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思维导图

数据库系统（重要）

• 数据库模式（三级模式-两级映射）
• ER模型
• 关系代数与元组演算（上午题必考）
• 规范化理论（上午题必考）
• 并发控制
• 数据库完整性约束
• 分布式数据库（下午案例分析题会出现）
• 数据仓库与数据挖掘（下午案例分析题会出现）
• 反规范化
• 大数据

数据库模式

三级模式-两级映射

三级模式-两级映射

• 三级模式

用户级数据库–> 外模式（视图）：反映了数据库系统的用户观

概念级数据库–> 概念模式（表）：反映了数据库系统的整体观

物理级数据库–> 内模式：反映了数据库系统的存储观

• 两级映射

概念模式/内模式的映像：实现概念模式到内模式之间的相互转换

外模式/概念模式的映像：实现外模式到概念模式之间的相互转换

数据库设计

E-R模型

1:1联系：可把联系合并到其中任意一个表中，至少转化为2个关系模式

1:n联系：可把联系合并到n的表中，如部门-员工（1各部门对多个员工），至少转化为2个关系模式

m:n联系：需要单独把联系抽取为一个关系模式，至少转化为3个关系模式

关系代数

并：S1与S2全部集合

交：S1与S2相同部分

差：S1-S2 => S1中去除S2与S1相同的部分（S1交S2）

笛卡尔积：S1与S2笛卡尔积 => S1每一条记录与S2每一条记录组合，共有Row(S1) * Row(S2) 条记录

投影：选出需要的列，相当于SQL语句 select Sno, Sname from S1 中指定Sno, Sname

选择：选出需要的记录（行），相当于SQL语句 select * from S1 where Sno = No0003 中的where语句

联接：相当于inner join on S1.xxx = S2.xxx 结果集中列只保留一项（笛卡尔积全部保留）

没有条件 = 自然联接（两个表中相同的字段）

注意笛卡尔积与联接的差异：联接操作中两个表都有的字段字段只保留一个，笛卡尔积全部保留

规范化理论

• 函数依赖

函数依赖：假如f(x) = y，x能确定唯一的一个y，y没法确定x，那么称为函数依赖。例如：学号 -> 姓名

部分函数依赖：主键是两个属性的组合键，主键中的一部分可以确定某一个属性。例如：(学号，课程号) -> 姓名，学号或者课程号都是部分函数依赖

传递函数依赖：A能确定B，B能确定C，则A能确定C，其中B不能确定A。例如：学号 -> 姓名 -> 性别，如果学号能确定姓名，姓名能确定性别，那么学号能直接确定性别

• 价值与用途

• 键

（学号，姓名）-> 性别

超键（可能存在冗余属性）：学号，姓名 唯一标识元组 学号能确定性别 学号和姓名的组合键也能确定性别

候选键（不存在冗余属性）：学号 超键基础上取出冗余属性，学号能确定性别就不需要姓名了，去除姓名

主键：在多个候选键中选择一个作为主键

外键：指向其他表

• 求解候选键（图示法）

1. 把关系转化为有向图
2. 找入度为0的属性，能遍历完整个图的则是候选键
3. 若找不到入读为0的属性，则找既有入度又有出度的中间结点，能遍历完全图则为候选键

• 范式（必考，结合函数依赖和候选键）

数据库设计范式参考

逐步优化，解决：更新异常、插入异常、删除异常、数据冗余

第一范式（1NF）：属性值都是不可分的原子值。在关系模式R中，当且仅当所有域只包含原子值，即每个分量都是不可再分的数据项，则称R是第一范式。满足第一范式是关系模式规范化的最低要求。

第二范式（2NF）：在1NF基础上消除非主属性对候选键的部分依赖。当且仅当R是1NF，且每一个非主属性完全依赖主键（主键为单属性或不存在部分依赖）时，则称R是第二范式。

第三范式（3NF）：在2NF基础上消除非主属性对候选键的传递依赖。当且仅当R是1NF，且E中没有非主属性传递依赖于码时，则称R是第三范式。

BC范式（BCNF）：在3NF基础上，消除主属性对候选键的传递依赖。设R是一个关系模式，F是它的依赖集，R属于BCNF当且仅当其F中每个依赖的决定因素必定包含R的某个候选码（所有依赖的决定因素都是候选键）。

主属性：候选键的一部分

例题：

1. 不属于第三范式有两种情况: 未达到第二范式（存在部分函数依赖）或者 达到第二范式不符合第三范式（存在传递函数依赖）；题中部门表中的部门号能确定所有属性，不需要组合候选码，已经消除了非主属性对候选键的部分依赖，因此达到了第二范式，因而只能选C

2. 需要得到表4的结构需要添加职工号-部门号之间的联系，部门和职工属于1:n关系，应把联系保存在n的一端，即在职工表中添加部门号，选D

3. 通过观察表4，在问题2中已经建立了职工号和部门号之间的关联，不需要再加部门号，排除C、D；有商品号可确定商品名称，属于冗余信息，排除B，因此选A

• 模式分解

保持函数依赖分解：假设关系模式R(A,B,C)存在A->B，B->C，那么将R分解为R1(A,B)，R2(B,C)，R1保持了A->B函数依赖，R2保持了B->C函数依赖，为保持函数依赖分解；而将R分解为R1(A,B)，R3(A,C)没有保持B->C函数依赖

无损分解：分解后的关系模式可以还原为原关系模式

1. 列表法

2. 代表法（只适用于一分为二的情况）

假设将关系模式R分解为R1和R2，得到R1与R2的交集A，R1-R2的差B1，R2-R1的差B2，如果存在A->B1 或者A->B2，则为无损分解，否则为有损分解

并发控制

• 事务

原子性：整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。

隔离性：隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。

持久性：在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。

并发处理：提高操作的效率

• 并发控制存在的问题

  • 丢失更新

  • 不可重复读

  • 读“脏”数据（临时值）

• 封锁协议

  • X锁：排它锁 也称为写锁

  • S锁：共享锁 也称为读锁

数据库中的锁机制和封锁协议

• 一级封锁协议 可防止丢失修改

一级封锁协议是指，事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放。一级封锁协议可以防止丢失修改，并保证事务T是可恢复的。

即更新数据前先加写锁

• 二级封锁协议 可防止丢失修改，还可防止读“脏”数据

二级封锁协议是指，在一级封锁协议基础上增加事务T在读数据R之前必须先对其加S锁，读完后即可释放S锁。二级封锁协议除防止丢失修改，还可以进一步防止读“脏”数据。

即在一级封锁协议的基础上，读数据先加读锁，读完立即释放读锁

• 三级封锁协议 可防止丢失修改、读“脏”数据与数据不可重复读

三级封锁协议是指，在一级封锁协议基础上增加事务T在读数据R之前必须先对其加S锁，直到事务结束才释放。三级封锁协议除防止了丢失修改和读“脏”数据外，还可以进一步防止不可重复读。

即在一级封锁协议的基础上. 读数据先加读锁，等事务结束再释放读锁（与二级封锁协议释放时间点不同）

• 两段锁协议 可串行化，有可能发生死锁

两段锁协议：是指所有的事务必须分两个阶段对数据项加锁和解锁。即事务分两个阶段，第一个阶段是获得封锁。事务可以获得任何数据项上的任何类型的锁，但是不能释放；第二阶段是释放封锁，事务可以释放任何数据项上的任何类型的锁，但不能申请。

数据库完整性约束

实体完整性约束: 体现在主键不能为空、不能重复等，必须按照主键的要求输入

参照完整性约束: 体现在外键设置上，按照外键的约束输入

用户自定义完整性约束: 体现在用户自定义约束上，比如男设置为1、女设置为0等

触发器：实现更高级别的要求

数据库安全

数据备份

数据库故障与恢复

数据仓库与数据挖掘

反规范化（规范化的逆过程）

大数据基本概念