软考中级之数据库系统(重点)

小鱼儿 2024-03-26 13:16 71阅读 0赞

涉及考点:数据库模式,ER模型,关系代数与元祖演算,规范化理论,并发控制,分布式数据库系统,数据仓库和数据挖掘

## 数据库模式 ##

### 三级模式-二级映射 ###

常考选择题

三级模式,两种映射的这种涉及属于层次架构体的设计,这种设计为我们在应用数据库的时候提供了很多便利,同时提高了整个体系的可维护性和可扩展性

当数据库的内部结构发生改变的时候,我们只需要去修改它的映射关系,而不需要去主动用用户的代码

![6d7efcdd482a1b17e906dc60efabc02e.png][]

### 数据库的设计过程 ###

![d50537180a2f76ab24d5acb55a15b92c.png][]

## ER模型 ##

![3d8a430ccd22cae23d62d3078927ef76.png][]

![a237aab98592a38c212c0d5115d04ee9.png][]

## 关系代数与元祖模型 ##

### 关系代数 ###

主要出现在综合题知识里面,以选择题的形式出现

1,给我们一个关系代数表达式,然后找出与之等价的关系代数表达式

2,给一个业务场景,然后要完成给什么样的职能,让写出他的关系代数表达式

并,交,差,笛卡尔积,投影,联结

![63ae4aee5c80b47a665b552cdbde26b5.png][]

## 规范化理论(比较重要) ##

### 函数依赖 ###

![f41c369eb14be76d9b9b0ea60776137d.png][]

### 规范化理论的价值和用途 ###

![6bafb24ee2f1aec2846599cbe53243d0.png][]

### 键(如何求) ###

![76ce9e828cb6ed7ffb69568091e92af1.png][]

### 范式 ###

![92c7638ff9644341bd28f35aa351b7b4.png][]

范式的等级越高,那么他的数据的密度就越小,那也就是说他的拆分的表越多,这样子就可以带来性能的问题,所以一般采用折中方式,只采用第三范式即可

*  第一范式(1NF):在关系模式R中,当且仅当所有域只包含原子值,即每一个分量都是不可再生的数据项,则称作R是第一范式
 *  第二范式(2NF):当且仅当R是1NF,且每一个非主属性完全依赖主键(不存在部份依赖)则成为R是第二范式
 *  第三范式(3NF):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

#### 思考题 ####

请思考该关系模式会存在什么问题(从数据冗杂,更新异常,插入异常,删除异常这几个方面来考虑)解决方案是什么?

BC范式(BCNF):设R是一个关系模型,F是他的依赖集,R属于BCNF当且仅当其F中每一个依赖的决定性因素必定包含R的某个候选码

![44fca4ab31234ebabd1aa12a6a7e9c44.png][]

### 模式分解 ###

当前讲范式的时候,我们已经提到,当范式的级别不够的时候,我们会将模式进行拆分,拆分之后,他的级别就上去啦,然后再拆分的时候,当我们需要考虑到不同的因素,有他的机制和原则,需要注意,模式分解我们要讲两个方面的要求

![b1cd6f9628d184c628ce3d7ca09022c6.png][]

#### 表格法 ####

![f148568ce172230b3acc6ea9f429d0ee.png][]

#### 公式法 ####

![1452fefaef720311819ae7ce2917a71c.png][]

## 并发控制 ##

事务:

把很多的操作封装,把他看作一个整体,来进行操作,很多操作呐,如果他不依同时执行完的话,那可能出现问题,所以就需要事务来进行合并,这些操作同时完成,同时失效.

![c65bd296874db774298059522aa48b22.png][]

## 分布式数据系统 ##

### 数据库完整性约束 ###

简单情况:

实体完整性约束(定义主键),参照完整性约束(外键,可为空),用户自定义完整性约束

复杂情况:

触发器(通过脚本)

### 数据库安全 ###

目前,仅仅从数据库的角度去看待安全问题,具体的安全问题

![71506a56aad275fe9f2788ac6ca2f338.png][]

### 数据库备份与恢复 ###

#### 分类方式一 ####

![722e3593ed2116f8d83ba78cdb0fd62a.png][]

分类方式2:(以量区分)

![b9054bd5754b9990c9359643ffd0c5cf.png][]

### 故障与恢复 ###

![282c9e981bd10905cd96b7d61bbecb8e.png][]

## 数据仓库和数据挖掘 ##

**数据库**

数据库是根据业务的需求,看哪项数据需要记录的一个存储系统,但是当数据存储到一定容量的时候,那数据库的效率就会下降,而这时候需要如何解决呢,最简单的办法就是删掉一部分没有用的历史数据,但是这是在某种层面上是浪费数据的,所以我们需要找个地方把他存起来

**数据仓库**

面向主题的而不是应用,不轻易修改

![a52d2ed64a8ff3ffea57faa56113f59f.png][]

![00deacc6eab7b0603f677050144dfb1c.png][]

### 数据挖掘方法分类 ###

![9c15daacbfd9fa6fc4364d588a547b73.png][]

## 反规范化 ##

由于规范化会不断的拆分,从而导致数据表过多,这样虽然减少了数据冗余,提高了增删改的速度,但是会增加查询的工作量,系统需要进行多次连接,才能进行查询操作,使得系统效率大大下降.

![508bc324dbd7a81dd9994f2f3551f63f.png][]

## 大数据 ##

大数据实际上是指海量数据进行处理的一项技术,这些数据具备的特点是数量极大,要求处理的速度极快,又有一定的多样性,而且这些数据又要有价值,比较多的是进行联合分析.

![fc5bb8e5c9c3268e76abf3d532c0f57b.png][]

##  ##

[6d7efcdd482a1b17e906dc60efabc02e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/910c8d9e419446d78b5c28b38b9afdc9.png
[d50537180a2f76ab24d5acb55a15b92c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/23e4e3e56d2744239e8c51106f2ba568.png
[3d8a430ccd22cae23d62d3078927ef76.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/59781d88a05040959f45b519bf5840ba.png
[a237aab98592a38c212c0d5115d04ee9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/7eb47fcb91754770a65c20df7b2278c1.png
[63ae4aee5c80b47a665b552cdbde26b5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/80609c3af34c49c78a54f0e27f12f6a9.png
[f41c369eb14be76d9b9b0ea60776137d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/634df04060b7488fbcd8c020ce6d9bd1.png
[6bafb24ee2f1aec2846599cbe53243d0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/bdf2c64256924716a1eb96f976f8379f.png
[76ce9e828cb6ed7ffb69568091e92af1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/c661758ff705446e927f19088325c3ae.png
[92c7638ff9644341bd28f35aa351b7b4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/aa295d63b86546bda8afd7c402fe59f3.png
[44fca4ab31234ebabd1aa12a6a7e9c44.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/79bc7b26fbb3448a90607ee285909793.png
[b1cd6f9628d184c628ce3d7ca09022c6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/45faac6f76c647b280e9ecac2b619378.png
[f148568ce172230b3acc6ea9f429d0ee.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/a7f9ab7271f546c78e7247ca3c3d9f35.png
[1452fefaef720311819ae7ce2917a71c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/cfbfd7ccf62f4645b8fe7cc9519c720b.png
[c65bd296874db774298059522aa48b22.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/0d3a81343599498d9069ca070d3165be.png
[71506a56aad275fe9f2788ac6ca2f338.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/3ce36bef0642401f89de796e7c947c62.png
[722e3593ed2116f8d83ba78cdb0fd62a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/82950b5e8d964277881b96ba6c4f298f.png
[b9054bd5754b9990c9359643ffd0c5cf.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/308855616c294fcf9a54e13a0b9fb839.png
[282c9e981bd10905cd96b7d61bbecb8e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/2d69e8aac3054abab6f098584113c0a7.png
[a52d2ed64a8ff3ffea57faa56113f59f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/519ff21b9c784cfd90caf55c6f8b4804.png
[00deacc6eab7b0603f677050144dfb1c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/ca15c1231d7041938020fdcd3b65d0fa.png
[9c15daacbfd9fa6fc4364d588a547b73.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/f035dc0b330b40d586b456a49a39edde.png
[508bc324dbd7a81dd9994f2f3551f63f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/9534421595c74f42b513a32574069877.png
[fc5bb8e5c9c3268e76abf3d532c0f57b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/1242c93229dd488f9647a8bd9fa5e235.png