河北衡水建设网站公司电话,江西中恒建设集团有限公司网站,wordpress虚拟商城,网页作业设计作品目录 1.数据库、数据库系统与数据库管理系统
2.理解数据独立性
3.数据模型
4.模式、外模式和内模式
5.关系和关系数据库
6.主键与外键
7.SQL语言
8.索引与视图
9.数据库安全
10.数据库完整性
11.数据依赖和函数依赖
12.范式#xff1f;三范式#xff1f;为什么要遵…目录 1.数据库、数据库系统与数据库管理系统
2.理解数据独立性
3.数据模型
4.模式、外模式和内模式
5.关系和关系数据库
6.主键与外键
7.SQL语言
8.索引与视图
9.数据库安全
10.数据库完整性
11.数据依赖和函数依赖
12.范式三范式为什么要遵循三范式
13.事务与程序事务的特性
14.非关系型数据库
15.概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计
16.数据库常用的存取方法
17.SQL语句总结
18.SQL语句实战
19.drop,delete 与 truncate 的区别
END 1.数据库、数据库系统与数据库管理系统 数据库Database数据库是一个存储、检索和操作数据的系统。它通常包含多个相关数据表这些表通过键来关联以确保数据的一致性和完整性。 数据库系统Database System 数据库系统是由数据库和数据库管理系统DBMS组成的整体。它不仅包括数据本身还包括支持数据存储、检索和操作的软件和硬件。 数据库管理系统Database Management System, DBMS DBMS是一种软件用于创建、维护和操作数据库。它提供了数据定义语言DDL来定义数据结构数据操纵语言DML来操作数据以及数据控制语言DCL来控制数据访问。 通俗易懂的讲解 想象一下数据库就像一个大型的仓库里面存放着各种各样的商品数据。每个商品都有它自己的标签和位置这样仓库管理员就可以快速找到它们。
数据库这个仓库里的所有商品。它们被整齐地排列在货架上每个商品都有它自己的标签比如商品名称、价格等。这些标签帮助我们快速识别和找到需要的商品。 数据库系统包括仓库本身数据库和仓库管理员DBMS。仓库管理员不仅负责管理仓库里的所有商品还负责维护仓库的秩序确保商品的安全和正确存储。 数据库管理系统DBMS 就像仓库管理员DBMS帮助我们管理仓库中的商品。它告诉我们如何添加新商品插入数据如何找到特定的商品查询数据如何更新商品信息更新数据以及如何删除不再需要的商品删除数据。 管理员还制定了一套规则确保仓库中的所有商品都按照正确的方式存放并且可以被正确地识别和访问。 在这个比喻中
仓库 数据库系统 商品 数据 商品标签 数据字段 货架 数据表 仓库管理员 数据库管理系统DBMS 商品的添加、查找、更新和删除 数据的插入、查询、更新和删除操作 2.理解数据独立性
数据独立性数据独立性是数据库系统中的一个概念指的是数据的存储方式和结构的改变不会影响到应用程序或其他用户接口。这种独立性分为两种类型 物理独立性指的是数据库的物理存储结构如数据文件的组织方式的变化不会影响数据库的逻辑结构或用户视图。换句话说改变数据库的存储方式比如从文件系统改为数据库服务器不会影响应用程序的运行。 逻辑独立性指的是数据库的逻辑结构如表结构、索引等的变化不会影响最终用户或应用程序的视图。即使数据库的逻辑结构发生了变化比如添加或删除了表应用程序的接口和操作仍然保持不变。 数据独立性的重要性数据独立性允许数据库管理员优化数据库的存储和访问方式而不必担心破坏现有应用程序的功能。这提高了数据库的灵活性和可维护性。
可扩展性
数据独立性主要分为两种类型逻辑独立性和物理独立性。下面通过例子来说明这两种独立性的概念
逻辑独立性Logical Independence
例子 假设你有一个图书馆管理系统它使用一个数据库来存储图书信息和借阅记录。数据库中有一个Books表包含书名、作者、ISBN号等字段。
原始设计Books表的字段包括BookID, Title, Author, ISBN。需求变更后来图书馆决定增加一个新的字段PublishYear出版年份。
在逻辑独立性的情况下即使数据库表结构发生了变化增加了一个字段使用这个数据库的应用程序不需要做任何修改。应用程序仍然可以使用原有的查询和操作比如查找书名或作者这些操作不依赖于新增加的字段。
物理独立性Physical Independence
例子 继续使用上述的图书馆管理系统。假设最初数据库是存储在一台普通的硬盘驱动器上。
存储介质变更随着图书馆藏书量的增加数据库管理员决定将数据库迁移到更快的固态硬盘SSD上以提高访问速度。
在物理独立性的情况下即使数据库的存储介质发生了变化这种变化对应用程序是透明的。应用程序并不关心数据是存储在硬盘上还是SSD上它只关心能够正常地查询和操作数据。
总结
逻辑独立性数据库的逻辑结构如表结构变化时应用程序不受影响。应用程序的代码不需要改变因为它们与数据库的逻辑结构解耦。物理独立性数据库的物理存储方式变化时如从一种存储介质迁移到另一种应用程序同样不受影响。应用程序不需要关心数据是如何被物理存储的。
数据独立性的这两个方面使得数据库系统更加灵活和可维护因为它们允许数据库管理员在不影响应用程序的情况下对数据库进行优化和升级。 3.数据模型
数据模型应满足三方面要求一是能比较真实地模拟现实世界二是容易被人理解三是便于在计算机上实现。
数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件组成三要素。
第一类是概念模型第二类是逻辑模型和物理模型。
概念模型也叫信息模型按用户的观点对数据和信息建模主要用于数据库设计。
逻辑模型包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型等按计算机系统的观点对数据建模主要用于数据库管理系统的实现。
物理模型是对数据最底层的抽象描述数据在系统内部的表示方法和存取方法或在磁盘上的存储方法和存取方法面向计算机系统。
先将现实世界抽象为信息世界再将信息世界转换为机器世界。
4.模式、外模式和内模式
模式Schema 模式是数据库中数据的逻辑结构的描述它定义了数据的组织方式、数据类型、表之间的关系以及数据的完整性约束。模式是数据库的蓝图是所有用户共享的全局视图。 外模式External Schema 外模式是数据库用户的视图它定义了用户与数据库交互时所看到的结构。外模式是从模式派生出来的可以根据用户的需求定制隐藏了数据库的复杂性。 内模式Internal Schema 内模式是数据库的物理结构描述它定义了数据在存储介质上的实际存储方式和存取路径。内模式是数据库管理员使用的视图它涉及到数据的物理存储细节。 通俗易懂的讲解 想象一下你有一个大型图书馆图书馆的组织方式可以类比为数据库的不同模式。
模式 这相当于图书馆的整体布局图它展示了图书馆的所有区域比如历史书籍区、科学书籍区、儿童书籍区等。这个布局图是图书馆的基础所有人都需要按照这个布局来查找书籍。 外模式 这相当于为不同读者群体定制的局部地图比如儿童地图可能只显示儿童书籍区和儿童阅读区而忽略其他区域。这些地图是根据读者的需求定制的让读者能够更容易地找到他们感兴趣的书籍。 内模式 这相当于图书馆管理员使用的详细地图它展示了书籍是如何在书架上具体排列的书架是如何固定在地板上的以及如何维护和更新这些书架。这个地图是图书馆内部运作的基础对于普通读者来说是不可见的。 在这个比喻中
图书馆的整体布局图 模式总体结构 为不同读者定制的局部地图 外模式用户与数据库交互结构 图书馆管理员使用的详细地图 内模式内部存储实现结构 模式是数据库的全局视图外模式是根据用户需求定制的视图而内模式是数据库的物理存储细节。这些模式共同构成了数据库的多级抽象使得数据库既能够满足不同用户的需求又能够高效地存储和管理数据。 数据库设计中的模式、外模式和内模式的概念与概念模型、逻辑模型和物理模型相对应。下面是它们之间的对应关系和简要解释
概念模型Conceptual Model 对应 模式Schema 概念模型是独立于任何特定数据库系统的它从用户的角度对数据进行建模反映了现实世界中的实体、实体之间的关系以及数据的语义。 模式则是数据库中数据的全局逻辑视图是概念模型的具体实现定义了数据的逻辑结构如表结构、字段类型和约束等。 逻辑模型Logical Model 对应 外模式External Schema 逻辑模型是概念模型向特定数据库系统模型的转换它专注于数据的逻辑结构和关系但不涉及数据的物理存储细节。 外模式是逻辑模型的一部分它是数据库用户的视图根据用户或应用的需要定制定义了用户将与之交互的数据的子集和表现形式。 物理模型Physical Model 对应 内模式Internal Schema 物理模型描述了数据在数据库内部的物理存储方式包括数据的存储结构、索引、存储路径等。 内模式是物理模型的具体实现详细描述了数据在存储介质上的实际存储细节如记录的存储方式、页的组织、块的大小等。 5.关系和关系数据库
关系Relationship关系是数据表中数据行之间的逻辑联系。在数据库中关系可以是一对一、一对多或多对多它们定义了不同数据表之间如何相互关联。 关系数据库Relational Database 关系数据库是一种数据库系统它使用关系模型来组织数据。数据以表格的形式存储每个表由行记录和列字段组成。关系数据库通过使用键如主键和外键来维护表之间的关系。 关系数据库的特点 关系数据库具有以下特点 结构化数据数据以表格的形式存储每行代表一个实体每列代表一个属性。 数据独立性数据的存储方式物理结构和用户视图逻辑结构是分离的。ACID属性支持原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation、持久性Durability的事务处理。 SQL支持使用SQL作为标准查询语言来操作数据。 通俗易懂的讲解 想象一下你有一个大型的文件柜里面存放着许多文件夹每个文件夹代表一个关系数据库中的表。
关系 就像文件夹之间的标签和索引它们告诉你哪些文件夹是相关的。比如一个文件夹可能包含员工信息另一个文件夹可能包含部门信息它们之间通过员工的部门编号来关联。 关系数据库 就像这个文件柜它按照一定的规则关系来组织所有的文件夹。每个文件夹表都有明确的标签列里面存放着相关的文件行。你可以很容易地找到特定部门的所有员工信息因为这些信息是通过部门编号键来关联的。 在这个比喻中
文件柜 关系数据库 文件夹 数据表 文件夹内的文件 数据行记录 文件夹标签 数据列字段 文件夹之间的标签和索引 关系 6.主键与外键
主键Primary Key 主键是数据库表中的一个或多个字段用于唯一标识表中的每一行记录。主键的值必须是唯一的并且不能为NULL。它确保了数据的实体完整性。 外键Foreign Key 外键是数据库表中的一个字段或字段组合它与另一个表的主键相关联。外键用于建立和维护两个表之间的链接确保引用的数据的完整性。 作用 主键的作用 确保表中每条记录的唯一性。 作为表内其他字段的参照点可以用于快速定位和访问特定的记录。 在表与表之间的关联中作为参照确保数据的一致性。 外键的作用 建立表与表之间的关联表示一个表中的数据项引用了另一个表中的数据项。 维护数据的引用完整性确保数据库中的数据项之间的依赖关系是有效的。 支持数据库的规范化帮助减少数据冗余提高数据的一致性和准确性。 通俗易懂的讲解 想象一下你有一个大型的图书馆图书馆里有很多书架每个书架上都摆满了书籍。
主键 就像每本书的书脊上都有一个独特的图书编号这个编号在整个图书馆中是唯一的。通过这个编号你可以快速找到任何一本书并且保证不会有两本书有相同的编号。 外键 就像图书馆的目录系统它告诉你哪些书属于哪个类别或者哪些书是系列书籍中的下一本。比如如果你正在查找关于历史的书籍目录会告诉你这些书在哪个书架上。如果你正在查找系列书籍的下一本目录会告诉你它的编号你可以通过这个编号找到这本书。 在这个比喻中
图书馆中的图书编号 主键 目录系统 外键 通过这个比喻我们可以更容易地理解主键和外键在关系数据库中的作用。主键确保了每条记录的唯一性而外键则建立了不同记录之间的联系帮助我们维护数据的完整性和一致性。 7.SQL语言
SQLStructured Query Language
SQL是一种标准化的语言用于在关系数据库管理系统RDBMS中创建、修改、查询和操作数据。 SQL具有以下主要功能数据查询Querying使用SELECT语句从数据库中检索数据。 数据操作Manipulation使用INSERT、UPDATE和DELETE语句来添加、修改和删除数据。 数据定义Definition使用CREATE和DROP语句来创建和删除数据库对象如表、视图、索引等。 数据控制Control使用GRANT和REVOKE语句来控制用户对数据库的访问权限。 通俗易懂的讲解 想象一下你有一个大型图书馆而SQL就像是你在图书馆中使用的一套指令集帮助你找到、整理和维护书籍。
查询数据Querying 就像你向图书管理员询问一本特定的书使用SELECT语句你可以告诉数据库你想要查找什么信息。比如你可能想要找到所有关于历史的书籍或者找到某位特定作者的所有作品。 操作数据Manipulation 使用INSERT语句就像你在图书馆的书架上添加一本新书。 使用UPDATE语句就像你更新图书馆目录系统中某本书的信息。 使用DELETE语句就像你从书架上移除一本不再需要的书。 定义数据Definition 使用CREATE语句就像你在图书馆中创建一个新的书架或阅读区域。 使用DROP语句就像你决定移除一个不再使用的书架。 控制数据Control 使用GRANT和REVOKE语句就像你给不同的读者或图书管理员分配不同的权限比如谁可以借阅珍贵的书籍谁可以进入特定的阅读区域。 在这个比喻中
图书馆 数据库 图书管理员 数据库管理员 书籍和目录 数据和数据库对象 图书馆的指令集 SQL语言 8.索引与视图
索引Index 抽象概念
索引是数据库中用于提高数据检索速度的数据结构。它类似于书籍的目录允许用户快速定位到特定的数据而无需扫描整个表。 作用
快速检索通过索引可以快速定位到表中的数据行极大地提高查询效率。 排序优化索引还可以用于快速排序数据尤其是在执行ORDER BY操作时。 唯一性保证索引可以强制字段的唯一性如主键索引。 类型
单列索引基于单个字段的索引。 复合索引基于多个字段的组合索引。 聚簇索引索引的顺序与表中数据的物理存储顺序相同。 非聚簇索引索引的顺序与表中数据的物理存储顺序不同。
视图View 抽象概念
视图是数据库中的一个虚拟表其内容由SQL查询定义。它是一个存储的查询可以像普通表一样使用。 作用
简化复杂的查询视图可以简化复杂的SQL操作用户可以像操作普通表一样操作视图。安全性视图可以隐藏数据的复杂性只展示用户需要看到的数据从而提高数据的安全性。逻辑数据独立性视图允许用户在不改变底层表结构的情况下更改数据的视图。 特点
可更新性某些视图可以根据底层表的结构进行更新。 可嵌套性视图的定义中可以包含其他视图。 通俗易懂的讲解 索引 想象一下你有一个大型的图书馆图书馆中有很多书架书架上摆满了书籍。索引就像是图书馆的目录系统它允许你快速找到想要的书籍而不需要沿着每个书架逐一查找。
快速检索就像你可以通过目录快速找到历史类书籍的位置。 排序优化就像目录按作者或标题排序方便你找到特定顺序的书籍。 唯一性保证就像每本书的ISBN号是唯一的确保没有重复的书籍。 视图 想象一下你正在通过一个望远镜观察星空。望远镜视图给你的是一个特定角度的星空视图它隐藏了你不需要看到的其他星星和星座。
简化复杂的查询就像望远镜让你专注于观察某个星座而不是整个星空。 安全性就像望远镜只让你看到允许观察的部分星空保护了星空的秘密。 逻辑数据独立性就像即使星空变化望远镜的视图可以保持不变直到你调整望远镜。 在这个比喻中
图书馆的目录系统 索引 望远镜 视图 通过目录查找书籍 使用索引检索数据 通过望远镜观察星空 使用视图查询数据 9.数据库安全
数据库安全涉及保护数据库免受未授权访问、数据泄露、篡改和其他安全威胁。它包括多种策略和技术以确保数据的完整性、机密性和可用性。
关键方面
访问控制限制谁可以访问数据库以及他们可以执行哪些操作。 认证验证用户或系统的身份。授权根据用户的身份和权限分配对数据库资源的访问。 加密使用加密算法保护数据防止未授权读取。 审计和监控跟踪和记录对数据库的所有访问和操作。 数据备份和恢复确保在数据丢失或损坏时可以恢复数据。 安全配置确保数据库系统配置得当减少安全漏洞。 通俗易懂的讲解 想象一下你的数据库就像是一个存放重要文件的保险箱。
访问控制就像保险箱上的锁只有拥有正确钥匙的人才能打开它。 认证就像要求每个人在打开保险箱前出示身份证明比如输入密码或使用指纹。 授权就像保险箱内的不同区域存放不同类型的文件只有特定的人可以访问特定的区域。 加密就像将文件内容转换成一种只有特定人能解读的代码即使有人打开了保险箱也无法理解文件内容。 审计和监控就像安装在保险箱附近的摄像头记录谁在什么时候打开了保险箱以及他们做了什么。 数据备份和恢复就像定期制作文件的副本并将副本存放在另一个安全的地方以防原文件丢失或损坏。 安全配置就像确保保险箱放置在安全的地方并且没有明显的漏洞或缺陷。 在这个比喻中
保险箱 数据库 钥匙和密码 访问控制和认证机制 文件的不同区域 数据库中的不同数据集 摄像头 审计和监控系统 文件副本 数据备份 10.数据库完整性
数据库完整性是指数据库管理系统DBMS确保数据满足特定的要求和规则以保证数据的准确性和可靠性。数据库完整性分为三种主要类型
实体完整性Entity Integrity实体完整性确保表中的每行都是唯一的并且具有唯一标识符通常是主键。它保证了表中的每一行都可以被唯一地区分。 参照完整性Referential Integrity参照完整性确保数据库中不同表之间的引用关系是有效的。它通过外键约束来实现确保一个表中的外键值必须在相关联的表的主键中存在。 用户定义完整性User-Defined Integrity 用户定义完整性是基于特定应用需求的约束它由数据库管理员或设计者定义。这些约束可以包括数据格式、取值范围、字段之间的逻辑关系等。 通俗易懂的讲解 想象一下你有一个大型图书馆图书馆有一套严格的规则来确保书籍的正确管理和借阅。
实体完整性 就像每本书都有一个唯一的ISBN编号这个编号确保了图书馆中的每一本书都可以被唯一地区分没有两本书是完全相同的。 参照完整性 就像图书馆的目录系统它记录了每本书属于哪个类别。如果目录中说某本书属于“历史”类别那么这本书必须在“历史”类别的书架上找到。这确保了目录信息的准确性和书架上书籍的一致性。 用户定义完整性 就像图书馆有一些特定的规则比如“每本书的借阅期限不得超过30天”或者“每名读者一次最多只能借5本书”。这些规则是根据图书馆的具体需求和政策来设定的它们帮助图书馆维护秩序和效率。 在这个比喻中
图书馆 数据库每本书的ISBN编号 实体完整性主键 目录系统 参照完整性外键 图书馆的借阅规则 用户定义完整性特定约束 11.数据依赖和函数依赖
数据依赖是数据库理论中的一个概念描述了数据项之间的一种关系其中一个数据项的值依赖于另一个数据项的值。数据依赖主要分为两种类型
函数依赖Functional Dependency函数依赖是一种特定的数据依赖其中数据库表中一个字段或字段集合的值能够唯一确定另一个字段或字段集合的值。例如如果学生的学号能够唯一确定学生的姓名和课程成绩那么这里就存在一个函数依赖。 其他类型的数据依赖 除了函数依赖外还有例如多值依赖Multivalued Dependency和连接依赖Join Dependency等其他类型的数据依赖它们描述了更复杂的数据项之间的关系。 通俗易懂的讲解 想象一下你有一个大型的学生信息系统这个系统存储了学生的个人信息和成绩。
函数依赖 就像在这个系统中每个学生都有一个唯一的学号。如果你知道了一个学生的学号你就可以查找到这个学生的姓名、年龄、课程和成绩等所有信息。这里学号就是“能够唯一确定”其他信息的关键字段它与这些信息之间存在函数依赖。 其他类型的数据依赖 比如如果一个课程编号不仅能够确定课程名称还能够确定所有选修这门课程的学生列表这就可能表示存在一种多值依赖。又或者如果你需要通过连接两个表比如学生表和课程表来获取学生选课的完整信息这可能涉及到连接依赖。 在这个比喻中
学生信息系统 数据库 学号、姓名、课程成绩 数据库表中的字段 学号与姓名、课程成绩之间的关系 函数依赖 12.范式三范式为什么要遵循三范式
范式Normal Form简称NF**是数据库设计中用来减少数据冗余和提高数据完整性的一组规则。范式理论基于函数依赖的概念用于指导数据库表的设计。遵循范式可以确保数据库结构的规范化从而提高数据的一致性和减少数据操作的复杂性。
三范式是数据库设计中最基本的三个范式分别是
第一范式1NF 要求数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项即表中的所有字段都应该只包含原子性的值没有重复的组或数组。每一列不可分 第二范式2NF 在1NF的基础上要求表中的每一列都完全依赖于主键。如果存在部分依赖即某些列只依赖于主键的一部分则需要对表进行拆分。非主属性依赖主属性 第三范式3NF 在2NF的基础上要求表中的每一列都不依赖于其他列即没有传递依赖。这意味着非主键列之间不能相互决定对方的值。非主属性不依赖其他主属性 为什么要遵循三范式减少数据冗余范式化可以减少数据存储中的重复从而降低存储成本和提高数据一致性。 提高数据完整性范式化通过限制数据的存储方式确保数据的准确性和可靠性。 简化数据维护规范化的数据库结构更易于理解和维护因为数据的逻辑结构更加清晰。 改善查询性能虽然范式化可能会导致一些查询变复杂但总体上可以提高查询性能因为减少了数据的扫描范围。 通俗易懂的讲解 想象一下你有一个大型的图书馆图书馆的书籍需要按照一定的规则来排列和分类。
第一范式1NF 就像图书馆中每本书的标签上只包含这本书的基本信息如书名、作者和ISBN号而不是包含重复的信息或者一个标签上有多本书的信息。 第二范式2NF 就像图书馆的分类系统每个类别如历史、科学下的书籍都是根据整个类别编号来组织的而不是只根据类别编号的一部分如只有历史的一部分。 第三范式3NF 就像图书馆中的历史类别下没有一本书的标签会显示另一本书的信息比如“这本书旁边是关于古埃及的书”每本书的标签都是独立的。 遵循三范式就像是图书馆管理员按照一套严格的规则来组织图书馆这样可以确保图书馆的秩序减少混乱提高查找效率并且使得图书馆的维护变得更加简单。虽然有时候为了查询的方便我们可能需要牺牲一些规范化比如反规范化但总体上规范化的数据库设计是提高数据管理和使用效率的关键。 13.事务与程序事务的特性
事务Transaction
事务是数据库管理系统执行过程中的一个单元由一系列的数据库操作组成这些操作要么全部成功要么全部失败。事务是数据库维护数据一致性的基本单位。 事务的特性通常被称为ACID属性包括
原子性Atomicity 事务中的所有操作要么全部完成要么全部不完成不会结束在中间某个点。这保证了事务的不可分割性。 一致性Consistency 事务必须保证数据库从一个一致的状态转移到另一个一致的状态。这意味着在事务开始之前和提交之后数据库的完整性约束都应该得到满足。 隔离性Isolation 并发执行的事务之间不会互相影响。每个事务都应该像它是在独立运行一样不受其他事务的干扰。 持久性Durability 一旦事务提交它对数据库的改变就是永久性的即使系统发生故障也不会丢失。 程序Program
程序是一系列指令的集合由编程语言编写用于执行特定的任务或操作。在数据库环境中程序可能包含对数据库的查询和事务处理。 通俗易懂的讲解 想象一下你在餐厅用餐事务就像是你点餐的过程。
原子性 就像你点的整个套餐要么全部上齐要么不上。你不会接受只有部分菜品上桌的情况。 一致性 就像餐厅确保你的订单在厨房制作前后都是一致的你点的是牛排厨房不会给你做鱼。 隔离性 就像你在用餐时旁边桌子的客人不会吃到你的餐点每个客人的用餐体验都是独立的。 持久性 就像你用餐结束后账单已经被餐厅记录即使餐厅突然停电你的账单信息也不会丢失。 在这个比喻中
点餐过程 事务 套餐全部上齐 原子性 订单一致性 一致性 独立用餐 隔离性 账单记录 持久性 事务的ACID特性确保了数据库操作的可靠性和安全性。就像餐厅确保每位客人的用餐体验一样数据库管理系统确保每个事务都能正确、独立且持久地执行。程序则像是客人的点餐指令告诉餐厅数据库需要准备什么样的菜品执行哪些操作。 14.非关系型数据库
非关系型数据库NoSQL 抽象概念
非关系型数据库是一种不依赖传统关系模型的数据库它不使用结构化查询语言SQL进行数据管理。NoSQL数据库的设计目标是提供更高的可扩展性、灵活性和性能特别是在处理大规模数据集和高并发请求时。 特点
模式自由NoSQL数据库通常不需要预先定义数据模式可以存储结构不同的数据。 数据模型多样性包括键值对存储、文档存储、列族存储和图形数据库等。 可扩展性NoSQL数据库通常设计为易于水平扩展通过增加更多的服务器来处理更大的数据量。 性能在某些情况下NoSQL数据库能够提供比关系型数据库更快的读写性能。 关系型数据库RDBMS 抽象概念
关系型数据库是一种基于关系模型的数据库使用SQL作为查询语言。它通过行和列的形式组织数据数据存储在表中表之间通过关系进行连接。 特点
结构化数据数据以表格的形式存储具有固定的模式。 ACID事务支持原子性、一致性、隔离性和持久性的事务处理。 数据完整性通过主键、外键等机制确保数据的引用完整性。 标准化遵循SQL标准便于跨平台使用。 区别 数据模型非关系型数据库使用各种数据模型如键值对、文档、列族或图形而关系型数据库使用表格模型。 查询语言 非关系型数据库不使用SQL可能使用自定义的查询语言或API。 关系型数据库使用标准的SQL语言。 可扩展性 非关系型数据库通常设计为易于水平扩展适合大规模分布式系统。 关系型数据库更倾向于垂直扩展通过增加单个服务器的资源来提高性能。 一致性 非关系型数据库可能采用最终一致性模型允许短暂的数据不一致。 关系型数据库通常保证强一致性每个事务都保证数据的一致性。 事务处理 非关系型数据库可能提供有限的事务支持或不提供事务支持。 关系型数据库提供完整的ACID事务支持。 适用场景 非关系型数据库适合于大数据应用、实时 web 应用、分布式系统等场景。 关系型数据库适合于需要复杂查询、事务处理和数据完整性的应用。 通俗易懂的讲解 想象一下你有一家图书馆和一家大型仓库。
非关系型数据库就像是一家大型仓库它可以存放各种形状和大小的货物易于扩展可以快速添加更多的货架来存放更多的货物。但是仓库的管理系统可能不像图书馆那样严格分类和有序。 关系型数据库就像是一家图书馆每本书都有固定的位置和分类编号图书馆有一套严格的管理系统来确保每本书都能被正确地找到和归还。图书馆可能不像仓库那样容易扩展但它在管理大量书籍和维护秩序方面非常出色。 在这个比喻中
图书馆 关系型数据库 仓库 非关系型数据库 书籍的分类编号 关系型数据库的表格和索引 货物的存放方式 非关系型数据库的数据模型 15.概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计
概念结构设计 抽象概念
概念结构设计是数据库设计过程中的第一阶段它关注的是理解用户需求并将其转化为一个概念模型。这个模型通常是独立于特定数据库管理系统DBMS的。 过程
需求收集与用户沟通了解他们的业务流程、数据需求和操作需求。 需求分析分析收集到的需求识别实体、实体之间的关系以及数据的特征。 概念模型构建使用高级抽象工具如实体-关系图E-R图来表示数据和它们之间的关系。 特点
独立性概念模型不依赖于任何特定的技术实现。 易于理解通常使用图形化表示易于非技术用户理解。 逻辑结构设计 抽象概念
逻辑结构设计是将概念模型转化为特定DBMS能够理解和操作的逻辑模型的过程。 过程
概念模型转换将E-R图中的实体和关系转换为逻辑模型中的表和关系。 规范化应用规范化理论消除数据冗余提高数据一致性。 逻辑模型优化根据逻辑模型的使用场景进行优化比如索引设计。 特点
适应性逻辑模型适应于特定的DBMS。 优化考虑查询性能和数据访问模式进行优化。 物理结构设计 抽象概念
物理结构设计是确定数据在存储介质上的实际存储方式和访问方法的过程。 过程
存储结构选择确定数据的存储格式如行存储或列存储。 存取方法设计设计数据的访问路径如索引、哈希表或B树。 性能调优根据预期的工作负载调整物理层面的参数。 特点
性能关注物理设计关注I/O性能、存储效率等。 环境适应性物理设计考虑硬件和操作系统的特性。 通俗易懂的讲解 想象一下你在设计一座图书馆。
概念结构设计 就像在设计图书馆之前你需要了解读者的需求比如他们需要多少阅读区、多少书架、是否需要儿童区等。然后你根据这些需求画出一个图书馆的草图这个草图就是概念模型。 逻辑结构设计 有了草图后你需要进一步细化设计决定每个区域的具体布局书架的排列方式以及如何分类图书。这个阶段你开始考虑如何将草图中的概念转化为实际可操作的布局。 物理结构设计 最后你需要决定书架的材质、图书馆的照明系统以及如何布置电线和网络。这个阶段你关注的是图书馆的内部结构和系统以确保图书馆运行高效且维护成本低。 在这个比喻中
读者需求 数据库用户需求 图书馆草图 概念模型 区域布局和分类 逻辑模型 书架材质和照明系统 物理存储结构和存取方法 16.数据库常用的存取方法
数据库的存取方法决定了数据在存储介质上的组织方式和检索数据的途径。以下是三种常用的存取方法
索引方法Indexing 索引是一种数据结构通常用于加速数据检索。它类似于书籍的目录允许快速定位到数据存储位置而无需扫描整个数据集。 聚簇方法Clustering 聚簇是一种存储机制它将相关的数据记录存储在物理上相邻的位置。这通常基于数据访问模式将频繁一起访问的记录放在一起。类似高速缓存 HASH方法Hashing HASH方法使用一个HASH函数将数据项映射到存储位置。这种方法特别适用于快速查找因为它可以提供接近常数时间的检索性能。 特点 索引方法 可以是单列或多列索引。 支持快速的数据检索和排序。 可能需要额外的存储空间和维护成本。 聚簇方法 减少了磁盘I/O操作因为相关数据已经物理上聚集。 可能需要处理数据倾斜和更新性能问题。 HASH方法 提供快速的数据插入和查找。 可能在数据量大时面临扩展性问题。 通俗易懂的讲解 想象一下你在管理一个大型图书馆的藏书。
索引方法 就像图书馆的目录系统每本书都有一个索引号你可以通过这个索引号快速找到书在书架上的准确位置。 聚簇方法 就像图书馆将同一主题或作者的书籍放在一起这样当读者查找特定主题或作者的书籍时可以快速找到一系列相关书籍。 HASH方法 就像使用一个自动化的图书检索系统你输入书名或作者系统会告诉你一个特定的书架号你直接去那个位置就能找到书。 在这个比喻中
目录系统 索引方法 按主题或作者排列的书籍 聚簇方法 自动化图书检索系统 HASH方法 17.SQL语句总结
SQL语句中常用关键词及其解释如下 1SELECT 将资料从数据库中的表格内选出两个关键字从 (FROM) 数据库中的表格内选出 (SELECT)。语法为 SELECT 栏位名 FROM 表格名。 2DISTINCT 在上述 SELECT 关键词后加上一个 DISTINCT 就可以去除选择出来的栏位中的重复从而完成求得这个表格/栏位内有哪些不同的值的功能。语法为 SELECT DISTINCT 栏位名 FROM 表格名。 3WHERE 这个关键词可以帮助我们选择性地抓资料而不是全取出来。语法为 SELECT 栏位名 FROM 表格名 WHERE 条件 4AND OR 上例中的 WHERE 指令可以被用来由表格中有条件地选取资料。这个条件可能是简单的 (像上一页的例子)也可能是复杂的。复杂条件是由二或多个简单条件透过 AND 或是 OR 的连接而成。语法为 SELECT 栏位名 FROM 表格名 WHERE 简单条件 {[AND|OR] 简单条件} 5IN 在 SQL 中在两个情况下会用到 IN 这个指令这一页将介绍其中之一与 WHERE 有关的那一个情况。在这个用法下我们事先已知道至少一个我们需要的值而我们将这些知道的值都放入 IN 这个子句。语法为 SELECT 栏位名 FROM 表格名 WHERE 栏位名 IN (值一, 值二, ...) 6BETWEEN IN 这个指令可以让我们依照一或数个不连续 (discrete)的值的限制之内抓出资料库中的值而 BETWEEN 则是让我们可以运用一个范围 (range) 内抓出资料库中的值语法为 SELECT 栏位名 FROM 表格名 WHERE 栏位名 BETWEEN 值一 AND 值二 7LIKE LIKE 是另一个在 WHERE 子句中会用到的指令。基本上 LIKE 能让我们依据一个模式(pattern) 来找出我们要的资料。语法为 SELECT 栏位名 FROM 表格名 WHERE 栏位名 LIKE {模式} 8ORDER BY 我们经常需要能够将抓出的资料做一个有系统的显示。这可能是由小往大 (ascending) 或是由大往小(descending)。在这种情况下我们就可以运用 ORDER BY 这个指令来达到我们的目的。语法为 SELECT 栏位名 FROM 表格名 [WHERE 条件] ORDER BY 栏位名 [ASC, DESC] 9函数 函数允许我们能够对这些数字的型态存在的行或者列做运算包括 AVG (平均)、COUNT (计数)、MAX (最大值)、MIN (最小值)、SUM (总合)。语法为 SELECT 函数名(栏位名) FROM 表格名 10COUNT 这个关键词能够帮我我们统计有多少笔资料被选出来语法为 SELECT COUNT(栏位名) FROM 表格名 11GROUP BY GROUP BY 语句用于结合合计函数根据一个或多个列对结果集进行分组。语法为 SELECT 栏位1, SUM(栏位2) FROM 表格名 GROUP BY 栏位1 12HAVING 该关键词可以帮助我们对函数产生的值来设定条件。语法为 SELECT 栏位1, SUM(栏位2) FROM 表格名 GROUP BY 栏位1 HAVING (函数条件) 13ALIAS 我们可以通过ALIAS为列名称和表名称指定别名语法为 SELECT 表格别名.栏位1 栏位别名 FROM 表格名 表格别名 18.SQL语句实战
通过它我们应该能很好地掌握以上关键词的使用方法。 Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表 Course(C#,Cname,T#) 课程表 SC(S#,C#,score) 成绩表 Teacher(T#,Tname) 教师表 问题 查询“001”课程比“002”课程成绩高的所有学生的学号 SELECT a.S# FROM SC a JOIN SC b ON a.S# b.S# WHERE a.C# 001 AND b.C# 002 AND a.score b.score; 查询平均成绩大于60分的同学的学号和平均成绩 sql SELECT S#, AVG(score) AS average_score FROM SC GROUP BY S# HAVING AVG(score) 60; 查询所有同学的学号、姓名、选课数、总成绩 sql SELECT Student.S#, Student.Sname, COUNT(SC.C#) AS course_count, SUM(SC.score) AS total_score FROM Student LEFT JOIN SC ON Student.S# SC.S# GROUP BY Student.S#, Student.Sname; 查询姓“李”的老师的个数 sql SELECT COUNT(DISTINCT Tname) FROM Teacher WHERE Tname LIKE 李%; 查询没学过“叶平”老师课的同学的学号、姓名 sql SELECT S#, Sname FROM Student WHERE S# NOT IN ( SELECT DISTINCT SC.S# FROM SC JOIN Course ON SC.C# Course.C# JOIN Teacher ON Course.T# Teacher.T# WHERE Teacher.Tname 叶平 ); 查询学过“001”并且也学过编号“002”课程的同学的学号、姓名 sql SELECT Student.S#, Student.Sname FROM Student JOIN SC ON Student.S# SC.S# WHERE SC.C# 001 AND EXISTS ( SELECT 1 FROM SC AS SC_2 WHERE SC_2.S# Student.S# AND SC_2.C# 002 ); 查询学过“叶平”老师所教的所有课的同学的学号、姓名 sql SELECT Student.S#, Student.Sname FROM Student WHERE Student.S# IN ( SELECT SC.S# FROM SC JOIN Course ON SC.C# Course.C# JOIN Teacher ON Course.T# Teacher.T# WHERE Teacher.Tname 叶平 GROUP BY SC.S# HAVING COUNT(DISTINCT SC.C#) ( SELECT COUNT(DISTINCT Course.C#) FROM Course JOIN Teacher ON Course.T# Teacher.T# WHERE Teacher.Tname 叶平 ) ); 查询所有课程成绩小于60分的同学的学号、姓名 sql SELECT S#, Sname FROM Student WHERE S# NOT IN ( SELECT DISTINCT S# FROM SC WHERE score 60 ); 查询没有学全所有课的同学的学号、姓名 sql SELECT S#, Sname FROM Student WHERE S# NOT IN ( SELECT S# FROM SC GROUP BY S# HAVING COUNT(DISTINCT C#) (SELECT COUNT(*) FROM Course) ); 查询至少有一门课与学号为“1001”的同学所学相同的同学的学号和姓名 sql SELECT S#, Sname FROM Student WHERE S# IN ( SELECT DISTINCT SC.S# FROM SC WHERE SC.C# IN ( SELECT C# FROM SC WHERE S# 1001 ) ) AND S# ! 1001; 删除学习“叶平”老师课的SC表记录 sql DELETE FROM SC WHERE C# IN ( SELECT C# FROM Course WHERE T# ( SELECT T# FROM Teacher WHERE Tname 叶平 ) ); 查询各科成绩最高和最低的分 sql SELECT C# AS 课程ID, MAX(score) AS 最高分, MIN(score) AS 最低分 FROM SC GROUP BY C#; 查询学生平均成绩及其名次 sql SELECT RANK() OVER (ORDER BY AVG(score) DESC) AS 名次, S# AS 学生学号, AVG(score) AS 平均成绩 FROM SC GROUP BY S#; 查询各科成绩前三名的记录 sql SELECT S# AS 学生ID, C# AS 课程ID, score AS 分数 FROM SC WHERE score IN ( SELECT TOP 3 score FROM SC AS SC_inner WHERE SC_inner.C# SC.C# ORDER BY score DESC ) ORDER BY C#; 查询每门课成绩最好的前两名 SELECT S# AS 学生ID, C# AS 课程ID, score AS 分数 FROM SC WHERE score IN ( SELECT TOP 2 score FROM SC AS SC_inner WHERE SC_inner.C# SC.C# ORDER BY score DESC ) ORDER BY C#; 19.drop,delete 与 truncate 的区别
在SQL中DROP、DELETE和TRUNCATE都是用来删除数据库表中数据的操作但它们之间存在一些关键的区别 DROP 语句 DROP用于删除整个表或数据库对象包括表的结构和所有数据。一旦执行DROP操作是不可逆的即数据无法恢复。DROP通常用于彻底移除不再需要的表。示例DROP TABLE table_name; DELETE 语句 DELETE用于从表中删除满足特定条件的行。DELETE操作是可逆的如果启用了事务可以在同一个事务中回滚。DELETE操作可能需要更多的处理时间特别是当删除大量数据时因为它需要逐行检查条件。DELETE可以删除表中的全部或部分数据但保留表结构。示例DELETE FROM table_name WHERE condition; TRUNCATE 语句 TRUNCATE用于删除表中的所有行但保留表结构。TRUNCATE操作是不可逆的且通常不能回滚。TRUNCATE通常比DELETE更快因为它不需要逐行检查而是直接释放整个表的数据空间。TRUNCATE不能用于有外键约束引用的表。示例TRUNCATE TABLE table_name;
主要区别 操作范围 DROP删除整个表或数据库对象。DELETE删除满足条件的行。TRUNCATE删除表中的所有行。 可逆性 DROP和TRUNCATE通常是不可逆的。DELETE在事务中可以回滚。 性能 TRUNCATE通常提供最快的删除性能因为它不逐行操作。DELETE可能需要更多时间尤其是当涉及大量数据时。 外键约束 TRUNCATE不能用于有外键约束的表。DELETE可以用于有外键约束的表但删除操作可能会受到约束的限制。 日志记录 TRUNCATE操作通常不被记录在事务日志中因为它是一个删除整个表数据的低级别操作。DELETE操作会被记录在事务日志中因为它逐行删除数据。 END
丑的才谈恋爱美的卖空调。 2024-8-10 晴 40摄氏度
