计算机二级数据库知识整理

基本概念

数据（Data）

  • 定义：数据是描述事物的符号记录，可以是数字、文字、图形、图像、声音等。数据是数据库中存储的基本对象。
  • 例子：学生的学号“2024001”、姓名“张三”、年龄 20，这些都是数据。
  • 细节：数据本身没有语义，需要结合解释才有意义。例如，“20”可能代表年龄，也可能代表成绩。

数据库（Database, DB）

  • 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。它具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性。
  • 特点：
    • 长期存储：持久保存，非临时文件。
    • 有组织：按某种数据模型组织，便于管理。
    • 可共享：允许多个用户并发使用数据。
  • 例子：学校的教务系统将所有学生的信息、课程信息、选课记录组织在一起，形成一个数据库。

数据库管理系统（Database Management System, DBMS）

  • 定义：DBMS 是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用于科学地组织和存储数据，高效地获取和维护数据。
  • 主要功能：
    • 数据定义：提供数据定义语言（DDL），用于定义数据库的结构（如表、视图、索引）。
    • 数据操纵：提供数据操纵语言（DML），用于对数据的增、删、改、查。
    • 数据库运行管理：保证数据的安全性、完整性、并发控制和故障恢复。
    • 数据组织与存储：管理数据的物理存储结构。
    • 数据库建立与维护：包括数据导入/导出、备份恢复等。
  • 常见 DBMS：Oracle, MySQL, SQL Server, Access, DB2 等。

数据库系统（Database System, DBS）

  • 定义：数据库系统是指引入数据库后的计算机系统，通常由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员和用户构成。
  • 组成：
    • 硬件：运行数据库系统的计算机设备。
    • 软件：包括 DBMS、操作系统、应用开发工具等。
    • 数据：数据库本身。
    • 人员：数据库管理员（DBA）、系统分析员、应用程序员、最终用户。
  • 特点：数据结构化、数据共享度高、数据独立性好、数据冗余度低、数据由 DBMS 统一管理。

数据库管理员（DBA）

职责：负责数据库的规划、设计、维护、监控、性能调优、安全管理、备份恢复等。

数据库应用系统

定义：利用数据库系统开发的、面向具体应用的软件系统，如教务管理系统、图书管理系统等。

数据管理技术的发展

人工管理阶段（20 世纪 50 年代中期以前）

  • 背景：计算机主要用于科学计算，硬件无磁盘，软件无操作系统，数据不保存。
  • 特点：
    • 数据不保存。
    • 数据由应用程序自己管理，无数据管理软件。
    • 数据不共享，冗余度极大。
    • 数据不具有独立性，程序与数据一一对应。

文件系统阶段（20 世纪 50 年代后期至 60 年代中期）

  • 背景：有了磁盘等存储设备，出现了操作系统和文件系统。
  • 特点：
    • 数据可长期保存，以文件形式组织。
    • 文件系统管理数据，提供存取方法。
    • 数据共享性差，冗余度大。
    • 数据独立性差，数据与程序仍相互依赖。
    • 数据无结构化，文件之间无联系。

数据库系统阶段（20 世纪 60 年代后期开始）

  • 背景：数据量激增，多用户、多应用共享数据需求强烈。
  • 特点：
    • 数据结构化，面向全组织描述数据。
    • 数据共享性高，冗余度低。
    • 数据独立性高，包括物理独立性和逻辑独立性。
    • 数据由 DBMS 统一管理和控制（安全性、完整性、并发控制、恢复）。

数据模型

数据模型是数据库系统的核心，它是对现实世界数据的抽象表示。

概念模型（信息模型）

  • 作用：按用户的观点对数据和信息建模，用于数据库设计。
  • 常用工具：实体-联系（E-R）模型。
  • 基本术语：
    • 实体（Entity）：客观存在并可相互区别的事物，如学生、课程。
    • 属性（Attribute）：实体所具有的某一特性，如学生的学号、姓名。
    • 码（Key）：唯一标识实体的属性集，如学号。
    • 实体型（Entity Type）：用实体名及其属性名集合来抽象同类实体，如学生（学号，姓名，性别）。
    • 实体集（Entity Set）：同一类型实体的集合，如全体学生。
    • 联系（Relationship）：实体之间的关联，如学生选课。联系类型有 1:1, 1:N, M:N。

逻辑模型（结构模型）

  • 作用：按计算机系统的观点对数据建模，是 DBMS 所支持的模型。
  • 主要类型：
    • 层次模型：用树形结构表示实体及联系，有且仅有一个根结点，其他结点有且仅有一个父结点。如组织架构、家族关系。
    • 网状模型：用有向图表示实体及联系，允许一个结点有多个父结点。如道路网络。
    • 关系模型：用二维表格表示实体及联系，是目前最常用的模型。

物理模型

作用：描述数据在存储介质上的存储方式，如文件结构、索引方式等，对用户透明。

关系模型的基本术语

  • 关系（Relation）：一张二维表，对应一个实体集。
  • 元组（Tuple）：表中的一行，对应一个实体。
  • 属性（Attribute）：表中的一列，对应实体的一个属性。
  • 码（Key）：能唯一标识元组的属性或属性组。
  • 候选码（Candidate Key）：所有能唯一标识元组的属性组。
  • 主码（Primary Key）：从候选码中选定的一个作为主键。
  • 外码（Foreign Key）：一个表中的属性，是另一个表的主码。
  • 域（Domain）：属性的取值范围，如性别域为 {男，女}。
  • 分量：元组中的一个属性值。
  • 关系模式：关系的描述，表示为 关系名(属性1，属性2，...)。

关系数据库

关系数据库是采用关系模型（即二维表）组织的数据库。

关系的完整性约束

  • 实体完整性：主码的值不能为空且唯一。例如，学生表中学号不能为空，且不能重复。
  • 参照完整性：外码的值必须等于被参照表中某个元组的主码值，或者为空。例如，选课表中的学号必须在学生表中存在（或为空，若允许未注册学生选课）。
  • 用户定义完整性：针对某一具体数据的约束条件，由应用环境决定。例如，年龄在 0~150 之间，性别只能为‘男’或‘女’。

关系代数

关系代数是一种抽象的查询语言，用对关系的运算来表达查询。基本运算有：

  • 选择（σ）：从关系中选出满足条件的元组。例如，σ_{年龄>20}(学生) 查询年龄大于 20 的学生。
  • 投影（π）：从关系中选出指定的属性列。例如，π_{学号,姓名}(学生) 查询所有学生的学号和姓名。
  • 连接（⋈）：将两个关系按一定条件组合成一个新关系。常用的是自然连接（等值连接、去重复列）。
  • 除（÷）：用于查询“至少选了某课程集合中所有课程的学生”之类的问题。
  • 并（∪）、交（∩）、差（-）：集合运算，要求两个关系具有相同的属性结构。

数据库设计

设计步骤

  1. 需求分析：了解用户需求，包括数据需求和处理需求，产生数据流图、数据字典。
  2. 概念结构设计：将需求抽象为概念模型（E-R 图），独立于具体 DBMS。
  3. 逻辑结构设计：将 E-R 图转换为关系模型（即表结构），并进行规范化处理。
  4. 物理结构设计：为逻辑模型选择存储结构和存取方法（如建立索引）。
  5. 数据库实施：编写 SQL 代码建库、建表，加载数据。
  6. 数据库运行和维护：监控性能、调整、备份恢复等。

规范化与范式

规范化是为了减少数据冗余、避免更新异常。范式是衡量关系模式优劣的标准。

  • 第一范式（1NF）：关系中的每个属性都是不可分割的原子项。例如，表中不能有“电话”字段包含多个电话号码。
  • 第二范式（2NF）：在 1NF 基础上，消除非主属性对候选码的部分函数依赖。即每个非主属性完全依赖于全部候选码，同时接受所有候选码关联。例如，选课表（学号、课程号、成绩、学分）中，学分只依赖于课程号，不依赖于学号，因此存在部分依赖，需要拆分为学生选课表和课程表。
  • 第三范式（3NF）：在 2NF 基础上，消除非主属性对候选码的传递函数依赖。即非主属性不依赖于其他非主属性，不存在多重传导性。例如，学生表（学号、姓名、班级号、班级人数）中，班级人数依赖于班级号，而班级号依赖于学号，因此存在传递依赖，应拆分为学生表和班级表。
  • BC 范式（BCNF）：在 3NF 基础上，消除主属性对候选码的部分和传递依赖（更严格）。通常 3NF 已经足够。

SQL 语言基础

SQL（结构化查询语言）是关系数据库的标准语言。

SQL 分类

  • DDL（数据定义语言）：CREATE, ALTER, DROP（创建、修改、删除数据库对象）。
  • DML（数据操纵语言）：INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT（增、删、改、查）。
  • DCL（数据控制语言）：GRANT, REVOKE（权限授予与回收）。

常用查询语句

-- 查询所有列
SELECT * FROM 表名;

-- 查询指定列
SELECT 列1, 列2 FROM 表名;

-- 条件查询
SELECT * FROM 表名 WHERE 条件;

-- 模糊查询
SELECT * FROM 表名 WHERE 姓名 LIKE '张%';  -- %代表任意多个字符，_代表一个字符

-- 排序
SELECT * FROM 表名 ORDER BY 成绩 DESC;  -- 降序

-- 分组统计
SELECT 班级, COUNT(*) FROM 学生 GROUP BY 班级;

-- 连接查询
SELECT 学生.学号, 姓名, 课程名, 成绩
FROM 学生 INNER JOIN 选课 ON 学生.学号 = 选课.学号;

-- 嵌套查询
SELECT 姓名 FROM 学生 WHERE 学号 IN（）SELECT 学号 FROM 选课 WHERE 课程号='C01');

事务管理

事务

  • 定义：事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。
  • 例子：银行转账（A 账户扣钱，B 账户加钱）必须作为一个事务。

事务的特性（ACID）

  • 原子性（Atomicity）：事务中的操作要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间状态。
  • 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库的完整性约束没有被破坏。
  • 隔离性（Isolation）：并发执行的事务之间互不干扰，一个事务的内部操作对其他事务是隔离的。
  • 持久性（Durability）：事务一旦提交，对数据库的改变是永久的，即使系统故障也不会丢失。

并发控制

  • 问题：多个事务并发可能产生丢失更新、读脏数据、不可重复读等问题。
  • 封锁：并发控制的主要技术。
    • 锁类型：
      • 排他锁（X 锁，写锁）：事务对数据加 X 锁后，可以读也可以写，其他事务不能加任何锁。
      • 共享锁（S 锁，读锁）：事务对数据加 S 锁后，可以读但不能写，其他事务可以加 S 锁但不能加 X 锁。
    • 封锁协议：三级封锁协议解决不同问题。
      • 一级：修改前加 X 锁直到结束，可防止丢失修改。
      • 二级：在一级基础上，读数据前加 S 锁，读完即释放，可防止读脏数据。
      • 三级：在一级基础上，读数据前加 S 锁直到事务结束，可防止不可重复读。

故障恢复

  • 故障类型：事务故障、系统故障、介质故障。
  • 恢复技术：利用冗余数据（日志文件、数据备份）进行恢复。
  • 基本策略：
    • 事务故障：由系统自动撤销（UNDO）未完成事务。
    • 系统故障：重启后重做（REDO）已提交但未写入磁盘的事务，撤销未完成事务。
    • 介质故障：重装备份，利用日志恢复。

三级模式

结构（ANSI/SPARC 架构）

外模式（用户模式或子模式）

  • 用户看到的数据视图，与具体应用相关。
  • 一个数据库多个外模式（可重叠）。
  • 作用：简化用户操作、增强安全性、支持逻辑独立性。
  • 例：不同用户看到不同的表或视图。

概念模式（逻辑模式）

  • 全局逻辑结构描述，所有用户的公共视图。
  • 一个数据库一个概念模式。
  • 包括实体、属性、联系、完整性约束。
  • 独立于存储细节，用 DDL 定义。

内模式（存储模式）

  • 物理存储结构描述（文件、索引、存储方式）。
  • 一个数据库一个内模式。
  • 包括存储记录、索引类型、数据压缩/加密等。
  • 对用户透明，DBA可调优。

两级映射

外模式/概念模式映射

  • 定义外模式与概念模式的对应关系。
  • 实现逻辑数据独立性。

概念模式/内模式映射

  • 定义概念模式与内模式的对应关系。
  • 实现物理数据独立性。

独立性

逻辑数据独立性

  • 概念模式改变（如增删表、列）不影响外模式及应用程序。
  • 通过修改外模式/概念模式映射实现。

物理数据独立性

  • 内模式改变（如存储结构调整、索引变更）不影响概念模式及上层。
  • 通过修改概念模式/内模式映射实现。

优点

  • 数据共享性高，用户视图独立。
  • 数据安全性强（通过外模式隐藏敏感数据）。
  • 数据完整性集中定义，易于维护。
  • 数据独立性强，应用程序与数据结构解耦（物理独立性）。
  • 简化用户操作，只需关注所需数据。
  • 便于DBA管理、优化存储。

示例（图书管理）

层次 内容
外模式 读者视图：书名、作者、价格、出版社名
概念模式 图书表（BookID, Title, Author, PublisherID, Price）
出版社表（PublisherID, Name, Address）
完整性约束
内模式 B+树索引（主键）、堆文件存储、辅助索引（出版社名）
posted @ 2026-03-28 17:19  AFewMoon  阅读(14)  评论(0)    收藏  举报