数据库第六章总结

本文详细介绍了关系模式的组成和函数依赖的概念,强调了函数依赖在数据库设计中的重要性。接着,阐述了码和不同范式(1NF到4NF)的定义及其在消除异常中的作用。最后,探讨了多值依赖的性质及其与函数依赖的关系,为理解数据库规范化提供了深入的理论基础。

关系模式

一个关系模式应当是一个五元组
R(U,D,DOM,F)
这里:
·关系名R是符号化的元组语义
·U为一组属性
·D为属性组U种的属性所来自的域
·DOM为属性到域的映射
·F为属性组U上的数据依赖



规范化

先讨论一个关系属性间不同的依赖情况

1、函数依赖

定义:设R(U)是属性集U上的关系模式,X,Y是U子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r,r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等,而在Y上的属性值不等,则称X函数确定YY函数依赖于X,记作X→Y

函数依赖和别的数据依赖一样是语义范畴的概念,只能根据语义来确定一个函数依赖

注意:函数依赖不是指关系模式R的某个或某些关系满足的约束条件,而是指R的一切关系均要满足的约束条件

下面介绍一些术语和记号:
·X→Y,但Y⊈X,则称X→Y是非平凡的函数依赖
·X→Y,但Y⊆X,则称X→Y是平凡的函数依赖,对于任一关系模式,平凡函数依赖都是必然成立的,它不反映新的语句。若不特别声明,总是讨论非平凡的函数依赖
·若X→Y,则称这个函数依赖的决定属性组,也称为决定因素
·若X→Y,Y→X,则记住X←→Y
·若Y不函数依赖于X,则记作X↚YX \not\leftarrow YX

### 数据库第六章 数据库安全保护 思维导图 图表总结 数据库的安全保护是数据库系统设计中的重要部分,涵盖了数据的完整性、安全性、并发控制以及备份与恢复等多个方面。以下是对数据库第六章数据库安全保护的思维导图和图表总结: #### 1. 数据库安全保护的核心内容 数据库安全保护主要包括以下几个方面: - **数据安全设计**:包括用户身份鉴别、权限控制、视图机制等[^2]。 - **数据完整性保护**:确保数据库中数据的正确性、一致性和相容性。完整性约束可以作用于列、元组或关系级别[^2]。 - **并发控制**:通过避免死锁原则(如按同一顺序访问资源、减少事务长度、使用行级锁等)来确保数据的一致性[^2]。 - **备份与恢复**:采用双机热备、数据转储等手段保障数据在灾难情况下的可恢复性[^2]。 #### 2. 数据库安全保护的具体措施 以下是数据库安全保护的具体实现措施: ##### 2.1 用户身份鉴别 - 使用用户名和密码验证用户身份。 - 可结合数字安全证书、数字签名等技术提高安全性。 ##### 2.2 权限控制 - 定义不同用户的访问权限,限制对敏感数据的访问。 - 使用角色管理简化权限分配。 ##### 2.3 视图机制 - 创建视图以隐藏敏感数据,仅向用户提供必要的信息。 - 视图可以作为逻辑层的安全屏障。 ##### 2.4 数据加密 - **存储加密**:对数据库中的敏感数据进行加密存储。 - **传输加密**:使用SSL/TLS等协议保护数据在网络中的传输安全。 ##### 2.5 并发控制 - 避免死锁原则:按照固定顺序访问资源,减少事务长度。 - 锁机制:优先使用行级锁而非表级锁,减少锁冲突。 - 小事务模式:尽量缩短事务的执行时间,减少锁占用。 ##### 2.6 备份与恢复 - **双机热备**:通过主从复制实现高可用性。 - **数据转储**:定期将数据库中的数据备份到其他存储介质。 - **日志记录**:利用事务日志进行增量备份和恢复。 #### 3. 思维导图总结 以下是一个关于数据库第六章数据库安全保护的思维导图示例: ```plaintext 数据库安全保护 ├── 数据安全设计 │ ├── 用户身份鉴别 │ ├── 权限控制 │ └── 视图机制 ├── 数据完整性保护 │ ├── 列级约束 │ ├── 元组级约束 │ └── 关系级约束 ├── 并发控制 │ ├── 避免死锁原则 │ ├── 行级锁 │ └── 小事务模式 └── 备份与恢复 ├── 双机热备 ├── 数据转储 └── 日志记录 ``` #### 4. 示例代码 以下是一个简单的Python代码示例,展示如何通过SQLAlchemy库为数据库设置用户权限: ```python from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String from sqlalchemy.sql import select # 创建数据库引擎 engine = create_engine('sqlite:///example.db') metadata = MetaData() # 定义表结构 users = Table('users', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('username', String), Column('password', String)) # 创建表 metadata.create_all(engine) # 插入数据 with engine.connect() as conn: ins = users.insert().values(username='admin', password='securepassword') conn.execute(ins) # 查询数据 with engine.connect() as conn: s = select(users) result = conn.execute(s) for row in result: print(row) ```
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