《認識數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)》課件

認識數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是現(xiàn)代信息系統(tǒng)的核心組件，它負責存儲、管理和檢索大量數(shù)據(jù)。從簡單的個人記事本到復雜的企業(yè)級應用，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無處不在，為各種應用提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概述數(shù)據(jù)存儲和管理數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)負責存儲、管理和檢索大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)組織和結構數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)模型來組織數(shù)據(jù)，并提供高效的訪問方式。用戶訪問和操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)為用戶提供接口，方便他們查詢、更新和維護數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點數(shù)據(jù)一致性確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性，避免冗余和矛盾數(shù)據(jù)的存在。數(shù)據(jù)共享多個用戶可以同時訪問和共享數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)利用率。數(shù)據(jù)獨立性數(shù)據(jù)與應用程序分離，更改數(shù)據(jù)結構不會影響應用程序。數(shù)據(jù)安全通過訪問控制、數(shù)據(jù)加密等手段保護數(shù)據(jù)安全，防止未經(jīng)授權的訪問。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)組成數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)由多個組件組成，協(xié)同工作以管理數(shù)據(jù)。主要組件包括：數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS):負責數(shù)據(jù)存儲、訪問、更新和管理數(shù)據(jù)庫:存儲數(shù)據(jù)的實際集合，包括表、視圖、存儲過程等數(shù)據(jù)庫模式:定義數(shù)據(jù)的邏輯結構，描述數(shù)據(jù)之間的關系數(shù)據(jù)庫應用:用于訪問和操作數(shù)據(jù)的應用程序用戶:使用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)訪問和操作的用戶數(shù)據(jù)模型概述11.數(shù)據(jù)模型定義數(shù)據(jù)模型是一種描述現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)結構和語義的方法，它定義了數(shù)據(jù)的類型、關系和約束。22.數(shù)據(jù)模型作用數(shù)據(jù)模型為數(shù)據(jù)庫設計提供藍圖，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性，并便于理解和使用。33.數(shù)據(jù)模型種類常見數(shù)據(jù)模型包括層次模型、網(wǎng)狀模型、關系模型、面向對象模型和半結構化模型等。常見數(shù)據(jù)模型層次模型樹形結構，數(shù)據(jù)以層次方式組織。節(jié)點可以有父節(jié)點和子節(jié)點。關系數(shù)據(jù)庫中不常用。網(wǎng)狀模型更靈活，允許節(jié)點有多個父節(jié)點。復雜性高，維護困難。早期數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)常用。關系模型數(shù)據(jù)以表格形式組織，用二維表表示實體和實體之間的關系。最常用的一種模型。面向對象模型基于對象的概念，將數(shù)據(jù)和操作封裝在一起，更適合復雜數(shù)據(jù)類型和繼承關系。關系數(shù)據(jù)模型關系數(shù)據(jù)模型關系模型是目前應用最廣泛的數(shù)據(jù)模型之一。它是以關系代數(shù)和關系演算為理論基礎，以二維表格形式來表示數(shù)據(jù)。關系模型優(yōu)點概念簡單易于理解數(shù)據(jù)結構清晰數(shù)據(jù)獨立性強易于進行數(shù)據(jù)操作關系代數(shù)和關系演算1關系代數(shù)一種以集合論為基礎的數(shù)學語言，用于描述對關系數(shù)據(jù)庫的查詢和操作。通過各種運算符，例如選擇、投影、連接等，進行數(shù)據(jù)操作。2關系演算使用邏輯表達式來表達對關系數(shù)據(jù)庫的查詢和操作。它基于謂詞邏輯，通過量詞和邏輯連接符等來描述數(shù)據(jù)之間的關系。3區(qū)別關系代數(shù)更強調(diào)運算過程，關系演算則更加強調(diào)數(shù)據(jù)關系的描述。它們本質(zhì)上是等價的，都可以用來表達相同類型的數(shù)據(jù)庫操作。SQL語言概述結構化查詢語言SQL是一種專門用于數(shù)據(jù)庫操作的標準化語言，用于創(chuàng)建、修改和查詢數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。SQL語言具有高可讀性和易用性，非常適合各種規(guī)模的數(shù)據(jù)庫管理。廣泛應用SQL已成為關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)的標準查詢語言，廣泛應用于各種領域，包括商業(yè)、科學和教育。許多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如MySQL、Oracle和SQLServer，都支持SQL語言。SQL語句類型1數(shù)據(jù)定義語言(DDL)創(chuàng)建、修改和刪除數(shù)據(jù)庫對象，如表、視圖、索引等。2數(shù)據(jù)操縱語言(DML)對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行插入、刪除、更新等操作。3數(shù)據(jù)查詢語言(DQL)從數(shù)據(jù)庫中檢索數(shù)據(jù)，包括簡單查詢、復雜查詢等。4數(shù)據(jù)控制語言(DCL)控制數(shù)據(jù)庫的訪問權限和安全性，包括授權、撤銷等。數(shù)據(jù)定義語言(DDL)創(chuàng)建表創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫表，定義表結構，包括字段類型、約束等。修改表修改表結構，例如添加、刪除或修改字段，修改數(shù)據(jù)類型和約束等。刪除表從數(shù)據(jù)庫中刪除表，但不會刪除表中的數(shù)據(jù)。創(chuàng)建索引創(chuàng)建索引以提高數(shù)據(jù)查詢速度，加速檢索。數(shù)據(jù)操縱語言(DML)插入數(shù)據(jù)將新數(shù)據(jù)行添加到數(shù)據(jù)庫表中。更新數(shù)據(jù)修改現(xiàn)有數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)。刪除數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫表中刪除數(shù)據(jù)行。數(shù)據(jù)查詢語言(DQL)查詢語句查詢數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)表從指定數(shù)據(jù)表中檢索數(shù)據(jù)條件篩選使用WHERE子句篩選數(shù)據(jù)排序排列使用ORDERBY子句排序查詢結果數(shù)據(jù)控制語言(DCL)用戶權限管理DCL用于控制對數(shù)據(jù)庫對象的訪問權限，包括用戶創(chuàng)建、刪除、修改、授權等。數(shù)據(jù)安全策略DCL可以定義數(shù)據(jù)安全策略，例如數(shù)據(jù)加密、訪問控制、審計跟蹤等，以確保數(shù)據(jù)安全。備份與恢復DCL可以用來管理數(shù)據(jù)庫備份和恢復操作，確保數(shù)據(jù)完整性和一致性。事務處理概述事務處理是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的重要概念，它將一組相關操作視為一個不可分割的整體。如果事務中的所有操作都成功執(zhí)行，則事務成功提交；如果任何操作執(zhí)行失敗，則事務回滾，使數(shù)據(jù)庫狀態(tài)恢復到事務開始之前的狀態(tài)。1原子性要么全部執(zhí)行，要么全部不執(zhí)行2一致性事務執(zhí)行前后，數(shù)據(jù)庫狀態(tài)的一致性3隔離性多個事務之間相互獨立，不會互相影響4持久性事務提交后，數(shù)據(jù)修改永久保存事務屬性(ACID)原子性(Atomicity)事務是一個不可分割的最小工作單元。事務中的所有操作要么全部成功，要么全部失敗。一致性(Consistency)事務必須確保數(shù)據(jù)庫從一個一致狀態(tài)轉換到另一個一致狀態(tài)。隔離性(Isolation)多個事務并發(fā)執(zhí)行時，每個事務都應該獨立于其他事務，互不干擾。持久性(Durability)事務一旦提交，其對數(shù)據(jù)庫的修改就應該是永久性的，即使系統(tǒng)發(fā)生故障也不會丟失。并發(fā)控制概述并發(fā)訪問多個用戶同時訪問同一數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)進行讀寫操作。并發(fā)控制是保證數(shù)據(jù)一致性和完整性的關鍵。數(shù)據(jù)沖突當多個事務同時訪問同一數(shù)據(jù)項時，可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)沖突，導致數(shù)據(jù)不一致。并發(fā)控制目標保證事務的原子性、一致性、隔離性和持久性，防止數(shù)據(jù)沖突，確保數(shù)據(jù)庫的完整性。鎖機制11.樂觀鎖樂觀鎖假設數(shù)據(jù)一般不會沖突，讀取時不加鎖，更新時判斷數(shù)據(jù)是否被修改。樂觀鎖實現(xiàn)方式簡單，適用于讀多寫少的場景。22.悲觀鎖悲觀鎖假設數(shù)據(jù)容易沖突，讀取時就加鎖，避免數(shù)據(jù)被修改。悲觀鎖實現(xiàn)方式復雜，適用于寫多讀少的場景。33.行級鎖行級鎖只鎖定需要修改的數(shù)據(jù)行，降低并發(fā)沖突概率，但實現(xiàn)復雜，可能影響性能。44.表級鎖表級鎖鎖定整個表，實現(xiàn)簡單，但并發(fā)度低，容易造成性能瓶頸。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安全性安全威脅數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)面臨著各種安全威脅，包括數(shù)據(jù)泄露、非法訪問、惡意攻擊等。例如，黑客可能會試圖竊取敏感數(shù)據(jù)，或更改數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，從而造成經(jīng)濟損失或名譽損害。安全措施為了保護數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，需要采取一系列的安全措施，例如訪問控制、數(shù)據(jù)加密、安全審計等。例如，可以使用用戶身份驗證和授權機制來控制用戶對數(shù)據(jù)庫的訪問權限，并使用加密技術來保護敏感數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)備份與恢復備份備份是將數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)和系統(tǒng)文件復制到其他存儲設備，以防止數(shù)據(jù)丟失。完整備份增量備份差異備份恢復恢復是指從備份中還原數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，以恢復數(shù)據(jù)丟失的情況。完整恢復增量恢復差異恢復策略備份和恢復策略取決于數(shù)據(jù)庫大小、重要程度和恢復要求。定期備份可以防止數(shù)據(jù)丟失，定期測試恢復可以驗證策略有效性。數(shù)據(jù)倉庫概述數(shù)據(jù)倉庫的定義數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、非易失性的、隨時間變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。它收集和存儲來自多個來源的數(shù)據(jù)，并將其組織成可分析的格式。數(shù)據(jù)倉庫的特點1面向主題數(shù)據(jù)倉庫圍繞特定主題組織，例如客戶、產(chǎn)品、銷售等。2集成數(shù)據(jù)倉庫整合來自多個來源的數(shù)據(jù)，提供全面的視圖。3時變數(shù)據(jù)倉庫包含歷史數(shù)據(jù)，用于分析趨勢和模式。4非易失性數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常不進行更新或刪除，以保留歷史信息。數(shù)據(jù)倉庫體系結構數(shù)據(jù)倉庫體系結構通常采用分層結構，將數(shù)據(jù)按照不同的粒度和目的進行組織。常見的分層結構包括：數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)倉庫層、數(shù)據(jù)集市層。數(shù)據(jù)源層負責收集和整合來自各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫層存儲經(jīng)過清洗和轉換后的數(shù)據(jù)，用于分析和決策支持；數(shù)據(jù)集市層針對特定業(yè)務需求，提供定制化的數(shù)據(jù)視圖。數(shù)據(jù)挖掘概述定義數(shù)據(jù)挖掘從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息，為決策提供支持。它涉及各種技術，從簡單的統(tǒng)計分析到復雜的機器學習算法。目標從數(shù)據(jù)中提取知識、模式和趨勢，幫助理解數(shù)據(jù)背后的含義，并預測未來的趨勢。應用場景數(shù)據(jù)挖掘廣泛應用于各個領域，包括金融、醫(yī)療、電商、制造等。數(shù)據(jù)挖掘過程1數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)清洗、預處理2數(shù)據(jù)探索模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)可視化3模型構建選擇算法、訓練模型4模型評估評估模型性能5模型部署應用模型、預測結果數(shù)據(jù)挖掘是一個迭代過程，需要不斷調(diào)整模型、優(yōu)化結果。數(shù)據(jù)挖掘技術機器學習算法機器學習算法在數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)揮著核心作用，用于識別模式、預測趨勢和建立模型。數(shù)據(jù)可視化將挖掘結果以圖表、圖形等形式呈現(xiàn)，使之易于理解和分析。人工智能技術人工智能技術，如深度學習和自然語言處理，可以提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和準確性。數(shù)據(jù)倉庫技術數(shù)據(jù)倉庫提供一個集中存儲和管理數(shù)據(jù)的平臺，為數(shù)據(jù)挖掘提供基礎數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)概述龐大數(shù)據(jù)量大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、處理速度快的數(shù)據(jù)集合。高速產(chǎn)生大數(shù)據(jù)通常以高速率生成，需要實時處理。數(shù)據(jù)多樣大數(shù)據(jù)包含結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)，來自多種來源。潛在價值大數(shù)據(jù)蘊藏著巨大的價值，需要使用合適的技術來挖掘。大數(shù)據(jù)特點11.數(shù)據(jù)量大大數(shù)據(jù)通常指規(guī)模龐大、難以用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，通常以TB、PB甚至ZB為單位。22.數(shù)據(jù)種類多大數(shù)據(jù)包含各種類型的結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)，例如文本、圖像、視頻、音頻等。33.數(shù)據(jù)速度快大數(shù)據(jù)通常以高速率生成和收集，需要實時處理以提取有價值的信息。44.數(shù)據(jù)價值高盡管處理大數(shù)據(jù)有挑戰(zhàn)，但它蘊藏著巨大的價值，可以用于商業(yè)決策、科學研究和社會發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術HadoopHadoop是一個開源的分布式文件系統(tǒng)和計算框架，它允許在大型集群上存儲和處理海量數(shù)據(jù)。它使用MapReduce編程模型，將數(shù)據(jù)處理任務分解成多個獨立的步驟。SparkSpark是一個快速、通用、基于內(nèi)存的分布式數(shù)據(jù)處理平臺，比Hadoop更快、更高效。它支持多種數(shù)據(jù)處理方式，包括批處理、流處理、SQL查詢、機器學習等。NoSQL數(shù)據(jù)庫NoSQL數(shù)據(jù)庫是用于存