系统分析师-案例分析-数据库
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数据库观察知识点
年份知识点形式分数2018视图的基本概念与用法简答82018规范化计划简答82018事物、触发器、物化视图简答92019读写分离、主从复制,MySQL复制方式填空82019SQL和NoSQL特点比力填空82019混合数据库数据同步问题简答92020索引的副作用简答92020物理分区模式比力填空+简答4+62020读写分离、主从复制简答62021主题数据库的计划要求和基本特征简答102021云数据库的特点简答82022两阶段提交协议(2PC)来办理服务数据的同等性问题简答72022分布式数据库服务数据的同等性问题填空82022分布式数据库发布更新数据原子性问题简答102023SQL和NoSQL特点以及比力简答82023NoSQL特点以及比力填空82023混合数据库简答9 规范化
函数依赖
[*]给定一个X，能唯一确定一个Y，就成X确定Y，或说Y依赖X。记X->Y。
[*]部分函数依赖(只发生在联合主键) ：A->C，AB -> C。
[*]转达函数依赖: A -> B , B -> C , A != B => A -> C。
范式
学生表(学号，课程名，学生姓名，学生地点(省市县)，教师号，教师地点，成绩)
(学号 -> 学生姓名，学号 -> 学生地点(省市县)，学号 -> 教师号，教师号 -> 教师地点，学号，课程名 -> 成绩）
1NF
每一个分量必须是一个不可分的数据项，即表中不允许小表。
学生表(学号，课程名，学生姓名，学生省，学生市，学生县，教师号，教师地点，成绩)
2NF
实体的非主属性完全完全依赖于主关键字，即消除部分函数依赖。
学生表(学号，课程名，学生姓名，学生省，学生市，学生县，教师号，教师地点)
成绩表(学号，课程名，成绩)
3NF
任何非主属性不依赖于其它非主属性。即在2NF上消除转达依赖。
学生表(学号，课程名，学生姓名，学生省，学生市，学生县，教师号)
教师表(教师号，教师地点)
成绩表(学号，课程名，成绩)
就是主键可以直接决定非主键。
规范化问题
不规范化
[*]数据冗余，教师姓名列出现多次。
[*]修改异常，如修改教师地点，需要保证同时修改完所有行。
[*]插入异常，没有学生信息的时候教师信息无法插入。
[*]删除异常，学生信息清空的时候会将教师信息清空。
反规范化计划
规范化计划之后，会降低查询效率。降低连接操纵的需求。
[*]增长冗余列，在多个表中存在雷同的列。
[*]增长派生列，在表中增长本表和它表盘算生产的列。
[*]重新组表，把需要查察的两个表的效果生存为新表。
[*]水中分割表，按行分，常用于分部署数据库大概对汗青数据不关心的表。
[*]垂直分割表，按列分，常用于分部署数据库。
反规范化计划同步问题
[*]应用程序同步
[*]批量处置惩罚同步
[*]触发器
并发控制
[*] ACID：原子性、同等性、隔离性、持久性
[*] 引发的问题。丢失更新(A覆盖了B的修改)、不可重复读(A第一次读到的数据后，B修改了数据，A再次读取数据得到的值不一样)，脏数据(A读到的数据是回滚前的数据)
[*] 读写(排它)锁
性能优化
[*]提升硬件：CPU 内存 IO 网络
[*]软件提升：进程优先级，CPU使用权，内存预分配
[*]数据库计划：反规范化计划、分库分表、读写分离、索引优化、SQL查询优化(减少多表和子查询)
[*]应用软件：数据库连接池
完备性约束
[*]实体完备性(主键唯一非空)、参照完备性(外键唯一或空)、用户界说完备性(用户自界说范围)
视图
视图(View)是从一个或多个表(或视图)导出的表。视图与表差别，视图是一个虚表，即视图所对应的数据不举行实际存储，数据库中只存储视图的界说，在对视图的数据举行操纵时，系统根据视图的界说去操纵与视图相关联的基本表。
视图的长处:
[*]视图能简化用户的操纵
[*]视图机制可以使用户以差别的方式查询同一数据
[*]视图对数据库重构提供了一定水平的逻辑独立性
[*]视图可以对机密的数据提供安全掩护
安全
[*]用户标识和鉴别(密码、口令)
[*]存取控制(用户权限)
[*]密码存储用转达(加密)
[*]视图掩护(用户权限)
[*]审计(记录操纵)
分布式数据库
[*]由一组数据构成的，这组数据分布在盘算机网络的差别盘算机上，网络中的每个节点具有独立处置惩罚的能力(称为园地自治)，它可以执行局部应用，同时，每个节点也能通过网络通信子系统执行全局应用。
特点
[*]分布性： 数据物理上分布在差别位置，但逻辑上属于同一个系统。
[*]共享性：数据可以被网络上多个用户或系统共享。
[*]可用性：系统计划可以或许面临硬件故障、网络问题等异常时继承提供服务。
[*]自治性：系统中每个几点具有独立管理自己的数据和操纵的能力。
长处
[*]分布式数据库可以办理企业部门分散而数据需要相互联系的问题。
[*]如果企业需要增长新的相对自主的部门来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下举行扩充。
[*]分布式数据库可以满足均衡负载的需要。
[*]当企业已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增长时，就可以由这些数据库自下而上构身分布式数据库系统。
[*]相称规模的分布式数据库系统在出现故障的概率上不会比会集式数据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此，就整个系统来说，它的可靠性是比力高的。
查询优化
[*]降低通讯为核心
[*]全局查询树的变换:比方，在做笛卡尔积之前，先举行投影和选择运算。
[*]副本的选择与多副本的更新计谋:多个副本存在于差别的节点，怎样选择。
[*]查询树的分解:对所有节点采取后续遍历法，直到所有叶节点均被成功地遍历为止。
[*]半连接与直接连接等:不需要转达整个关系，只要传送连接时与对方匹配的元组即可。
NoSQL VS SQL
特征SQLNoSQL并发支持支持并发、效率低并发性能高存储与查询关系表方式存储、SQL查询海量数据存储、查询效率高扩展方式向上扩展向外扩展索引方式B树、哈希等键值索引应用领域面向通用领域特定应用领域数据同等性及时同等性弱同等性数据类型结构化数据非机构化事物高事务性弱事务性水平扩展弱强数据容量有限数据海量数据 类型
类型代表范例应用场景数据模型长处缺点Key-ValueRedis、MemCache缓存、日志等Key-Value/全键值对键操纵性能高(基于键的增删查改都快)，可扩展性强数据无结构列式存储HBaseOLAP列簇式存储查找速率快、可扩展性强功能相对范围文档型MongoDBweb应用key-value ，value为结构化数据使用JSON大概XML等格式来存储数据，格式灵活查询性能不高、缺乏同一语言图数据库NeoJs交际网络、推荐系统等节点和关系构成的图使用图结构的各类算法需对图整盘算，分布集群方案，实现困难 内存数据库
内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新计划了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操纵方面也举行了相应的改进，以是数据处置惩罚速率比传统数据库的数据处置惩罚速率要快许多，一般都在10倍以上。
特点:工作版本常驻内存，活动事务只与及时内存数据库的内存拷贝打交道。
常见的内存数据库:Redis、SQLite、Mircrosoft SQLServer Compact 等。
云数据库
云数据库是指被优化并部署到云端假造盘算环境中的数据库。可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。
云数据库的特点包罗高并发、高性能、高可用、高可靠、存储整合、高效部署、按需扩展、按需付费、云端迁移等诸多特点。
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