软考数据库系统工程师知识点详解（高频考点与备考建议）

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#数据库 #1024程序员节

于 2025-10-24 00:15:00 首次发布

文章目录

软考数据库系统工程师知识点详解（高频考点与备考建议）
- 一、数据库系统核心知识点详解
- - 1. 数据库基础概念（Database Fundamentals）
  - - （1）基本定义
    - （2）数据模型（Data Models）
    - （3）三级模式两级映像（Three-Schema Architecture）
  - 2. 关系数据库（Relational Database）
  - - （1）基本概念
    - （2）完整性约束（Integrity Constraints）
    - （3）关系代数（Relational Algebra）—— 必考计算题！
  - 3. SQL语言（Structured Query Language）
  - - （1）SQL分类（必背！）
    - （2）常用SQL语句示例
    - （3）视图（View）
    - （4）索引（Index）
  - 4. 数据库设计（Database Design）
  - - （1）设计步骤（SDLC）
    - （2）E-R模型（Entity-Relationship Model）
    - （3）规范化理论（Normalization）
  - 5. 事务管理（Transaction Management）
  - - （1）事务的ACID特性
    - （2）并发控制（Concurrency Control）
    - （3）死锁（Deadlock）
    - （4）故障恢复（Recovery）
  - 6. 数据库安全与性能优化
  - - （1）安全机制
    - （2）性能优化
  - 7. 数据仓库与数据挖掘
  - - （1）数据仓库（Data Warehouse, DW）
    - （2）OLAP操作
    - （3）数据挖掘（Data Mining）
  - 8. NoSQL 与大数据
  - - （1）NoSQL数据库分类
    - （2）CAP定理（分布式核心理论）
    - （3）大数据4V特性
- 二、案例分析题题型详细解析
- - 1.考试概览与题型特点
  - 2.常见题型与详细解析
  - - 1. 概念结构设计（E-R图设计）
    - 2. 关系模式设计与规范化
    - 3. SQL语言设计
    - 4. 事务并发控制
    - 5. 数据库恢复
    - 6. 数据库安全与性能优化
- 三、完整常用英语词汇表（中英对照 + 发音提示）
- 四、复习建议与应试策略
- - 1. 科学复习路径
  - 2. 高频考点分布（选择题）
  - 3. 计算题重点
  - 4. 记忆技巧
- 五、推荐学习资源

软考数据库系统工程师知识点详解（高频考点与备考建议）

一、数据库系统核心知识点详解

1. 数据库基础概念（Database Fundamentals）

（1）基本定义

术语	英文	含义
数据库 (DB)	Database	长期存储在计算机内、有组织、可共享的数据集合。
数据库管理系统 (DBMS)	DBMS	管理和控制数据库的软件系统，如 MySQL、Oracle、SQL Server。
数据库系统 (DBS)	Database System	包括数据库 + DBMS + 应用程序 + 用户 + DBA 的整体系统。
数据库管理员 (DBA)	Database Administrator	负责数据库设计、维护、安全、备份等工作的专业人员。

（2）数据模型（Data Models）

类型	特点	是否常用
层次模型	树形结构，父子关系明确，查询效率高但灵活性差	已淘汰
网状模型	图结构，支持多对多联系，复杂难维护	少用
关系模型	二维表形式，结构简单，支持SQL，主流使用	必考
面向对象模型	支持类、继承、封装，适合复杂对象	了解即可
NoSQL 模型	键值、文档、列族、图数据库，用于大数据场景	扩展考点

📌 重点记忆：目前主流是关系模型，NoSQL 是趋势。

（3）三级模式两级映像（Three-Schema Architecture）

层次	英文	功能	对应用户
外模式（子模式）	External Schema	用户看到的局部数据视图	普通用户
概念模式（模式）	Conceptual Schema	全局逻辑结构，所有用户的公共视图	DBA、设计者
内模式（物理模式）	Internal Schema	数据的物理存储方式（文件组织、索引、压缩等）	系统程序员

两级映像：

外模式/概念模式映像：保证逻辑独立性（模式变，外模式不变）
概念模式/内模式映像：保证物理独立性（存储结构变，逻辑结构不变）

常考题型：问“修改索引不影响应用程序”体现的是哪类独立性？→ 物理独立性

2. 关系数据库（Relational Database）

（1）基本概念

术语	英文	说明
关系（Relation）	Relation	一张二维表
元组（Tuple）	Tuple	表中的一行记录
属性（Attribute）	Attribute	表中的一列字段
域（Domain）	Domain	属性取值的范围，如年龄 ∈ [0,150]
候选键（Candidate Key）	Candidate Key	能唯一标识元组的最小属性集
主键（Primary Key）	Primary Key	从候选键中选定的一个作为主标识符
外键（Foreign Key）	Foreign Key	引用其他表主键的属性，实现参照完整性
超键（Super Key）	Super Key	包含候选键的任何属性集（允许冗余）

💡 记忆口诀：
候选键 → 不重不缺；主键 → 选一个；外键 → 引用它表主键

（2）完整性约束（Integrity Constraints）

类型	英文	说明	示例
实体完整性	Entity Integrity	主键不能为 NULL，且唯一	`PRIMARY KEY` 自动满足
参照完整性	Referential Integrity	外键必须为空或等于被引用表的主键值	`ON DELETE CASCADE`
用户定义完整性	User-defined Integrity	自定义规则，如性别只能是 ‘男’ 或 ‘女’	`CHECK (sex IN ('男','女'))`

（3）关系代数（Relational Algebra）—— 必考计算题！

运算符	英文	符号	说明
选择（Selection）	σ (sigma)	σ_条件®	选出满足条件的行
投影（Projection）	π (pi)	π_属性列表®	选出指定的列
并（Union）	∪	R ∪ S	两表合并（去重），属性相同
差（Difference）	−	R − S	R中有而S中没有的元组
笛卡尔积（Cartesian Product）	×	R × S	所有组合
连接（Join）	⋈	R ⋈ S	按条件关联两表
自然连接（Natural Join）	⋈	R ⋈ S	自动匹配同名属性并去重
除（Division）	÷	R ÷ S	找出“包含所有S中属性值”的元组

典型例题：
设有学生表 S(Sno, Sname)，选课表 SC(Sno, Cno)，求“选修了所有课程的学生姓名”。
解法：π_Sname(S ⋈ (SC ÷ π_Cno(C)))

3. SQL语言（Structured Query Language）

（1）SQL分类（必背！）

类别	英文	命令	功能
DDL	Data Definition Language	`CREATE`, `ALTER`, `DROP`	定义数据库对象
DML	Data Manipulation Language	`INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`	操作数据
DQL	Data Query Language	`SELECT`	查询数据（核心）
DCL	Data Control Language	`GRANT`, `REVOKE`	权限管理
TCL	Transaction Control Language	`COMMIT`, `ROLLBACK`, `SAVEPOINT`	事务控制

注意：虽然 SELECT 属于 DQL，但广义上也被归入 DML。

（2）常用SQL语句示例

-- 创建表（DDL）
CREATE TABLE Student (
    Sno CHAR(10) PRIMARY KEY,
    Sname VARCHAR(20) NOT NULL,
    Age INT CHECK (Age BETWEEN 0 AND 150),
    Dept VARCHAR(30)
);

-- 插入数据（DML）
INSERT INTO Student VALUES ('20250001', '张三', 20, '计算机');

-- 查询（DQL）
SELECT Sname, Age FROM Student WHERE Age > 18;

-- 更新（DML）
UPDATE Student SET Age = Age + 1 WHERE Dept = '计算机';

-- 删除（DML）
DELETE FROM Student WHERE Age < 16;

-- 授权（DCL）
GRANT SELECT ON Student TO 用户A;

-- 撤销权限（DCL）
REVOKE UPDATE ON Student FROM 用户A;

（3）视图（View）

定义：虚拟表，基于一个或多个基表的查询结果。
作用：
- 简化查询
- 提高安全性（隐藏敏感字段）
- 提供逻辑独立性
注意：不是所有视图都可更新，一般要求：
- 不含聚合函数
- 不含 GROUP BY
- 不含 DISTINCT
- 基于单表或可更新连接

（4）索引（Index）

作用：加快查询速度，类似书的目录。
类型：
- B树/B+树索引：适用于范围查询，如 WHERE age > 20
- 哈希索引：适用于等值查询，如 WHERE id = 1001

创建语法：

CREATE INDEX idx_name ON Student(Sname);

缺点：占用空间，降低插入/更新/删除性能。

常考选择题：
“以下哪种情况不适合建索引？” → 答案：频繁更新的字段 或 区分度低的字段（如性别）

4. 数据库设计（Database Design）

（1）设计步骤（SDLC）

阶段	工具/输出	说明
需求分析	数据流图 DFD、数据字典 DD	明确功能与数据需求
概念结构设计	E-R 图（实体-联系图）	抽象现实世界
逻辑结构设计	转换为关系模式	E-R → 表，确定主外键
物理结构设计	存储结构、索引策略	优化性能
实施与维护	建库、建表、调优	实际部署

（2）E-R模型（Entity-Relationship Model）

实体（Entity）：客观存在的事物，如“学生”、“课程”
属性（Attribute）：实体的特征，如“学号”、“姓名”
联系（Relationship）：实体间的关系，有三种基数：
- 1:1（一对一）
- 1:N（一对多）
- M:N（多对多）→ 必须转换为中间表

转换规则：

实体 → 表
属性 → 字段
1:1 或 1:N 联系 → 外键
M:N 联系 → 新建一个关系表（含两个外键）

（3）规范化理论（Normalization）

范式	条件	目标	常见异常
1NF	属性不可再分（原子性）	消除重复组	无
2NF	满足1NF + 消除非主属性对主键的部分函数依赖	消除部分依赖	更新异常
3NF	满足2NF + 消除非主属性对主键的传递函数依赖	消除传递依赖	插入/删除异常
BCNF	满足3NF + 每个决定因素都是候选键	更彻底消除依赖	——

💡 记忆技巧：

1NF：字段原子
2NF：全依赖主键（不能只依赖主键的一部分）
3NF：不能“间接依赖”主键

经典例子：
表：选课(学号, 课程号, 成绩, 教师, 教师办公室)

主键：(学号, 课程号)
问题：教师 → 教师办公室（传递依赖）
解法：拆分为 选课(学号, 课程号, 成绩, 教师) 和 教师(教师, 办公室)

5. 事务管理（Transaction Management）

（1）事务的ACID特性

特性	英文	说明
原子性	Atomicity	事务中的操作要么全做，要么全不做
一致性	Consistency	事务执行前后，数据库处于一致状态
隔离性	Isolation	并发执行时，事务之间互不干扰
持久性	Durability	一旦提交，永久保存

（2）并发控制（Concurrency Control）

问题	说明	示例
丢失修改	T1改后T2覆盖	两人同时改余额
不可重复读	T1两次读取数据不同	T2在T1读期间修改了数据
读“脏”数据	读到未提交的数据	T1回滚后，T2读到了错误值

封锁协议（Locking Protocol）

锁类型	英文	允许操作
共享锁（S锁）	Shared Lock	读锁，可并发读
排他锁（X锁）	Exclusive Lock	写锁，独占访问

封锁规则：

加S锁：可读，不可写
加X锁：可读可写
S锁可兼容，X锁不兼容任何锁

两段锁协议（2PL）：事务分为“加锁段”和“解锁段”，保证可串行化。

（3）死锁（Deadlock）

定义：两个或多个事务互相等待对方释放锁。
处理方法：
- 预防：一次封锁法、顺序封锁法
- 检测与解除：超时法、等待图法（资源图中出现环）
- 解除策略：回滚代价最小的事务

（4）故障恢复（Recovery）

故障类型	说明	恢复手段
事务故障	逻辑错误或中断	`ROLLBACK`
系统故障	断电、崩溃	利用日志重做/撤销
介质故障	磁盘损坏	依靠备份 + 日志恢复

日志（Log）技术

记录所有事务的更新操作（UNDO/REDO）
格式：<T, X, old_value, new_value>
恢复原则：
- UNDO：撤销未提交事务
- REDO：重做已提交事务

检查点（Checkpoint）：定期记录所有活动事务，加快恢复速度。

6. 数据库安全与性能优化

（1）安全机制

措施	说明
身份认证	用户名+密码、双因素认证
访问控制	自主存取控制（DAC）、强制存取控制（MAC）
视图机制	隐藏敏感数据
审计（Audit）	记录操作日志，用于追踪
数据加密	存储加密、传输加密（SSL/TLS）

（2）性能优化

方法	说明
索引优化	在 WHERE、JOIN、ORDER BY 字段建索引
查询优化	避免 `SELECT *`，减少子查询嵌套
分区（Partitioning）	按时间、范围、哈希等拆分大表
分库分表	水平/垂直拆分，提升并发能力
缓存	使用 Redis 等缓存热点数据

7. 数据仓库与数据挖掘

（1）数据仓库（Data Warehouse, DW）

特点（4个V）：
- 面向主题（Subject-Oriented）
- 集成性（Integrated）
- 非易失性（Non-Volatile）
- 时变性（Time-Variant）
与OLTP区别：
- OLTP：日常事务处理，高并发，小数据量
- OLAP：分析决策支持，复杂查询，大数据量

（2）OLAP操作

操作	说明
切片（Slice）	固定某一维，看二维子集
切块（Dice）	选取多维子集
钻取（Drill Down）	从汇总 → 细节（年 → 季 → 月）
上卷（Roll Up）	从细节 → 汇总（月 → 季 → 年）
旋转（Pivot）	改变展示维度

（3）数据挖掘（Data Mining）

任务类型：
- 分类（Classification）：如判断客户是否流失
- 聚类（Clustering）：如用户分群
- 关联规则（Association Rules）：如“啤酒与尿布”
- 回归分析（Regression）：预测数值
常用算法：决策树、K-Means、Apriori

8. NoSQL 与大数据

（1）NoSQL数据库分类

类型	代表产品	特点	适用场景
键值存储	Redis, DynamoDB	简单、高性能	缓存、会话存储
文档存储	MongoDB, CouchDB	JSON格式，灵活	内容管理、日志
列存储	HBase, Cassandra	高可扩展，适合稀疏数据	大数据、日志分析
图数据库	Neo4j	处理复杂关系	社交网络、推荐系统

（2）CAP定理（分布式核心理论）

Consistency（一致性）
Availability（可用性）
Partition Tolerance（分区容忍性）

三者只能满足其二：

CA：单机数据库（如传统RDBMS）
CP：ZooKeeper、MongoDB
AP：Cassandra、DynamoDB

（3）大数据4V特性

V	含义
Volume	数据量巨大
Velocity	数据产生和处理速度快
Variety	数据类型多样（结构化、半结构化、非结构化）
Value	价值密度低，需挖掘

二、案例分析题题型详细解析

1.考试概览与题型特点

软考数据库系统工程师案例分析题（下午科目）通常为3道主观题，满分75分，及格线为45分。题型包括：

E-R图设计（概念结构设计）
关系模式设计与规范化
SQL语言设计
事务并发控制
数据库恢复
数据库安全与性能优化
每道题通常包含若干小问，要求理论结合实际，熟练掌握数据库设计、优化、并发与恢复等核心知识。

2.常见题型与详细解析

1. 概念结构设计（E-R图设计）

题型描述：根据业务需求补充或绘制E-R图，确定实体、属性和联系，标注联系类型（1:1、1:N、M:N）。
解题要点：
- 实体：矩形框，如“学生”“课程”。
- 属性：椭圆形，如“学号”“姓名”。
- 联系：菱形，如“选修”“授课”。
- 联系类型：1:1、1:N、M:N。
答题技巧：
- 仔细阅读题目，识别所有实体和联系。
- 补全E-R图时，确保实体、属性、联系、联系类型都正确。
- E-R图转关系模式时，1:1可合并到任一实体，1:N合并到N端，M:N必须单独建表。

2. 关系模式设计与规范化

题型描述：根据E-R图或需求描述，补充关系模式，确定主键、外键，分析函数依赖，判断范式（1NF、2NF、3NF、BCNF）。
解题要点：
- 主键：唯一标识记录。
- 外键：引用其他表的主键。
- 函数依赖：X→Y表示X能唯一确定Y。
- 范式：
  - 1NF：属性不可再分。
  - 2NF：消除非主属性对主键的部分依赖。
  - 3NF：消除非主属性对主键的传递依赖。
  - BCNF：消除主属性对主键的部分和传递依赖。
答题技巧：
- 补充关系模式时，确保属性完整，主键和外键正确。
- 分析函数依赖时，注意部分依赖和传递依赖的识别。
- 判断范式时，逐步检查是否满足1NF、2NF、3NF、BCNF。

3. SQL语言设计

题型描述：根据需求编写SQL语句，包括创建表、修改表、查询、更新、删除、授权、收回权限等。
解题要点：
- 创建表：使用CREATE TABLE，定义列名、数据类型、约束。
- 查询：使用SELECT，包括多表连接、分组、排序、条件筛选。
- 更新：使用UPDATE修改数据。
- 授权：使用GRANT授予权限，REVOKE收回权限。
答题技巧：
- SQL关键字大写，表名和列名小写。
- 多表查询时，注意连接条件和连接类型。
- 分组查询时，注意GROUP BY和HAVING的使用。

4. 事务并发控制

题型描述：分析并发事务可能带来的问题（丢失修改、不可重复读、读脏数据），设计加锁协议（X锁、S锁）或时间戳排序。
解题要点：
- 并发问题：
  - 丢失修改：两个事务同时修改同一数据，一个事务的修改被覆盖。
  - 不可重复读：一个事务两次读取同一数据，结果不同。
  - 读脏数据：一个事务读取了另一个未提交事务的数据。
- 封锁协议：
  - 一级封锁协议：修改前加X锁，防止丢失修改。
  - 二级封锁协议：读取前加S锁，读完后释放，防止读脏数据。
  - 三级封锁协议：读取前加S锁，事务结束后释放，防止不可重复读。
答题技巧：
- 分析并发问题时，明确事务的执行顺序和操作类型。
- 设计加锁协议时，注意锁的类型和加锁时机。
- 时间戳排序时，注意事务的时间戳和冲突处理。

5. 数据库恢复

题型描述：根据日志记录，分析故障类型（事务故障、系统故障、介质故障），设计恢复策略（UNDO、REDO）。
解题要点：
- 日志记录：记录事务的操作，包括开始、修改、提交、中止。
- 恢复策略：
  - UNDO：撤销未提交事务的操作。
  - REDO：重做已提交事务的操作。
- 检查点：定期记录数据库状态，减少恢复时间。
答题技巧：
- 分析日志时，明确事务的状态（已提交、未提交）。
- 设计恢复策略时，注意UNDO和REDO的顺序。
- 检查点恢复时，只需扫描检查点之后的日志。

6. 数据库安全与性能优化

题型描述：设计视图、索引、存储过程、触发器，分析查询优化、反规范化、分区等技术。
解题要点：
- 视图：虚拟表，简化查询，控制数据访问。
- 索引：加速查询，但增加更新开销。
- 存储过程：预编译的SQL语句，提高执行效率。
- 触发器：自动执行的操作，用于数据验证和审计。
- 反规范化：适当增加冗余，提高查询性能。
答题技巧：
- 设计视图时，注意查询的简洁性和安全性。
- 设计索引时，选择合适的列（如经常查询的列）。
- 存储过程和触发器时，注意逻辑的正确性和效率。

三、完整常用英语词汇表（中英对照 + 发音提示）

中文	英文	音标（近似）	备注
数据库	Database	/ˈdeɪtəbeɪs/	常缩写 DB
数据库管理系统	DBMS	/ˌdiː biː ɛm ˈɛs/	必考缩写
模式	Schema	/ˈskiːmə/	注意发音
实体	Entity	/ˈɛntəti/	E-R图核心
属性	Attribute	/əˈtrɪbjuːt/	字段
元组	Tuple	/ˈtʌpəl/	一行数据
关系	Relation	/rɪˈleɪʃən/	一张表
域	Domain	/doʊˈmeɪn/	取值范围
主键	Primary Key	/ˈpraɪməri kiː/	PK
外键	Foreign Key	/ˈfɔːrən kiː/	FK
候选键	Candidate Key	/ˈkændɪdət kiː/	可选主键
超键	Super Key	/ˈsuːpər kiː/	包含候选键
约束	Constraint	/kənˈstreɪnt/	如主键、唯一
完整性	Integrity	/ɪnˈtɛɡrəti/	实体/参照
视图	View	/vjuː/	虚拟表
索引	Index	/ˈɪndɛks/	提升查询
触发器	Trigger	/ˈtrɪɡər/	事件驱动
存储过程	Procedure	/prəˈsiːdʒər/	预编译SQL块
事务	Transaction	/trænˈzækʃən/	ACID
提交	Commit	/kəˈmɪt/	永久保存
回滚	Rollback	/ˈroʊlbæk/	撤销操作
锁	Lock	/lɒk/	S锁/X锁
死锁	Deadlock	/ˈdɛdlɒk/	循环等待
并发	Concurrency	/ˈkɒn(k)ərənsi/	多事务同时执行
备份	Backup	/ˈbækʌp/	数据保护
恢复	Recovery	/rɪˈkʌvəri/	Restore
日志	Log	/lɒɡ/	记录操作
数据仓库	Data Warehouse	/ˈdeɪtə ˈwɛrhaʊs/	DW
数据挖掘	Data Mining	/ˈdeɪtə ˈmaɪnɪŋ/	DM
联机分析处理	OLAP	/ˈoʊlæp/	分析型
大数据	Big Data	/bɪɡ ˈdeɪtə/	4V特性
NoSQL	NoSQL	/noʊ ˈsiːkwəl/	非关系型
查询	Query	/ˈkwɪri/	SELECT
规范化	Normalization	/ˌnɔːrməlaɪˈzeɪʃən/	1NF~BCNF
反规范化	Denormalization	/diːˌnɔːrməlaɪˈzeɪʃən/	提高性能
冗余	Redundancy	/rɪˈdʌndənsi/	重复数据
安全	Security	/sɪˈkjʊərəti/	访问控制
隐私	Privacy	/ˈpraɪvəsi/	数据保护
迁移	Migration	/maɪˈɡreɪʃən/	数据迁移
数据库管理员	DBA	/ˌdiː biː ˈeɪ/	核心角色
集群	Cluster	/ˈklʌstər/	多节点
分区	Partition	/pɑːrˈtɪʃən/	拆分表
复制	Replication	/ˌrɛplɪˈkeɪʃən/	主从同步

四、复习建议与应试策略

1. 科学复习路径

第一轮：通读教材，理解概念（2周）
第二轮：精读本总结，掌握重点（1周）
第三轮：刷真题 + 错题整理（2周）
冲刺：模拟考试 + 词汇默写（1周）

2. 高频考点分布（选择题）

模块	占比	重点
SQL语法	20%	SELECT、JOIN、子查询、约束
事务与并发	15%	ACID、封锁、死锁
规范化	15%	判断范式、分解表
E-R图转换	10%	M:N转中间表
索引与性能	10%	何时建索引
数据仓库	8%	OLAP操作
NoSQL	7%	CAP、4V
安全备份	5%	日志、权限