软件设计师 -数据库基础
2023-10-27 00:07:26 0 举报AI智能生成
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软考-数据库基础部分
作者其他创作
大纲/内容
也称用户模式或子模式，是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述
外模式
也称模式，是数据库中全部数据的整理逻辑结构的描述
概念模式
也称存储模式，是数据库在物理存储方面的描述，定义所有内部记录类型，索引和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节
内模式
当模式改改变时，由数据库管理员对各个外模式/模式的映像做相应的改变，可以使外模式保持不变。应用程序是依据数据的外模式编写的，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性
逻辑独立性
当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式/内模式映像做相应的改变，可以使模式保持不变，从而应用程序也不必改变，保证了数据与程序的物理独立性，简称数据的物理独立性。
物理独立性
数据库三级结构模式
是按照用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据库设计。概念模型主要用实体-联系方法表示，也称E-R模型
概念数据模型（实体-联系模型）
是按照计算机系统的观点来对数据和信息建模，主要用于DBMS的实现。基本数据模型是数据库系统的核心和基础。常用的基本数据模型有层次模型 ，网状模型，关系模型和面向对象模型。
数据结构（静态）
数据操作（动态）
指实体的主属性不能为空
实体完整性
外键参照的完整性，若A关系中的某个属性参照B属性，那么关系A中B的外键属性要么为空，要么必须出现在B关系的对应属性中
参照完整性
某一个具体应用所对应的数据必须满足一定的约束条件。
用户定义完整性
数据的约束条件
包括
基本数据模型（结构数据模型）
数据模型
可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名
关系
可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录
元组
可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段
属性
属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制
域
一组可以唯一标识元组的属性，数据库中常称为主键，由一个或多个列组成
关键字
指对关系的描述。其格式为：关系名（属性1，属性2），在数据库中称为表结构；
关系模式
关系型数据库
X函数确定Y，Y函数依赖于X，记作X->Y。X称为这个函数依赖的决定属性组，也成为决定因素
完全函数依赖
部分函数依赖
传递依赖
函数依赖
若Y∈X∈U，则X->Y所蕴含
A1 自反律
若X->Y为F所蕴含，且Z∈U，则XZ->YZ所蕴含
A2 增广律
A3 传递律
合并规则
伪传递规则
分解规则
Armstrong 公理
包含主键及其它属性
超键
只包含主键
主键
包含多个主键，选定一个，不含有多余属性
候选键
如果关系模式R中的某些属性不是R的主键，而是关系模式S的主键，则这个属性集对模式R而言是外键
外键
包含在任何一个主键，称为主属性，否则为非主属性
主属性与非主属性
关系模式R（P，W，A）中，P是演奏者，W是作品，A是听众，该关系模式只有一个包含了全部属性的主键，是全码
全码
键与属性
若关系模式R的每一个分量是不可再分的数据项，则关系模式R属于第一范式。
第一范式
若关系模式R∈1NF，且每一个非主属性完全依赖主键时，则关系式R是2NF；
第二范式
即当消除了非主属性对码的传递函数依赖，则称为3NF
第三范式
R属于BCNF当且仅当其F中每个依赖的决定因素必定包含R的某个候选键
BC范式
范式
规范化
增加冗余列
增加派生列
重新组表
根据一列或多列数据的值，把数据行 放在两个独立的表中
表很大，分割后提高查询效率
表本身有独立性
需要把数据存放到多个介质上
场景
水平分割
把主码和一些列放在一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。一些表中某些列常用，另外一些不常用，可以使用垂直分隔。
垂直分隔
分割表
反规范化
建立数据的必要性，可行性
规划阶段
需求分析的目的是通过调查研究，了解用户的数据和处理要求，并按照一定格式整理成需求规格说明书
数据项
数据流
数据存储
加工也成为“小说明”，常用的加工描述方法有结构化语言，判定表和判定树
数据加工（处理过程）
数据字典内容
数据库的元数据交由数据字典来进行管理
收集需求，理解需求，需求规格说明书，数据字典
需求分析
其任务是在需求分析阶段产生的需求说明书的基础上，按照特定的方法将它们抽象为一个不依赖于任何DBMS的数据模型，即概念模型
建立概念模型，E-R模型
概念设计
逻辑设计也称为逻辑结构设计，其任务是将概念模型转化为某个特定的DBMS上的逻辑模型（层次模型，网状模型，关系模型）
E-R的实体转换为关系
E-R图的属性转换为关系的属性
E-R图的关键字，转换为关系的关键字
E-R向关系模式转换规则
将每个分量属性作为复合属性所在实体的属性
将复合属性本身作为所在实体的属性
复合属性转换
将多值属性与所在实体的主键一起组成一个新的关系
将多值属性提升为一个实体，通常为弱实体
多值属性转换
因为派生属性可以由其他属性计算得到，因此，在转换成关系时，通常不转化派生属性
派生属性
将BLOB属性与关系的主键独立为一个关系模式
BLOB 型属性
一个1：1联系可以转化为一个独立的关系模式
或者也可以与任意一端对应的关系模式合并
1：1联系
一个1：n联系可以转化为一个独立的关系模式
与n端对应的关系模式合并
1：n联系
一个N；M 可以转化为一个独立的关系模式
N：m联系
一个多元联系可以转化为一个独立的关系模式
多元联系
联系属性转换
属性转换
建立逻辑模型，关系模式
逻辑设计
设计存储记录结构，包括记录的组成，数据项的长度和类型 ，以及逻辑记录到存储记录的映射
确定数据存储安排
设计访问方法，为存储在物理设备上的数据提供存储和检索的能力
进行完整性和安全性的分析与设计
数据库程序设计
建立物理模型 依赖于DBMS
物理设计
数据库设计
操作序列要么全做，要么全不做
原子性
数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态
一致性
不能被其他事务干扰
隔离性
一旦提交就是永久性的
持续性
四大特性
丢失更新是指在完全未隔离事务的情况下，两个事务更新同一条数据资源，某一事务完成，另一事务异常终止，回滚造成第一个完成的更新也同时丢失。
丢失更新
不可重复读是指在一个事务内，多次读取同一数据，由于其他事务的修改，导致第一次读取的结果与第二次、第三次等后续读取的结果不一致
不可重复读
读脏数据是指在一个事务内，另一个事务修改了数据并且未提交，第一个事务读取了这些未提交的数据，导致第一个事务读取到了脏数据。
读“脏”数据
事务引发的问题
如果事务T对A 实现了X封锁，那么只允许事务T读取和修改数据A，其他事务要等事务T解除X封锁后，才能对A实现任何类型的封锁
排他型锁（X封锁）
如果事务T 对数据A 实现了S封锁，那么允许事务T 读取数据A，但不能修改数据A，在所有S封锁解除之前绝不允许任何事务对数据A 实现X 封锁
共享型锁（S封锁）
锁
数据库事务
由于分布式数据库是由多个位置上的多台计算机构成的，在个别节点或个别通信链路发生故障时，它仍然可以降低级别继续工作，如果采用冗余技术，还可以获得一定的容错能力。因此系统坚固性好，可靠性和可用性高。
坚固性好
可根据发展的需要增减结点，或对系统重新配置，这比用一个更大的系统替代一个已有集中式数据库要容易的多。
可扩充性好
在分布式数据库中可按就近分布，合理地几余的原则来分布各结点上的数据，构造分布式数据库，使大部分数据可以就近访问，避免了集中式数据库中的瓶颈问题，减少了系统的响应时间，提高了系统的效率，而且也降低了通信费用。
可改善性能
数据可以分散管理，统一协调，即系统中各结点的数据操纵和相互作用是高度自治的，不存在主从控制，因此，分布式数据库较好地满足了一个单位中各部门希望拥有自己的数据，管理自己的数据，同时又想共享其他部门有关数据的要求。
自治性好
分布式数据库优点
分布性
统一性
是分布透明性的最高层次。用户或应用程序只对全局关系进行操作而不必考虑数据的分片
分片透明性
用户或应用程序应当了解分片的情况，但不必了解分片的存储场地
位置透明性
了解分片即各片段的的存储场地，但不必了解局部场地上使用的是何种数据模型。
局部数据模型（逻辑透明）
透明性
特性
分布式数据库
数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反应历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据源
是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理
数据的存储与管理
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
多维度分析是OLAP的典型应用
基本数据和聚合数据均存放在RDBMS中
ROLAP
基本数据和聚合数据均放于多维数据库中
MOLAP
基本数据存放于RDBMS中，聚合数据存放于多维数据库中
HOLAP
分类
OLAP 服务器
前端工具
结构
数据按主题组织
面向主题
消除了源数据中的不一致性，提供整个企业的一致性全局信息
集成的
主要进行查询操作，只有少量的修改和删除操作
相对稳定的
记录了企业从过去某一时刻到当前各个阶段的信息，可对发展历史和未来趋势做定量分析和预测。
反应历史变化
四大特点
数据仓库
OLTP 是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的，日常的事务处理。
OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，并发操作
联机事务处理 OLTP
OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重于决策支持，提供直观易懂的查询结果
OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL 执行市场，强调磁盘I/O，分区等
联机分析处理 OLAP
数据处理
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