1. 数据库系统

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1. 数据库设计阶段：数据将设计阶段
2. 关系代数：关系代数运算、关系代数与SQL结合考察
3. 规范化理论：候选关系式、范式、模式分解、其他
4. 并发控制：并发控制
5. 数据库扩展技术：分布式数据库、数据库分区、数据仓库与数据挖掘、联邦数据库、NoSQL、内存数据库、数据库性能优化、大数据
6. 数据备份与恢复：数据备份与恢复

1.1. 数据库模式

三级模式-两层映射

• 外模式(视图、用户模式、用户视图)->概念模式(DBA视图)->内模式(内部试图)
• 外模式-概念模式映射 概念模式-内模式映射

视图

• 数据库试图是一个虚拟表，其内容由查询定义。但是试图并没有真正存储这些数据，而是通过查询原始表动态生成所需要的数据
• 优点：能简化用户操作、使用户能以多角度看待同一数据
• 缺点：查询之后再展示效率比较低

数据库设计过程

• 需求分析(数据流图、数据字典、需求说明书)
• 概念结构设计(ER模型)
• 逻辑结构设计(关系模式)
• 物理设计

1.2. ER模型

关键

• 属性
• 实体
• 联系

1.3. 关系代数

关系代数运算

• 并
• 交
• 差
• 笛卡尔积
• 投影
• 选择
• 自然连接

1.4. 规范化理论

价值与用途

• 非规范化的关系模式：数据冗余、更新异常、插入异常、删除异常

函数依赖

• 部分函数依赖：多个元素的主键才有部分函数依赖
• 传递依赖

键

• 候选键
• 主键：唯一标识元组的属性集合
• 外键：其他关系的主键

范式

• 1NF：属性值都是不可分的原子值
• 2NF：消除非主属性对候选键的部分依赖
• 3NF：消除非主属性对候选键的传值依赖
• BCNF：消除主属性对候选键的部分和传递依赖，左侧决定因素必须包括候选码

无损分解

• 保持函数依赖分解
• 无损分解

反规范化

• 由于规范化会使得表不断的拆分，从而导致数据表过多，会增加查询的工作量。
• 技术手段：增加派生性冗余列、增加冗余列、重新组表、分割表（水平分割、垂直分割）

1.5. 并发控制

事务的特性

• 原子性
• 一致性
• 隔离型
• 持续性

并发产生的问题

• 丢失更新
• 不可重复读
• 脏数据

封锁协议

• S锁：读锁、共享锁
• X锁：写锁、排他锁、独占锁
• 一级封锁协议：事务T在修改数据R前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放。可防止丢失修改。
• 二级封锁协议：一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加S锁，读完后即可释放S锁。可防止丢失修改，还可防止读脏数据。

• 三级封锁协议：一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加S锁，直到事务结束才释放。可防止丢失修改，还可防止读脏数据、防止数据重复读。

• 两段锁协议：可串行化、可能发生死锁。

1.6. 数据库完整性约束

约束

• 实体完整性约束：主键唯一且为空
• 参照完整性约束：外键，其他关键的主键，或者为空
• 用户自定义完整性约束
• 针对复杂的约束，系统提供了触发器机制，通过用户编程实现。

1.7. 数据库安全性

• 用户标识与坚定
• 存取控制
• 密码存储和传输
• 视图的保护
• 审计

数据备份

• 冷备份：数据库在停止状态下，将数据库的文件全部备份下来
• 热备份：数据库在运行状态下，将数据库的文件全部备份下来
• 完全备份：备份所有数据
• 差量备份：仅备份上一次完全备份之后变化的数据
• 增量备份：备份上一次备份之后变化的数据
• 影子拷贝：该策略假设在某一个时刻只有一个活动的事务，首先对数据库做副本（称为影子副本），并在磁盘上维护一个dp_pointer指针，指向数据库的当前副本。对于要执行写操作的数据项，数据库系统在磁盘上维护数据库的一个副本，所有的写操作都在数据库副本上执行，而保持原始数据库不变，如果在任一时刻操作不得不中止，系统仅需要删除新副本，原数据库副本没有受到任何影响。
• 基于日志的延迟修改技术（deferred-modification technique）的设计与恢复过程。该技术通过在日志中记录所有对数据库的修改操作，将一个事务的所有写操作延迟到事务提交后才执行，日志中需要记录“事务开始”和“事务提交”时间，还需要记录数据项被事务修改后的新值，无需记录数据项被事务修改前的原始值。当系统发生故障时，如果某个事务已经开始，但没有提交，则该事务对数据项的修改尚未体现在数据库中，因此无需做任何恢复动作。

1.8. 分布式数据库

分片透明性

• 分片透明性
• 位置透明性
• 局部数据模型透明性

分布式数据库管理系统DDBMS-组成

• LDBMS（局部数据库管理系统）
• GDBMS（全局数据库管理系统）
• 全局数据字典
• 通信管理Cm

分布式数据库管理系统-结构

• 全局控制集中的DDBMS
• 全局控制分散的DDBMS
• 全局控制部分分散的DDBMS

关系数据库与NoSQL数据库对比

NoSQL

1.9. 数据仓库与数据挖掘