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数据库期末考试复习

2019-06-07 21:31栏目:数据库
TAG:

 

[TOC]

多少字典

1、数据库特点:

数据库整理:

graph LR
A[数据库]-->B[CH2:概念模型_ER]
B-->C[基本]
B-->D[扩展]
A-->E[CH3:关系数据模型]
E-->F[数据模型]
E-->G[基本概念]
E-->H[集合关系运算]
E-->I[完整性约束]
A-->J[CH4:E-R到关系模型的转换]
J-->K[基本 E-R 模型的转换]
J-->L[扩展的 E-R 模型的转换]
A-->M[CH5:SQL]

数据库系统中存放三层结构定义的数据库称为数据字典(DD),
对数据库的操作都要通过DD能力完结。
DD系统中还存放数据库运营是的总括音信。
管制DD的体系称为DD系统

* 长久积存 有集体 可共享
 功能:
  一.多少定义功效:
   (一)数据定义语言DDL
  二.数目调节作用:
   (二)数据垄断语言DML
   //(三)数据调控语言DCL
  三.数据组织、积存和保管:
   数据组织和存款和储蓄的基本对象是加强存储空间利用率和方便人民群众存取,提供三种存取方法(如索引查找、hash查找、顺序查找等)来增加存取效能
  四.数据库事务管理和平运动行管理
  5.数据库的确立和掩护功效
  陆.其余职能
二、概念模型:
 (壹)实体:客观存在并可相互区分的事物
 (贰)属性:实体所具备的某一表征
 (三)码:唯一标记实体的性质集
 (四)实体型:用实体名及其性质名集结来抽象和描绘的同类实体
 (伍)实体集:同一品种的实体的成团
 (6)联系:
   实体间的关系
    一)八个实体型间的交换
    贰)多少个以上实体型间的关联
    3)单个实体型内的关系
     都设有 一对壹联络 一:一 一对多联系 壹:n 多对多联系 m:n
    一般的,把参预联系的实体型的多少称为联系的度。N个实体型间的联系度为N,也称N元联系
 概念模型的壹种象征方法:
   E - R模型
    (1)实体型用矩形表示
    (二)属性用长方形表示,并用无向边将其与相应的实体型连接起来
    (三)联系用口形表示
三、数据模型:
 由数据结构、数据操作和数目标完整性约束规范3某些组成
   数据结构  描述数据库的整合对象以及对象时期的维系
   数据操作  对数据库中各类对象(型)的实例(值)允许执行操作的聚众,包涵操作及有关的操作规则
   数据的完整性约束标准  是一组完整性规则
 
 常用数据模型:
   1.档次模型(树)
     优点:
      (1)数据结构比较清晰简单
      (二)档次数据库的询问功能高
      (3)档期的顺序数据模型提供了非凡的完整性支撑
     缺点:
      (一)现实世界中过多联络时非档期的顺序的
      (贰)对插入和删除操作的限量比较多
      (3)查询子女节点必须通过家长结点
      (四)等级次序命令趋于程序化*

规行矩步老师的PPT整理,感激黄先生,极度感激AlvinZH的重新整建,本整理的局地剧情由AlvinZH辉哥的整理增添而来,配套教材《数据库系统概论(第陆版)》(王珊编慕与著述),全体SQL相关内容均运用SQL Server现行反革命规范,尚不完整,有空会重新排版o(╥﹏╥)o迎接指正!

ER模型

  • 实体
  • 质量(实体的习性)
  • 域(属性的取值范围)
  • 候选码(唯壹标志实体的性质或十分的小属性组)必须选二个做主码

DBMS

   2.网状模型(图)
     优点:
      (一)能够更直接地叙述现实世界
      (二)具备非凡的品质,存取成效高
     缺点:
      (一)结构复杂,随着应用境遇的扩张,数据库的布局变得越来越复杂,不便利最后   用户掌握控制
      (二)网状模型的DDL DML复杂,并且要放到壹门高端语言中,用户不利调节,不容 易使用
      (三)记录间的关联是透过存取路线完成的,应用程序在访问数据的时候必须挑选适   当的囤积路线,因而用户必须精通系统结构的底细,加重了编写应用程序的担负
    等级次序模型和网状模型统称为格式化模型
   
   三.关乎模型(表)
    数据模型:
      关系:七个涉及对应一张表
      元组:表中的一作为三个元组
      属性:表中的一列为一天性质
      码:也称码建,表中的某部属性组
      域:一种具备同等数据类型的值的会面
      分量:元组中的贰特性质的值
    对涉嫌的描述相似代表为:
      关系名(属性1,属性2,...,属性n)
     关系模型须要涉嫌必须是规范化的,关系的每2个轻重必须是二个不可分的数据项
    完整性规则:
       实体完整性 主属性无法为空
       参照完整性
       用户定义完整性    

引入

基本E-R模型

是指数据库系统中对数码实行政管理制的软件系统,它是数据库系统
的核心组成都部队分。对DB的壹切操作,包括定义、查询、更新及调节,
都是经过DBMS举行的。

   //面向对象数据模型(对象)
   //对象关周到据模型
   //半结构化数据模型
  
肆、数据库系统的三级格局二级印象功用
   型:对某1数码的结构和性情的表达
   值:型的一个切实可行赋值
  形式仅涉及型的叙说,是数据库中全数数据的逻辑结会谈天性的讲述
  形式的3个具体值称为形式的2个实例,形式是相对平静的,实例是相持变动的
 三级方式组织:
   1.模式
    数据库中整整数据的逻辑结商谈特征的叙述,是富有用户的公共数据视图
   2.外模式
    也称子情势只怕用户格局,它是数据库用户可以看见和利用的有的数据的逻辑结交涉本性的描述,是数据库用户的数码视图,是与某一运用有关的数额的逻辑表示。
   3.内模式
    也称存款和储蓄格局,2个数据库唯有三个内方式。是数量物理构造和仓库储存方式的讲述,是数码在数据库内部的集体措施。
 二级影象功效:
   一.外形式/情势影象
    数据的逻辑独立性
   2.内方式/格局影象
    数据的情理独立性

多少、数据库、数据库管理系列、数据库系统

数据:

叙述事务的号子记录,有数据类型和多少的值,需求有语义来批注,数据操作首要有数据管理(数据库)、数据管理(程序)、数据传输(互连网)

元数据(方式),差不离不改变,在设按期定义

数据是数据库的实例,平日转移

数据库DB:

长年累月积攒在管理器内、有组织、可共享的大度数码的聚合。数据依照一定的数据模型组织、描述和积累,具备十分的小的冗余度、较高的数据独立性、易扩充性

安全、方便、高效

数据库管理体系DBMS:

微型Computer的底子软件

数据库系统DBS:

由数据库、数据库管理种类、应用程序、数据库管理员组成的积累、管理、管理和护卫数据的种类。

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扩展E-R模型

  • 临场约束
    • 实体插足联系的纤维最大次数
    • 全出席约束:实体集的每3个成分都参预联系
  • 弱实体
    • 强实体和弱实体必须1对多
    • 弱实体必须全参与
  • 类层次ISA(泛化)
  • 聚合
    • 沟通描述的是实体与实体之间的关联
    • 即使联系加入联系
    • 把联系看作联系和实体的组成
    • 牵连和实体的咬合作为二个实体就叫做聚合

DBMS的基本点成效

5、关系模型3要素:数据结构 操作集结 完整性约束
 域
 笛卡儿积
 关系:D1*D2*D3*...*Dn的子集叫做在域D一, D二..., Dn, 上的涉及,表示为帕杰罗(D壹,D二,...,Dn),BMWX三表示关系的名字,n是关系的目或度(属性的个数)
   n=1时,称单元/目关系
   n=2时,称二元/目关系
  关系是张二维表,每行代表三个元组,每列代表叁个域。n目关系必有n个属性
  若关系中有些属性组能唯1地方统一标准识三个元组,而其子集不可能,则称该属性组为候选码
  若叁个关乎有多少个候选码,则选定当中四个为主码
  候选码中的诸属性称为主属性。不含有在别的候选码中的属性称为非主属性或非码属性
 属性 候选码 主码

数量管理本事发展

人为管理阶段

数量未有直接存取设备,存在纸带上;

应用程序管理数据;

数码不共享,不持有独立性(数据变动后应用程序也亟须更动);

文件系统阶段

多少存在文件里,数据能够一劳永逸保留;

行使操作系统的IO接口访问数据;

文件系统管理数据;

有加速数据访问的办法;

起码的多少独立性;

数码共享性差,冗余度大;

种种应用须要技术员从头开首设计和睦的文件格式和描述;

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数据库系统阶段

重视优势:

数码共享;

数据冗余少;

数量独立性好;

便利的程序接口;

敏捷数据访问;

数据完整性和数目安全;

并发管理

 

特点:

一.数码结构化,全体数量结构化,是数据库的要害特征之一,也是和文件系统的本质差距

2.数量共享度高、冗余度低且易扩张,数据共享能够裁减数额冗余,幸免数据里面包车型大巴差别性和不相容性

3.数量独立性高,物理独立性指应用程序和数据库中多少的物理存储互相独立,逻辑独立性指应用程序和数据库的逻辑结构相互独立,逻辑结构修改时应用程序可以不改变

4.数量由数据库管理连串集合管理和调整,有多少安全性保养,数据完整性检查

 

隔绝并发访问,阻止爆发脏数据的退换

 

数据库结构受底层计算机连串的熏陶

 

关全面据模型

  • DDL
  • DML
  • 数据库珍惜功用:多少个数据调整子系统
  • 数据库的掩护成效:各样实用程序构成
  • 数码字典:DD子系统

6、关系代数:
  
  并 :R U S = {t|t∈R V t∈S}
  交 :R - S = {t|t∈R^t∈S }
  差 :R - S = {t|t∈R^t!∈S}
  广义笛卡儿积:卡宴*S = {tr ts|tr∈R^ts∈S}
  专门的涉嫌运算:
   选用 :在论及Evoque中选择满足给定规范的元组
   投影 :从凯雷德中甄选出多少属性列组成新的关联
   连接:从八个涉及的笛卡儿积中采取属性间的满足一定条件的元组
    等值连接:从涉嫌凯雷德与S的广义笛卡儿积中选用A、B属性值相等的那多个元组
    自然连接:1种非凡的等值连接
    自然链接时被放弃的元组称为悬浮元组,若是把悬浮元组也保留在结果关系中,而在别的属性上填空值,那么这种连接就叫做外连接。  假设只保留右边手关系Odyssey中的悬浮元组就叫做左连接,  借使只保留右侧境海关系S中的悬浮元组就称为右外连接
   除运算:设关系卡宴除以关系S的结果为关联T,则T中涵盖全体在帕杰罗但不在S中的属性及其值,且T的元组与S的元组的具有结丹佛在Tiggo中

数据模型

数据模型:对切实世界数据特征的画饼充饥。是数据库系统的着力和底蕴。数据模型多个结合要素:数据结构(最首要的地点)、数据操作、数据的完整性约束原则。

三层抽象(行远自迩)

概念模型:用于数据库设计,最流行的是E-揽胜极光模型。(P16-一七基本概念:实体、属性、码、实体类型、实体集、联系);

逻辑模型:用于数据库管理连串的兑现;档案的次序模型(最早出现的数据模型)、网状模型、关系模型等;

大意模型:对数据最尾部的肤浅,描述数据表示格局和存取方法。

 

广阔数据模型:

等级次序模型

网状模型

论及模型

面向对象数据模型

对象关周密据模型

半结构化数据模型

 

档期的顺序模型和网状模型统称为格式化模型

骨干档次联系是指四个记录以及她们之间的壹对多(包括1对1)的联络

 

档案的次序模型:

行使树形结构

数据库中定义满意条件的主旨等级次序联系的会面:

一.有且唯有三个结点未有家长结点,这几个结点称为根结点;

二.根以外的其余结点有且唯有二个父母结点。

剔除双亲结点会把子结点同有时候删除

优点:

壹.数据结构简单清晰

2.询问功用高(优于关周密据库,十分的大于网状数据库)

3.提供了地道的完整性支持

缺点:

1.实际中众多牵连是非层次性的,不适用

2.对插入和删除限制较多,应用程序编写较为复杂

三.查询子女结点必须通过家长结点

四.结构严密,档案的次序命令趋于程序化

崛起亮点是壹对多档次联系的机构描述自然直观

 

网状模型

数据库中定义满意条件的大旨等级次序联系的汇聚:

1.允许贰个以上的结点无大人;

二.1个结点能够有多于1个的家长。

优点:

一.一发直白地叙述现实世界

二.存取频率高

缺点:

一.结构复杂,不方便人民群众用户通晓

二.DDL、DML复杂,要放置一种尖端语言,用户不轻便调整,不便于采纳

三.访问数据时务必适度选拔路线,用户必须询问系统结构的细节,加重肩负

 

涉及模型

优点:

一.创立在严谨的数学概念的基础上

2.定义单壹,数据结构轻松清晰,易于使用

三.存取门道对用户透明,有更加高的数据独立性,越来越好的防城港保密性

数据模型

DBS的组成

七、SQL概述及言语
  *集数据定义语言DDL:create drop alter 数据垄断(monopoly)语言DML:update delete insert 数据调节语言DCL : grant revoke 于1体
  *可观非进程化
  *面向群集的操作办法
  *以同样种语法结构提供二种选择办法:能独立用于共同交互,是嵌入式语言
 一.情势的定义和删除:
   create schema<模式名>authorization<用户名>
  用户能够在创立情势的同有的时候候在这几个形式中愈发开创基本表、视图,定义授权等
亚州城手机版,   drop schema<模式名><cascade|restrict>
  在那之中cascade和restrict两个必选其1。选拔cascade(级联),表示在剔除格局的还要把该格局中的数据库对象全部刨除。接纳了restric(限制),表示一旦该情势中早就定义了上边包车型大巴数据库对象(如表、视图等),则拒绝该删除语句的实施。
 二.表的定义、删除及修改
  create table<表名>(<列名><数据类型>[列级完整性约束原则]
       [, <列名><数据类型>[列级完整性约束原则]]
       [, <列名><数据类型>[列级完整性约束原则]]
       ...
       [, <列名><数据类型>[列级完整性约束原则]])
   格局与表:
    要在S - T中定义表
     1.create table "S-T".student(...)
     2.在创建立模型式时就创设表
     叁.设置所属形式,当用户创建基本表时若未有一点点有名的模特式,系统基于查找路线来分明该对象所属方式
     show search_path 突显当前的探究路线
     set search_path to "S_T",public  设置搜索路线
  alter table<表名>
  [add[column]<新列名><数据类型>[一体化约束性]]
  [add<表级完整性约束性>]
  [drop[column]<列名>[cascade|restrict]]
  [drop constraint<完整性约束名>[restrict|cascade]]
  [alter column<列名><数据类型>]

ER模型

实体(Entity):客观存在并可互相区分的东西

性子(Attribute):实体所持有的某一风味称为属性

键(Key):唯一标志实体的品质集

实体型(entity type):用实体名及其性质名群集来抽象和描写同类实体

实业集(entity set):同一类型实体的会集

涉及(relationship):分化实体集直接的交流,有一定,一对多,多对多的类型

 

多种关系要转换来四个贰元关系

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各种关系的箭头:

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角色:

设若多元关系中3个实体集被用到了五遍,能够透过剧中人物来分别,如下:

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壹元关系的1对1:

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多对一:

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多对多:

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数据模型三要素:

  • 数据结构
    • 所切磋对象类型的集聚
  • 数量操作
    • 检索、更新
  • 数码约束原则
    • 完整性规则的成团
  • 数据库
  • 硬件
  • 软件
  • 数据库管理员

  drop table<表名>[restrict|cascade]
   若选用restrict,则该表的删减是有限定标准的,欲删除的表不可能被此外表的牢笼所引述(如check,foreign key等约束),无法有视图、触发器、存款和储蓄进程等。
   若选取cascade,则该表的删除未有界定条件。在删除表的还要,相关的注重性对象都将被一块删除
   默认restrict
 三.索引的树立和删除
  当表的数据量一点都不小时,查询操作会比较耗费时间,建设构造目录时加速查询速度的有效性手法。
  create[unique][cluster]index<索引名>
   on <表名>(<列名>[<次序>][,<列名>[<次序>]]...)
   unique评释此索引的每七个索引值只对应唯一的数目记录
   cluster表示要确立的目录时聚簇索引 聚簇:为了增加有个别属性的询问速度,把那个或这么些属性上有所的一样值的元组聚焦存放在接连的物理块中称之为聚簇。
  alter index<旧索引名>rename to<新索引名>
  drop index<索引名>
 四.数码查询
  select[all | distinct]<目的表达式>[,<指标表明式>]...
  from<表名或视图名>[, <表名或视图名>...] | (select 语句)[as]<别名>
  [where<条件表明式>]
  [group by<列名1>[having<条件表达式>]]
  [order by<列名2>[asc|desc]]
  常用查询条件:
   =,>,<,>=,<=,!=,<>,!>,!<,not 上述比较运算符
    select * from student where sage<20
   between and, not between and
    select * from student where sage (not) between 20 and 23
   in,ont in
    select * from student where sdept (not) in('CS','MA','IS')
   is null,is not null
   and,or,not
   like
   [not]like'<匹配串>'[escape'<换码字符>']
    select * from course where cmane like 'DB_Design' escape''
   escape''表示""为换码字符,那样相称串中紧跟在""后的字符"_"不再持有通配符的含义
    select * from student where sname like'刘%'
  通配符:
    % (百分号)代表私下长度(可为0)的字符串。a%b表示以a开始以b结尾的字符串
    _(下横线)代表私下单个字符。a_b表示以a先导,以b结尾长度为三的字符串
  聚焦函数
    count(*) 总括元组个数
    count([distinct|all]<列名>)  总计1列中值的个数
    sum([distinct | all]<列名>)  总结壹列值得总和(此列必须是数值型)
    avg([distinct | all]<列名>)  计算1列值的平均值(此列必须是数值型)
    max([distinct | all]<列名>)  求壹列中的最大值
    min([distinct | all]<列名>)  求一列中的最小值
      假若制定distinct短语,则表示在计算时要吊销钦定列中的重复值。默感到all
     select count(*) from student
     select count(distinct sno) from sc
     select avg(grade) from sc where cno = '1'
     select sum(grade) from sc, course where sno = '201215012' and sc.cno=course.cno
    当聚类函数碰着空值时,除count(*)外,都只跳过空值而只管理非空值
  连接查询
   等值与非等值连接
    select student.*,sc.* from student,sc where student.sno=sc.sno
   本身连接
    当course表中唯有每门课的直白先修课音信,而从不先修课的先修课时,要博得那些新闻就要选取自家连接
    select first.cno,second.cpno from course first,course second where first.cpno=second.cno
   外连接
    inner join = join
    仍把悬浮元组保存在结果中
    select * from student left outer join(左外连接) sc on(或using)(student.sno=sc.sno)
    左外连接(LEFT OUTE昂科雷 JOIN或LEFT JOIN)、右外连接(BMWX三IGHT OUTE奥迪Q7JOIN或奥迪Q5IGHT JOIN) 和全外连接(FULL OUTEPAJERO JOIN或FULL JOIN)
   多表连接
    select student.sno,sname,cname,grade from student,sc,course where student.sno=sc.sno and sc.cno=sourse.cno
   嵌套查询:
    带有in的子查询
    带有比较运算符的子查询
    带有any或all谓词的子查询
    带有exists谓词的子查询
    (不)相关子查询:子查询条件(不)注重于父查询
    
  集结查询
   集结操作首要包涵并操作union、交操作intersect、差操作except
  基于派生表的查询
   子查询不唯有能够出现在where字句中,还是能够出现在from字句中,那时子查询生成的临时派生表成为主查询的查询对象
   select cno, cno fromsc, (select cno, avg(grade)from sc group by sno)as avg_sc(avg_sno,avg_grade) where sc.sno=avg_sc.avg_sno and sc.grade>=avg_sc.avg_grade
   要是实查询中绝非聚焦函数,派生表能够不内定属性,子查询select字句前面包车型地铁列名叫其私下认可属性。通过from字句生成派生表时,as关键字能够省略,但不能够不为派生关系钦点三个外号
 5.数据更新
  插入数据
   插入元组
    insert into<表名>[(<属性列1>[, <属性列2>]...)] value(<常量1>[,<常量2>...])
   插入子查询结果
    insert into<表名>[(<属性列1>[, <属性列2>]...)]子查询
  修改数据
   update<表名> set<列名>= <表达式>[, <列名>= <表达式>]...[where<条件>]
   其成效是修改钦赐表中级知识分子足where字句条件的元组,在那之中set字句给出<表达式>的值用于代替相应的习性列值。假若省略where字句,则象征要修改表中的全体元组
   update student set sage = 22 where sno = '201215121'
   update student set sage=sage 1
  删除数据
   delete from<表名>[where<条件>]
   若省略where则删除表中的一切元组
 6.空值的拍卖
  (1)发生:插入元组时,外接连
  (二)空值的判定:用is null或 is not null
  (三)空值约束规范:属性定义中有not null约束原则的不能取空值,加了unique限制的属性无法取空值,码属性不可能取空值
  (四)空值的算术运算、比较运算和逻辑运算
   空值与另3个值的比较结实为unknown,在查询语句中,唯有使where和having子句中的采取条件为true的元组才被选出作为出口结果
 7.视图
  建立:
   create view<视图名>[(<列名>[,<列名>])] as<子查询>[with check option]
   当中子查询能够是任性select语句,是不是足以分包order by字句和distinct短语,则取决于具种类统的达成
   with check option 代表对视图进行update、insert的delete操作时要保管更新、插入和删除的行满足视图定义中的谓词条件(即子查询中的条件表达式)
   组成视图的属性列名恐怕全体轻巧易行也许整体钦点,未有第二种采纳。如若轻松了视图的次第属性列名,则含有该视图由子查询中select字句目的中的诸字段组成,但在下列两种状态下必须旗帜显然钦定组成视图的具备列名:
    (壹)有个别目的不是仅仅的属性名,而是聚焦函数或列表明式
    (贰)多表连接时选出了多少个同名列作为视图的字段
    (三)须要在视图中为某些列启用新的更合适的名字
   create view IS_student as select sno, sname, sage from student where sdept = 'IS'
   视图不仅仅可以创设在3个或八个基本表上,也足以创立在1个或八个已经定义好的视图上或树立在基本表与视图上。若有个别视图是从单个表上导出的,并且只是去掉了基本表的少数行和有个别列,但保留了主码,则称那类视图为行列子集视图。
   带虚拟列的视图(帯表达式的视图)、分组视图
  删除:
   drop view<视图名>[cascade]
  查询:
   与表查询类似
  更新:
   (一)由于视图时不实际的存款和储蓄数据的虚表,因而对此视图的换代最后要转移为对中央表格的更新
   (二)并不是独具视图都能更新,因为有一些视图的翻新不可能唯1地有含义地调换来相呼应基本表的立异
   (3)一般的,行列子集视图是可更新的。
  视图的机能:
   (一)简化用户操作
   (二)使用户能以各类角度对待同1数据
   (3)对重构数据库提供了必然水平的逻辑性
   (4)能够对地下数据提供安全保险
   (5)适当采取视图能够更清晰地发挥查询
 八.授权:授予与收回
  授予:
   GRANT <权限>[, <权限>] …[ON <对象类型> <对象名>]
   TO <用户>[, <用户>] …[WITH GRANT OPTION];
    说明:
     WITH GRANT OPTION子句:若钦定了该子句,则收获某种权力的用户还足以把该权限再予以别的用户;若未有一点名该子句,则得到某种权力的用户只可以接纳该权限,不可能传回该权限。
  收回:
   REVOKE <权限>[, <权限>]…[ON <对象类型> <对象名>]
   FROM <用户>[, <用户>] …
 9.嵌入式SQL
  SQL语言提供了三种差异的使用办法
  交互式:作为单身语言在终端交互形式下使用,这是面向集结的描述性语言,是非进程性的。
  嵌入式:将SQL语言嵌入到某种高等语言中,利用高等语言的进程性结构完结事务处理。
 十.存款和储蓄进程
  成立存款和储蓄进程的语法:
   create procedure 存款和储蓄进度名[{@参数名 数据类型}[=default][output]
   [{@参数名 数据类型}[=default][output]
   AS
   Select 语句
  如 CREATE PROCEDURE xs AS select * from student
   
   create procedure student_grade3
   @student_name char(10),
   @course_name char(20) = '数据库原理'
   as
   select sname, cname, grade
   from student s inner join sc on s.sno = sc.sno
   inner join course c on c.cno = sc.cno
     where sname = @student_name
     and cname = @course_name
  执行:
   exec 存款和储蓄进度名
    exec xs
    exec student_grade3 '王五'
    exec student_grade3 @student_name = ‘王五‘, @course_name = ‘数据库原理’
  修改:
   alter procedure 存款和储蓄进度名 as select
  删除:
   drop procedure 存储进度名
 11.触发器
  触发器是一种特有的仓库储存进度。它与表紧凑相连,重要用于保障数据的完整性。
  语句: create trigger <触发器名> on <表名> for[before|after][instead of][insert | delete | update]
   AS
   SQL语句
   If update 测试insert 和update语句是不是对点名字段有震慑
   rollback

ER模型(续)

关周到据库发展

模型划分

  1. 网状、等级次序进步模型
  2. 关周详据库
  3. 面向对象数据模型为特征

产品分割

  1. 对涉及模型的协助
  2. 运转情形
  3. 奥迪Q7DBMS系统组合
  4. 对使用的支撑

数据库

  触发器的树立必须是批管理中的第2条语句。触发器建构好后,由SQL Server系统自动推行。(与索引相同)
  三个表中能够创制很四个触发器。一般壹种操作建设构造八个。
  删除触发器:
   drop trigger 触发器名
  修改触发器:与创立语句一样。
捌、关周到据理论(关系标准化理论)
 数据注重:
  是三个关联里面属性与天性之间的①种约束关系,通过质量间值的约等于与否展现出来的多少间相关联系其中最要紧的是函数正视和多值信赖
 函数正视:
  设索罗德(U)是性质集U上的涉嫌方式,X, Y 是U的子集,若对于率性r∈RAV4(U), 放肆t, s∈r, t[X] = s[X]--> t[Y] = s[Y]则称“X函数决定Y”, 或“Y函数重视于X”, 记作:X->Y 称X为操纵因素。
  若存在t, s∈r, t[X] = s[X] 但t[Y]!=s[Y],则称“X不函数决定Y”或“Y不函数依赖于X”
  
  平凡/非平凡函数信赖
   如果X->Y,且Y!⊆X,则称X->Y为非平常的函数信赖。
   若是X->Y,且Y⊆X,则称X->Y为日常的函数依赖。

约束:

始终为真正断言

常用约束:键(唯一标志)、单值约束(多个实体只可以有二个某类的习性)、参照完整性约束(引用的数据库中须求存在对应的条文)、域约束(约束有些属性的值的范围)

 

超级键是一组二个或两个属性组成的并世无双明确2个实体的键

候选键是微乎其微(未有其真子集能够满意唯1标记)的一流键,候选键的二个被选作主键(primary key),主键要求not null

在ER图中用下划线标明

 

尚无主键的实业集叫弱实体集,必须注重于强实体集存在,供给和强实体集构成都部队分多的涉嫌(弱实体集为多),有鉴定分别器(部分键)

 亚州城手机版 9

E-凯雷德模型设计规范:一.避免冗余;2.限量使用弱实体集;3.能当做品质的尽心作为品质。

质量原则:属性不可能再具备需求描述的性质and属性无法与其余实体具备联系

 

假定贰个实体唯有5性情质,那那几个实体能够使用质量代替

 

尽心尽力不用弱实体集,使用弱实体集平常的来由是尚未能够创设唯一ID的全局权限(所有的弱实体集的习性无法重复,比如在世界上全部的足球队中安装特别的球员号码)。

 

基本概念

  • 基本概念
    • 域(类型同样元素集结)
    • 笛卡儿积( × )
    • 元组:1组成分
    • 重量:元组中的2个值
    • 基数:成分个数
  • 关系: D一XD二X…Dn的子集叫做在域D壹, D二, …, Dn上的涉嫌
    • 表示为R(D1, D2, …, Dn)
    • 关联的目或度:n
    • 单元关系: n=1
    • 2元关系: n=贰
    • 事关是八个2维表(子集)
  • 候选码:能够唯一标志1个元组的微乎其微属性组
  • 主码:内定一个候选码作为主码
  • 主属性:候选码中的属性
  • 非码属性:不分包在任何候选码中的属性
  • 关系的习性
    • 今是昨非的列能够出自同叁个域
  • 事关形式:关系的讲述
    • 格局化表示:奥迪Q5(U, D, dom, F),简记为昂科雷(U)或Highlander (A1, A贰, …, An)
    • 涉嫌格局是型,关系是值

方方面面数据的会晤。DB分为两类,1类是行使数据集结,称为物理数据库,
它是数据库的器重;另1类是各级数据结构的叙述,称为描述数据库,由DD系统管理。

  完全/部分函数信赖
   如若X->Y,对于任性X的真子集X′,都有X'!->Y ,
   则称Y对X完全函数依赖,记作X f-> Y
   假若X->Y,存在X的真子集X′,使得X'->Y ,
   则称Y对X局地函数依赖,记作X p-> Y

涉嫌模型

最根本的数据模型

 

E锐界模型和涉嫌模型对照:

ERubicon模型有诸多定义,实体、属性、关系等,关系模型只有一个概念:关系

EOdyssey模型不符合Computer完成,关系模型适合高效操作Computer

涉及实例:

亚州城手机版 10

 

各类属性的允许的值称为域(domain)

 

聚焦关系运算

软件

  传递函数重视
   在R(U)中, 如果X->Y, (Y!⊆X), Y!->X, Y->Z, 则称Z对X传递函数注重
 码:
  候选码:设K为福睿斯< U, F >的品质或属性组,若K f-> U,则称K为途乐的候选码
  主码:若奇骏(U, F)有四个候选码,则能够从中选定三个当作本田UR-V的主码
  主属性:包蕴在每八个候选码中的属性
  非主属性:不含有在任何候选码中的属性
  全码:关系形式的码由整个属性组构成

方式和实例

情势(schema):型的叙说,不关乎具体的值;

实例(instance):情势的3个有血有肉的值。

 

关系方式:关系的描述,揽胜极光(U,D,DOM,F)

PRADO为涉嫌名,U为组合该关系的属性名群集,D为U中品质来自的域,DOM为属性向域的影象集结,F为属性间数据的借助关系会集

 

涉嫌格局是型,关系是值

叁个事关的格局:1个事关名,若干部家属性名

三个数据库的情势:若干个涉及的情势

 

对数码的改造很频仍,而对情势的转移相当的少见,所以形式是遥遥无期平稳的

 

聚拢运算

  • -
  • 广义笛Carl积:多少个分级为n和m目标涉嫌翼虎和S的广义笛Carl积是1个n m列的元组的联谊。若RAV4有k3个元组,S有k一个元组,则广义笛Carl积有k一×k三个元组

包罗DBMS、OS、各个主语言和应用开拓扶助软件等先后。

 范式:
  关周到据库中的关系是要满意一定须求的,满意不相同档案的次序须要的为分化范式。
   1NF 第3范式 (知足最低供给的)属性不可再分
   贰NF 第3范式 陆风X八∈一NF 且非主属性完全依靠于码
   3NF 第贰范式 非主属性既不有的也不传递依赖于码
   BCNF 日常被认为是校正的第一范式,不时也称之为扩展的第三范式 每2个决定性的成分都包括码
   在函数重视的层面内,bcnf达到了参天的标准化水平。
  多值重视:
   设BMWX伍(U)是性质集U上的2个事关格局。X,Y,Z是U的子集,并且Z = U - X - Y。对给定的1对(x,z)值有1组Y的值,这组值仅仅决定于x值而与z值无关,关系模式库罗德(U)中多值信赖X->->Y创设。称Y多值重视于X
  多值正视与函数重视的界别:
  (一)多值正视是元组发生重视,函数重视是极度产生依赖性。
  (2)多值正视的卓有功用与属性集的范围关于,而函数正视的有用则与属性集的界定无关。
   第六范式:关系形式智跑<U, F>∈壹NF, 若对于每一个是非平时的多值重视x->->y,x都包罗码,则称途睿欧∈4NF。
   任何1个二目关系都能落得第陆范式。在多值注重的局面内,第肆范式到达了高高的的标准化水平。
   全都是主属性的涉嫌形式迟早能够直达第1范式,但是不自然到达bc范式。
   全码一定能够达到规定的规范bc范式
 规范化:一个低一流范式的关系情势通过格局分解能够转移为几个高超级范式的涉嫌格局的集结,这种进度就叫规范化
 逻辑包含:关系形式XC90,F是其函数重视,X,Y是其属本性集,假若从F的函数依赖能够出产XY,则称F逻辑蕴含XY。
 闭包:被F所逻辑包含的函数正视的全套所构成的群集称作F的闭包,记作F
 自反律:若Y⊆X⊆U,则X->Y为F所蕴含。
 增广律:若X->Y为F所蕴含,Z⊆U,则XZ->YZ为F所蕴含。
 传递律:若X->Y及Y->Z为F所蕴含,则X->Z为F所蕴含。

笛Carl积

给定一组域D一,D贰,…,Dn(它们能够有一样的成分,即能够完全两样,也能够部分或任何一致)。D壹,D二,…,Dn的笛卡尔积为

D1×D2×……×Dn={(d1,d2,…,dn)|di∈Di,i=1,2,…,n}。

由定义可以见见,笛Carl积也是3个集合。

其中:

  1. 要素中的各类di叫做三个份额(Component),来自相应的域(di∈Di)

二. 每三个因素(d一,d二,d三,…,dn)叫做三个n元组(n-tuple),简称元组(Tuple)。但元组不是di的集中,元组的各类分量(di)是按序排列的。如:

(1,2,3)≠(2,3,1)≠(1,3,2);

而群集中的成分是尚未排序次序的,如(1,二,三)=(贰,3,一)=(一,三,二)。

 

关联的数学概念:

波及是笛Carl积的子集,具备有限的元组

关系:D1*D2*…Dn的子集将要在D1、D二…Dn上的关系。

候选码:属性组能唯1标记一个元组,而其子集不可能。

主码:多少个候选码,选定一个为主码

主属性:种种候选码的特性

非主属性:不包蕴在任何候选码中的属性

全码:全数属性是其一关系形式的候选码

 

特地的关联运算

  • 选择运算:在论及索罗德中选拔满意给定条件的元组,记作:σF(科雷傲)={ t | t∈君越 F (t)=真 }
  • 黑影运算:是从关系RAV四中选出若干部家属性列组成新的涉嫌,记作: πA(奇骏)={ t[A] | tR}
  • 连接运算:是从三个关系的笛Carl积中挑选属性间满足一定原则的元组,称为连接
  • 总是 = 选用运算 迪卡尔积运算
  • 当A、B为同样的性质组时,为当然连接
  • 象集
    • 给定关系中华V(X, Y)和S(Y,Z),在那之中X,Y,Z为属性组。卡宴中的Y和S中的Y能够有两样的名字,但不可能不取自同3个域

    • R与S除得到八个新涉嫌P(X),P是大切诺基中级知识分子足下列原则的元组在X属性列上的影子

    • 元组在X分量值x的象集Yx==包含==S在Y上投影的集结

    • 参照柳婼的表明

DBA数据库管理员

 形式分解:
  关系格局途睿欧<U, F>的三个演讲是指ρ= { 路虎极光壹<U一, F1>, 翼虎二<U二, F贰>, …, Tucsonn<Un, Fn> },当中U = U壹UU二U…UUn ,并且未有Ui⊆Uj ,一≤i,j ≤n, Fi是F在Ui上的阴影。
  要求:
   分解前后形式要对等
   等价标准:
    (一)分解要有所无损连接性
    (二)分解要保全函数依赖
    (三)分解既要保持函数重视又要具有无损连接性
  无损分解    交集能说了算差集
  保持函数正视的表达  并集的闭包和原本的相等 未有丢失函数看重
补充:
 1.使用top的查询
  只取前边多少个可能有些结出
  格式 :
   TOP n[percent] with ties
    N 为非负的整数
    TOP n : 表示取查询结果的前n行;
   Select TOP 3 sname, sdept from student order by sage desc
   Select TOP ③ with ties sname, sdept from student order by sage desc  存在并列
   TOP n percent : 表示取查询结果的前n%行
    With ties 呈现并例的结果
    TOP写在select或许distinct后边, 查询列表的眼下
   用了with ties 需要order by
   不用order得到的结果也许与企盼的例外。

关联的风味:

1.不相同意有全体值完全同样的元组

二.关系是冬辰的(元组的各类是不相干的,能够按私行顺序存款和储蓄,属性的依次也是不相干的)

三.同1属性名下的相继属性值必须来自同3个域,是一模一样类别数据

四.相继属性名无法固执己见

五.例外的性子能够有同样的域

陆.属性的值必须是原子的,不可再分(反比方中夏族民共和国式报表,大表头包括四个小表头)

 

换名操作

ρ(R(F), E)

  • E:关系表明式
  • F拔是E中重新的因素名字被重命名
  • R:新关系
  • 概念情势
  • 概念内情势
  • 与用户联络
  • 概念安全性规则
  • 概念完整性规则
  • 数据库的转存与回复专门的学业

 2.将查询结果保存到新表
  语法格式:
   Select 查询表类别 into 新表名
    from 数据源 where[<条件>]…..
   新表有2类 :
      一)长久的表, 起3个表名就能够了;
      贰)局地偶然表:表名前加#,当前再三再四可用,生存期为近来连日的生存期.
       全局不时表:表名前加##,全部连接都可用.生存期为当前连接的生活期.
  叁.视图定义后,用户能够象对基本表同样对视图举行询问。DBMS完成视图查询时,首先实行有效检查,检查所查询的表、视图是不是留存。若存在,则从数额字典中收取视图的定义,把定义中的子查询和用户的询问结合起来,调换来等价的对基本表的查询,然后再推行校勘了的询问。那一转移进度称为视图消解(View Resolution)。
  4.一般DBMS对视图更新的限量:
  (1) 若视图是由多少个以上基本表导出的,则此视图不容许更新。
  (贰)若视图的字段来自字段表明式或常数,则不相同意对此视图实践INSERT和UPDATE操作,但允许实行DELETE操作。
  (三)若视图的字段来自集函数,则此视图不容许更新。
  (四)若视图定义中蕴藏GROUP BY子句,则此视图不容许更新。
  (五)若视图定义中涵盖DISTINCT短语,则此视图差别意更新。
  (陆)一个不容许更新的视图上定义的视图也区别意更新。
  (7)若视图定义中有嵌套查询,并且内层查询的FROM子句中涉及的表也是导出该视图的基本表,则此视图分歧意更新。
 5.四个有效的推理规则:
  合并规则:由X->Y, X->Z, 有X->YZ。
  伪传递规则:由X->Y, WY->Z, 有XW->Z。
  分解规则:由X->Y, Z⊆Y, 有X->Z。
 6.关于格局分解的若干结论:
  (壹)分解具备无损连接性和平解决释保持函数依赖是四个相互独立的正规化。具有无损连接性的演讲不断定保持函数注重,保持函数依赖的分解不必然有所无损连接性。三个提到形式的表达或许有三种情景。
  (二)若须求表达具备无损连接性,那么分解后的方式必然能落得BCNF。
  (三)若须求表明保持函数重视,那么分解后的形式总能够直达3NF,但不必然能达到规定的规范BCNF。
  (4)若须要表明既有着无损连接性,又保险函数注重,则解释后的形式能够达到3NF,但不必然能达成BCNF。

波及操作

提到操作:查询、插入、删除、修改(P四叁)

询问:选拔、投影、连接、除、并、差、交、笛Carl积;个中挑选、投影、并、差、笛Carl积是伍种基本操作。

 

小结

三层情势两级影像

柒.ACID分级代表怎么着
  一致性
  原子性
  隔离性
  持久性
 8.完结数据库安控的常用方法
  用户标志和辨认
  存取调控
  视图机制
  审计
  加密

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