[数据库]数据库概论基础整理

努力,努力,再努力。因为我要在这虚假的世界里为她撑起一片童话的天空。——随笔

数据库系统概述

四个基本概念

数据(Data)

数据(Data):数据库中存储的基本对象。

定义:描述事物的符号记录

种类:文本、图形、图像、音频、视频、学生的档案记录、货物的运输情况等

特点:

数据与其语义是不可分的。

eg:

54是一个数据

语义1:学生某门课的成绩

语义2:某人的体重

语义3:计算机系2011级学生人数

eg:

学生档案中的学生记录

(张三,男,19941014,陕西西安市,计算机系,2011)

语义:学生姓名、性别、出生年月、籍贯、所在院系、入学时间

解释:张三是个大学生,1994年10月14日出生,陕西省西安市人,2011年考入计算机系

数据库(DB)

数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。

特征

数据按一定的数据模型组织、描述和储存

可为各种用户共享

冗余度较小

数据独立性较高

易扩展

数据库管理系统(DBMS)

定义

位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。

是基础软件,是一个大型复杂的软件系统

用途

科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。

数据库在计算机系统中的位置

功能
数据定义功能 提供数据定义语言(DDL) 定义数据库中的数据对象
数据组织、存储和管理 分类组织、存储和管理各种数据 确定组织数据的文件结构和存取方式 实现数据之间的联系 提供多种存取方法提高存取效率
数据操纵功能 提供数据操纵语言(DML) 实现对数据库的基本操作 (增删改查)
数据库的事务管理和运行管理 数据库在建立、运行和维护时由DBMS统一管理和控制 保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用 发生故障后的系统恢复
数据库的建立和维护功能(实用程序和管理工具) 数据库初始数据装载转换 数据库转储 介质故障恢复 数据库的重组织 性能监视分析等
其它功能 DBMS与网络中其它软件系统的通信 两个DBMS系统的数据转换 异构数据库之间的互访和互操作

数据库系统(DBS)

Database System,在计算机系统中引入数据库后的系统。

构成

数据库

数据库管理系统(及其开发工具)

应用系统

数据库管理员

数据管理技术的产生和发展

什么是数据管理

对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护

是数据处理的中心问题

数据处理:对各种数据进行收集、存储、加工和传播。

数据管理技术的发展过程

人工管理阶段(20世纪40年代中–50年代中)

文件系统阶段(20世纪50年代末–60年代中)

数据库系统阶段(20世纪60年代末–现在)

数据管理技术的发展动力

应用需求的推动

计算机硬件的发展

计算机软件的发展

数据库系统的特点

数据结构化

整体数据的结构化是数据库的主要特征之一。

整体结构化

不再仅仅针对某一个应用,而是面向全组织

不仅数据内部结构化,整体是结构化的,数据之间具有联系

数据库中实现的是数据的真正结构化

数据的结构用数据模型描述,无需程序定义和解释

数据可以变长

数据的最小存取单位是数据项

数据的共享性高,冗余度低,易扩充

数据库系统从整体角度看待和描述数据,数据面向整个系统,可以被多个用户、多个应用共享使用。

数据共享的好处

减少数据冗余,节约存储空间

避免数据之间的不相容性与不一致性

使系统易于扩充

数据独立性高

数据独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的。

物理独立性

指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。当数据的物理存储改变了,应用程序不用改变。

逻辑独立性

指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。数据的逻辑结构改变了,用户程序也可以不变。

数据由DBMS统一管理和控制

DBMS提供的数据控制功能

(1)数据的安全性(Security)

保护保护数据,以防止不合法的使用造成的数据的泄密和破坏。

(2)数据的完整性(Integrity)

检查将数据控制在有效的范围内,或保证数据之间满足一定的关系。

(3)并发(Concurrency)

控制对多用户的并发操作加以控制和协调,防止相互干扰而得到错误的结果。

(4)数据库恢复(Recovery)

将数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态。

应用程序与数据的对应关系(数据库系统)

数据模型

两大类数据模型

数据模型分为两类(分属两个不同的层次)

(1) 概念模型

也称信息模型,它是按用户的观点来对数据和信息建模,用于数据库设计。

(2) 逻辑模型和物理模型

逻辑模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等,按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现。

物理模型是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式和存取方法,在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。

设计人员了解和选择物理模型。

客观对象的抽象过程—两步抽象

现实世界中的客观对象抽象为概念模型;

把概念模型转换为某一DBMS支持的数据模型。

数据模型组成元素

数据结构,数据操作,完整性约束条件

数据结构

描述数据库的组成对象,以及对象之间的联系

数据结构是对系统静态特性的描述(描述对象类型的集合)

描述的内容

与数据类型、内容、性质有关的对象(域、属性、关系)

与数据之间联系有关的对象

数据操作

对数据库中各种对象(型)的实例(值)允许执行的操作及有关的操作规则

数据操作的类型

查询

更新(包括插入、删除、修改)

数据模型对操作的定义

操作的确切含义

操作符号

操作规则(如优先级)

实现操作的语言

数据操作是对系统动态特性的描述

数据的完整性约束条件

一组完整性规则的集合。

完整性规则:给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和储存规则

用以限定符合数据模型的数据库状态以及状态的变化,以保证数据的正确、有效、相容。

定义

反映和规定本数据模型必须遵守的基本的通用的完整性约束条件。例如在关系模型中,任何关系必须满足实体完整性和参照完整性两个条件。

提供定义完整性约束条件的机制,以反映具体应用所涉及的数据必须遵守的特定的语义约束条件。如:退休

概念模型

用途

概念模型用于信息世界的建模

是现实世界到机器世界的一个中间层次

是数据库设计的有力工具

数据库设计人员和用户之间进行交流的语言

对概念模型的基本要求

较强的语义表达能力

能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识

简单、清晰、易于用户理解

信息世界中的基本概念

实体(Entity)

客观存在并可相互区别的事物称为实体。

可以是具体的人、事、物或抽象的概念。如:选课

属性(Attribute)

实体所具有的某一特性称为属性。

一个实体可以由若干个属性来刻画。

码(Key)

唯一标识实体的属性集称为码。如:Snum

域(Domain)

属性的取值范围称为该属性的域。 如:Grade

实体型(Entity Type)

用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体称为实体型 如:Student(Snum,Sname,Grade )

实体集(Entity Set)

同一类型实体的集合称为实体集

联系(Relationship)

现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反映为实体内部的联系和实体之间的联系。

实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系

实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系

两个实体型之间的联系

用图形来表示两个实体型之间的这三类联系

一对一联系(1:1)

如果对于实体集A中的每一个实体,实体集B中至多有一个(也可以没有)实体与之联系,反之亦然,则称实体集A与实体集B具有一对一联系,记为1:1

实例

一个班级只有一个正班长,一个班长只在一个班中任职

一对多联系(1:n)

如果对于实体集A中的每一个实体,实体集B中有n个实体(n≥0)与之联系,反之,对于实体集B中的每一个实体,实体集A中至多只有一个实体与之联系,则称实体集A与实体集B有一对多联系,记为1:n

实例

一个班级中有若干名学生,每个学生只在一个班级中学习

多对多联系(m:n)

如果对于实体集A中的每一个实体,实体集B中有n个实体(n≥0)与之联系,反之,对于实体集B中的每一个实体,实体集A中也有m个实体(m≥0)与之联系,则称实体集A与实体B具有多对多联系,记为m:n

实例

课程与学生之间的联系:一门课程同时有若干个学生选修,一个学生可以同时选修多门课程

两个以上实体型之间的联系

两个以上实体型之间一对多联系

若实体集E1,E2,…,En存在联系,对于实体集Ej(j=1,2,…,i-1,i+1,…,n)中的给定实体,最多只和Ei中的一个实体相联系,则我们说Ei与E1,E2,…,Ei-1,Ei+1,…,En之间的联系是一对多的

实例

课程、教师与参考书三个实体型一门课程可以有若干个教师讲授,使用若干本参考书,每一个教师只讲授一门课程,每一本参考书只供一门课程使用课程与教师、参考书之间1:n

两个以上实体型间的多对多联系

两个以上实体型间的多对多联系

实例

供应商、项目、零件三个实体型,一个供应商可以供给多个项目多种零件,每个项目可以使用多个供应商供应的零件,每种零件可由不同供应商供给

单个实体型内的联系

一对一联系
一对多联系

实例

职工实体型内部具有领导与被领导的联系,某一职工(干部)“领导”若干名职工,一个职工仅被另外一个职工直接领导,这是一对多的联系

多对多联系

概念模型的一种表示方法

实体-联系方法(E-R方法)

用E-R图来描述现实世界的概念模型

E-R方法也称为E-R模型

E-R图

实体型

用矩形表示,矩形框内写明实体名。

属性

用椭圆形表示,并用无向边将其与相应的实体连接起来

联系

联系本身: 用菱形表示,菱形框内写明联系名,并用无向边分别与有关实体连接起来,同时在无向边旁标上联系的类型(1:1、1:n或m:n)

联系的属性:

联系本身也是一种实体型,也可以有属性。如果一个联系具有属性,则这些属性也要用无向边与该联系连接起来

最常用的数据模型

非关系模型(格式化模型)

层次模型(Hierarchical Model) 实体->记录

网状模型(Network Model) 属性->字段(数据项)

非关系模型中数据结构基本单位

基本层次联系:两个记录以及它们之间的一对多(包括一对一)的联系。

关系模型(Relational Model)

面向对象模型(Object Oriented Model)

对象关系模型(Object Relational Model)

层次模型(最早的模型)

层次模型用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系

满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型

  1. 有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根结点
  2. 根以外的其它结点有且只有一个双亲结点

层次模型中的几个术语

根结点,双亲结点,兄弟结点(同一双亲的节点),叶结点(没有子女的节点)

网状模型

网状数据库系统采用网状模型作为数据的组织方式

满足下面两个条件的基本层次联系的集合:

  1. 允许一个以上的结点无双亲;
  2. 一个结点可以有多于一个的双亲。

表示方法(与层次数据模型相同)

实体型:用记录类型描述每个结点表示一个记录类型(实体)

属性:用字段描述每个记录类型可包含若干个字段

联系:用结点之间的连线表示记录类型(实体)之间的一对多的父子联系

关系模型

关系数据库系统采用关系模型作为数据的组织方式。

在用户观点下,关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表,它由行和列组成。

关系(Relation)

一个关系对应通常说的一张表

元组(Tuple)

表中的一行即为一个元组

属性(Attribute)

表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名

主码(Key)

表中的某个属性或属性组,它可以唯一确定一个元组。

域(Domain)

属性的取值范围。

分量

元组中的一个属性值。

关系模式

对关系的描述

关系名(属性1,属性2,…,属性n)

学生(学号,姓名,年龄,性别,系,年级)

术语对比

关系术语 一般表格的术语
关系名 表名
关系模式 表头(表格的描述)
关系 (一张)二维表
元组 记录或行
属性
属性名 列名
属性值 列值
分量 一条记录中的一个列值
非规范关系 表中有表(大表中嵌有小表)

关系必须是规范化的,满足一定的规范条件最基本的规范条件:关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项, 不允许表中还有表。

数据操作

查询

插入

删除

更新

数据操作是集合操作,操作对象和操作结果都是关系,即若干元组的集合

存取路径对用户隐蔽,用户只要指出“干什么”,不必详细说明“怎么干”

关系的完整性约束条件

实体完整性

参照完整性

用户定义的完整性

数据库系统结构

从数据库管理系统角度看,数据库系统通常采用三级模式结构,是数据库系统内部的系统结构。

从数据库最终用户角度看(数据库系统外部的体系结构) ,数据库系统的结构分为:

单用户结构

主从式结构分布式结构

客户/服务器

浏览器/应用服务器/数据库服务器多层结构等

数据库系统模式的概念

“型” 和“值” 的概念

型(Type)

对某一类数据的结构和属性的说明

值(Value)

是型的一个具体赋值例如学生记录

型: (学号,姓名,性别,系别,年龄,籍贯)一个记录

值: (900201,李明,男,计算机,22,江苏)

模式(Schema)

数据库逻辑结构和特征的描述

是型的描述

反映的是数据的结构及其联系

模式是相对稳定的

实例(Instance)

模式的一个具体值

反映数据库某一时刻的状态

同一个模式可以有很多实例实例

随数据库中的数据的更新而变动

例如:在学生选课数据库模式中,包含学生记录、课程记录和学生选课记录

2013年的一个学生数据库实例,包含:

2013年学校中所有学生的记录

学校开设的所有课程的记录

所有学生选课的记录

2012年度学生数据库模式对应的实例与2013年度学生数据库模式对应的实例是不同的

数据库系统的三级模式结构

模式(Schema也称逻辑模式)

数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述

所有用户的公共数据视图,综合了所有用户的需求

一个数据库只有一个模式

模式的地位:

是数据库系统模式结构的中间层与数据的物理存储细节和硬件环境无关

与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关

模式的定义

数据的逻辑结构(数据项的名字、类型、取值范围等)

数据之间的联系

数据有关的安全性、完整性要求

外模式(External Schema也称子模式或用户模式)

数据库用户(包括应用程序员和最终用户)使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述

数据库用户的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑表示

模式与外模式的关系:一对多

外模式通常是模式的子集

一个数据库可以有多个外模式。反映了不同的用户的应用需求、看待数据的方式、对数据保密的要求

对模式中同一数据,在外模式中的结构、类型、长度、保密级别等都可以不同

外模式与应用的关系:一对多

同一外模式也可以为某一用户的多个应用系统所使用

但一个应用程序只能使用一个外模式

外模式的用途

保证数据库安全性的一个有力措施

每个用户只能看见和访问所对应的外模式中的数据

内模式(Internal Schema也称存储模式)

一个数据库只有一个内模式

是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

记录的存储方式(堆存储,顺序存储,聚簇存储)

索引的组织方式(B+树索引,按hash索引存储)

数据是否压缩存储

数据是否加密

数据存储记录结构的规定

数据库的二级映像功能与数据独立性

数据库的二级映像功能与数据独立性

三级模式是对数据的三个抽象级别

二级映象在DBMS内部实现这三个抽象层次的联系和转换

外模式/模式映象

模式:描述的是数据的全局逻辑结构

外模式:描述的是数据的局部逻辑结构

同一个模式可以有任意多个外模式

每一个外模式,数据库系统都有一个外模式/模式映象,定义外模式与模式之间的对应关系

映象定义通常包含在各自外模式的描述中

保证数据的逻辑独立性

当模式改变时,数据库管理员修改有关的外模式/模式映象,使外模式保持不变

应用程序是依据数据的外模式编写的,从而应用程序不必修改,保证了数据与程序的逻辑独立性,简称数据的逻辑独立性。

模式/内模式映像

模式/内模式映象定义了数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。例如,说明逻辑记录和字段在内部是如何表示的

数据库中模式/内模式映象是唯一的

该映象定义通常包含在模式描述中

保证数据的物理独立性

当数据库的存储结构改变了(例如选用了另一种存储结构),数据库管理员修改模式/内模式映象,使模式保持不变

应用程序不受影响。保证了数据与程序的物理独立性,简称数据的物理独立性。

数据库模式

即全局逻辑结构是数据库的中心与关键

独立于数据库的其他层次

设计数据库模式结构时应首先确定数据库的逻辑模式

数据库的内模式

依赖于它的全局逻辑结构

独立于数据库的用户视图,即外模式

独立于具体的存储设备

将全局逻辑结构中所定义的数据结构及其联系按照一定的物理存储策略进行组织,以达到较好的时间与空间效率

数据库的外模式

面向具体的应用程序

定义在逻辑模式之上

独立于存储模式和存储设备

当应用需求发生较大变化,相应外模式不能满足其视图要求时,该外模式就得做相应改动

设计外模式时应充分考虑到应用的扩充性

特定的应用程序

在外模式描述的数据结构上编制的

依赖于特定的外模式

与数据库的模式和存储结构独立

不同的应用程序有时可以共用同一个外模式

数据库的二级映像

保证了数据库外模式的稳定性

从底层保证了应用程序的稳定性,除非应用需求本身发生变化,否则应用程序一般不需要修改

数据与程序之间的独立性,使得数据的定义和描述可以从应用程序中分离出去

数据的存取由DBMS管理

用户不必考虑存取路径等细节

简化了应用程序的编制

大大减少了应用程序的维护和修改

数据库系统的组成

数据库

数据库管理系统(及其开发工具)

应用系统

数据库管理员


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