
内蒙古移动 公司数据库
课程 地位
本章 地位
第四章 标准查询语句
SQL
教材 选用
大纲 要求
《数据库原理应用教程》 俞俊浦
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
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数据库应用价值
对广大高校学生而言，通过UMajor数据库海量的 专业课学习资源和全面的学习练习功能，学生不 仅可以在平时根据自己的个性化需求来进行专业 课的预习和巩固复习，同时也可以在考前进行专 项强化练习和模拟自测，从而使学习重点更加突 出、学习更加有针对性，进而夯实学习基础，提 高学习效率和学习成绩。
国内首款专业课学习资源数据库 助力高校图书馆学科化知识服务
数据库应用价值
对教学部门（教师）而言，通过UMajor数据库的 各种辅助教学功能，教师可以查找试题编写试卷、 组织在线无纸化考试、与学生互动教学，进而方 便快捷地构建考试和教学平台系统，实现对教学、 考试、学习的高效管理。
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大学生学习情况分析
因此，为了解决在校大学生缺乏专业课学习资料 和自主化学习平台的困难，同时也为了拓展图书 馆对学生提供专业课学习的教辅服务内容，填补 教师教学与学生学习之间的衔接空白，中科软股 教育事业部特邀百余名优秀高校教育教学专家， 历时近两年研发出了“中科UMajor大学专业课学 习数据库”。
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对高校图书馆而言，通过UMajor数据库全面而灵 活的后台管理功能，可以将各种专业课辅导书籍 数字化后导入到数据库中，建成符合本校专业特 色的学科知识仓库，从而不仅为学生进行自主性 学习提供更加专业的学科化知识服务，更能充分 发挥出图书馆在知识传承和衍生创新的过程中， 所承担的知识原料供应与催化的服务职能。
资源与功能
课程学习
收录十二大学科门类的各门课程的知识点脉络图、 知识扩展学习资料等资源，以及数万套章节同步 练习试卷，供学生进行课程预习、课程复习、知 识点扩展学习以及通过答卷练习来检验自己对知 识点的理解和掌握程度。
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大学生学习情况分析
目前面向高校图书馆和学生提供服务的在线题库或考 试学习资源库虽然种类繁多，但这些数据库都是针对 资格考试或学历考试的（如计算机等级考试、英语等 级考试、公务员考试、考研、专升本等）；或是针对 专项技能培训领域的（如英语学习软件、英语多媒体 资源库等），而尚无任何数据库能够为在校大学生的 日常专业课学习提供海量学习资料、知识点自测题以 及个性化学习工具。
大学专业课学习资源数据库 演示汇报
1
❖汇报内容提纲
大学生学习情况分析 数据库概述 应用价值 资源与功能
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大学生学习情况分析
大学生以学习为天职，而“专业课”的学习任务则占 据了在校大学生日常学习生活的绝大部分比例。但目 前国内很多高校都面临着师资力量不足的问题，学生 很难在课堂时间以外获取到专业课程的辅导和练习。
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成绩曲线
通过“成绩曲线”功能，学生可以随时了解自己 以往的答卷情况（答卷时间、试卷名称、成绩 等），并查看详细的成绩分析报告，进而找出自 己学习的薄弱环节，并进行有针对性的强化练习 （可配合使用“专项练习”功能）。
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资源与功能
◆知识脉络剖析讲义 ◆课程学习指导 ◆重点难点归纳 ◆知识扩展学习资料 ◆历年考研真题 ◆知识点同步练习试卷
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资源与功能
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资源与功能
综合模拟自测
为了便于学生在期中期末考试之前，对所学课程 进行系统性地复习和自测练习，UMajor数据库提 供了“综合模拟自测”功能。在该功能中，学生 可以选取多个章节（知识模块）的试题，以自测 练习的方式来验证自己的学习成效和对各知识模 块的掌握程度。自测练习答卷之后，系统将展现 每一道试题的正确答案和知识点解析。
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数据库概述
“中科U习资源数据库。
数据库现已收录哲学、经济学、法学、教育学、 文学、理学、工学、农学、管理学等十二大学科 门类专业课程的知识脉络剖析讲义、课程学习指 导、重点难点归纳、知识扩展学习资料、章节练 习试卷等知识资源，并提供了自主学习、辅助学 习、交互式学习等实用学习工具。
在这种情况下，绝大多数学生形成了“课内靠听讲、 课外靠自学”的学习习惯。学生一旦因为某些原因而 落下几节课程，则只能通过自学的方式来补上。但除 了教材以外，学生可用于自学的专业课学习资料却少 之又少。
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大学生学习情况分析
此外，高等教育与基础教育“手把手、教考练” 的教学方式有着本质的区别，高校学生在课堂上 接受教师关于专业课的知识内容讲解之后，很难 再有机会通过模拟自测、答卷练习的方式来检验 自己对知识点和知识运用能力的掌握程度，这也 造成了相当大一部分学生虽然上课认真听讲、但 仍无法通过期末考试的局面。
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资源与功能
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资源与功能
我的课程
中科UMajor数据库收录的课程数量较多，为了便 于学生能够快速定位到自己常用的课程，UMajor 数据库提供了“我的课程”功能。学生可以将本 学期的主修课程或近期需要多次学习的课程保存 到“我的课程”，今后学生以个人账号登录UMajo r数据库之后，都可以在“我的课程”中快速定位 到上次所学习的知识模块。