Day18-【软考】超长文！一文看懂数据库系统所有标题！ER模型、关系代数、规
数据库系统总览下午上午的标题都会涉及到，很重要
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一、数据库分级模式
二三四、数据库设计，此中关系代数，规范化理论上午必考
五、六，简单点
七、八，重要下午的案例分析会考
一、数据库模式
什么是两级映射，三级模式？
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物理数据库，计算机的表现情势，每每就是一个文件
access数据库，success数据库等等，都是一个文件
1、内模式，用什么格式存储数据，如何优化；存储情势和表有映射关系，存储结构改变，调解映射关系即可，无需修改应用程序
2、概念模式，其实就是表，数据分成多少张表，比如用户信息表；表和视图有映射关系，表发生变革，改映射即可，不需改应用程序
3、外模式，对应数据库的视图，方便控制，处理数据，直接调用所有用户信息，不太安全，把表处理之后，再出现；
二、数据库设计-ER模型
数据设计流程是怎样的？
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严酷来讲，数据库设计应该从概念结构设计开始
1、概念结构设计重要表达情势，就是ER模型，和数据库管理系统没有关系DBMS，就是转成MySQL数据库，照旧Oracle数据库都行
2、ER模型转成关系模式，就是一个一个表的情势，这种转换，涉及规范化理论，必考！
3、把DBMS的特性融入进来，比如类型方面有差异
ER模型是怎样的？
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多对多是如何来的？
1、1个门生的纪录，可以对应多个课程的纪录，业务没标题
2、1个课程，可以供多个门生来选择，形成多对多
一般通过先部分，再整体的方式，绘制ER图
合成的时间，有两种方式：
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渐渐集成，相对耗时一些，但简单不易出错
什么是冲突标题？
就是两张ER图不一致的方面
[*]属性冲突，两个局部系统都涉及老师，有些老师的性别，是男女代表，有些是用TF取代，节省空间用了逻辑来取代
[*]名字一样，意义差别，差别名字，效果意义一样，有的叫老师，有的叫教职工
[*]老师即是字段（即一个列），也是表（即一张完整的表），有大概导致冲突，这就是抽象级别不一样
ER模型如何转为关系模式？
一个实体就是一个关系模式
三种差别联系，处理时有差异
[*] 1对1，实体必转关系模式，中心的联系，可以分别和一方合并，也可以单独转为关系模式，最少可以转成2个
[*] 1对多，实体必转关系模式，中心的联系，可以并入N端，也可以单独转，只是选择少了一种而已，少的那个不能合并联系了
比如部分，员工，或者班级，门生，联系只能纪录在员工，门生一端，员工表，门生表，加一个部分号班级号即可，就能对应到相应部分
反之，部分，加员工号，有的部分2员工号，有的部分几百号员工，添加不了纪录
[*] 多对多，联系必须转为实体，选择又少了一个，并且最少可以转成实体数为3了
课程和门生，是典型例子
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三个实体，都要转
1个联系，必然转，最少共4个，选C
三、关系代数（必考！）
重要考综合知识，选择题
一般是给一个关系代数表达式，找一个等价的关系代数表达式
关系代数基本运算包括哪几种？它们分别是什么？
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并，交，差，是典型的集合运算
[*]似乎在哪里见过集合这个字样，应该是一个图片中
[*] 并，两个集合内容合并，并且两个集合中都有的数据，也就是重复数据只表现一次，也就是去重
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[*] 交，就是去重的那部分，只表现去重的这部分；并且注意这个纪录在并集合中也肯定会存在
[*] 差，S1-S2，就是在S1中，把交的部分去掉，也就是把去重的这部分去掉，就是S1少了和其他表类似的项，它就成为一个和其他表完全差别的项了
考试重要考后面几个
特别是笛卡尔积和联接之间的差异，方式差别，效果类似
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笛卡尔积，投影
[*]笛卡尔积，就是组合，S1和S2组合，形成全新的纪录，纪录数是两个纪录数之乘积，注意，效果集的属性个数，是两个关系的属性数之和，
再加上投影和选择，可以实现数据库操作的绝大部分功能
[*] S1投影，只有投影的列表现，没有投影的列不表现，相称于隐藏，投影就是选列，这个是最直观的视图控制操作了
前面的Sno，Sname下标，表明了选哪些列；等价情势是π，下标1,2（S1），表明的就是1列和2列
[*] S1选择，下标是Sno=No0003，就是选这一行；等价情势σ，下标1=No0003，就是选第1列的这一行，就是说上面这个表头，都可以用第几列的数字来取代
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联接
[*] 联接，把S1和S2都有的字段，重复的元素，只保存一个
写了条件，叫等值联接
没有写条件，叫自然联接，联接条件就是类似字段做等值，也就是类似的表头做等值
其他的三个表头，都排到后面，相当于创建了一个合并的表，确实和笛卡尔积有点像，但是表头差异也挺大的
假如自然联接之后，要对字段做投影，也就是选列，比如只需要Sno，Sname，Age，可以直接写，也可以写π，下标1,2,4，
假设是笛卡尔积操作之后，只需要Sno，Sname，Age了，那么是对哪些列进行投影？是π，下标1,2,5，因为笛卡尔积不会删除重复的表头，这就是最大的区别！
四、规范化理论（必考！）
什么是规范化理论中的函数依靠？
后面讲到的键，以及范式，都需要函数依靠的理论
[*] 难怪说键，需要用到函数依靠，特别是候选键就是如此
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什么是函数？有什么特点？
f（x）= x的平方，
特点是，给定一个x，就会有一个确定的f（x）
x可以或许确定f（x），并且是唯一的一个f（x），这就是一种函数依靠
而同时，f（x）是无法确定x的，因为一个f（x）大概对应不止一个x，那么就不能确定x
比如学号可以或许函数确定姓名，意思是，给定一个学号，在数据表中，可以或许找到唯一对应这个学号的姓名是什么，注意，只是对应关系是唯一的，也就是1对1，而并非姓名的值不能类似
姓名是不能确定学号的，就是因为姓名的值本身，是大概类似的，类似的姓名，有着不止一个对应关系，那么这固然不是函数依靠
什么是部分函数依靠？
通过学号和课程号的组合，可以唯一确定姓名，并且其实无需组合，只要学号，就能确定和姓名的对应关系，这就是部分函数依靠
意思是主键的一个部分，可以确定某个属性，原来属性就是表头！。这就是部分函数依靠
什么是转达函数依靠？
A可以或许找到B的唯一对应关系，B可以或许找到C的唯一对应关系，A就可以或许找到C的唯一对应关系
注意，B不能找到A的唯一对应关系，不然B和A就等价了，就没有转达的说法了
规范化理论的代价和用途是什么？
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[*] 没有规范化，存在冗余数据，D01是计算机系，其他的D01，肯定也都是计算机系，也都是1号楼
[*] 计算机系，改计算机科学系，改了2条，第3条没改，就是更新非常
[*]插入非常，后面再举例子，大概是说，两个属性结合做为主键，主键没有明确时，无法进行插入
其实意思就是，主键还没定，也就是学号，课程号这种组合主键的表，你只有课程号和学分，门生还没选，没有学号，就无法录入
这就是所谓的主键不明确，通常出如今组合主键的关系中
[*]删除非常一样，大概是说，把不该删的删掉了
规范化理论的目标，就是降低冗余，减少非常
[*]也有一种反规范化理论，异规范化理论，会参加数据冗余，后面会学；因为规范化水平进步到更高，反而一项指标就降下去了，不能极端，要符合
就像安全和性能，本来就是冲突的，只能相对安全，分身性能
规范化理论的键有哪些？
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详细学习的是求候选键的标题
[*]唯一标识元组，可以是单个属性，也可以是属性的组合，这是超键
[*]超键大概存在冗余属性，而候选键也是唯一标识元组，但是不会有冗余属性
比如学号，姓名，性别，这几个字段，或者叫属性，属性就是表头，一定要记着
学号和姓名的组合键，可以确定性别的唯一对应关系，就是超键，实际上有冗余，因为学号就能确定性别的唯一对应关系
[*] 这不就是上面讲的部分函数依靠，部分函数依靠就会产生超键
但此时不是候选键，因为有冗余属性，就是有你没你一回事，加你进来就是冗余的
[*] 主键的区别是，主键只有一个，就像选总统一样，候选键其实都可以标识唯一元组，但是只选此中一个为主键
[*] 外键，是别的关系的的主键，是为了对表做关联
员工表，一般设置部分号，和部分表进行关联，部分号肯定是部分表的主键
如何求解候选键（常考！）？
图示法，方便解决复杂标题，假如只是唯一标识元组的线索，复杂标题不轻易求解
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例题1求解
1、将关系模式画为图形
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关系中的多个属性，用结点表现
有依靠关系，就用箭头进行指向
2、什么是结点的入度，就是有箭头指向它，就是入度
什么是结点入度为0，也就是没有箭头指向它
[*] 这个箭头指向的，似乎之前在哪学习过，后面再找找看
以入度为0的A1结点，为出发点，进行遍历
遍历就是按照路径箭头都走一遍，看能不能走到所有的的结点
假如能，这就是候选键，
[*] 通常都能的吧，大概也有入度为0的无法走完所有结点的
例题1选A
例题2求解
1、画出有向图
函数依靠中，ABD指向E，图中就是三股源流汇总成一股指向箭头
2、入度为0的结点有哪些？
候选键，居然可以是组合键！
难怪C和其他的根本不通，咋能都跑通呢
C单独跑J，I，肯定没标题
A单独跑G，H没标题
B单独跑F，E没标题
那么还需要D吗？肯定需要，因为到E，B是没法单独到的，
只能ABD同时，才能到E，因为B单独到E，函数依靠就成了B箭头指向E，这和标题标函数依靠不一样
那么候选键就是组合ABCD
例题3求解
1、画出有向图
箭头形成了循环结构，不是之前的树形结构
2、没有入度为0的结点，
那就找中心结点，也就是即有入度，也有出度的结点
就是结点B
结点A
3、同样分别遍历
结点B能走完全部
结点A可也能走完
那么候选键就是A和B，注意不是组合，而是两个单独的都是，选选项B，也就是说不能选选项A，那个是组合的意思
什么是范式？（必考！）
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从上往下，规范化水平越来越高，但是数据的执行性能越小了
因为进步级别，都是进行数据表的拆分，越高级别，拆分越细，太细又会有性能标题
平衡折中的方式是，拆到第三范式就差不多了
要达到下一级范式，必先达到上一级范式，也就是得渐渐拆分
第一范式要求是什么？1NF只有二级表头才会有第一范式规范标题！
原子值就是，属性不能拆成几个属性
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属性中的高级职称，又可以划分为两个属性，就不是原子值
如何满足第一范式？
只保存原子值的属性，其他进一步抽象和概括的属性直接删掉即可，原来我们自己做excel表也需要进行规范化，满足这一点
第二范式要求是 什么？2NF，只有组合主键才能有第二范式规范标题！
1、首先确定主属性，也就是主键是谁，清除掉主键
2、把其他键，固然也包括了候选键，所有的部分依靠，都去掉
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门生号，和课程号组合起来，才可以或许确定效果，确定学分，这是一个组合主键
但是其实是有部分依靠的
因为只需要课程号，就可以或许确定学分，而课程号只是主键的一部分，这存在了部分函数依靠了
部分函数依靠会带来哪些标题？
在“规范化理论的代价和用途是什么？”中讲过
1、数据冗余
学分4，存了许多次
但是课程号，是能确定固定的学分的
2、更新非常
学分4，改成2，只改了两条，就是更新非常
3、插入非常
新课程号C08，学分6分
此时还没人选，但是想先录入，就录入不进去
这就是所谓的主键不明确，是无法录入的
4、删除非常
有门生毕业，效果要清除，因为不需要效果了，已经毕业了
但是学分也给清除掉了，学分照旧要保存的，不然怎么留存毕业资料
总之就是把不该删的删掉了，就是删除非常
解决方案是什么？
1、把课程号，和学分，构成一个新的关系模式
2、原来的关系模式中，去掉学分这一列，但是注意课程号要保存，仍旧是组合主键，因为只有门生号和课程号组合，才能确定效果
也就是说，只不过是把冗余非主键，学分，给抽出去，其他的不变
这就是为何都是对非主属性的操作！
第三范式是什么？
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先看这个表，有没有达到第二范式的要求
肯定达到了，一共才一个主键，只要不是组合主键，都能达到第二范式要求
满足了第二范式，只是相对减少了四个方面的标题，其实还大概有提升的空间，具体每方面还有哪些标题？
1、数据冗余许多，一看计算机系，1号楼都是冗余
看来上面部分“规范化理论的代价和用途是什么？”中的例子，其实是第三范式存在标题，因为第一，第二范式标题其实很轻易清除
2、更新非常
之前说了，更新计算机系这个值，没更新完，会有非常
3、插入非常
新建一个系，还没有门生进入这个系，同样无法操作
和第二范式标题有点像，因为同样都是主键不明确的标题，组合主键，和单主键都会有这个标题
4、删除非常
都是怕删多了的标题
解决方案是什么？
是要将非主属性的转达依靠，给打破
看来都是对非主属性的操作
1、就是将系号，系名，系地址，形成一个新的关系
因为后面两个都是转达依靠关系，
门生号可以或许推出系号，系号可以或许推出系名
门生号可以或许推出系号，系号可以或许推出系地址
2、原关系中，去掉系名，系地址，但是注意，系号不能去掉，因为是把转达依靠关系后面的部分去掉即可，没有进一步转达即可
BC范式是什么？
什么是主属性？
主属性，就是属性属于候选键的一部分，第二范式例子中的主属性，是门生号，课程号
[*] 怎么感觉就是主键中的属性，大概只有一个主属性，也大概有多少个
怎么又和候选键有关系了
说把所有候选关键字列出来，任何一个候选关键字中出现过的属性，都是主属性，比如例题2 中的ABCD组合，都是主属性，后面碰到标题再说…
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1、先求关系的主属性
1.1、先把候选键都找出来
结点S就是，一眼找出来，因为只有它入度为0，也能跑通
居然错了，看过细，T箭头需要S和J共同指向
候选键就是组合SJ
总之S单独是没法当候选键的
居然还有候选键，就是ST，因为这两个组合，也能遍历所有
[*] 看来候选键的查找这一张章节要多修炼
1.2、也就是说，S，J，T三个都是主属性，没有非主属性！
2、所以必然满足，第三范式，因为根本不就没有非属性！
这样也行我的天
难怪还需要这个BC范式！
3、那这个是不是BC范式呢？
判断方法是：把所有函数依靠写出来，依靠的左边部分，必须是候选键
SJ 到T
T到 J
左边有个T，并不是候选键
所以这不是BC范式
假如要规范化，得让ST也到J
规范化理论例题求解
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选择题，只有相对正确，没有绝对正确，和人一样，因为标题只是人创造的产物
第一问求解
不属于第三范式，两种大概
a.是连第二范式都没达到
b.是第二范式达到了，达不到第三范式
直接看这个部分表
1、首先，它；有没有达到第二范式
主键有几个属性，就部分号一个，达到了第二范式
2、达到了第二范式，为何达不到第三范式
首先确定非主属性是什么，部分名，负责人，电话，都是非主属性
非主属性是否存在转达依靠，部分号可以或许确定唯一负责人对应关系，负责人可以或许确定唯一电话对应关系
显着存在转达依靠，A，B清除，
主键只有一个，部分号，清除D，选C
第二问求解
根据选项，意思是改这3个表，增长1职工号，或者部分号，来达成
这是要解决什么标题？
1、就是部分号和职工号没有关联，没有联系！
2、而部分，和职工，是1对多的关系
这种联系只能保存在多的一端，也就是职工这一端！
原来如此，这就和“ER模型如何转为关系模式”的章节联系起来了
3、也就是需要在职工表中，加上部分号，选D
第三问求解
要增长什么关系模式，要看表4有什么内容
1、四个选项，都有职工号，职工号肯定需要有
2、那么部分号，还需不需要，肯定不消，因为联系已经在第二问创建了！清除C，D
3、选项B中，有了商品号，肯定无需商品名称，清除B
4、选A
模式分解有哪些要求？
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[*]分解前和分解后的函数依靠仍旧存在
如图中，去掉转达函数依靠时，仍旧保持了函数依靠关系，只是把三节酿成两个两节，每一节的依靠关系是不变的
注意，假如有冗余函数依靠，不需要存在
比如还有个A到C的依靠，实际上是冗余的，那么此时上面的R1，R2仍旧是保存了函数依靠的
因为A到B，B到C，是可以或许推导出A到C的，这个无需保存，也能存在
[*] 什么是无损？就是可以还原
进行压缩时，也会用到这个概念，
假如通过联接操作，也就是上面章节学习的，重复表头删除的操作，可以进行还原，就是无损分解
模式分解例题讲解
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1、看看联接操作后，可以或许还原为原始表
学号可以或许确定姓名
所以：效果（学号，姓名，课程号，分数）
2、课程号能确定课程名
所以：效果（学号，姓名，课程号，课程明，分数）
已经还原了原来的关系模式
[*]书上说用列表的方式，其实也是联接操作，无非直观一点，感觉反而麻烦
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[*]书上还讲了第二种方法，有范围性，只适合一分为二的情况，就是R酿成R1，R2才行
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那个拱门一样的符号，是求交集，交，就是只表现去重的这部分，得到A
减去的符号，就是差，在R1中把交的部分去掉，得到B，或者反之得到C
就是看这个交的，重复的部分，能不能确定去除交的，差部分，只要有一个差的部分满足，就能确定是无损分解
显着是关系代数的运算，噼里啪啦一大堆让人看不懂
五、并发控制
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什么是事务？
事务，把多个操作封装成一个整体
因为许多操作有关联性，要一次性执行完，不然会有标题
比如银行转账，1钱转出，2钱转入，两个要形成事务，不然轻易出标题
要求要么都做，要么都不做，以保证正确
1、就是把事务看成一个原子，不能再拆分，这就是原子性
2、事务执行前后，数据都是一致的，比如转账，钱总数要一致，只是转移，总量不能减少，只转出，没有转入，这就是不一致
3、事务之间，是独立的，互不影响
4、事务执行之后的效果，是持续的
更多地是把事务作为并发控制的前提条件，便于进行并发
并发固然是为了进步操作效率
并发会产生哪些标题？
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标题1、T1，T2并发，正常应该减去13，也就是T2在T1的效果之上再减
实际效果只减去了8，因为T2末了执行完毕，写回了，就把T1的效果覆盖了，而不是在T1效果之上再减
标题2、T1执行两次，进步可靠性，期间，T2对A进行了更新，导致T1两次验算效果不一致
标题3、读取到了临时值，T1中有回滚，也就是复原，并且第一步就写回了，导致T2读取到中心的临时数据
什么是封锁协议？也就是什么是X锁，S锁？
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1、X锁，标题1中的T1，读取的第一步之前加X锁，T1完成之后，也就是事务结束之后，才开释，T2才能操作，也就是让其列队，串起来执行，这样效果就符合预期了
X锁，是写入的锁，写锁加上之后，不能再加任何锁
[*]不让写了，那让不让读呢
AI说了，读取是不让的，不让你读，固然就不怕你运算了，所以可以制止标题1
可以制止标题1
来自AI：
（Exclusive Lock）
[*] 排他性（Exclusive）：写操作具有排他性，当一个事务对某一数据对象加上写锁后，其他事务就不能再对这个数据对象加任何类型的锁，包括读锁和写锁，只能等待该写锁被开释。例如，当一个事务正在对某条订单数据进行修改时，不允许其他事务同时对该订单数据进行读取或修改操作，以确保数据的完整性和一致性，这种特性体现了 “排他” 的寄义，因此用 “Exclusive” 的首字母 “X” 来表现写锁。
改订单，银行转账，这种确实都需要用写锁，排他锁，X锁
2、S锁，是读取的锁，读锁加上之后，别人还可以继续加读锁，但是不能加写锁
注意是在X锁基础之上，先加S锁，读完后开释S锁，注意，是读完之后立刻开释，而不是事务执行完，这样可以制止标题1 和标题3
难怪叫二级封锁协议，锁更多了
[*] 读完后立刻开释，照旧会读到脏数据呀？具体标题再看看
来自AI：
（Shared Lock）
[*]共享性（Share）：读操作通常是可以共享的，多个事务可以同时对同一数据对象加读锁，即多个事务可以同时读取同一个数据而不会相互冲突，它们之间是共享的关系。例如，多个用户同时查询数据库中某条商品信息，这些查询操作可以同时进行，都获取到读锁，共享对该数据的读取权限，所以用 “Shared” 的首字母 “S” 来表现读锁。
3、在X锁基础之上，先加S锁，要等事务结束之后才开释S锁，
可以制止标题1,3，和标题2
不让第二个人读了，肯定就不会有两次验算不一致的，标题2的标题
[*] 但本身X锁就不让第二个人读，为什么还要加S锁呢
因为只要都是串行了，X锁一加，都串行了，必然不会有这些标题
4、两段锁协议，可串行化，大概发生死锁
针对死锁标题要怎么办？
要么预防死锁发生
要么发生后进行识别解除
六、数据库完整性约束
有哪几种完整性约束？
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1、给数据表定义主键，约束主键值不能为空，且不能重复，就是实体完整性约束；
2、外键的完整性约束，员工表，有部分号，设置了参照完整性约束，员工表中的部分号的参数就不能乱填了，必须是部分号主键有的值，才能填，也就是在别人的实体中要存在，假如员工还没有部分，是允许为空的，唯独不能输错
3、年龄，不允许负数，不允许200以上，x>=0，<=200，就是用户自定义完整性约束
都是为了进步数据可靠性的机制，制止标题数据录入进去了
但是都只能应对简单的情况
复杂情况，需要触发器，原来如此，它是做这个用的
触发器怎么约束？
可以写脚本，来约束数据库中的数据
数据库安全措施有哪些？
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1、身份认证，账户和口令
2、后面学习安全时的访问控制，就是这里的存取控制，就是权限分级
3、加密传输
4、控制视图权限，和权限分级有点类似，但是它是针对表现视图，上面的是针对操作层面的分级
5、事后机制，日记纪录数据库操作
数据备份方式的优缺点？
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冷备份，有些业务是7*24小时的，不允许制止，文件级别的拷贝，没法精确的表的级别，也就是没法单独对某个表进行备份
热备份不能出错，否则错误会很严重
另一种数据备份的方式？根据备份数据的量进行区分
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a、完全备份
b、差量备份，是针对完全备份
c、增量备份，是针对上一次备份，而不管是哪种类型
比如周日，完全备份
周一二三，五六增量备份
周四，差异备份
那么：
1、周日，完全备份一次
2、周一，以上一次完全备份为基准，看是否变革，变革的进行备份
注意，假如周一，系统故障，需要恢复，不能直接恢复周一的增量版本
应该先恢复周日完全备份的版本， 再恢复周一的增量备份版本
3、周二，以周一的备份为基准
4、周三，以周二的备份为基准
假如周三出故障，同样，先恢复周日，再恢复周一，再周二，再周三，看来这个周日的完全备份很重要
这里感受到增量备份不好的地方，速率固然快，但是要恢复就麻烦，每一个增量都要按照时间次序去恢复，才可以或许进行还原
所以就有了差量备份
5、周四，差量备份，是直接针对周日的，以完全备份为基准，总之完全备份的节点很重要
恢复时，先恢复周日完整版，再恢复周四差量备份版本即可
6、其他的略…碰到标题再说
转储，就是备份
两种分类方式结合，形成四种
a、静态+完全，就是静态海量
b、静态+增量，就是静态增量
c、动态海量
d、动态增量
为何需要日记文件？
因为就算所有备份齐备，也不能保证所有数据都能找得回
因为增量备份，也是一天一次，更小颗粒度的操作，就只能利用日记文件了
数据库故障与恢复？
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1、Rollback就是回滚
2、通过日记，回退事务的修改
3、系统故障，大概是DBMS，数据库管理系统的，也大概是操作系统的
4、外存故障，也能用日记来重做业务
八、数据仓库与数据挖掘
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流行于BI中
BI 即商业智能（Business Intelligence），数据仓库和数据挖掘都是 BI 的重要构成部分
数据仓库和数据库的差异差异是什么？
数据库，运行久了，有许多历史数据，效率下降，只能删除相对用不到的历史数据，但是直接删了很惋惜，假如企业需要做决议，又大概会用到
这些数据只是对比如收银员系统来说，比力影响效率，但是对除了这个系统之外的，照旧有代价的
历史数据，一般加进去就不改了，归档了
而更加需要大规模的查询，分析，统计，
需要特别的数据库来处理，这就是数据仓库
数据仓库的特点有哪些？
1、不是面向应用，不是平常的业务数据库，而是面向主题的
比如，分析商品主题，抽取各个数据库的商品数据，按照主题来构造数据
一般操作系统是按照业务来构造数据
2、集成式数据，就是日报表，周报表，月报表，平常数据库不会这么干
难怪，我司需要的，是BI系统，而不是仅仅是一个平常的数据库系统
3、进去的数据，不再删除修改
4、隔一段时间，导入一次历史数据
数据仓库的操作步骤怎么理解？
[*]清理，就是做数据格式统一，冗余数据去除
因为抽取时，是从差别数据库抽出来的，大概有些地方不统一
[*] 刷新，就是定期添加数据
[*] 数据集市，就是部分级别的数据仓库
[*] OLAP，就是联机分析处理服务器，
[*] 表层是数据前端的工具
此中，数据挖掘工具比力独特，形态和查询工具有区别，
查询有明确的目标去做，数据挖掘工具，不太明确，可以或许挖掘到人类未知的事物和特性，应用在商业领域，有点像AI
数据挖掘的多种方法有哪些？
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[*]分类分析，是分成差别种别
[*]聚类，是根据共性聚合成大种别
什么是反规范化技能？
物极必反
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查询工作量太大，几何级数增长处理时间
技能本领都是规范化的逆过程
1、订单纪录中，单价，数量，能计算总额，但是通常增长派生性冗余列，加上总额的列，制止要用总数时，还要再去计算
这就是空间换时间，指的是物理空间
2、效果表，学号，课程号，效果，快速查或人某科多少分，就把姓名，效果名也写进去，查到的纪录直接表现，否则还要做两次关联查询才能表现完整
3、根据查询效率的原则，重新组表，
4、垂直分割，水中分割，看是不是分割之后，查询效率会变快
核心就在于进步查询的效率，捐躯一些空间和规范水平
什么是大数据？
就是对海量数据加以处理
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接触较多的，是对许多差别种别的数据团结分析，得出结论
比如，百度，用了大数据分析
用户cookie，被售卖
和传统数据技能有哪些区别？
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量变引起质变
高扩展，高性能，高容错，异构就是高性能，都是集群能支持的
每每和云计算，虚拟化，结合起来进行分析
云计算利用闲置资源，成本较低
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