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软考-系统分析师-案例总结-数据库

2024-12-23 10:44:03   0  举报

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软考-系统分析师-案例总结-数据库

软考

系统分析师

案例

数据库

模板推荐

作者其他创作

大纲/内容

数据库安全性技术

用户标识和鉴别

最外层的安全保护措施，可以使用用户账户、口令和随机数检验等方式

存取控制（数据授权）

对用户进行授权，包括操作类型(例如，查找、更新或删除等)和数据对象的权限

视图和物化视图

通过视图的方式进行授权

视图

视图是保存在数据库中的SELECT查询，其内容由查询定义，因此，视图不是真实存在的基础表，而是从一个或者多个表中导出的虚拟的表。

视图优点

1)视点集中 视图只展示与用户相关的数据。

2)简化操作 在每一次执行相同的查询时，不必重新写查询语句，只要一条简单的查询

3)定制数据 视图能够实现让不同的用户以不同的方式看到不同或相同的数据集。

4)合并分割数据 在有些情况下，由于表中数据量太大，故在表的设计时常将表进行水平分割或垂直分割，但表的结构的变化却对应用程序产生不良的影响。如果使用视图就可以重新保持原有的结构关系，从而使外模式保持不变，原有的应用程序仍可以通过视图来重载数据。

5)安全性 视图可以作为一种安全机制。通过视图用户只能查看和修改他们所能看到的数据。其它数据库或表既不可见也不可以访问。

物化视图

在物化视图中数据查询结果被固化起来，物化视图也可以称为快照。

审计

用一个专用文件或数据库，自动将用户对数据库的所有操作记录下来

密码存储和传输

对远程终端信息用密码传输

存储过程

存储过程(Stored Procedure)是在大型数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL语句集，它存储在数据库中，一次编译后永久有效，用户通过指定存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行它。

存储过程是数据库所提供的一种数据库对象，通过存储过程定 义一段代码，提供给应用程序调用来执行。

从安全性的角度考虑，更新数据时，通过提供存储过程让第三方调用，将需要更新的数据传入存储过程，而在存储过程内部用代码分别对需要的多个表进行更新，从而避免了向第三方提供系统的表结构，保证了系统的数据安全。

数据库完整性技术

触发器

触发器是一种特殊的存储过程，当数据发生变化时，触发器会产生某种动作。 使用触发器有助于强制保持数据库的数据完整性。

触发器作用

强制数据完整性

自动更新相关数据

实施业务规则

记录变更历史

生成复杂计算字段

分类

按照触发时间分类

before触发器

after触发器

按触发事件分类

insert触发器

update触发器

delete触发器

数据库性能优化技术

反规范化技术

优点

避免进行表之间的连接操作，可以提高数据操作的性能。

缺点

数据的重复存储，浪费了磁盘空间;

可能出现数据的完整性问题，为了保障数据的一致性，增加了数据维护的复杂性，会降低修改速度。

反规范化技术类型

增加冗余列

增加冗余列是指在多个表中具有相同的列，它常用来在查询时避免连接操作。

增加派生列

增加派生列指增加的列可以通过表中其他数据计算生成。它的作用是在查询时减少计算量，从而加快查询速度。

如：商品总价

重新组表

重新组表如果许多用户需要查看两个表连接出来的结果数据，则把这两个表重新组成一个表来减少连接而提高性能。

水平分割表

按记录进行分割，把数据放到多个独立的表中，主要用于表数据规模很大、表中数据相对独立或数据需要存放到多个介质上时使用。

垂直分割表

对表进行分割，将主键与部分列放到一个表中，主键与其它列放到另一个表中，在查询时减少 1/0 次数。

反规范化保持事务一致性方法

触发器

事务机制保证

集中式

批处理脚本

应用保证

数据库分区技术

分区跟分片特点差不多

分区并不是生成新的数据表，而是将表的数据均衡分摊到不同的硬盘，系统或是不同服务器存储介质中，实际上还是一张表。

优点

减少维护工作量。独立管理每个分区比管理单张大表要轻松得多。

增强数据库的可用性。如果表的一个或几个分区由于系统故障而不能被使用，那么表其余的分区仍然可以使用;如果系统故障只影响表的一部分分区，那么，只有这部分分区需要修复，这就比修复整张大表耗费的时间少许多。

均衡1/0，减少竞争。通过把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡1/0改善性能。分区对用户保持透明。最终用户感觉不到分区的存在。

提高查询速度。对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区中来并行执行。

分区技术类型

水平分区

范围分区

使用最多。数字/日期。如，1-100，101-200;

哈希分区

随机，使用一般。如，10000(2452，2496，2501，2399)

保证数据是均匀分散的

当在下列情况下哈希分区比范围分区更好:

预先不知道将多少数据映射到给定范围内;

范围分区的大小会有很大的差异，或者很难手动平衡:

范围分区将导致数据不合需要地聚集。

列表分区

使用一般。数字/日期/字符。如，1，2，3;2020.01，2020.02;北京，上海，广州

如果表的某个列的值可以枚举，则可以考虑使用分区表。

对比

垂直分区

主从复制、读写分离

主从复制技术

集群技术的一种

读写分离设置物理上不同的主/从服务器，让主服务器负责数据的写操作，从服务器 负责数据的读操作，从而有效减少数据并发操作的延迟。

引入主从复制机制所带来的好处:

(1)避免数据库单点故障

主服务器实时、异步复制数据到从服务器当主数据库宕机时，可在从数据库中选择一个升级为主服务器，从而防止数据库单点故障。

(2)提高查询效率

根据系统数据库访问特点，可以使用主数据库进行数据的插入、删除及更新等写操作，而从数据库则专门用来进行数据查询操作，从而将查询操作分担到不同的从服务器以提高数据库访问效率。

主从数据库之间通过 binarylog(二进制日志)进行数据的同步。

同步过程

binlog有三种模式

STATEMENT

基于SOL语句的复制，每一条更新的语句(insert、updatedelete)都会记录在binlog中，进而同步到从库的relaylog中，被从库的SQL线程取出来，回放执行。

该模式的优点是binlog的日志量可能会比较少，比如个涉及行数为1000行的update语句:同步这一个语句，就同步了1000行的数据。

缺点是:同步的SOL语句里如果含有绑定本地变量的函数、关键字时，可能造成主从不一致的情况。

ROW

基于行的复制，不记录SQL语句，只记录了哪个记录更新前和更新后的数据，可以保证主从之间数据绝对相同。

缺点是:1条SQL更新1000行的数据无法再偷懒，必须原原本本同步1000行的数据量。

MIXED

以上两种模式的混合，选取两者的优点。

对于有绑定本地特性、评估可能造成主从不一致的SOL语句，则自动选用ROW，其他的选择STATEMENT。

Mysql主从同步的同步模式

① 全同步

当主库执行完一个事务，所有的从库都执行了该事务才返回给客户端。

② 半同步

主库只需要等待至少一个从库节点从 Binlog 中收到该请求，并保存到 Relay Log 文件即可，主库不需要等待所有从库给主库反馈。

③ 异步

主库在执行完客户端提交的事务后会立即将结果返给给客户端，并不关心从库是否已经接收并处理。

子主题

索引（clustered）

索引过多有时会带来一系列的副作用

(1)过多的索引会占用大量的存储空间;

(2)更新开销，更新语句会引起相应的索引更新;

(3)过多索引会导致查询优化器需要评估的组合增多:

(4)每个索引都有对应的统计信息，索引越多则需要的统计信息越多;

(5)聚集(聚簇)索引的变化会导致非聚集(非聚簇)索引的同步变化。

分布式技术

分布式事务

1PC:是最基础，通信成本最低，容错性最差的一致性算法

子主题

2PC

2PC是在1PC的基础上，在这一轮通信前面又引入了额外的一轮通信，被称作Prepare阶段。 Proposer征求各个备份节点的意见，并根据各备份的反馈做出决定是否要实际进行第二阶段，也即真正的执行并持久化复制操作的阶段(Commit)。

第一个阶段：准备阶段

子主题

实质复制阶段，Commit阶段。Proposer向各备份节点发出决定(Commit还是Abort)。

子主题

缺点：会有阻塞问题（在询问时大家都在等待） 在commit过程中某些节点也会失败

达到最终的一致性、可用性

分布式缓存技术

为了减轻数据库服务器的压力，可以采用分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高系统性能。

redis用作缓存组件时，其基于内存的读写特性，比基于磁盘读写的数据库性能要高很多，适合缓存高频热点的数据，来提高读性能。这样可以降低对数据库服务器的查询请求，提高系统性能。

键值数据库成为理想的缓冲层解决方案（KV数据库）

Redis有时候会被人们称为“强化版的Memcached”支持持久化、数据恢复、更多数据类型

由于存在“一份数据存放了多个位置”，所以要考虑数据的一致性问题。所以读写数据的基本步骤为:

读数据： 根据key读缓存; 读取成功则直接返回; 若key不在缓存中时，根据key 读数据库; 读取成功后，写缓存; 成功返回。

写数据 ① 根据key值写数据库; ② 成功后更新缓存key值; ③ 成功返回。

NOsql数据库

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