数据库基础知识

第一章数据库基础知识

本章以概念为主，主要是了解数据库的基本概念，数据库技术的发展，数据模型，重点是关系型数据。

第一节：信息，数据与数据处理

一、信息与数据：

1、信息：是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为，信息是一种已经被加工为特定形式的数据。

信息的主要特征是：信息的传递需要物质载体，信息的获取和传递要消费能量；信息可以感知；信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值

2、数据：数据是信息的载体和具体表现形式，信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。

3、数据与信息的关系：一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。

二、数据处理与数据管理技术：

1、数据处理：数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。

2、数据管理：数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本 *** 作，称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。

3、数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。

4、数据管理技术的三个阶段：人工管理，文件管理和数据库系统。

第二节：数据库技术的发展

一、数据库的发展：数据库的发展经历了三个阶段：

1、层次型和网状型：

代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。

2、关系型数据型库：

目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E．F．Codd提出了关系模型。其代表产品为sysemR和Inges。

3、第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。

二、数据库技术的发展趋势：

1、面向对象的方法和技术对数据库发展的影响：

数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术，提出了面向对象数据模型。

2、数据库技术与多学科技术的有机组合：

3、面向专门应用领域的数据库技术

三、数据库系统的组成：

数据库系统（DBS）是一个采用数据库技术，具有管理数据库功能，由硬件、软件、数据库及各类人员组成的计算机系统。

1、数据库（DB）：

数据库是以一定的组织方式存放于计算机外存储器中相互关联的数据集合，它是数据库系统的核心和管理对象，其数据是集成的、共享的以及冗余最小的。

2、数据库管理系统（DBMS）：

数据库管理系统是维护和管理数据库的软件，是数据库与用户之间的界面。作为数据库的核心软件，提供建立、 *** 作、维护数据库的命令和方法。

3、应用程序：

对数据库中数据进行各种处理的程序，由用户编写。

4、计算机软件：

5、计算机硬件：

包括CPU、内存、磁盘等。要求有足够大的内存来存放 *** 作系统、数据库管理系统的核心模块以及数据库缓冲；足够大的磁盘能够直接存取和备份数据；比较主的通道能力；支持联网，实现数据共享。

6、各类人员。

四、数据库系统的特点：

1、数据共享：

2、面向全组织的数据结构化：

数据不再从属于一个特定应用，而是按照某种模型组织成为一个结构化的整。它描述数据要身的特性，也描述数据与数据之间的种种联系。

3、数据独立性：

4、可控数据冗余度：

5、统一数据控制功能：

数据安全性控制：指采取一定的安全保密措施确保数据库中的数据不被非法用户存取而造成数据的泄密和破坏；

数据完整性控制：是指数据的正确性、有效性与相容性。

并发控制：多个用户对数据进行存取时，采取必要的措施进行数据保护；

数据恢复：系统能进行应急处理，把数据恢复到正确状态。

第三节：数据模型

一、数据组织：

关系型数据库中的数据层次如下：

1、数据项（field）：又称字段，用于描述实体的一个属性，是数据库的基本单位。一般用属性名作项名；

2、记录（Record）：又称为结点，由若干个数据项组成，用于描述一个对象；

3、文件（File）：由若干个记录组成；

4、数据库（DataBase）：由逻辑相关的文件组成。

二、数据模型：

数据的组织形式称为数据模型，它决定数据（主要是结点）之间联系的表达方式。主要包括层次型、网状型、关系型和面向对象型四种。层次型和网状型是早期的数据模型，又称为格式化数据系统数模型。

以上四种模型决定了四种类型的数据库：层次数据库系统，网状数据库系统，关系型数据库系统以及面向对象数据库系统。

目前微机上使用的主要是关系型数据库。

1、层次型：是以记录为结点的有向树；图如教材P7图1--2

2、网状型：树的集合，它的表示能力以及精巧怀强于层次型，但独立性下降。

3、关系型：

在关系型中，数据被组织成若干张二维表，每张表称为一个关系。

一张表格中的一列称为一个“属性”，相当于记录中的一个数据项（或称为字段），属性的取值范围称为域。

表格中的一行称为一个“元组”，相当于记录值。

可用一个或若干个属性集合的值标识这些元组，称为“关键字”。

每一行对应的属性值叫做一个分量。

表格的框架相当于记录型，一个表格数据相当于一个同质文件。所有关系由关系的框架和若干元组构成，或者说关系是一张二维表。

关系型的特点：描述的一致性；可直接表示多对多关系；关系必须是规范化的；关系模型建立在数学概念基础上。

4、面向对象型：主要采用对象和灯的概念。

第四节：关系型数据库

一、关系型数据库的发展：

1、数据库产品种类繁多：像dBASE，FoxBASE，Clipper，Paradox，Acess等。

2、采用SQL语言：SQL（StructuredQueryLanguage）“结构化查询语言”，是通用的关系型数据库 *** 作语言，可以查询、定义、 *** 纵和控制数据库。它是一种非过程化语言。

3、支持面向对象的程序设计：

4、提供良好的图形界面和窗口；

5、支持开放的客户机/服务器和分布式处理；

6、提供新一代的数据库管理系统开发工具：支持GUI（图形界面）、ODBC（开放数据库连接）、OLE（对象的链接与嵌入）、DLL（动态链接）等。

二、关系型数据库管理系统（RDBMS）及其产品：

主要著名的关系型数据库产品有Oracle、Sybase、Informix、DB2、Inges、Paradox、Access、SQLServer等。数据库应用系统开发工具是PowerBuilder和Delphi。

1、数据收集

对于任何的数据剖析来说，首要的就是数据收集，因而大数据剖析软件的第一个技能就是数据收集的技能，该东西能够将分布在互联网上的数据，一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的收集，一起它还能够敏捷的将一些其他的平台中的数据源中的数据导入到该东西中，对数据进行清洗、转化、集成等，然后构成在该东西的数据库中或者是数据集市傍边，为联络剖析处理和数据挖掘提供了根底。

2、数据存取

数据在收集之后，大数据剖析的另一个技能数据存取将会继续发挥作用，能够联系数据库，方便用户在运用中贮存原始性的数据，而且快速的收集和运用，再有就是根底性的架构，比如说运贮存和分布式的文件贮存等，都是比较常见的一种。

3、数据处理

数据处理能够说是该软件具有的最中心的技能之一，面对庞大而又杂乱的数据，该东西能够运用一些计算方法或者是计算的方法等对数据进行处理，包括对它的计算、归纳、分类等，然后能够让用户深度的了解到数据所具有的深度价值。

4、计算剖析

计算剖析则是该软件所具有的另一个中心功能，比如说假设性的查验等，能够帮助用户剖析出现某一种数据现象的原因是什么，差异剖析则能够比较出企业的产品销售在不同的时刻和区域中所显示出来的巨大差异，以便未来更合理的在时刻和地域中进行布局。

5、相关性剖析

某一种数据现象和别的一种数据现象之间存在怎样的联系，大数据剖析通过数据的增加减少改变等都能够剖析出二者之间的联系，此外，聚类剖析以及主成分剖析和对应剖析等都是常用的技能，这些技能的运用会让数据开发更接近人们的应用方针。

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1程序设计思想就是如何用程序语言描述世界。2数据库设计有5个阶段，每个阶段的任务是不同的。一般，数据库的设计过程大致可分数据库设计为5个步骤：1)需求分析；调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约。(2)概念设计；对用户要求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等)，通过对其中住处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节，用一种抽象的形式表示出来。以扩充的实体—（E-R模型）联系模型方法为例，第一步先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等，从而给出各部门内所用信息的局部描述(在数据库中称为用户的局部视图)。第二步再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图，即用户要描述的现实世界的概念数据模型。(3)逻辑设计；主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。(4)物理设计；根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。(5)验证设计；在上述设计的基础上，收集数据并具体建立一个数据库，运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性和合理性。一般，一个大型数据库的设计过程往往需要经过多次循环反复。当设计的某步发现问题时，可能就需要返回到前面去进行修改。因此，在做上述数据库设计时就应考虑到今后修改设计的可能性和方便性。

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