數據庫原理及應用(何玉潔)第二版第5章課件

數據庫原理及應用(何玉潔)第二版第5章ppt課件目錄第五章概述關系數據庫設計理論數據庫設計過程數據庫應用系統(tǒng)設計實例數據庫新技術與應用趨勢課程總結與展望01第五章概述章節(jié)內容與目標內容介紹數據庫設計的基本概念和原理，包括數據庫設計的目標、步驟和方法，以及數據庫設計的評價標準。目標使讀者了解數據庫設計的重要性和必要性，掌握數據庫設計的基本方法和步驟，能夠根據實際情況進行數據庫設計，并能夠對設計結果進行評價和優(yōu)化。數據庫設計是指對于一個給定的應用環(huán)境，構造最優(yōu)的數據庫模式，建立數據庫及其應用系統(tǒng)，使之能夠有效地存儲數據，滿足各種用戶的應用需求。數據庫設計的步驟包括需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計、物理結構設計、數據庫實施和數據庫運行與維護。數據庫模式是對數據庫中數據的邏輯結構和特征的描述，是型的描述。數據字典是關于數據庫中數據的描述，即元數據，不是數據本身。數據庫實例是數據庫某一時刻的狀態(tài)，即數據庫中數據的當前值，是值的描述。數據完整性是指數據的正確性和相容性，防止數據庫中存在不符合語義規(guī)定的數據和防止因錯誤信息的輸入輸出造成的無效操作或錯誤信息。關鍵概念與術語02關系數據庫設計理論函數依賴在關系模式中，屬性間的依賴關系，即一個屬性或屬性組的值能夠決定另一個屬性或屬性組的值。關系數據庫設計中，為了消除數據冗余和避免數據插入、刪除和更新異常，需要對關系模式進行規(guī)范化處理，使其滿足一定的條件，這些條件被稱為范式。關系模式中的每個屬性都是不可分的原子項。關系模式滿足1NF，且每個非主屬性完全函數依賴于主鍵。關系模式滿足2NF，且每個非主屬性不傳遞依賴于主鍵。范式第二范式（2NF）第三范式（3NF）第一范式（1NF）函數依賴與范式確保關系中的每個元組（記錄）在邏輯上是完整的，通常通過主鍵約束實現。實體完整性確保關系之間的引用完整性，即外鍵的值必須在其參照的主鍵中存在或為空。參照完整性根據應用需求定義的完整性規(guī)則，如屬性值限制、業(yè)務規(guī)則等。用戶自定義完整性數據完整性約束優(yōu)化方法在分解過程中，需要考慮保持函數依賴、無損連接性和保持數據完整性等因素，采用合適的分解算法進行優(yōu)化。關系模式分解將一個復雜的關系模式分解為多個簡單的關系模式，以消除數據冗余和避免數據操作異常。分解的優(yōu)缺點分解可以消除數據冗余、提高數據操作效率，但可能導致查詢效率降低、增加數據維護復雜性等問題。因此，在實際應用中需要權衡利弊進行選擇。關系模式分解與優(yōu)化03數據庫設計過程確定用戶需求通過與用戶交流、分析相關業(yè)務文檔等方式，明確用戶對數據庫應用系統(tǒng)的需求。定義數據范圍根據用戶需求，確定數據庫中需要存儲的數據范圍及數據之間的聯系。制定數據操作規(guī)則明確數據的操作規(guī)則，包括數據的增、刪、改、查等操作。需求分析階段根據需求分析結果，定義數據庫中的實體及其屬性。定義實體與屬性明確實體之間的關系，包括一對一、一對多、多對多等關系。定義實體間關系使用E-R圖等工具構建數據庫的概念模型，展示實體、屬性及實體間關系。構建概念模型概念設計階段轉換概念模型邏輯設計階段將概念模型轉換為邏輯模型，一般采用關系數據模型。定義數據表結構根據邏輯模型，定義數據庫中的表結構，包括表名、字段名、數據類型等。為確保數據的準確性和一致性，定義數據完整性約束，如主鍵、外鍵、非空等約束。定義數據完整性約束03優(yōu)化物理設計通過對存儲結構和存取方法的調整和優(yōu)化，提高數據庫的性能和效率。01選擇存儲結構根據數據庫管理系統(tǒng)的特性和應用需求，選擇合適的存儲結構，如索引、分區(qū)等。02確定存取方法針對不同的數據操作需求，確定合適的存取方法，如順序存取、索引存取等。物理設計階段04數據庫應用系統(tǒng)設計實例選擇一個具有代表性的數據庫應用系統(tǒng)實例，如圖書館管理系統(tǒng)。實例選擇簡要介紹該系統(tǒng)的背景、目標和功能，以及所涉及的數據和業(yè)務流程。背景描述實例背景介紹需求分析采用實體-聯系模型（E-R模型）對系統(tǒng)數據進行建模，包括定義實體、屬性和聯系，繪制E-R圖。數據建模功能建模采用數據流圖（DFD）或用例圖對系統(tǒng)功能進行建模，描述數據的流動和處理過程，以及系統(tǒng)與用戶的交互。詳細分析系統(tǒng)的功能需求、數據需求和性能需求，明確系統(tǒng)要解決的問題和達到的目標。系統(tǒng)需求分析與建模在需求分析和數據建模的基礎上，設計數據庫的概念模型，包括定義數據的抽象結構、數據間的聯系和約束。根據用戶需求和系統(tǒng)功能，設計不同的數據庫視圖，以便用戶能夠方便地訪問和操作數據。數據庫概念設計視圖設計概念模型設計將概念模型轉換為數據庫的邏輯模型，包括定義數據的邏輯結構、數據間的邏輯關系和數據完整性約束。邏輯模型設計根據邏輯模型設計數據庫表結構，包括定義表名、列名、數據類型、約束等。表結構設計為提高數據庫查詢效率，設計合理的索引結構，包括選擇索引列、定義索引類型和設置索引選項等。索引設計根據系統(tǒng)需求和業(yè)務邏輯，設計存儲過程和觸發(fā)器，以便實現復雜的業(yè)務邏輯和數據操作。存儲過程和觸發(fā)器設計數據庫邏輯設計05數據庫新技術與應用趨勢大數據與NoSQL數據庫技術大數據概述大數據是指數據量巨大、來源復雜、處理速度要求高的數據集合。NoSQL數據庫概述NoSQL數據庫是一種非關系型數據庫，用于存儲和檢索大量數據。大數據與NoSQL數據庫的關系NoSQL數據庫是大數據處理的重要工具之一，能夠提供高性能、高可擴展性和靈活的數據模型。大數據與NoSQL數據庫的應用案例如分布式文件系統(tǒng)Hadoop、列式存儲數據庫HBase等。云計算概述云計算是一種基于互聯網的計算方式，通過虛擬化技術將計算資源池化，提供按需付費的服務。分布式數據庫是指數據分布在多個物理節(jié)點上，通過網絡進行通信和協調的數據庫系統(tǒng)。云計算提供了分布式數據庫所需的計算資源和網絡環(huán)境，使得分布式數據庫能夠更好地發(fā)揮作用。如Google的Bigtable、Amazon的DynamoDB等。分布式數據庫概述云計算與分布式數據庫的關系云計算與分布式數據庫的應用案例云計算與分布式數據庫技術人工智能是模擬人類智能的理論、方法和技術的一門科學。人工智能概述數據庫技術為人工智能提供了數據存儲、管理和分析的基礎設施，支持人工智能算法的訓練和推理過程。數據庫技術在人工智能中的應用人工智能的發(fā)展推動了數據庫技術的創(chuàng)新，如智能查詢優(yōu)化、自適應索引等。人工智能對數據庫技術的影響如智能推薦系統(tǒng)、自然語言處理與數據庫交互等。人工智能與數據庫技術的應用案例人工智能與數據庫技術融合06課程總結與展望0102數據庫系統(tǒng)基本概念介紹了數據庫、數據庫管理系統(tǒng)、數據庫系統(tǒng)等基本概念，以及數據庫系統(tǒng)的特點、組成和體系結構。數據模型詳細闡述了數據模型的概念、作用和分類，重點介紹了關系數據模型及其特點。關系數據庫深入講解了關系數據庫的基本概念、關系代數、關系演算、查詢優(yōu)化等內容，以及SQL語言的基本語法和高級特性。數據庫設計介紹了數據庫設計的基本步驟和方法，包括需求分析、概念設計、邏輯設計和物理設計等，以及ER圖、數據字典等設計工具的使用。數據庫保護詳細講解了數據庫的安全性、完整性、并發(fā)控制和恢復等保護機制，以及相關的技術和方法。030405課程重點內容回顧課后作業(yè)完成教材上的習題和實驗，鞏固和加深對課堂內容的理解。拓展學習建議閱讀相關論文和資料，了解數據庫領域的最新研究動態(tài)和技術發(fā)展趨勢；參加數據庫相關的學術交流和實踐活動，提高自己的專業(yè)素養(yǎng)和實踐能力。課后作業(yè)與拓展學習建議分布式數據庫隨著互聯網和大數據技術的快速發(fā)展，分布式數據庫將成為未來數據庫技術的重要方向之一。分布式數據庫具有高性能、高可用性、可擴展性等優(yōu)點，能夠滿足大規(guī)模數據處理和分析的需求。云數據庫云計算技術的普及將推動云數據庫的發(fā)展。云數據庫能夠提供按需付費、彈性擴展、易于管理等優(yōu)勢，降低企業(yè)的IT成本和運維壓力。數據庫智能