导图社区 数据库安全性思维导图
这是一篇关于数据库安全性的思维导图,梳理了数据库安全性这一重要章节的核心要点,是学习数据库安全知识的得力助手。主要内容包括:1.数据库安全性概述,2.数据库安全性控制,3.视图机制,4.审计,5.数据加密。在数据库安全性概述部分,明确了其重要性和基本目标,数据加密部分介绍了加密的基本概念和常见方法,有效防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改等。通过这张思维导图,学习者能够快速把握数据库安全性的知识体系,深入理解各个知识点之间的逻辑关系。无论是对于复杂的理论概念,还是具体的控制方法,都能以直观的方式呈现,帮助学习者构建完整的知识体系,加深对数据库安全性相关内容的理解与记忆。此模板适用于计算机科学与技术、软件工程等相关专业的学生,帮助他们系统学习数据库安全知识,构建完整的知识体系;对于数据库管理员,可作为日常工作的参考指南,强化数据库的安全防护措施;对于准备数据库相关考试的人员,也能起到高效的复习作用。强烈推荐给相关专业学生、数据库从业者和备考人员使用。
编辑于2026-04-06 13:03:29这是一篇关于AI政策路线图的思维导图,随着生成式人工智能在教育领域的快速应用,教育部发布的中小学生生成式人工智能使用指南成为规范教育场景 AI 应用的核心政策文件,也是中小学教师教学应用、学校管理规范、家长引导使用的重要依据,常面临政策解读不系统、学段边界把握不准、应用场景与合规要求不清晰的困境。本思维导图模板通过可视化梳理,将抽象的政策条文转化为直观的知识网络,例如用模块划分串联政策的完整逻辑框架、用分支梳理每个模块下的核心原则与应用要点、用场景化说明呈现 AI 在教学、管理中的具体落地方式,帮助教育从业者快速构建指南的系统化认知,高效掌握政策要求与实践路径,大幅提升政策解读与落地应用的效率。对于中小学教师而言,这份模板可直接用于课堂教学 AI 应用参考、教研活动政策学习、教学设计规范,帮助快速理清 AI 教学应用的合规边界与实践场景;对于学校管理者来说,模板可作为校园 AI 应用规范制定、管理流程梳理的参考框架,辅助落实政策要求;对于家长,模板可作为引导孩子正确使用 AI 的参考依据,助力把握学段使用边界与安全规范;对于教育科技从业者,模板也可作为教育 AI 产品设计、合规评估的政策参考,确保产品符合教育场景规范要求。
这是一篇关于教育部等五部门“人工智能教育”行动计划(202604)的思维导图,从总体要求、人工智能人才培养与素养提升、促进人工智能与教育深度融合、建强“人工智能 + 教育”基础环境、优化“人工智能 + 教育”发展生态以及组织实施这六大关键板块展开。在总体要求部分,明确了行动的指导思想和主要目标,为后续内容奠定基调。人工智能人才培养与素养提升方面,涵盖了加快普及中小学生人工智能教育、培育面向智能时代的高层次人才等多项举措,旨在全方位提升不同阶段人群的人工智能素养与能力。促进深度融合板块,提出了利用人工智能赋能学生学习、教师教学以及教育治理等多方面的策略,推动教育与人工智能的有机结合。建强基础环境部分,从构建集约高效的智能教育基座、培育共创共享的智能应用体系等方面入手,为“人工智能 + 教育”的发展提供坚实支撑。优化发展生态则聚焦于开展相关研究、加强条件保障以及国际合作等,营造良好的发展氛围。最后组织实施部分确保行动计划的顺利推进与落实。无论是教育从业者了解政策导向、调整教学策略,研究者分析教育政策趋势,还是关注者获取行业动态,都能从中受益。该模板借助万兴脑图软件绘制,助力用户高效梳理政策信息,提升对“人工智能 + 教育”领域的认知与理解。
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数据库系统概论(第六版)
CH01-绪论
1.数据库系统概述
1.数据库基本概念
数据:对客观事物的表现形式(本身没有意义,有数字、文本、音频、视频等表现形式)
数据定义语言(Data Definition Language)对数据库中的对象的组成和结构进行定义
数据操纵语言(Data Manipulation Language)
数据库(Database,DB)是长期存储在计算机内,有组织的、可共享的大量数据的集合
数据库的特点
数据结构化:是数据库和文件系统的本质区别,数据库系统实现整体数据的结构化,是数据库的主要特征之一
数据共享性好,冗余度低
数据扩充方便
数据独立性高
逻辑独立性:是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构相互独立
物理独立性:是指用户的应用程序与数据库中数据的物理存储是相互独立的
数据由数据库管理系统统一管理和控制
数据库管理系统(Database Management System,DBMS)位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件
数据库系统(Database System,DS)是指计算机系统中引入数据库后的系统结构,一般由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员和用户组成。
2.数据管理技术的产生与发展
人工管理阶段:20世纪50年代中期以前,内存容量小,没有可以直接存取的外部存储设备;没有操作系统,没有管理数据的专门软件;数据处理方式是批处理
计算机用于科学计算,数据不保存
应用程序管理数据
数据面向应用程序,数据不共享
文件系统阶段:20世纪50年代后期到60年代中期
数据可以长期保存在外存中,计算机用于数据处理
通过文件系统管理数据,应用程序和数据之间通过文件系统提供的方法进行转换
数据共享性差,冗余度高:文件面向应用程序,为某一应用程序服务,为一对一关系
数据库系统阶段:20世纪60年代以来
数据结构化:文件系统只实现了文件系统内部的结构化,但文件与文件之间独立。数据库系统实现了整体数据的结构化,这种结构可利用参照完整性去表述。实现整体数据的结构化也是数据库系统与文件系统的本质区别。
数据的共享性高,冗余度低,易扩充:数据面向整个系统,而不是某个应用程序,实现了不同应用程序对数据的共享,数据共享降低了数据冗余,节约存储空间。
数据的独立性高:在DBMS中,数据的独立性由二级映像保证
数据由DBMS统一管理和控制:DNMS由数据的安全性保护、完整性检查、并发控制和数据库恢复实现数据控制功能。
2.数据模型
1.数据模型的基本概念
模型:对现实世界中具体事物的抽象,根据模型应用的不同目的,可以将模型分为:概念模型和数据模型。
数据模型:对现实世界数据特征的模拟或抽象,即数据模型是用来抽象、表示和处理现实世界中数据和信息的。主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。数据模型由数据结构、数据操作和完整性约束三个要素组成。
逻辑模型:按计算机系统的观点对数据进行建模,用于DBMS实现,逻辑模型有五种:层次、网状、关系、面向对象、对象关系模型半结构化。
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法和存取方法。
概念模型(信息模型):由设计者按照用户的观点对数据和信息建模,实现对现实世界的抽象概念,主要用于数据库设计,表示方法为E-R图,是现实世界到信息世界的第一层抽象。概念模型只有转换为数据模型后才能在数据库中表示。
数据结构:描述数据的组成对象以及对象之间的联系。
数据操纵:对数据库中各种对象的案例允许执行的操作的集合,包括查询和更新等。
数据完整性约束:是一套完整性规则,保证数据正确、有效、相容。
2.概念模型
定义:用于信息世界的建模,是现实世界到信息时间的第一层抽象,是用户与设计者之间进行交流的语言
概念模型术语
实体:客观存在并且可以相互区分的具体事物或者抽象概念
属性:实体所具有的某个特征
域:属性的取值范围
实体集:具有相同类型和相同属性的实体的集合
实体型:实体集的名称及其所有属性名的集合
码:能够唯一标识实体的属性
联系:实体中属性与属性之间和实体与实体时间的联系:一对一、一对多、多对多
E-R模型:是实体-联系模型:用于描述现实世界的概念模型
3.数据模型
层次模型:是数据库中最早出现的数据模型,用树形结构表示各类实体及实体之间的联系。典型代表是IBM公司开发的IMS(Information Management System)数据库管理系统,曾经广泛使用的大型商用系统。只能直接表示一对多(包含一对一)关系。
网状模型:层次模型中事物的表示是层次的,但是现实世界中事物之间的联系是非层次的,网状模型可以克服。代表是DBTG系统,也称CODASYL系统。层次模型中子女与双亲节点之间的联系是唯一的,在网状模型中不唯一。
关系模型:是目前最重要的数据模型,采用关系模型作为数据的组织方式的系统成为关系数据库系统,关系模型概念简单,数据结构接单,有严格的数学基础。关系模型建立在数学概念的基础上,只包含单一的数据结构-关系,一个关系对应一个二维表。表中的一列表示一种属性。
优点:存取路径对用户透明,具有较强的数据独立性和安全保密性。
缺点:由于保密,导致查询效率不如格式化数据模型,可优化提高性能。
存取结构:关系模型中,实体与实体之间的联系都用表来表示,表以文件形式存储,一个表对应一个文件结构。
面向对象模型:是捕获子啊面向对象程序设计中所支持的对象语义的数据模型。将实体表示为类,类描述了对象属性和实体行为。采用面向对象模型组织方式的数据库系统为面向对象数据库系统。
3.数据库系统的三级模式结构
模式:也称逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图,是数据在逻辑上的视图。一个数据库只有一个模式。模式是数据库系统模式结构的中间层,与其他任何东西都五官。
外模式:也称子模式或用户模式,是模式的子集,一个数据库有多个外模式。是数据库用户的数据视图,外模式是保证数据安全的重要措施,一个用户只能看见和访问对应的外模式中的数据,而数据库中的其他数据是不可见的。
内模式:也称存储模式,是数据物理结构和存储方式的描述,是数据在数据库中的组织方式,内模式对用户透明,但她的设计会影响数据库的性能,一个数据库只有一个内模式。
4.数据库的二级映像功能
外模式/模式映像:对每一个外模式都应该有一个外模式/模式映像,定义了外模式与模式之间的关系。当数据的存储结构改变(内模式改变),数据库管理员可以通过外模式/模式映像保证模式不变,从而使应用程序不用修改,可以有效保证数据与应用程序在物理上的独立,称为物理独立性。
模式/内模式:唯一,定义全局逻辑结构和存储结构的对应关系。当数据库的存储结构改变(内模式改变),数据库管理员可以通过修改模式/内模式映像来保证模式不变,从而使应用程序不变,保证数据与应用程序在物理上的独立性,成为数据的物理独立性。
5.视图
是一个虚表,是关系数据库系统提供给用户以多种角度观察数据库中数据的重要机制。
With Check Option:对视图进行操作时,检查是否符合定义视图子查询的条件表达式。
优点:简单、安全、有独立性、使用户以同一视角看同一数据; 缺点:性能差,更新受限制
CH02-关系模型
提出者:1970年,IBM公司的研究员,有“关系数据库之父”的艾德加·弗兰克·科德(F`F`Codd)发表了“大型共享系统的关系数据库的关系模型”的论文,文中首次提出了数据库系统的关系模型。
关系数据结构
域:是一组具有相同数据类型的值的几何,域中包含的值的个数称为域的基数。
笛卡尔积:是域上的一种集合运算,可表示为二维表,表中的每一行对于一个元组,每一列来自一个域。(表中的一列称为属性,列名即属性名;关系的“目”是指列数,基数指行数。)
候选码:若关系中的某个属性能唯一表示一个元组,又不含多余的属性,则该属性称为关系的候选码或码。
主码:若关系中有多个候选码,则选其中的一个为主码
主属性:任意候选码的属性
非主属性:不包含在任何候选码中的属性
同一列的分量是同一类型的数据,来自同一个域;不同的列也可来自同一个域;行的顺序和列的顺序无关;不能出现两个完全一样的元组;分量必须是元子值。
关系数据库:建立在关系模型上的数据库
关系操作
关系模型中常用的关系操作包括查询、插入、删除和修改,而查询又可以分为:选择、投影、交、并、差、除、连接、笛卡尔积;而选择’投影、并、差和笛卡尔积是五种基本的操作。
关系的完整性约束:是一组完整性规则的集合,是给定的数据模型中的数据及其联系所具有的制约和依存规则。完整性约束包含以下三类:
实体完整性:若属性A是基本关系R的主属性,则A不能取空值。
参照完整性:是对关系之间引用数据的一种限制。
用户自定义完整性
关系代数
传统的集合运算
并
交
差
广义笛卡尔积
专门的关系运算
选择:在关系R中满足给定调节的个元组并生成新的关系。
投影:在关系R中选择若干属性列组成新的关系。
连接:从两个关系R和S的笛卡尔积中选取属性间满足一定条件的元组。
等值连接:=,从关系R与S的笛卡尔积中选取A与B属性值相同的那些元组
自然连接:要求两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组,并且要在结果中把重复的属性列去掉。是一种特殊的等值连接。同时从行和列的角度进行运算。
除:同时从行和列的角度进行运算
CH03-关系数据库标准语言SQL
SQL概述
SQL概念
结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)是关系数据库的标准语言
SQL是1974你那Boyce和Chamberlin提出的。
SQL特点
综合统一:SQL集DDL\DML\DCL于一体,语言风格统一,可以独立完成数据库生命周期中的全部活动。
高度非过程化:不必关系怎么做,只用关系做什么。因此,用户不必关心存取路径,减轻用户负担,提高数据独立性。
面向集合的操作方式:非关系模型采用的是面向记录的方式,SQL采用的是面向集合的方式,操作对象和产生的结果都是集合。
一种语法多种使用方式:SQL能以同一种语法结构提供多种使用方式
语言简洁、易学易用
数据查询:select
数据定义:Create、Drop、Alter
数据操纵:insert、update、delete
数据控制:grant、revoke
SQL对三级模式结构的支持:存储文件的逻辑结构组成了关系数据库的内模式,存储文件的物理文件是任意的,视图是从基本表中导出的表,不独立存在数据库中
参照数据库
数据定义(database definition language,DDL):关系数据库的基本操作对象是基本表、视图和索引。在同一个数据库中不能包含两个完全相同的表名,在表中不能包含两个完全相同的列名。
数据查询:是数据库的核心操作
单表查询
语句格式
Having:如果Group By中含有Having语句,只有满足条件的才被显示
Group By:用于按列名的值进行分组,该列值相等的元组为一个组
Order By:用于按列名的值进行排序,有升序和降序之分。升序:ASC;降序:DESC
查询注意事项
查询列(属性),对应关系代数中的投影;查询行(元组),对应关系代数中的选择
消除查询结果中的重复元素,需要指定Distinct关键字
Like用于字符匹配,%代表任意长度,_代表任意单个字符
当数据库字符为ASCII时,一个汉字字符用两个_代替;当字符为GBK时,一个汉字字符用一个_代替。
通常使用AND、OR、NOT连个多个条件表达式
Order By子句用于对一个属性或者多个属性进行排序
Group By用于将查询结果按某一列或者多列的值进行分组,列值相等的为一组
连接查询:是指查询时设计多个表,是关系数据库中最主要的查询
等值查询:含有=的查询
外连接查询
左外连接查询:left [outer] join
右外连接查询:right [outer] join
全外连接查询:返回左表和右表中的所有元组
自身连接查询
嵌套查询:将一个查询块嵌套在另一个查询块的Where子句或having短语条件中的查询
注意事项:嵌套查询不能在order by中,order by只能对最终结果进行排序
包含In的查询
包含比较运算符的查询
包含any或all的查询
包含exists的子查询:不返回任何实际数据,只产生逻辑真值“true”或逻辑假值“false”
数据更新
插入:insert into 表 values 数值
更新:update 表 set 列=表达式 where 条件
删除:delete from 表 where 条件
CH04-数据库安全性
1.数据库安全性概述
定义:保护数据库,防止不合法使用造成数据泄露、更改或破坏
数据库的不安全因素
非授权用户对数据库的恶意存取和破坏
数据库中重要或敏感的数据被泄露
安全环境的脆弱性
安全标准简介
可信计算机系统 评价材料TCSEC
IT安全通用准则CC
2.数据库安全性控制
计算机系统的安全模型(用户-数据库管理系统-操作系统-数据库)
用户标识鉴别
定义:是系统提供的最外层安全保护措施,保证只有身份合法的用户才能访问
常见的鉴别方式
口令鉴别:最广泛使用的用户鉴别方法
静态口令鉴别
动态口令鉴别
生物特征鉴别
智能卡鉴别
存取控制
定义:由数据库对象和操作类型组成
自主存取控制
定义:是指用指派模式授予用户对于不同的数据库对象有不同的存取权限,不同的用户对于同一个数据库对象也有不同的存取权限
授权:grant语句;收回权限:revoke语句;级联收回:加上cascade
强制存取控制
定义:是指为保证更高程度的安全性,安装TDI/TCSEC标准中安全策略的要求所采取的强制存取检查手段
自主存取控制方法
授予与收回对数据的操作权限
数据库角色
强制存取控制方法
3.视图机制
定义:视图对于无权存取的用户是不可见的,通过视图机制能将要保密的数据对无权存取这些数据的用户隐藏
安全保护
和授权机制相配合,间接实现支持存取谓词的用户权限定义
4.审计
定义:审计功能是指用户对数据库的所有操作自动记录下来,放到审计日志中
审计事件
审计功能
AUDIT语句与NOAUDIT语句
5.数据加密
定义:对敏感的数据,采用数据加密技术
存储加密
传输加密
CH05-数据库完整性
1.数据库完整性概述
数据库完整性的定义
数据的正确性和相容性
防止错误数据进入数据库
数据库完整性与安全性区别
完整性防止数据不正确
安全性防止非法存取
2.实体完整性
实体完整性定义
单属性码的定义方法
列级约束条件
表级约束条件
多属性码的定义方法
只能为表级约束条件
实体完整性检查和违约处理
检查主码值唯一性
检查主码属性非空
提高检查效率的方法
自动建立索引
3.参照完整性
参照完整性定义
在CREATE TABLE中定义外码
指明外码参照哪些表的主码
参照完整性检查和违约处理
四种可能破坏参照完整性的情况
插入元组
修改外码值
删除元组
修改主码值
违约处理策略
拒绝操作
级联删除/修改
设置为空值或默认值
4.用户定义的完整性
属性上的约束条件定义
列值非空(NOT NULL)
列值唯一(UNIQUE)
列值满足布尔表达式(CHECK)
元组上的约束条件定义
不同属性之间取值的相互约束
5.完整性约束命名子句
使用CONSTRAINT定义约束条件
完整性约束条件命名规范
修改表中的完整性限制
7.触发器
触发器的定义
事件-条件-动作规则(ECA规则)
触发器激活时的检查与动作
触发器的类型和使用
行级触发器与语句级触发器
触发器的创建语法格式
触发器的激活和删除
触发器的执行顺序
删除触发器的SQL语法
CH06-关系数据库设计理论
CH07章 数据库设计
1.概述
数据库设计的定义与目标
数据库设计是为应用环境构造优化的数据库逻辑模式和物理结构
目标是提供信息基础设施和高效率运行环境
数据库设计的特点与方法
特点包括三分技术、七分管理、十二分基础数据
方法涉及软件工程思想和多种设计方法
数据库设计的基本步骤
包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和维护
2.需求分析
需求分析任务与方法
任务是详细调查现实世界要处理的对象和明确用户需求
方法包括调查组织机构、业务活动和系统要求
数据字典与数据流图
数据字典是关于数据库中数据的描述
数据流图描述数据在系统中的流动和处理
3.概念结构设计
概念模型与E-R模型
概念模型反映现实世界并易于理解、更改和转换
E-R模型用于表示实体型、属性和联系
E-R图的集成
集成局部E-R图以形成全局概念结构
需要消除冲突和冗余
4.逻辑结构设计
E-R图向关系模型的转换
转换原则包括实体型转换为关系模式和联系的转换策略
数据模型的优化
以规范化理论为指导进行数据模型优化
设计用户子模式
根据局部应用需求设计用户外模式
5.数据库的物理设计
数据库物理设计内容与方法
内容包括确定物理结构和评价物理结构
方法涉及存取方法选择和存储结构确定
关系模式存取方法选择
常用存取方法包括B+树索引、Hash索引和聚簇存取方法
6.数据库实施和维护
数据的载入和应用程序的调试
组织数据入库和调试应用程序
数据库的试运行
功能测试和性能测试
数据库的运行和维护
包括转储和恢复、安全性与完整性控制、性能监督与改进、重组织与重构造
CH08-数据库编程
1.概述
2.过程化SQL
存储过程概念
存储过程是数据库中一组为了完成特定功能的SQL语句集
触发器概念
触发器是数据库中自动执行的程序,响应特定事件(如INSERT、UPDATE、DELETE)
存储过程与触发器的区别
存储过程需要显式调用,触发器则在特定数据库事件发生时自动执行
3.JDBC编程
JDBC概念
JDBC(Java Database Connectivity)是Java语言中用于数据库连接的API
JDBC在数据库编程中的应用
使用JDBC可以实现Java程序与数据库的交互,执行SQL语句,管理数据库连接
JDBC驱动类型
JDBC驱动分为Type 1、Type 2、Type 3、Type 4,不同驱动支持不同的数据库连接方式
*4.MVC框架下的数据库应用开发
MVC设计模式
MVC代表模型(Model)、视图(View)、控制器(Controller)
MVC在数据库应用开发中的作用
MVC模式分离了业务逻辑、用户界面和数据管理,提高了代码的可维护性和可扩展性
基于MVC的数据库编程实践
通过MVC框架实现数据库的增删改查操作,保证数据的一致性和安全性
实验:数据库编程与大作业
数据库连接管理
管理数据库连接,确保资源的有效利用和释放
错误处理和事务管理
优化SQL语句,提高数据库操作的效率和性能
实现错误处理机制,确保数据操作的原子性和一致性
CH09-关系数据库存储管理
1.数据组织
数据库的逻辑组织方式与物理组织方式
记录表示
定长记录存储
每条元组占据相同大小的空间
变长记录存储
能快速访问一条记录及其所有属性
块的组织
定长记录存储的块组织
元组依次存放,首部记录块信息
变长记录存储的块组织
元组从块尾部连续存放,首部记录指针信息
关系表的组织方式
堆存储
元组可存放在任何块中,无顺序要求
顺序存储
按属性或属性组的取值大小顺序存放
多表聚簇存储
不同表的元组聚簇存放在同一组块中
B+树存储
通过B+树索引确定记录存放位置
哈希存储
用哈希函数计算属性值,确定记录存放块
2.索引结构
顺序表索引
在顺序表的排序属性上建立索引
辅助索引
建立在表的非排序属性上的索引
B+树索引
多级索引结构,平衡树,高效维护
哈希索引
哈希表和哈希函数,快速定位记录
位图索引
位向量集合,快速回答多值查询
CH10-关系查询处理和查询优化
1.关系数据库的查询处理
查询处理步骤
1.查询分析:对语句本身进行分析,判断语句是否符合SQL语法规则
2.查询检查:对合法的查询语句进行语义检查,检查数据库对象是否合理;同时,根据数据字典中的用户权限和完整性约束对用户的存取权限进行检查。
3.查询优化:子啊多种执行策略和操作算法中,选择一个高效执行的查询处理策略。包含代数优化(关系代数表达式的优化)和物理优化(对存取路径和底层算法的选择)
4.查询执行:根据优化器得到的执行策略生成查询执行计划,由代码生成器生成执行这个计划的代码,然后加以执行,回送查询结果。
实现查询操作的算法
选择操作:通过扫描存储区域,选择满足条件表达式的数据,有全表扫描和索引扫描
连接操作:是查询中最常用又最耗时的操作,常用的是等值连接,等值连接最常用的算法有四种:嵌套循环算法、排序合并算法、索引连接算法、hash join算法
2.关系数据库的查询优化
查询优化的必要性:是关系数据库管理系统实现的关键技术,也是关系数据库系统的优点。减轻了用户选择存取路径的负担,极大又花了关系数据库管理系统的性能。
查询优化的优点:可从数据字典中获取很多用户程序难以获取的信息
步骤:将查询转换成内部表达式、将语法树转换成标准形式、选择底层存取路径、生成查询计划并选择代价最小的
3.代数优化
通过对关系代数中的等价变换来提高查询效率,等价指用相同的关系代替两个表达式中的对应关系,所得的结果一样。
代数优化改变查询语句的次序和组合,但不改变存取路径
4.物理优化:选择高效合理的操作算法或存取路径,求得优化的查询计划,达到查询优化的目标
基于规则的启发式优化:启发式规则是在任何情况下不能使用,但在大多情况下可以使用。
基于代价估算的优化:通过优化器估算不同执行计划的优化,并选出代价最小的优化
两者结合的优化
CH11-数据库恢复技术
1.事务的基本概念
事务的定义
用户定义的数据库操作序列,不可分割的工作单位
ACID特性
原子性(Atomicity):事务要么全做,要么全不做
一致性(Consistency):事务必须保证数据库状态的一致性
隔离性(Isolation):并发事务之间相互隔离,互不干扰
持久性(Durability):一旦事务提交,对数据库的改变就是永久的
2.数据库恢复概述
3.故障的分类
事务故障:事务未完成或数据不正确
系统故障:操作系统错误,需要重新启动
介质故障:硬件错误,如磁盘损坏
4.恢复的实现技术
数据转储
静态转储
动态转储
登记日志文件
日志文件的格式和内容
以数据块为单位的日志文件
以记录为单位的日志文件
日志文件的作用
事务故障恢复
系统故障恢复
介质故障恢复
登记日志文件
登记的次序严格按照并发事务执行的时间次序
必须先写日志文件,后写数据库
实验:数据库备份与恢复
备份的重要性
定期备份数据库以防止数据丢失
备份的类型
海量转储:备份整个数据库
增量转储:备份自上次转储后的更新数据
备份的优缺点
海量转储:实现简单,但降低数据库可用性
增量转储:更实用,效率更高
病毒的威胁
病毒可能传播快,破坏性强,有潜伏期
恢复策略
系统重新启动时的恢复策略
撤销未完成事务
重做已提交事务
硬件故障的恢复
磁盘损坏:使用后备副本进行恢复
计算机病毒的影响
病毒可能破坏系统,导致数据丢失或损坏
7.数据库镜像
6.具有检查点的恢复技术
检查点记录
重新开始文件
动态维护日志文件
恢复子系统的恢复策略
5.恢复的策略
事务故障的恢复
撤销(Undo):对未完成事务的逆操作
重做(Redo):对已完成事务的重新执行
系统故障的恢复
静态转储:定期复制整个数据库到其他存储介质
动态转储:实时更新数据库的备份
介质故障的恢复
日志文件:记录事务的更新操作,用于恢复
检查点记录:日志文件中增加的记录,用于加速恢复过程
CH12-并发控制
1. 并发控制概述
12.1.1 事务与并发控制
事务是并发控制的基本单位
DBMS并发控制的责任
12.1.2 数据库系统并发控制技术
单处理机系统为基础
2. 事务的隔离级别
12.2.1 隔离级别定义
四类隔离级别:读未提交、读已提交、可重复读、可串行化
12.2.2 隔离级别与数据不一致性
各级别可能出现的问题
选择合适的隔离级别
3. 封锁
12.3.1 封锁概念
事务在操作前加锁
12.3.2 封锁类型
排他锁(X锁)、共享锁(S锁)
4. 封锁协议
12.4.1 封锁协议定义
规定封锁规则
12.4.2 三级封锁协议
一级、二级、三级封锁协议特点与区别
5. 活锁和死锁
12.5.1 活锁概念
事务可能永远等待
12.5.2 死锁概念
事务互相等待
12.5.3 解决方案
死锁预防与诊断解除
6. 并发调度的可串行性
12.6.1 可串行化调度定义
结果与串行执行相同
12.6.2 冲突可串行化调度
冲突操作与非冲突操作
7. 两段锁协议
12.7.1 两段锁协议概念
获得封锁和释放封锁两个阶段
12.7.2 两段锁协议与死锁
一次封锁法与两段锁协议关系
8. 封锁的粒度
12.8.1 封锁粒度定义
封锁对象的大小
12.8.2 封锁粒度选择
并发度与系统开销权衡
12.8.3 多粒度封锁
支持不同粒度封锁的系统
12.8.4 意向锁
提高加锁效率的锁类型
*9. 其他并发控制机制
12.9.1 时间戳
用于并发控制的机制
12.9.2 乐观控制法
假设冲突少的控制方法
12.9.3 多版本并发控制(MVCC)
读操作不阻塞写操作的机制
本章小结
12.9.1 并发控制的重要性
事务的ACID特性与并发控制
12.9.2 封锁技术的应用
解决并发操作的一致性问题
12.9.3 封锁协议与调度
保证调度正确性的协议与方法
CH13- 数据库管理系统
1.数据库管理系统的基本功能
1. 数据库定义和构建
数据定义语言主要用于定义数据库中各类对象的逻辑结构模式、外模式、内模式等数据结构。
2. 数据存储
数据库管理系统向用户提供数据的物理存储机制,实现对数据的透明访问、删除、修改。
3. 数据操纵、带SQL管理
数据查询是数据库系统的基础操作,包括基本字典、用户数据、存取路径等信息以所有文件结构的形式方式在操作系统上组织这些信息以及如何实现数据访问的关系。
4. 数据库事务管理及运行管理
这里是指数据库管理系统对DBMS型控制和管理措施,包括多用户环境下的事务管理功能和完整性、并发性控制机制、故障恢复,并发控制和恢复保证数据库的安全性、完全性和一致性,完整的事务执行行为,运行时安全运行管理等,这些功能保证了数据库系统的正常运行,保证了事务的ACID特性。
5. 数据库的建立和维护
此处指创建和维护数据库的能力,包括数据库设计、数据库的初始化配置、数据库的增量(也称增量)及数据库的备份与恢复。
6. 其他功能
数据库管理系统的扩展性与网络中其他子系统的联系实现,一个数据库管理系统可作为一个服务器或客户端与其他系统进行通信协作,随着技术的发展,许多新的应用对数据库管理系统提出了新的需求,数据库管理系统不断更新和发展新的管理技术,例如XML数据、流数据、空间数据、多媒体数据等管理技术。
2.数据库管理系统的体系结构
数据库管理系统的层次结构
1. 应用层
最上层,位于关系数据库管理系统的核心地位
2. 请求处理层
处理对象是数据库查询XSQL
3. 数据存取层
处理对象是单个请求,把上层第二节这层/转换为单记录受操作
4. 数据存储层
该处理层对象是数据和存储介质区
5. 操作系统
操作系统是关系数据库管理系统的基础,该层处理的对象是数据文件的读写块,执行计划、系统资源的请求处理、数据加锁、缓存区管理数据的本地视图格式、文件的本地化操作,保证关系数据库管理系统中的数据表层上的真实具体地映射到物理文件上。操作系统的作用是协调和优化硬件本体和软件通常作为关系数据库管理系统提供程序编写的接口
关系数据库管理系统的运行指示器
关系数据库管理系统是一个复杂而有序的整体,应用分层的观点看待其各个功能模块。
3.语言处理层
语言处理层的任务和工作步骤
1.
语言处理层的主要任务如下:使用户在各种方式下提交的源语言语句转换成对关系数据库操作命令并生成可执行的内部机器码供使用学习。
2.
数据库语言通常包括三类数据语言谓词、数据操纵和数据控制语言。
3.
数据字典是数据库从源语言语句的处理、执行以及关系数据库管理系统命令行管理的基础工具。
4.
在关系数据库管理系统中,数据字典通常采用和普通数据同样的表示方式,即也用关系表示。
数据操纵语言查询语句的处理过程如下
1.
对数据操纵语言语句进行语法分析和语法分析,并把外部关系名、属性名转换为内部名。
2.
根据数据字典中的内容进行查询检查,包括权限检查、审核用户的存取权限、完整性检查和视图转换。
3.
对查询进行优化。
优化分为代数优化和物理优化顺序路径优化化。
解决方法
符号转换通过计算需要的符号字典。
语法分析和语法分析通过后缀生成语法树。
查询检查还包括视图消解,也称为视图转换。
预编译方法
外部阶段用于用户记忆和使用内部名称则需统一。
6.数据库的物理组织
5.缓冲区管理层
4.数据存取层
数据存取层介于语言处理层和数据存储层之间
数据存取层所涉及的主要数据结构为:度量数据、记录、逻辑块、通道存取路径。
数据存取层的任务主要包括以下17个方面:
数据存取层的实现子系统
记录存取、事务管理子系统
数据存取层的内部结构
c数据存取层的实现子系统系统
CH14-数据库发展概述
1.数据库系统发展概述
应用需求是数据库系统产生和发展的源动力
数据模型是数据库发展的主线
计算机技术是数据库发展的基础
2.数据库系统发展简史
第一代数据库系统
层次、网状数据库系统,以数据的组织、存储和检索为主要功能
第二代数据库系统
支持关系模型的数据库系统
关系数据库系统的扩展
从数据库到数据仓库,从事务型应用到分析型应用
关系模型的扩展
面向对象数据模型和对象关系数据模型
XML数据模型
大数据时代的数据库系统
SQL数据库系统与NoSQL数据库系统
NewSQL数据库系统
3.计算机技术对数据库系统发展的支撑作用
高速网络与分布式数据库
新硬件和内存数据库
人工智能和数据技术
4.数据库发展展望
多数据模型并存
新硬件驱动
云原生数据库
支持混合事务分析处理型应用
面向人工智能的数据管理技术
CH15-大数据管理系统
1. 大数据概述
什么是大数据
大数据的特征
2.大数据管理系统·
键值对数据库
文档数据库
图数据库
时序数据库
CH16-数据仓库与联机分析处理
1.联机分析处理技术·混合事务分析处理技术
2.大数据时代的新型数据仓库
CH17-内存数据库系统
1.内存数据库概述
2.新硬件技术推动内存数据库
多核处理器
图形处理器
新型非易失性内存
3.内存数据库的若干关键实现技术
数据存储
查询处理及优化
并发与恢复
4.内存数据库的几种实现方案
混合的内存加速引擎
独立的内存数据库系统
GPU数据库
5.内存数据库前沿技术与展望
CH18-区块链与数据库
区块链的概念与工作原理
区块链的定义
是借助密码学保护内容的自增长的串接电子记录列表,又称去区块。每一个区块都包含前一个区块的哈希值、本区块的时间戳和交易数据,这样的设计使得区块链内容具有难以篡改的特性。区块链能让多方有效记录交易,且可永久置信此交易。
区块链的数据结构
父区块的哈希值
Merkle树
难度系数和随机数
区块链的工作机制
区块链的分布式网络架构
区块链的工作机制
区块链的共识协议
区块链与比特币
区块链的发展进程
区块链系统的技术架构与关键技术
区块链系统的架构
基础设施层
基础组件层
账本层
共识层
智能合约层
接口层
系统管理层
操作运维层
应用层
区块链技术的难点
应用开发门槛高,技术储备不足
底层性能无法支持离并发
跨链通信问题
区块链技术的“不可能三角”
去中心化
安全
效率
设计目标上的差异
从设计目标上看,大部分区块链系统考虑的是安全问题。这是因为区块链系统大多面对开放的网络环境,系统中可能存在恶意节点,因而安全是其最关心的目标。而关系数据库管理系统虽然安全也是重要指标,但关系数据库管理系统间比较封闭的运行环境,因此安全问题相对容易控制和处理,因此系统功能呢、性能指标(如响应时间吞吐量)通常更为重要。
功能上的差异
从功能上看,区块链系统支持智能合约、能图灵完备的程序语言,因此除了存储功能外,还可以看作是分布式的计算环境。
关系数据库管理系统则只支持运行SQL脚本。区块链中的数据以键值对模式存储在状态数据库中,关系数据库管理系统中对数据则采用关系模式。
区块链系统仅支持对数据的增加和查询操作,但不能修改或删除。关系数据库管理系统则既支持增删改查操作。
区块链要求所有事务串行执行,不支持事务的并发,关系数据库管理系统则支持事务并发。
架构上的差异
从架构上看,区块链系统中的每个节点存储完整的数据副本,而分布式关系数据库管理系统中的每个节点只存储部分数据。
区块链系统没有中心节点,分布式关系数据库管理系统有中心节点。
区块链与数据库
区块链与数据库的对比
功能上的差异
架构上的差异
区块链与数据库的结合
将数据库技术应用于区块链中
融合区块链特征的新型数据库
CH04-数据库安全性
1.数据库安全性概述
定义:保护数据库,防止不合法使用造成数据泄露、更改或破坏
数据库的不安全因素
非授权用户对数据库的恶意存取和破坏
数据库中重要或敏感的数据被泄露
安全环境的脆弱性
安全标准简介
可信计算机系统 评价材料TCSEC
IT安全通用准则CC
2.数据库安全性控制
计算机系统的安全模型(用户-数据库管理系统-操作系统-数据库)
用户标识鉴别
定义:是系统提供的最外层安全保护措施,保证只有身份合法的用户才能访问
常见的鉴别方式
口令鉴别:最广泛使用的用户鉴别方法
静态口令鉴别
动态口令鉴别
生物特征鉴别
智能卡鉴别
存取控制
定义:由数据库对象和操作类型组成
自主存取控制
定义:是指用指派模式授予用户对于不同的数据库对象有不同的存取权限,不同的用户对于同一个数据库对象也有不同的存取权限
授权:grant语句;收回权限:revoke语句;级联收回:加上cascade
强制存取控制
定义:是指为保证更高程度的安全性,安装TDI/TCSEC标准中安全策略的要求所采取的强制存取检查手段
自主存取控制方法
授予与收回对数据的操作权限
数据库角色
强制存取控制方法
3.视图机制
定义:视图对于无权存取的用户是不可见的,通过视图机制能将要保密的数据对无权存取这些数据的用户隐藏
安全保护
和授权机制相配合,间接实现支持存取谓词的用户权限定义
4.审计
定义:审计功能是指用户对数据库的所有操作自动记录下来,放到审计日志中
审计事件
审计功能
AUDIT语句与NOAUDIT语句
5.数据加密
定义:对敏感的数据,采用数据加密技术
存储加密
传输加密
CH05-数据库完整性
数据库完整性概述
数据库完整性的定义
数据的正确性和相容性
防止错误数据进入数据库
数据库完整性与安全性区别
完整性防止数据不正确
安全性防止非法存取
实体完整性
实体完整性定义
单属性码的定义方法
列级约束条件
表级约束条件
多属性码的定义方法
只能为表级约束条件
实体完整性检查和违约处理
检查主码值唯一性
检查主码属性非空
提高检查效率的方法
自动建立索引
参照完整性
参照完整性定义
在CREATE TABLE中定义外码
指明外码参照哪些表的主码
参照完整性检查和违约处理
四种可能破坏参照完整性的情况
插入元组
修改外码值
删除元组
修改主码值
违约处理策略
拒绝操作
级联删除/修改
设置为空值或默认值
用户定义的完整性
属性上的约束条件定义
列值非空(NOT NULL)
列值唯一(UNIQUE)
列值满足布尔表达式(CHECK)
元组上的约束条件定义
不同属性之间取值的相互约束
完整性约束命名子句
使用CONSTRAINT定义约束条件
完整性约束条件命名规范
修改表中的完整性限制
触发器
触发器的定义
事件-条件-动作规则(ECA规则)
触发器激活时的检查与动作
触发器的类型和使用
行级触发器与语句级触发器
触发器的创建语法格式
触发器的激活和删除
触发器的执行顺序
删除触发器的SQL语法
说明
本思维导图内容基于提供的文本内容,以数据库完整性为主题,包括了数据库完整性概述、实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性、完整性约束命名子句和触发器六个主要部分。每个主要部分下又细分了关键点和细节,以支持对数据库完整性概念和机制的深入理解
第七章 数据库设计
1.概述
数据库设计的定义与目标
数据库设计是为应用环境构造优化的数据库逻辑模式和物理结构
目标是提供信息基础设施和高效率运行环境
数据库设计的特点与方法
特点包括三分技术、七分管理、十二分基础数据
方法涉及软件工程思想和多种设计方法
数据库设计的基本步骤
包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和维护
2.需求分析
需求分析任务与方法
任务是详细调查现实世界要处理的对象和明确用户需求
方法包括调查组织机构、业务活动和系统要求
数据字典与数据流图
数据字典是关于数据库中数据的描述
数据流图描述数据在系统中的流动和处理
3.概念结构设计
概念模型与E-R模型
概念模型反映现实世界并易于理解、更改和转换
E-R模型用于表示实体型、属性和联系
E-R图的集成
集成局部E-R图以形成全局概念结构
需要消除冲突和冗余
4.逻辑结构设计
E-R图向关系模型的转换
转换原则包括实体型转换为关系模式和联系的转换策略
数据模型的优化
以规范化理论为指导进行数据模型优化
设计用户子模式
根据局部应用需求设计用户外模式
5.数据库的物理设计
数据库物理设计内容与方法
内容包括确定物理结构和评价物理结构
方法涉及存取方法选择和存储结构确定
关系模式存取方法选择
常用存取方法包括B+树索引、Hash索引和聚簇存取方法
6.数据库实施和维护
数据的载入和应用程序的调试
组织数据入库和调试应用程序
数据库的试运行
功能测试和性能测试
数据库的运行和维护
包括转储和恢复、安全性与完整性控制、性能监督与改进、重组织与重构造
CH11-数据库恢复技术
1.事务的基本概念
事务的定义
用户定义的数据库操作序列,不可分割的工作单位
ACID特性
原子性(Atomicity):事务要么全做,要么全不做
一致性(Consistency):事务必须保证数据库状态的一致性
隔离性(Isolation):并发事务之间相互隔离,互不干扰
持久性(Durability):一旦事务提交,对数据库的改变就是永久的
2.数据库恢复概述
3.故障的分类
事务故障:事务未完成或数据不正确
系统故障:操作系统错误,需要重新启动
介质故障:硬件错误,如磁盘损坏
4.恢复的实现技术
数据转储
静态转储
动态转储
登记日志文件
日志文件的格式和内容
以数据块为单位的日志文件
以记录为单位的日志文件
日志文件的作用
事务故障恢复
系统故障恢复
介质故障恢复
登记日志文件
登记的次序严格按照并发事务执行的时间次序
必须先写日志文件,后写数据库
实验:数据库备份与恢复
备份的重要性
定期备份数据库以防止数据丢失
备份的类型
海量转储:备份整个数据库
增量转储:备份自上次转储后的更新数据
备份的优缺点
海量转储:实现简单,但降低数据库可用性
增量转储:更实用,效率更高
病毒的威胁
病毒可能传播快,破坏性强,有潜伏期
恢复策略
系统重新启动时的恢复策略
撤销未完成事务
重做已提交事务
硬件故障的恢复
磁盘损坏:使用后备副本进行恢复
计算机病毒的影响
病毒可能破坏系统,导致数据丢失或损坏
7.数据库镜像
6.具有检查点的恢复技术
检查点记录
重新开始文件
动态维护日志文件
恢复子系统的恢复策略
5.恢复的策略
事务故障的恢复
撤销(Undo):对未完成事务的逆操作
重做(Redo):对已完成事务的重新执行
系统故障的恢复
静态转储:定期复制整个数据库到其他存储介质
动态转储:实时更新数据库的备份
介质故障的恢复
日志文件:记录事务的更新操作,用于恢复
检查点记录:日志文件中增加的记录,用于加速恢复过程
第13章 数据库管理系统
1.数据库管理系统的基本功能
1. 数据库定义和构建
数据定义语言主要用于定义数据库中各类对象的逻辑结构模式、外模式、内模式等数据结构。
2. 数据存储
数据库管理系统向用户提供数据的物理存储机制,实现对数据的透明访问、删除、修改。
3. 数据操纵、带SQL管理
数据查询是数据库系统的基础操作,包括基本字典、用户数据、存取路径等信息以所有文件结构的形式方式在操作系统上组织这些信息以及如何实现数据访问的关系。
4. 数据库事务管理及运行管理
这里是指数据库管理系统对DBMS型控制和管理措施,包括多用户环境下的事务管理功能和完整性、并发性控制机制、故障恢复,并发控制和恢复保证数据库的安全性、完全性和一致性,完整的事务执行行为,运行时安全运行管理等,这些功能保证了数据库系统的正常运行,保证了事务的ACID特性。
5. 数据库的建立和维护
此处指创建和维护数据库的能力,包括数据库设计、数据库的初始化配置、数据库的增量(也称增量)及数据库的备份与恢复。
6. 其他功能
数据库管理系统的扩展性与网络中其他子系统的联系实现,一个数据库管理系统可作为一个服务器或客户端与其他系统进行通信协作,随着技术的发展,许多新的应用对数据库管理系统提出了新的需求,数据库管理系统不断更新和发展新的管理技术,例如XML数据、流数据、空间数据、多媒体数据等管理技术。
2.数据库管理系统的体系结构
数据库管理系统的层次结构
1. 应用层
最上层,位于关系数据库管理系统的核心地位
2. 请求处理层
处理对象是数据库查询XSQL
3. 数据存取层
处理对象是单个请求,把上层第二节这层/转换为单记录受操作
4. 数据存储层
该处理层对象是数据和存储介质区
5. 操作系统
操作系统是关系数据库管理系统的基础,该层处理的对象是数据文件的读写块,执行计划、系统资源的请求处理、数据加锁、缓存区管理数据的本地视图格式、文件的本地化操作,保证关系数据库管理系统中的数据表层上的真实具体地映射到物理文件上。操作系统的作用是协调和优化硬件本体和软件通常作为关系数据库管理系统提供程序编写的接口
关系数据库管理系统的运行指示器
关系数据库管理系统是一个复杂而有序的整体,应用分层的观点看待其各个功能模块。
3.语言处理层
语言处理层的任务和工作步骤
1.
语言处理层的主要任务如下:使用户在各种方式下提交的源语言语句转换成对关系数据库操作命令并生成可执行的内部机器码供使用学习。
2.
数据库语言通常包括三类数据语言谓词、数据操纵和数据控制语言。
3.
数据字典是数据库从源语言语句的处理、执行以及关系数据库管理系统命令行管理的基础工具。
4.
在关系数据库管理系统中,数据字典通常采用和普通数据同样的表示方式,即也用关系表示。
数据操纵语言查询语句的处理过程如下
1.
对数据操纵语言语句进行语法分析和语法分析,并把外部关系名、属性名转换为内部名。
2.
根据数据字典中的内容进行查询检查,包括权限检查、审核用户的存取权限、完整性检查和视图转换。
3.
对查询进行优化。
优化分为代数优化和物理优化顺序路径优化化。
解决方法
符号转换通过计算需要的符号字典。
语法分析和语法分析通过后缀生成语法树。
查询检查还包括视图消解,也称为视图转换。
预编译方法
外部阶段用于用户记忆和使用内部名称则需统一。
6.数据库的物理组织
5.缓冲区管理层
4.数据存取层
数据存取层介于语言处理层和数据存储层之间
数据存取层所涉及的主要数据结构为:度量数据、记录、逻辑块、通道存取路径。
数据存取层的任务主要包括以下17个方面:
数据存取层的实现子系统
记录存取、事务管理子系统
数据存取层的内部结构
c数据存取层的实现子系统系统
第14章 数据库发展概述
1.数据库系统发展概述
应用需求是数据库系统产生和发展的源动力
数据模型是数据库发展的主线
计算机技术是数据库发展的基础
2.数据库系统发展简史
第一代数据库系统
层次、网状数据库系统,以数据的组织、存储和检索为主要功能
第二代数据库系统
支持关系模型的数据库系统
关系数据库系统的扩展
从数据库到数据仓库,从事务型应用到分析型应用
关系模型的扩展
面向对象数据模型和对象关系数据模型
XML数据模型
大数据时代的数据库系统
SQL数据库系统与NoSQL数据库系统
NewSQL数据库系统
3.计算机技术对数据库系统发展的支撑作用
高速网络与分布式数据库
新硬件和内存数据库
人工智能和数据技术
4.数据库发展展望
多数据模型并存
新硬件驱动
云原生数据库
支持混合事务分析处理型应用
面向人工智能的数据管理技术
区块链与数据库的结合
架构上的差异
区块链系统没有中心节点,分布式关系数据库管理系统有中心节点。
将数据库技术应用到区块链中
融合区块链特征的新型数据库
第十八章 区块链与数据库
区块链的概念与工作原理
区块链的定义
是借助密码学保护内容的自增长的串接电子记录列表,又称去区块。每一个区块都包含前一个区块的哈希值、本区块的时间戳和交易数据,这样的设计使得区块链内容具有难以篡改的特性。区块链能让多方有效记录交易,且可永久置信此交易。
区块链的数据结构
父区块的哈希值
Merkle树
难度系数和随机数
区块链的工作机制
区块链的分布式网络架构
区块链的工作机制
区块链的共识协议
区块链与比特币
区块链的发展进程
区块链系统的技术架构与关键技术
区块链系统的架构
基础设施层
基础组件层
账本层
共识层
智能合约层
接口层
系统管理层
操作运维层
应用层
区块链技术的难点
应用开发门槛高,技术储备不足
底层性能无法支持离并发
跨链通信问题
区块链技术的“不可能三角”
去中心化
安全
效率
设计目标上的差异
从设计目标上看,大部分区块链系统考虑的是安全问题。这是因为区块链系统大多面对开放的网络环境,系统中可能存在恶意节点,因而安全是其最关心的目标。而关系数据库管理系统虽然安全也是重要指标,但关系数据库管理系统间比较封闭的运行环境,因此安全问题相对容易控制和处理,因此系统功能呢、性能指标(如响应时间吞吐量)通常更为重要。
功能上的差异
从功能上看,区块链系统支持智能合约、能图灵完备的程序语言,因此除了存储功能外,还可以看作是分布式的计算环境。
关系数据库管理系统则只支持运行SQL脚本。区块链中的数据以键值对模式存储在状态数据库中,关系数据库管理系统中对数据则采用关系模式。
区块链系统仅支持对数据的增加和查询操作,但不能修改或删除。关系数据库管理系统则既支持增删改查操作。
区块链要求所有事务串行执行,不支持事务的并发,关系数据库管理系统则支持事务并发。
架构上的差异
从架构上看,区块链系统中的每个节点存储完整的数据副本,而分布式关系数据库管理系统中的每个节点只存储部分数据。
区块链系统没有中心节点,分布式关系数据库管理系统有中心节点。
区块链与数据库
区块链与数据库的对比
功能上的差异
架构上的差异
区块链与数据库的结合
将数据库技术应用于区块链中
融合区块链特征的新型数据库
数据库的基本概念
数据库定义
数据库是一种组织、存储和管理数据的仓库
数据库可以存储各种类型的数据,如文本、数字、图像、音频等
数据库管理系统(DBMS)是用于创建、维护和管理数据库的软件
数据库类型
关系型数据库(RDBMS)
关系型数据库使用表来存储数据,表之间可以建立关系
常见的关系型数据库有MySQL、PostgreSQL、Oracle等
非关系型数据库(NoSQL)
非关系型数据库使用键值对、文档、图形等数据结构来存储数据
常见的非关系型数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等
数据库设计
数据库设计是指根据用户需求和业务场景设计数据库结构
数据库设计包括概念设计、逻辑设计和物理设计三个阶段
概念设计阶段主要确定数据库的概念模型,包括实体、属性和关系
逻辑设计阶段主要将概念模型转化为逻辑模型,包括表、视图和索引等
物理设计阶段主要将逻辑模型转化为物理模型,包括存储结构、访问方法和安全性等
数据库操作
数据库操作包括创建、查询、更新和删除等操作
创建操作包括创建数据库、表、视图、索引等
查询操作包括SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY等
更新操作包括INSERT、UPDATE、DELETE等
删除操作包括DROP、TRUNCATE等
数据库安全性
数据库安全性是指保护数据库免受未经授权的访问、篡改和泄露
数据库安全性包括用户身份验证、访问控制、加密、审计等措施
用户身份验证是指验证用户的身份和权限
访问控制是指限制用户对数据库对象的访问权限
加密是指对敏感数据进行加密存储和传输
审计是指记录数据库的访问和修改日志,以便追踪和审计
数据库性能优化
数据库性能优化是指提高数据库查询和更新的效率
数据库性能优化包括索引优化、查询优化、硬件优化等
索引优化是指创建合适的索引来提高查询效率
查询优化是指优化查询语句和查询条件,减少查询时间
硬件优化是指升级硬件配置,如增加内存、升级CPU等
数据库备份和恢复
数据库备份是指定期将数据库数据备份到其他存储介质上
数据库备份可以防止数据丢失和损坏
数据库恢复是指从备份中恢复数据库数据
数据库恢复可以快速恢复数据库到正常状态;