数据库系统概论 第一章 绪论

第一章 绪论

1.1 数据库系统概述

1.数据的处理：Descriptive（描述）、Predictive（预测）、Prescriptive（规范）

2.文件组织的相关词汇和概念：

• 数据库：相关文件的集合；
• 文件：相关记录的集合；
• 记录：相关字段的集合；
• 字段：一组字符串，比如单词、数字；
• 实体：需要存储信息的诸如人、地址、物体等对象；
• 属性：描述实体的特征或特性。

3.数据层次：数据库（Database）、文件（file）、记录（record）、字段（field）、字节（byte=8bit）、位（bit）[一个汉字有2个字节]

1.1.1 数据库的四个基本概念

**1.数据（Data）**数据库中存储的基本对象。

①Def：描述事物的符号记录。

②种类：数字（$结构化数据$）、文字、图形、图像、音频等（$非结构化数据$）。

③数据是基础：数据——信息——知识——智能。

④数据的语义：数据的含义。（数据与其语义是不可分的）

2.数据库（Database，简称DB）

①Def：是$长期储存$在计算机内、$有组织的$、可$共享的$大量数据集合。

②基本特征：

• 数据按一定数据模型组织、描述、和储存；
• 可为各种用户共享；
• 冗余度较小；
• 易扩展；
• 较高的数据独立性。

3.数据库管理系统（DBMS）

①Def：

• 位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件；
• 是基础软件，是一个大型复杂的软件系统。

②用途：科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。

③主要功能：$DDL(数据定义语言)、DML(数据操纵语言)、DCL(数据控制语言)$

• 数据定义功能：

  • 提供数据定义语言（DDL）；
  • 定义数据库中的数据对象。

• 数据组织、存储和管理：

  • 分类组织、存储和管理各类数据；
  • 确定组织数据的文件结构和存取方式；
  • 实现数据之间的联系；
  • 提供多种存取方法提高存取效率。

• 数据操纵功能：

  • 提供数据操纵语言（DML）；
  • 实现对数据库的基本操作（查询、插入、删除和修改）；

• 数据库的事物管理和运行管理：

  • 数据库在建立、运行和维护时由数据库管理系统统一管理和控制；
  • 保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用；
  • 发生故障后的系统恢复。

4.数据库系统（Database System，简称DBS）
① 组成：硬件平台、软件平台、人员。

②构成：

• 数据库
• 数据库管理系统（及其应用开发工具）
• 应用程序
• 数据库管理员（DBA）
  • 设计与定义数据库
  • 帮助最终用户使用数据库系统
  • 负责数据库系统的运维工作
  • 改进和重组数据库系统
  • 转储与恢复数据库
  • 重构数据库

③图示：

1.1.2 数据管理技术的产生与发展

1.什么是数据管理：

• 对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护；
• 数据处理的中心问题。

2.数据管理技术的发展过程：

• 人工管理阶段（20世纪50年代中之前）
• 文件系统阶段（20世纪50年代末——60年代中）
• 数据库系统阶段（20世纪60年代末——现在）

3.数据管理技术的发展动力：

• 应用需求的推动
• 计算机硬件的发展
• 计算机软件的发展

1.1.3 数据库系统的特点数据结构化

1.数据结构化

• 数据的整体结构化是数据库的主要特征之一

  • 面向全组织，数据之间有联系
  • 数据记录可以边长
  • 数据的最小存取单位是数据项
  • 数据用数据模型描述，无需应用程序定义

• 数据的共享性高、冗余度低且易扩展（好处）

  • 减少数据冗余，节约存储空间
  • 避免数据之间的不相容性和不一致性
  • 使系统易于扩充

• 数据独立性高

  • 物理独立性
    • 指用户的应用程序与数据库中的物理存储是相互独立的。当数据的物理存储改变了，应用程序不改变。
  • 逻辑独立性
    • 指用户的应用程序与数据库中的逻辑结构是相互独立的。当数据的逻辑结构改变了，应用程序不改变。
  • 数据的独立性由DBMS的二级映像功能来保证。

• 数据由数据库管理系统统一管理和控制

  • 数据的安全性（Security）保护
    • 保护数据防止不合法的使用造成数据的泄密和破坏。
  • 数据的完整性（Integrity）保护
    • 保证数据的正确性、有效性和相容性。
  • 并发（Concurrency）控制
    • 对多用户的并发操作加以控制和协调，防止相互干扰而得到错误的结果。
  • 数据库恢复（Recovery）
    • 对数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态。（回滚机制）

1.2 数据模型

1.数据模型是对现实世界数据特征的抽象。（通俗讲就是$对现实世界的模拟$）

2.满足要求：

• 能比较真实的模拟现实世界
• 容易为人所理解
• 便于在计算机上实现

3.数据模型是数据库系统的$核心和基础$​。

1.2.1 两类数据模型

1.概念模型，也称信息模型

• 它是按照用户的观点来对数据和信息建模，用于数据库设计。

2.逻辑模型和物理模型

• 逻辑模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型、对象关系数据模型、半结构化数据模型等。按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现。
• 物理模型是对数据最底层的抽线，描述数据在系统内部的表示方式和存取方式，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方式。

3.客观对象的抽象过程——两步抽象

• 现实世界中的客观对象抽象为信息世界的概念模型。
• 把概念模型转换为机器世界某一DBMS支持的数据模型。

1.2.2 概念模型

1.Def：从用户的观点对数据进行建模，将现实世界抽象为信息世界。

2.信息世界的基本概念：

• 实体（Entity）：客观存在并可互相区别的事物。
• 属性（Attribute）：实体所具有的某一特性。
• 码（Key）：唯一标识实体的属性集。
• 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。
• 实体集（Entity Set）：同一类型实体的集合。
• 联系（Relationship）
  • 现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反映为实体（型）内部的联系和实体（型）之间（$一对一、一对多、多对多等$​）的联系。

3.概念模型实例：$实体-联系方法$（E-R方法：E-R图）

1.2.3 数据模型的组成要素

1.数据结构（对系统静态特征的描述）

• 描述数据库的组成对象（$类型、内容、性质$​）以及对象之间的联系。

2.数据操作

• 查询
• 更新（包括插入、删除、修改）

3.数据的完整性约束条件：一组完整性规则的集合。

1.2.4 常用的数据模型

• 层次模型（Hierarchical Model）：树
• 网状模型（Network Model）：图
• 关系模型（Relational Model）：表
• 面向对象数据模型（Object Oriented Data Model）：对象

$注意！前四个称为逻辑模型（LogicalModel）$

• 对象关系数据模型（Object Relational Data Model）
• 半结构化数据模型（Semistruture Data Model）

1.2.5 层次模型

1.DBS中最早出现的数据模型。

2.层次模型用$树形结构$来表示各类实体以及实体之间的联系。

3.完整性约束条件

• 无相应的双亲结点值就不能插入子女结点值
• 如果删除双亲结点值，则相应的子女结点值也被同时删除
• 更新操作时，应更新所有相应记录，以保证数据的一致性

4.层次模型的特点：

• 结点双亲唯一。
• 只能处理一对多的实体联系。
• 每个记录类型可以定义一个排序字段也成为码字段。
• 任何记录值只有按其路径查看时，才能显出它的全部意义。
• 没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在。

5.层次模型的优缺点：

• 优点
  • 层次模型的数据结构比较简单清晰
  • 查询效率高，性能优于关系模型，不低于网状模型
  • 层次模型提供了良好的完整性支持
• 缺点
  • 现实世界中很多联系都是非层次性的，不适合用层次模型表示（多对多层次模型就表示不了）
  • 对插入和删除操作的限制多，应用程序的编写比较复杂
  • 查询子女结点必须通过双亲结点
  • 由于结构严密，层次命令趋于程序化

1.2.6 网状模型

1.网状模型允许多个结点没有双亲结点（层次模型只允许一个：根节点）

2.网状模型允许结点有多个双亲结点（层次模型只允许一个）

3.可以表示一对一、一对多、多对多。

4.网状模型的优缺点：

• 优点
  • 能够更直接地描述现实世界，表示多种联系的结点关系
  • 具有良好的性能，存取效率较高
• 缺点
  • 结构比较复杂，随着应用环境扩大，数据库复杂度激增
  • 网状模型的数据定义和建模过程复杂，不易掌握和使用
  • 记录间的联系通过存取路径实现，加重了应用程序负担
  • 缺乏层次模型那样严格的完整性约束条件

1.2.7 关系模型

1.在用户观点下，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表，它由行和列组成。

2.基本概念

• 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，给属性命名即属性名。
• 码（Key）：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。
  • 比如学号可以唯一确定一行，就可以称为一个码
• 域（Domain）：属性的取值范围。
• 分量：元组中的一个属性值。
  • 法律就是第三个元组中的有关系名的属性值。
• 关系模式：对关系的描述
  • 关系名（属性1，属性2，……，属性n）
  • 学生登记表（学号，姓名，年龄，性别，系名，年级）
    

3.关系模型必须是规范化的，满足一定的规范条件。

• 最基本的规范条件：关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项，不允许$表中有表$​
  

4.关系模型的操纵和完整性约束

• 数据操作是集合操作，操作对象和操作结果都是关系。
  • 查询
  • 插入
  • 删除
  • 更新
• 存取路径对用户隐蔽，用户只要指出干什么，不必详细说明怎么干。
• 关系的完整性约束条件：
  • 实体完整性
  • 参照完整性
  • 用户定义的完整性

1.3 数据库系统的结构

• 从$数据库应用开发人员角度$看，数据库系统通常采用三级模式结构，是数据库系统内部的系统结构。

  从$数据库最终用户角度$看，数据库系统的结构分为：

  • 单用户结构
  • 主从式结构
  • 分布式结构
  • 客户-服务器
  • 浏览器-应用服务器 / 数据库服务器多层结构等

1.3.1 数据库系统模式的概念

1.“型”和“值”的概念

• 型（Type）：对某一类数据的结构和属性的说明。
• 值（Value）：是型的一个具体赋值。

2.模式（Schema）

• 数据库逻辑结构和特征的描述
• 是型的描述，不涉及具体值
• 反映的是数据的结构及其联系
• 模式是相对稳定的

3.实例（Instance）

• 模式的一个具体值
• 反映数据库某一时刻的状态
• 同一个模式可以有很多实例
• 实例随数据库中的数据的更新而变动

1.3.2 数据库系统的三级模式结构

1.模式（Schema）

• 模式（也称逻辑模式 or 概念模式）
  • 数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述；
  • 所有用户的公共数据视图。
• 一个数据库只有一个模式。
• 模式的地位：是数据库系统模式结构的中间层。
  • 与数据的物理存储细节和硬件环境无关；
  • 与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关。

2.外模式（External Schema）

• 外模式（也称子模式 or 用户模式）
  • 某一用户能够看到的处理的数据的结构描述。
• 外模式的地位：介于模式与应用之间。
  • 模式与外模式的关系：一对多
  • 外模式与应用的关系：一对多

3.内模式（Internal Schema）

• 内模式（也称存储模式）
  • 存储在介质上的数据的结构描述，如存储路径、方式等。
• 一个数据库只有一个内模式。

1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性

1.E-C映像：外模式/模式映像：便于用户观察和使用。

• 将外模式映射为概念模式，从而支持实现数据概念视图向外部视图的转换。
• 保证数据的逻辑独立性。

2.C-I映像：模式/内模式映像：便于计算机存储和处理。

• 将概念模式映射为内模式，从而支持实现数据概念视图向内部试图的转换。
• 保证数据的物理独立性。