系统分析师--11数据库系统

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原创最新推荐文章于 2026-07-14 20:11:18 发布 665 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

软考-系统分析师知识大纲及分数文章目录前言细分知识体系章节知识点归纳1.计算机组成与体系结构2.计算机网络3. 操作系统4. 数据库系统5.系统配置与性能评价6. 企业信息化战略与实施7. 软件工程需求工程9.项目管理系统安全与分析设计前言今年的软考如期举行，考试前对细分领域知识做了梳理，以供查阅和分享。从每年的细分考试大纲来看，与架构师相差无几，但是分数相比于架构有较大不同，在细分考试中，分数在各个科目分摊相对均匀，而架构比较集中几乎一半的分数都集中在架构设计章节，详情参考软考系统架构设计师知识整理，里面详细介绍了架构师的知识阅读详情

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