中级软考笔记-基础知识-7-数据库

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分类专栏：考试技能文章标签：数据库笔记软件设计师软考

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基本概念
- 数据库
- 数据库管理系统DBMS
  - 特征
    - 数据结构化且统一管理
    - 有较高的数据独立性
    - 提供数据控制功能
  - 分类
    - 关系数据库系统RDBS（Relation DataBase System）
      - 支持关系模型的数据库系统
      - 常见FoxBASE、Foxpro、dBASE、Access
    - 面向对象的数据库系统OODBS（Object-Oriented DataBase System）
      - 必须符合两个条件
        必须是一个DBMS
        
        必须面向对象
    - 对象关系数据库系统ORDBS（Object-Oriented Relation DataBase System）
      - 传统关系数据模型基础上，提供元组、数组、集合等更丰富的数据类型以及处理新的数据类型操作的能力
数据库三级模式两级映像
- 模式结构
  - 外模式/用户模式/子模式External Schema
    - 用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述
    - 外模式的数据定义语言称为外模式DDL
  - 概念模式/模式Schema
    - 数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，只涉及行的描述，不涉及具体的值
  - 内模式/存储模式Internal Schema
    - 数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式
    - 定义所有的内部记录类型、索引和文件的组织方式以及数据控制方面的细节
- 两级映像
  - 模式/内模式映像
  - 外模式/模式映像
  - DBMS的二级映像功能保证了数据的独立性
数据库的分析与设计过程
- 一般分为以下6个阶段
数据模型
- 三要素
  - 数据结构
  - 数据操作
    - 包括操作及操作规则
  - 数据的约束条件
- E-R模型/实体-联系模型*
  - 实体矩形
  - 联系菱形
    - 一对一关系
      - 1:1
    - 一对多关系
      - 1:n
    - 多对多关系
      - m：n
  - 属性椭圆形
    - 简单属性
      - 原子的、不可再分的
    - 符合属性
      - 可以细分为更小的部分
    - 单值属性
      - 只有单独的一个值
    - 多值属性
      - 对应一组值
    - NULL属性
      - 表示无意义或不知道
    - 派生属性
      - 从其他属性得来
关系代数
- 关系相关名词
  - 目或度
    - R表示关系的名字，n表示关系的目或度
  - 候选码（Candidate Key）
    - 若关系中的某一属性或属性组的值能唯一标识一个元组，则称该属性或属性组为候选码
  - 主码（Primary Key）
    - 若一个关系中有多个候选码，选定其中一个为主码
  - 主属性
    - 在关系中，属于候选码的属性被称为主属性。
    - 不属于任何候选码的属性被称为非主属性。
  - 外码
    - 外码是表中的一个属性或属性组，它建立了表与表之间的参照关系，通常用于维护数据库的参照完整性。外码的值要么是 NULL，要么引用另一个表中的主码或候选码的值。
    - 外键表示了两个关系之间的相关联系
  - 全码
    - 若关系模式的所有属性组都是这个关系模式的候选码
- 关系的三种类型
  - 基本关系/基本表/基表
    - 实际存在的表，它是实际存储数据的逻辑表示
  - 查询表
    - 查询结果对应的表
  - 视图表
    - 由基本表或其他视图表导出的表
    - 它本身不独立存储在数据库中，数据库中只存放它的定义，所以称为虚表
- 关系代数运算
  - 并
  - 交
  - 差
  - 笛卡儿积
  - 投影
    - 从关系的垂直方向进行运算
  - 选择
    - 从关系的水平方向进行运算
  - 连接/联接
    - 连接
    - 等值连接
    - 自然连接
  - 除÷
数据库完整性约束
- 实体完整性
  - 基本关系R的主属性A不能取空值
- 参照完整性/引用完整性
  - 若F是基本关系R的外码，它与基本关系S的主码相对应（基本关系R和S不一定是不同的关系），则对于R中每个元组在F上的值必须为：或取空值（F的每个属性值均为空值），或者等于S中某个元组的主码值
- 用户定义完整性
  - 针对某一具体的关系数据库的约束条件，反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求，由应用的环境决定
关系数据库SQL简介
- 体系结构
  - 三标准
    - ANSI SQL
    - SQL-92或SQL2
    - SQL-99（也称为SQL3）
  - SQL支持关系数据库的三级模式结构
    - 视图=外模式
    - 基本表=模式
    - 存储文件=内模式
  - SQL数据定义
    - 创建表
      - 语句格式
        CREATE TABLE <表名> （<列名><数据类型>[列级完整性约束条件]，[<列名><数据类型>[列级完整性约束条件]]...[,[表级完整性约束条件]]）
      - 列级完整性约束条件
        NULL
        
        UNIQUE
        
        NOT NULL UNIQUE：取值唯一且不能取空值
    - 修改表
      - 语句格式
        ALTER TABLE <表名> [ADD<新列名><数据类型>[列级完整性约束条件]]，[DROP <完整性约束名>][MODIFY <列名><数据类型>]；
    - 删除表
      - DROP TABLE <表名>;
    - 创建索引
      - CREATE [UNIQUE] [CLUSTER] INDEX <索引名> ON <表名>(<列名>[次序][,<列名>[<次序>]]...);
      - 次序：ASC升序（默认），DSC降序
      - UNIQUE：唯一
      - CLUSTER：建立的索引是聚集索引
    - 删除索引
      - DROP INDEX <索引名>;
    - 创建视图
      - CREATE VIEW 视图名（列表名）AS SELECT 查询子句[WITH CHECK OPTION];
    - 删除视图
      - DROP VIEW 视图名；
  - SQL数据查询
    - SELECT基本结构
      - SELECT [ALL|DISTINCT]<目标列表达式>[目标列表达式]...FROM <表名或视图名>[，<表名或视图名>] [WHERE <条件表达式>] [GROUP BY <列名1>[HAVING<条件表达式>]] [ORDER BY <列名2>[ASC|DESC]...];
      - 子句顺序：SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING和ORDER BY
        SELECT和FROM是必须的，HAVING子句只能与GROUP BY搭配使用
        
        SELECT子句对应关系代数中的投影运算
        输出可以是列名、表达式、集函数（AVG、COUNT、MAX、MIN、SUM）
        
        DISTINCT选项可以保证查询的结果集不存在重复元组
        
        FROM子句对应关系代数中的笛卡儿积
        
        WHERE子句对应关系代数中的选择谓词
    - 子查询与聚集函数
      - 子查询/嵌套查询
      - 聚集函数
        以一个值的集合为输入，返回单个值的函数
        
        SQL提供五个聚集函数：平均值AVG、计数COUNT、MAX、MIN、SUM
        
        使用ANY和ALL谓词必须同时使用比较运算符
      - 分组查询
        GROUP BY子句
        
        HAVING子句
      - 更名运算
        oldname AS newname
      - 字符串操作
        模式匹配LIKE
        %匹配任意字符串
        
        _匹配任意一个字符
      - 视图查询
    - SQL数据更新
      - 插入
        INSERT INTO 基本表名[(字段名[，字段名]...)] VALUE (常量[，常量]);
        
        INSERT INTO 基本表名(列表名) SELECT 查询语句；
      - 删除
        DELETE FROM 基本表名[WHERE 条件表达式]；
      - 修改
        UPDATE 基本表名 SET 列名=值表达式[，列名=值表达式...][WHERE 条件表达式]；
    - SQL的访问控制
      - 访问控制是控制用户的数据存储权利，是由DBA决定的
        通过GRANT和REVOKE将授权通知系统，并存入数据词典
        
        当用户提出请求时，根据授权情况检查是否执行操作请求
      - SQL标准语句包括DELETE、INDERT、SELECT和UPDATE
        授权
        
        回收权限
    - 嵌入式SQL
关系数据库的规范化
- 函数依赖
  - 函数依赖
    - 假设有一个关系 R(A, B, C)，其中 A、B 和 C 是属性。如果对于每个 A 的值，都有一个唯一的 B 值与之对应，那么可以表示为 A → B。
  - 平凡函数依赖（Trivial Functional Dependency）：
    - 形式：X → Y，其中 Y 是 X 的子集。
    - eg：在关系 R(A, B, C) 中，A, B → A 是一个平凡函数依赖，因为 A 是 A, B 的子集。
  - 非平凡函数依赖（Non-Trivial Functional Dependency）：
    - 形式：X → Y，其中 Y 不是 X 的子集。
    - eg：在关系 R(A, B, C) 中，A → B 是一个非平凡函数依赖，因为 B 不是 A 的子集。
  - 完全函数依赖（Full Functional Dependency）：
    - 形式：X → Y，如果 Y 依赖于 X 的整个集合，而不是 X 的任何一个真子集。
    - eg：在关系 R(A, B, C) 中，如果 A, B → C，且 A → C 和 B → C 都不成立，那么 A, B → C 是一个完全函数依赖。
  - 部分函数依赖（Partial Functional Dependency）：
    - 形式：X → Y，如果 Y 依赖于 X 的某个真子集。
    - eg：在关系 R(A, B, C) 中，如果 A, B → C，而 A → C 成立，那么 A, B → C 是一个部分函数依赖。
  - 函数依赖的推导规则
    - 自反律（Reflexivity）：
      - 如果 Y 是 X 的子集，那么 X → Y。
      - 例如：A, B → A。
    - 增广律（Augmentation）：
      - 如果 X → Y，那么对于任何 Z，X, Z → Y, Z。
      - 例如：如果 A → B，那么 A, C → B, C。
    - 传递律（Transitivity）：
      - 如果 X → Y 且 Y → Z，那么 X → Z。
      - 例如：如果 A → B 且 B → C，那么 A → C。
- 规范化
  - 1NF
    - 表中的每个字段都必须是原子的（不可再分），即每个列都只能存储单一值。
    - 确保每个列都是不可再分的单值。
    - 消除重复的列。
  - 2NF
    - 在满足第一范式的基础上，消除部分依赖关系。只有当一个非主属性完全依赖于主属性时，才能保留。
    - 任何非主属性都不能只依赖于主键的某一部分。
  - 3NF
    - 定义：在满足第二范式的基础上，消除传递依赖。任何非主属性不能依赖于另一个非主属性。
    - 特点：
      - 确保非主属性仅依赖于主码，而不是依赖于其他非主属性。
  - BCNF
    - 定义：在满足第三范式的基础上，对于每一个非平凡函数依赖 X→YX→Y， XX 必须是超键。
    - 特点：
      - BCNF 强化了第三范式的要求，解决某些特殊的依赖情况，确保没有任何部分依赖和传递依赖。
    - eg：假设有一个表 Class(ClassID, StudentID, Instructor)，其中 Instructor 依赖于 ClassID，如果一个课程只有一个特定的讲师，那么此类情况下这个表不满足 BCNF。需要将其拆分成两个表。
  - 4NF
    - 定义：在满足 BCNF 的基础上，消除多值依赖，即一列的值不应依赖于另一列与其独立的属性。
    - 特点：
      - 任何非主属性组应当独立于其他属性组。
  - 5NF
    - 定义：在满足第四范式的基础上，消除连接依赖。即表中的数据必须能够通过联合的方式分开到不同的表中。
    - 特点：
      - 5NF 处理那些多种依赖情况下的分解，确保以最少的冗余存储数据。
数据库的控制功能
- 事务管理
- 数据库的备份与恢复
- 并发控制
  - 并发操作带来的问题
    - 丢失修改
    - 不可重复性
    - 读脏数据
  - 并发控制技术
    - 封锁
      - 排他锁X锁
      - 共享锁S锁
    - 三级封锁协议
      - 一级封锁协议
      - 二级封锁协议
      - 三级封锁协议
  - 活锁和死锁
  - 并发调度的可串行性
  - 两段封锁协议
  - 封锁的粒度
    - 封锁对象的大小称为封锁的粒度
数据仓库和数据挖掘基础
大数据基本概念
分布式数据库
- 分片透明（Fragmentation Transparency）：
  - 用户或应用程序只对全局关系进行操作而不必考虑数据的分片。
- 复制透明（Replication Transparency）：
  - 为提高系统性能和实用性，有些数据并不是只存放在一个场地，用户不需要知道数据的复制情况和副本数量。
- 位置透明（Location Transparency）：
  - 用户或应用程序应适当了解分片，但不必了解片段的存储场地，用户不需要知道数据存储的具体物理位置。
- 局部数据模型透明：用户不需要知道各个局部数据库的具体数据模型。
- 逻辑透明：用户不需要知道数据的逻辑结构和组织方式。