涉及考點(diǎn):數(shù)據(jù)庫模式,ER模型,關(guān)系代數(shù)與元祖演算,規(guī)范化理論,并發(fā)控制,分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)庫模式

三級(jí)模式-二級(jí)映射

?？歼x擇題

三級(jí)模式,兩種映射的這種涉及屬于層次架構(gòu)體的設(shè)計(jì),這種設(shè)計(jì)為我們?cè)趹?yīng)用數(shù)據(jù)庫的時(shí)候提供了很多便利,同時(shí)提高了整個(gè)體系的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性

當(dāng)數(shù)據(jù)庫的內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生改變的時(shí)候,我們只需要去修改它的映射關(guān)系,而不需要去主動(dòng)用用戶的代碼

數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)過程

ER模型

關(guān)系代數(shù)與元祖模型

關(guān)系代數(shù)

主要出現(xiàn)在綜合題知識(shí)里面,以選擇題的形式出現(xiàn)

1,給我們一個(gè)關(guān)系代數(shù)表達(dá)式,然后找出與之等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式

2,給一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,然后要完成給什么樣的職能,讓寫出他的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式

并,交,差,笛卡爾積,投影,聯(lián)結(jié)

規(guī)范化理論(比較重要)

函數(shù)依賴

規(guī)范化理論的價(jià)值和用途

鍵(如何求)

范式

范式的等級(jí)越高,那么他的數(shù)據(jù)的密度就越小,那也就是說他的拆分的表越多,這樣子就可以帶來性能的問題,所以一般采用折中方式,只采用第三范式即可

• 第一范式(1NF):在關(guān)系模式R中,當(dāng)且僅當(dāng)所有域只包含原子值,即每一個(gè)分量都是不可再生的數(shù)據(jù)項(xiàng),則稱作R是第一范式
• 第二范式(2NF):當(dāng)且僅當(dāng)R是1NF,且每一個(gè)非主屬性完全依賴主鍵(不存在部份依賴)則成為R是第二范式
• 第三范式(3NF):當(dāng)且僅當(dāng)R是1NF,且E中沒有非主屬性傳遞依賴于碼時(shí),則稱R是第三范式

思考題

請(qǐng)思考該關(guān)系模式會(huì)存在什么問題(從數(shù)據(jù)冗雜,更新異常,插入異常,刪除異常這幾個(gè)方面來考慮)解決方案是什么?

BC范式(BCNF):設(shè)R是一個(gè)關(guān)系模型,F是他的依賴集,R屬于BCNF當(dāng)且僅當(dāng)其F中每一個(gè)依賴的決定性因素必定包含R的某個(gè)候選碼

?

模式分解

當(dāng)前講范式的時(shí)候,我們已經(jīng)提到,當(dāng)范式的級(jí)別不夠的時(shí)候,我們會(huì)將模式進(jìn)行拆分,拆分之后,他的級(jí)別就上去啦,然后再拆分的時(shí)候,當(dāng)我們需要考慮到不同的因素,有他的機(jī)制和原則,需要注意,模式分解我們要講兩個(gè)方面的要求

表格法

公式法

并發(fā)控制

事務(wù):

把很多的操作封裝,把他看作一個(gè)整體,來進(jìn)行操作,很多操作吶,如果他不依同時(shí)執(zhí)行完的話,那可能出現(xiàn)問題,所以就需要事務(wù)來進(jìn)行合并,這些操作同時(shí)完成,同時(shí)失效.

分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)庫完整性約束

簡(jiǎn)單情況:

實(shí)體完整性約束(定義主鍵),參照完整性約束(外鍵,可為空),用戶自定義完整性約束

復(fù)雜情況:

觸發(fā)器(通過腳本)

數(shù)據(jù)庫安全

目前,僅僅從數(shù)據(jù)庫的角度去看待安全問題,具體的安全問題

數(shù)據(jù)庫備份與恢復(fù)

分類方式一

分類方式2:(以量區(qū)分)

故障與恢復(fù)

數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫是根據(jù)業(yè)務(wù)的需求,看哪項(xiàng)數(shù)據(jù)需要記錄的一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng),但是當(dāng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一定容量的時(shí)候,那數(shù)據(jù)庫的效率就會(huì)下降,而這時(shí)候需要如何解決呢,最簡(jiǎn)單的辦法就是刪掉一部分沒有用的歷史數(shù)據(jù),但是這是在某種層面上是浪費(fèi)數(shù)據(jù)的,所以我們需要找個(gè)地方把他存起來

數(shù)據(jù)倉庫

面向主題的而不是應(yīng)用,不輕易修改

數(shù)據(jù)挖掘方法分類

反規(guī)范化

由于規(guī)范化會(huì)不斷的拆分,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)表過多,這樣雖然減少了數(shù)據(jù)冗余,提高了增刪改的速度,但是會(huì)增加查詢的工作量,系統(tǒng)需要進(jìn)行多次連接,才能進(jìn)行查詢操作,使得系統(tǒng)效率大大下降.

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)實(shí)際上是指海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的一項(xiàng)技術(shù),這些數(shù)據(jù)具備的特點(diǎn)是數(shù)量極大,要求處理的速度極快,又有一定的多樣性,而且這些數(shù)據(jù)又要有價(jià)值,比較多的是進(jìn)行聯(lián)合分析.