Skip to content

Latest commit

 

History

History

数据库

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

parent directory

..
MySQL问题合集.md
MySQL问题合集.md
 
 
README.md
README.md
 
 
Redis问题合集.md
Redis问题合集.md
 
 
SQL问题合集.md
SQL问题合集.md
 
 
数据库系统原理.md
数据库系统原理.md
 
 

README.md

💾 数据库

本节部分知识点来自《数据库系统概论（第 5 版）》

基本概念

  • 数据（data）：描述事物的符号记录称为数据。
  • 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，具有永久存储、有组织、可共享三个基本特点。
  • 数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）：是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，DBS）：是有数据库、数据库管理系统（及其应用开发工具）、应用程序和数据库管理员（DataBase Administrator DBA）组成的存储、管理、处理和维护数据的系统。
  • 实体（entity）：客观存在并可相互区别的事物称为实体。
  • 属性（attribute）：实体所具有的某一特性称为属性。
  • 码（key）：唯一标识实体的属性集称为码。
  • 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。
  • 实体集（entity set）：同一实体型的集合称为实体集。
  • 联系（relationship）：实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。
  • 模式（schema）：模式也称逻辑模式，是数据库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。
  • 外模式（external schema）：外模式也称子模式（subschema）或用户模式，它是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是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。
  • 内模式（internal schema）：内模式也称为存储模式（storage schema），一个数据库只有一个内模式。他是数据物理结构和存储方式的描述，是数据库在数据库内部的组织方式。

常用数据模型

  • 层次模型（hierarchical model）
  • 网状模型（network model）
  • 关系模型（relational model）
    • 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
    • 码（key）：表中可以唯一确定一个元组的某个属性组
    • 域（domain）：一组具有相同数据类型的值的集合
    • 分量：元组中的一个属性值
    • 关系模式：对关系的描述，一般表示为 关系名(属性1, 属性2, ..., 属性n)
  • 面向对象数据模型（object oriented data model）
  • 对象关系数据模型（object relational data model）
  • 半结构化数据模型（semistructure data model）

常用 SQL 操作

对象类型 对象 操作类型
数据库模式 模式 CREATE SCHEMA
基本表 CREATE SCHEMA，ALTER TABLE
视图 CREATE VIEW
索引 CREATE INDEX
数据 基本表和视图 SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE，REFERENCES，ALL PRIVILEGES
属性列 SELECT，INSERT，UPDATE，REFERENCES，ALL PRIVILEGES

SQL 语法教程：runoob . SQL 教程

关系型数据库

  • 基本关系操作：查询（选择、投影、连接（等值连接、自然连接、外连接（左外连接、右外连接））、除、并、差、交、笛卡尔积等）、插入、删除、修改
  • 关系模型中的三类完整性约束：实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性

索引

数据库完整性

  • 数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。
    • 完整性：为了防止数据库中存在不符合语义（不正确）的数据。
    • 安全性：为了保护数据库防止恶意破坏和非法存取。
  • 触发器：是用户定义在关系表中的一类由事件驱动的特殊过程。

关系数据理论

  • 数据依赖是一个关系内部属性与属性之间的一种约束关系，是通过属性间值的相等与否体现出来的数据间相关联系。
  • 最重要的数据依赖：函数依赖、多值依赖。

范式

  • 第一范式（1NF）：属性（字段）是最小单位不可再分。
  • 第二范式（2NF）：满足 1NF，每个非主属性完全依赖于主键（消除 1NF 非主属性对码的部分函数依赖）。
  • 第三范式（3NF）：满足 2NF，任何非主属性不依赖于其他非主属性（消除 2NF 非主属性对码的传递函数依赖）。
  • 鲍依斯-科得范式（BCNF）：满足 3NF，任何非主属性不能对主键子集依赖（消除 3NF 主属性对码的部分和传递函数依赖）。
  • 第四范式（4NF）：满足 3NF，属性之间不能有非平凡且非函数依赖的多值依赖（消除 3NF 非平凡且非函数依赖的多值依赖）。

数据库恢复

  • 事务：是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。
  • 事物的 ACID 特性：原子性、一致性、隔离性、持续性。
  • 恢复的实现技术：建立冗余数据 -> 利用冗余数据实施数据库恢复。
  • 建立冗余数据常用技术：数据转储（动态海量转储、动态增量转储、静态海量转储、静态增量转储）、登记日志文件。

并发控制

  • 事务是并发控制的基本单位。
  • 并发操作带来的数据不一致性包括：丢失修改、不可重复读、读 “脏” 数据。
  • 并发控制主要技术：封锁、时间戳、乐观控制法、多版本并发控制等。
  • 基本封锁类型：排他锁（X 锁 / 写锁）、共享锁（S 锁 / 读锁）。
  • 活锁死锁：
    • 活锁：事务永远处于等待状态，可通过先来先服务的策略避免。
    • 死锁：事务永远不能结束
      • 预防：一次封锁法、顺序封锁法；
      • 诊断：超时法、等待图法；
      • 解除：撤销处理死锁代价最小的事务，并释放此事务的所有的锁，使其他事务得以继续运行下去。
  • 可串行化调度：多个事务的并发执行是正确的，当且仅当其结果与按某一次序串行地执行这些事务时的结果相同。可串行性时并发事务正确调度的准则。