系统分析师--11数据库系统

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11.数据库系统

数据库模式

三级模式-两层映射

ER模型

数据库设计过程

ER模型建模

集成的方法
- 多个局部E-R图一次集成
- 逐步集成
集成产生的冲突及解决办法
- 属性冲突
  - 包括属性域冲突和属性取值冲突
- 命名冲突
  - 包括同名异义和异名同义
- 结构冲突
  - 包括同一对象在不同应用中具有不同的抽象，以及同一实体在不同局部E-R图中所包含的属性个数和属性排列次序不完全相同

E-R图转换为关系模式

一对一进行任意归并
一对多归并到多端
多对多不能进行归并，需要新建联系
三个以上的实体之间的一个多元联系则需要转换成实体数+关系数个联系

关系代数

并-交-叉

并交叉

笛卡尔积-投影-选择

笛卡尔积投影选择

自然连接

规范化理论

非规范化的关系模式，可能存在的问题包括：数据冗余、更新异常、插入异常、删除异常。

函数依赖

设R(U)是属性U上的一个关系模式，X和Y是U的子集，r为R的任一关系，如果对与r中的任意两个元组u，v，只要由u[X]=v[X]，就有u[Y]=v[Y]，则称X函数决定Y，或称Y函数依赖于X记为X->Y

键

候选键
- 唯一标识元组，且无冗余
- 候选键可以有1个也可以有多个
- 候选键可以是单属性，也可以是多属性组合
主键
- 从候选键中任选一个
外键
- 其它关系的主键
- 不是本关系的候选键

求候选键

将关系模式的函数依赖关系用‘有向图’的方式表示
找入度为0的属性，并以该属性集合为起点，尝试遍历有向图，若能正常遍历图中所有节点，则该属性集即为关系模式的候选键
若入度为0的属性集不能遍历图中所有节点，则需要尝试性的将一些中间结点并入入度为0的属性集中，直至该集合能遍历所有结点，集合为候选键

范式

无损分解

保持函数依赖分解
- 设数据库模式p={R1,R2,…,RK}是关系模式R的一个分解，F是R上的函数依赖集，p中每个模式Ri上的FD集是Fi。如果{F1,F2,…,FK}与F是等价的（即相互逻辑蕴含），那么称分解p保持FD
无损分解
- 有损
  - 不能还原
- 无损
  - 可以还原
无损联接分解
- 指将一个关系模式分解成若干个关系模式后，通过自然联结和投影等运算仍能还原到原来的关系模式

无损分解

并发控制

基本概念

并发控制基本概念

一级封锁协议
- 事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到事务结束后才释放
- 可以防止丢失修改
二级封锁协议
- 一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加S锁，读完后可释放S锁
- 可防止丢失修改，还可以防止读“赃”数据
三级封锁协议
- 一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加S锁，直到事务结束才释放
- 可以防止丢失修改，防止读“赃数据”与防止数据重复读
两端锁协议
- 可串行化的。可能发生死锁

S锁
- 对于T1如果对A加了读锁，其它事务只能在A上加读锁，不能加写锁，事务T1自己可以升级S锁到X锁
X锁
- 对于T1如果对A加了写锁，其他事务不能对A加任何锁

数据库完整性约束

实体完整性约束
- 主键
- 唯一，且非空
参照完整性约束
- 外键
- 外键必定是其他属性的码，或者为空
用户自定义完整性约束
- 限定取值区间
触发器
- 脚本编程

数据库安全

用户标识和鉴定
- 最外层的安全保护措施，可以使用用户账户，口令及随机数检验等方式
存取控制
- 对用户进行授权，包括操作类型（查询、插入、删除、修改）和数据对象（主要是数据范围）的权限
密码存储和传输
- 对远程终端信息用密码传输
视图的保护
- 对视图进行授权
审计
- 使用一个专用文件或数据库，自动将用户对数据库的所有操作记录下来

数据备份

冷备份
- 也称为静态备份，是将数据库正常关闭，在停止状态下，将数据库的文件全部备份（复制）下来
热备份
- 也称为动态备份，是利用备份软件，在数据库正常运行的状态下，将数据库中的数据文件备份出来

冷备份
- 优点
  - 非常快速的备份方法（只需复制文件）；容易归档（简单复制即可）；容易恢复到某个时间点上（只需将文件再复制回去）；能归档方法相结合，做数据库“最佳状态”的恢复；低度维护，高度安全
- 缺点
  - 单独使用时，只能提供到某一时间点上的恢复；再实施备份的全过程中，数据库必须要作备份而不能做其他工作；若磁盘空间有限，只能复制到磁带等其他外部存储设备上，速度会很慢；不能按表或按用户恢复
热备份
- 优点
  - 可在表空间或数据库文件级备份，备份的时间短；备份时数据库仍然可以使用；可达到秒级恢复（恢复到某一时间点上）；可对几乎所有数据库实体做恢复；恢复是快速的
- 缺点
  - 不能出错，否则后果严重；若热备份不成功，所得结果不可用于时间点的恢复；因难于维护，所以要特别小心，不允许失败

备份方式

完全备份
- 备份所有数据
差量备份
- 只备份上一次完全备份之后变化的数据
增量备份
- 备份上一次备份之后变化的数据
日志文件
- 事务日志是针对数据库改变所做的记录，它可以记录针对数据库的任何操作，并将记录结果保存再独立的文件中

数据库故障与恢复

故障关系	故障原因	解决方法
事务本身的可预期故障	本身逻辑	在程序中预先设置Rollback语句
事务本身的不可预期故障	算术溢出、违反存储保护	由于DBMS的恢复子系统通过日志，撤销事务对数据库的修改，回退到事务初始状态
系统故障	系统停止运转	通常使用检查点法
介质故障	外存被破坏	一般使用日志重做业务

分布式数据库

体系结构

分布式数据库-体系结构

各种概念

分布透明性
- 分片透明性
  - 分不分片，用户感受不到
- 位置透明性
  - 数据存放再那里，用户不用管
- 局部数据模型透明性（逻辑透明）
  - 用户不用关系局部数据模型
分布式数据库管理系统-组成
- LDBMS
- GDBMS
- 全局数据字典
- 通信管理（CM）
分布式数据库管理系统-结构
- 全局控制集中的DDBMS
- 全局控制分散的DDBMS
- 全局控制部分分散的DDBMS

联邦数据库

联邦数据库系统（FDBS）是一个彼此协作却又相互独立的成员数据库(CDBS)的集合，它将成员数据库系统按不同程度进行集成，对该系统整体提供控制和协同操作的软件叫做联邦数据库管理系统（FDBMS）
联邦数据库特征
- 分布性
- 异构性
- 自治性
- 透明性
联邦数据库分类
- 紧耦合
- 松耦合

NoSQL

NoSQL（Not-only SQL）：随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库再应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展

NoSQL

缺点
- 成熟度不够，大量关键特性有待实现
- 开源数据库产品的支持力度有限
- 数据挖掘与商务智能支持不足，现有的产品无法直接使用NoSQL数据库
- NoSQL数据库专家较少，大部分都处于学习阶段
SQL + NoSQL = MoreSQL/NewSQL
redis、mongodb、flare、cassandra、couchdb、oracle nosql database、Tokyo cabinet

反规范化

由于规范化会使表不断的拆分，从而导致数据表过多，这样虽然减少了数据冗余，提高了增、删、改的速度，但会增加查询的工作量。系统需要进行多次连接，才能进行查询操作，使得系统的效率大大的下降

技术手段
- 增加派生性冗余列
- 增加冗余列
- 重新组表
- 分割表

内存数据库

内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且再数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进、所以数据处理比传统数据库的数据处理速度要快很多，一般都在10倍以上。内存数据库的最大特点是其“主拷贝”或“工作版本”常驻内存，即活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道
常见的内存数据库包括：redis,extremedb,tt,fastdb,sqlite,microsoft sol server compact,mysql的memory存储引擎等