数据库基础
数据库系统（DBS）组成
- 数据库：（数据）
- 硬件：
- 软件：管理系统（狭义数据库），操作系统
- 人员：管理员，开发，用户
三级模式-两级映像
- 三级模式
- 外模式：视图
- 模式：表
- 内模式：物理存储
- 两级映射
- 外模式与模式映射：逻辑映射
- 模式与内模式映射：物理映射
数据库设计
- 需求设计：分析需求产生数据流图，数据字典，需求说明书
- 概念结构设计：将E-R图，实体属性图
- 逻辑结构设计：将E-R图转换为关系模式
- 物理设计：根据表结构生成物理数据库
数据模型
数据模型三要属：数据结构，数据操作，数据约束
E-R模型
- 实体-联系模型，椭圆表示属性，长方形表示实体，菱形表示联系
- 联系类型：1:1，1:N，M:N
- 属性分类：简单属性和复合属性，单值属性和多值属性，NULL属性，派生属性
关系模型
即数据库的表，包含实体属性，标识实体的主键与外键
模型转换
- 每个实体对应一个关系模式
- 1:1联系：联系作为一个属性，一方作为另一方的属性存在
- 1:N联系：联系可以作为一个关系模式，也可以在N端中加入1端实体的主键
- M:N联系：联系必须作为一个关系模式，其主键时M和N的联合主键
关系代数运算
- 简单运算：并（∪），交（∩），差（-）
- 笛卡尔积（*）：S1S2，S1中每条记录依次与S2所有记录合成一条记录，合成后，属性有S1+S2列，记录有S1\S2条
- 投影（Π）：选着某一列的值，运算对象可以用列名，也可以用列号
- 选择（δ）：根据条件选择某条记录
- 自然连接（⋈）：显示列名相同，且值相同的记录，列名相同的列只显示一次
数据库约束条件
函数依赖
- X可以唯一确定Y，则X确定Y，或Y依赖于X
- 部分函数依赖：（A,B）可以确定C，（A,B）中的一部分也可以确定C
- 传递函数依赖：A可以确定B，B可以确定C，则A可以确定C
键与约束
键
- 超键：可以唯一标识记录的属性的集合
- 候选键：超键去掉冗余属性，剩余的属性就是候选键下·主键：任选一个候选键，都可作为主键
- 外键：其他表中的主键
- 主属性：构成某一个候选键的属性
约束
- 实体完整性约束：即主键约束，主键值不能为空，且不能重复
- 参照完整性约束：即外键（外表的主键）约束，要么在外表中真实存在 ，要么为空，不能是外表中不存在的值
- 用户自定义完整性约束：对属性的自定义约束
范式
第一范式（1NF）：每一列都是一个不可分的数据项也就是表中不能有小表
第二范式（2NF）：在1NF的基础上，每个非主属性完全函数依赖于候选键，即主键由单个属性构成，
- 第三范式（3NF）：在2NF的基础上，非属性不存在传递依赖
- BC范式：在3NF的基础上，主属性有不存在部分函数依赖与传递函数依赖 ，每个依赖的决定因素必定包含候选键
范式的优缺点
范式的目的：降低依赖
范式化的优点：重复数据很少甚至没有，节约空间，更新不需要修改多张表，有利于数据库维护
- 范式化的缺点：查询时，需要大量的关联，浪费性能
模式分解
- 有损依赖：有列消失了
- 无损依赖：没有列消失
- 保持函数依赖：分解之后，任然可维护原有的依赖集，即去除传递依赖后，分解后任意一个依赖关系的依赖项与被依赖项，必须在某个分解子集中同时出现
- 分解后具有无损连接性的充分必要条件：R1∩R2->(R1-R2)，或者R1∩R2->(R2-R1)
数据库应用技术
事务管理
事务的四种特性
- 原子性
- 一致性，数据前后时一致的
- 隔离性，过程是互不干扰的
- 持续性，结果是持续的
三个问题
- 丢失更新：典型的 a=a++ 并发问题
- 不可重复读：if (a == 1)else if( a == 2)，执行此过程是a由2变成1，程序逻辑错误
- 读脏数据：事务1回滚数据（则回滚前为脏数据），但是脏数据被事务2读取，并进行处理，处理完回数据库一看，完蛋，数据对不上了
三级封锁协议
- 一级：修改时加排它锁（X锁），事务结束释放
- 二级：修改时加排他锁，事务结束释放，读取时加共享锁（S锁），读完释放
- 三级：修改时加排他锁，事务结束释放，读取时加共享锁（S锁），事务结束释放
数据库安全
数据库故障
- 事务内部故障：逻辑错误，运算溢出
- 系统故障：操作系统故障，停电
- 介质故障：物理介质损坏，几率小破坏性大
- 计算机病毒：
数据库备份
- 冷备份（静态转储），速度快，简单，缺点：数据库停机，整库备份
- 热备份（动态转储），无冷备份缺点，缺点，不能出错
- 完全备份：整库备份
- 差量备份：备份上一次完全备份不同的数据
- 增量备份：备份与上一次备份不同的数据
- 日志文件：记录SQL输入，可以达到实时备份
数据库高级应用
分布式数据库
通过分片模式与分布模式把的模式整和成一个全局的模式
分片模式
- 水平分片：每一条数据存放在不同地方
- 垂直分片：每一列数据存放不同地址
分布透明性
- 分片透明性：不知数据分片存储方式
- 位置透明性：不知数据物理存储位置
- 逻辑透明性：不知局部的数据模型
- 复制透明性：不知复制的数据来源、
数据仓库
- 数据来源：从普通数据库清洗而来，经历了抽取，清理，装载，刷新
- 特点：面向主题，相对稳定，一般不做修改，在特定事件做大量操作
- 用途：数据分析，反映历史的变化
数据挖掘
- 目的：发掘数据间的关系，发现剩余价值
- 手段（分析方法）：
- 关联分析：分析同时发生的事情，总结多个事件关联性
- 序列分析：将事件根据发生的时间构建序列，总结事件的周期性
- 分类分析：将一组数据根据一些特点，进行分类，然后总结出数据的特征，
- 聚类分析：将拥有共同特点的多组数据，进行聚合，总结出这些组的特征
商业智能
- 数据预处理：抽取（E）、转换（T）、加载（L）
- 建立数据仓库：
- 数据分析：联机分析处理（OLAP）与数据挖掘
- 数据展示：结果可视化展示