文章介绍了数据库的三级模式和两层映射原理，强调了逻辑独立性和物理独立性的概念。接着，详细阐述了数据库设计的四个步骤，以及ER模型在概念设计中的应用。关系代数的概念如并、交、差和选择等也被提及。此外，文章讨论了规范化理论，包括函数依赖、键和不同范式的重要性，以及如何通过模式分解解决存储异常。并发控制的部分提到了面临的挑战和封锁协议。最后，简要提到了数据库安全和备份策略。
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一、数据库模式
数据库有三级模式，两层映射。三级模式分别是外模式(也称子模式或用户模式)、概念模式(也称模式或逻辑模式)、内模式(也称物理模式或存储模式)。具体如下：
两个映射可以保证逻辑独立性和物理独立性，即使物理结构或逻辑结构发生变化，应用程序不需要改变，因为应用程序查出的数据是视图，只需要将映射关系调整即可。
注意：内模式就是查看存储文件，不是数据库表！三个模式对应的结构分别是：视图->基本表->存储文件。
二、数据库设计
数据设计包括：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计这4个步骤。具体如下：
需求分析：需要确定系统边界、数据特征、数据量估计，输出物有：数据流图、数据字典、需求说明书。
概念设计：需要在需求说明书的基础上抽象出概念模型(ER模型)。
逻辑设计：将概念模型转化为某个特定的DBMS上的逻辑模型。
物理设计：对给定的逻辑模型选取合适的物理结构，即数据库在物理设备上的存储结构和存取方法。
三、ER模型
ER模型的实体关系主要有一对一、一对多、多对多关系。
ER模型主要是概念设计的产物，具体建模步骤如下：
基本上一个实体对应数据库的一张表，若要归并实体(表)，则一对一和一对多的实体表是可以归并的，而多对多是无法归并的。
四、关系代数
关系主要有：并(∪)、交(∩)、差(-)、笛卡尔积(×)、投影(π)、选择、连接、除。
交：取两个集合相同的部分。
并：取都出现在两个集合的部分(去重)。
差：被减集合中去除另一集合相同部门后剩下的部分。
笛卡尔积：将后一个集合的所有数据循环拼接到前一个集合的每一行数据后面。
投影：相当于SQL中的selet列名，只打印出投影出的列。
选择：相当于SQL中的where条件，只打印出符合条件的行。
连接：将匹配上的记录拼接起来。其中自然连接则取相同列取值相等的元组匹配拼接。
除：结果集合除数做笛卡尔积的结果都应该在被除数中。
五、规范化理论
5.1 函数依赖
函数依赖有部分函数依赖和传递依赖。具体如下：
AB共同决定C，具体示例为：A为学号、B为课程、C为姓名。虽然A和B能决定C，但单独一个A也能决定C，这个是部分函数依赖。
A决定B，B决定C，推出A决定C。具体示例为：A为商品编号、B为商品型号，C为价格。
5.2 键
超键：唯一标识元组的键，可以是多个列(属性)组成，也可以有冗余列(属性)。
候选键：去除超键中的冗余属性局势候选键，能唯一标识元组的键。
主键：多个候选键中任选一个就是主键。
外键：其它关系的主键。
比如 学号、姓名、性别、身份证号、年龄。超键可以是(学号,姓名)、(身份证号,年龄)。候选键可以是：学号、身份证号。主键可以是身份证号。
5.3 价值与用途
非规范化的关系模式，可能存在问题有：数据冗余、更新异常、插入异常、删除异常。
比如上面这个表，数据冗余多，有DNO、DNAME、LOCATION有冗余，会有大量重复数据。
5.4 范式
码：能确定一行记录的一个或多个属性，也可以理解为超键，范式定义里通常情况下理解为候选码(候选键)。
主码：主键，候选码中选一个就是主码(主键)。
主属性：构成候选码的属性都叫主属性。
非主属性：除主属性之外的属性。
第一范式：属性值都是不可再分割原子值。比如高级职称人数属性，它还被分割成教授和副教授人数(比如数据库存值[8,9]分别表示教授和副教授人数为8和9)，违背了第一范式。
第二范式：满足1NF(第一范式)后，每个非主属性完全依赖码(不存在部分依赖)。比如有(学号，课程号，成绩，学分)这4个字段组成的表，由于主键(码)是(学号,课程号)，但课程号可以直接决定学分，存在部分依赖，违背了第二范式。
第三范式：满足2NF时，非键属性不传递依赖于候选键(码)。比如(学号,身份证号,姓名,部门号,部门名称,部门位置)，其中学号和身份证号为候选键，学号为主键，虽然它们满足了1NF和2NF，但由于有【学号/身份证号->部门号->部门位置/部门名称，部门号≠>学号/身份证号】的传递依赖，因此违背了第三范式。
BC范式：满足1NF时，每个属性都不部分依赖于候选键也不传递依赖于候选键。比如(学号,身份证号,课程号,分数)，其中候选码为(学号,课程号)或(身份证号,课程号)，在这里主属性身份证号部分依赖于候选码(学号,课程号)，违背了BC范式。
5.5 模式分解
为了解决关系模式的存储异常等问题，可以通过分解关系模式来解决问题，即将一个关系分解成几个子关系(一个大表分解成几个小表)。
若拆分出的子关系(小表)能通过连接投影等操作还原成大关系模式(大表)，则为无损分解，若不能还原则为有损拆分。
比如：原关系模式为 成绩关系(学号，姓名，课程号，课程名，分数)，有函数依赖：学号->姓名，课程号->课程名，(学号，课程号)->分数。
可以无损分解成：成绩(学号，课程号，分数)，学生(学号，姓名)，课程(课程号，课程名)。
因为学号->姓名。所以成绩表可以变成(学号，课程号，分数，姓名)。
因为课程号->课程名。所以成绩表可以变成(学号，课程号，分数，姓名，课程名)，能还原成原关系模式。
六、并发控制
总体概念如下：
6.1 面临的问题
丢失更新：两个事务读取同一个数据，后更新的事务会将前提交事务的结果覆盖。导致最后的结果与预期运算的结果不一致。
不可重复读：多个事务都在读取或修改数据，一个事务读取到了另一个事务修改后的结果，导致事务两个读取相同的数据的值不一样。
读脏数据：一个事务读取到了另一事务回滚前的更新数据。
6.2 封锁协议
X锁：排他锁，也叫写锁，数据被加了X锁后，不能被加X锁和S锁，加了X锁或S锁的数据不能再被加X锁。
S锁：共享锁，也叫读锁，同一数据可被加多个S锁，但加了S锁的数据不能加X锁。
七、数据库安全
八、数据库备份
注意，差量备份是对完全备份的变动，增量是记录上次备份后的变动。比如一周七天备份策略是：完全(周日)、增量、增量、增量、差量(周四)、增量、增量(周六)。这样一旦周五数据有问题，需要恢复，则只需要 周日的完全备份+周四的差量备份+周五的增量备份 就可以恢复数据了，不需要每天的增量备份去运行。
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