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标题: 数据库系统期末复习条记 [打印本页]
作者: 不到断气不罢休    时间: 2024-12-31 00:51
标题: 数据库系统期末复习条记
保举几个有关范式的教学视频：

关系代数

概述： 是数据库系统中的一种查询语言，用于对关系模型中的数据进行操作。它提供了一组操作，可以从关系（通常是表格）中派生出新的关系，关系代数是关系型数据库查询的基础之一，能够帮助DBMS(数据库管理系统)实行查询哀求
根本操作

选择(Selection, σ)：
选择操作从关系中筛选出满足特定条件的元组（记载）

投影(Projection, π)：
投影操作用于选择关系中的特性属性（列）

联接(Join, ⨝)：
联接操作用于将两个关系中的元组团结起来，形成一个新的关系。常见的联接类型包括：

并(Union, ∪)：
并操作用于合并两个关系中的元组，要求两个关系具有相同的属性集合

差(Difference, -)：
差操作用于返回存在于第一个关系中但不在第二个关系中的元组

笛卡尔积(Cartesian Product, ×)：
笛卡尔积操作将两个关系中的所有元组进行组合，天生一个新的关系，新的关系中的每个元组由两个关系中的元组拼接而成

重命名(Rename, ρ)：
重命名操作用于给关系或其属性命名：

复合操作

选择和投影的组合：
假设要查询所有成绩大于80分的学生的姓名和成绩：
                                                    π                                           n                                  a                                  m                                  e                                  ,                                  s                                  c                                  o                                  r                                  e                                                 (                                       σ                                           s                                  c                                  o                                  r                                  e                                  >                                  80                                                 (                            学生                            )                            )                                  π_{name, score}(σ_{score>80}(学生))                     πname,score​(σscore>80​(学生))
联接与其他操作的团结：
假设要查询所有选了”数据库系统“课程的学生的姓名和成绩，可以利用联接与头因操作：
                                                    π                                           n                                  a                                  m                                  e                                  ,                                  s                                  c                                  o                                  r                                  e                                                 (                            学生⨝                                       σ                                           c                                  o                                  u                                  r                                  s                                  e                                  =                                  "                                  数据库系统                                  "                                                 (                            选课                            )                            )                                  π_{name, score}(学生 ⨝ σ_{course="数据库系统"}(选课))                     πname,score​(学生⨝σcourse="数据库系统"​(选课))
SQL

概述： SQL(结构化查询语言)是用于与关系型数据库管理系统(RDBMS)进行交互的标准语言。主要用于操作数据库中的表，每个表由列和行组成。
入门SQL

数据查询(SELECT)

SELECT是SQL中最常用的语句，用于从一个或多个表中检索数据
查询所有列：
  1. SELECT * FROM table_name;
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查询特定列：
  1. SELECT column1, column2 FROM table_name;
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利用条件查询(WHERE)：
  1. SELECT * FORM table_name WHERE condition;
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排序查询结果(ORDER BY)：
  1. SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name [ASC | DESC];
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限制查询结果(LIMIT)：
  1. SELECT * FROM table_name LIMIT n;
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数据插入(INSERT)

插入单条记载：
  1. INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);
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插入多条记载：
  1. INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2), (value3, value4);
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数据更新(UPDATE)

用于更新表中已存在的记载
  1. UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;
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数据删除(DELETE)

用于删除表中的记载：
  1. DELETE FROM table_name WHERE condition;
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创建数据库和表

创建数据库：
  1. CREATE DATABASE database_name;
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创建表：
  1. CREATE TABLE table_name {
  2.         column1 datatype,
  3.         column2 datatype,
  4.         ...
  5. };
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修改表结构

ALTER用于修改表结构，如添加、删除列等
添加列：
  1. ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype;
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删除列：
  1. ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;
复制代码

删除数据库和表

DROP用于删除数据库中的表或数据库
删除表：
  1. DROP TABLE table_name;
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删除数据库：
  1. DROP DATABASE database_name;
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根本的SQL函数


多表查询

概述： 也称联接查询，指的是在同一查询中， 涉及两个或多个表的数据操作。多表查询通常用于获取存储在差别表中的干系数据，通过某种条件将它们关联起来，通过多表查询，可以实现更加复杂和机动的数据提取需求。
内联接(INNER JOIN)

概述： 是最常见的多表查询类型，它返回的是两个表中满足联接条件的所有记载，假如某一表中没有匹配的记载，则该记载不会出现在查询结果中
示例：
假设有两个表students表和courses表，分别包含以下内容：

要查询每个学生和他们所选的课程信息，可以利用INNER JOIN：
  1. SELECT students.name, courses.course_name
  2. FROM students
  3. INNER JOIN courses
  4. ON student.student_id = courses.student_id;
复制代码
解释：这条查询通过students.student_id和courses.student_id继续匹配，只返回那些在students 和courses表中有对应记载的学生及课程
外联接(OUTER JOIN)

概述： 与内联接的差别之处在于，外联接返回的是所有匹配记载和不匹配的记载）可以进一步细分为三种类型：左外联接(LEFT JOIN)、右外联接(RIGHT JOIN)、全外联接(FULL OUTER JOIN)
左外联接(LEFT JOIN)：
左外联接返回左表（查询中的第一个表）中的所有记载，以及右表（查询中的第二个表）中与左表记载匹配的记载。假如右表没有匹配的记载，结果中的对应部分将显示为NULL
示例：假设想要查询所有学生的信息，以及他们是否选修了某些课程。假如没有选课的学生也需要显示，可以利用左外联接：
  1. SELECT students.name, courses.course_name
  2. FROM students
  3. LEFT JOIN courses
  4. ON students.student_id = courses.student_id;
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解释：假如某个学生没有选课，那么该学生的course_name将会显示为NULL，但仍会显示学生的name
右外联接(RIGHT JOIN)：
右外联接返回右表（查询中的第二个表）中的所有记载，以及左表（查询的第一个表）中与右表匹配的记载。假如左表没有匹配的记载，结果中对应部分将显示为NULL
  1. SELECT students.name, courses.course_name
  2. FROM students
  3. RIGHT JOIN courses
  4. ON students.student_id = courses.student_id;
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全外联接(FULL OUTER JOIN)：
全外联接返回左表和右表中的所有记载。假如某一边没有匹配的记载，另一边的列会显示为NULL
  1. SELECT students.name, courses.course_name
  2. FROM students
  3. FULL OUTER JOIN courses
  4. ON students.studetn_id = courses.student_id;
复制代码

笛卡尔积(CARTESIAN PRODUCT)

概述： 笛卡尔积返回两个表中每个记载的组合，笛卡尔积并不基于任何联接条件，因此结果集可能非常巨大
示例：
假设有两个表：students表（包含3个学生）和courses表（包含2门课程），笛卡尔积的查询语句如下：
  1. SELECT students.name, courses.course_name
  2. FROM students, courses;
复制代码
解释：这条查询会返回所有学生和所有课程的组合，结果为 3 * 2 = 6 条记载，即每个学生都将与每门课程组合成一条记载。
自联接(SELF JOIN)

概述： 自联接是一种特殊的联接，它用于将同一张表与自身进行联接，通常用于查询表中相互关联的数据。
示例：
假设employees表存储了员工信息，包括employee_id和manager_id，通过自联接查询员工及其司理的信息：
  1. SELECT e1.name AS employee_name, e2.name AS manager_name
  2. FROM employees e1
  3. LEFT JOIN employees e2
  4. ON e1.manager_id = e2.employee_id;
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解释：这套查询将employees表与自身进行联接，e1代表员工，e2代表司理，通过manager_id和employee_id进行匹配，返回每个员工及其对应司理的姓名
团结(UNION)

概述： 团结是将两个或多个SELECT语句的结果合并成一个结果集。UNION会主动去重，假如需要保留重复数据，可以利用UNION ALL
示例：
假设有两个表students_2023和students_2024，分别存储2023年和2024年入学的学生信息，要查询所有学生的姓名，可以利用UNION：
  1. SELECT name FROM students_2023
  2. UNION
  3. SELECT name FROM students_2024;
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解释：这条查询会返回两个表中的所有学生姓名，而且去除重复的姓名。
中级SQL

子查询(Subquery)

概述： 子查询是嵌套在其他查询语句中的查询。它可以出现在SELECT、FROM、WHERE等子句中，通常用于过滤数据、计算聚合值或作为毗连条件
标量子查询：
返回单一值，可以用在SELECT、WHERE或HAVING子句中
例如，查询每个学生的姓名及其选修课程的数量：
  1. SELECT name,
  2.         (SELECT COUNT(*) FROM courses WHERE courses.student_id = students.student_id) AS course_count
  3. FROM students;
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解释：这里的子查询返回每个学生选修课程的数量，并将其作为列course_count展示
多行子查询：
返回多行数据，常用于IN或EXISTS中
  1. SELECT name
  2. FROM students
  3. WHERE student_id IN (SELECT student_id FROM courses WHERE course_name = 'Math');
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解释：该查询返回所有选修Math课程的学生姓名。子查询返回所有选修该课程的学生ID，然后在主查询中通过IN进行匹配
多列子查询：
返回多列数据，常用于WHERE子句中
  1. SELECT name
  2. FROM students
  3. WHERE (student_id, age) IN (SELECT student_id, age FROM students WHERE score > 90);
复制代码
解释：该查询返回所有年龄和分数大于90分的学生姓名
联接进阶引用

天然联接(NATURAL JOIN)：
根据两个表中具有相同列名的列主动进行联接，他会主动选择相同列名并按这些列进行联接
  1. SELECT *
  2. FROM employees
  3. NATURAL JOIN departments;
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解释：NATURAL JOIN会主动辨认两个表中相同的列名进行联接。这个操作等效于实行INNER JOIN和选择相同列的条件。
复合联接条件(Using Clause)：
利用USING关键字来指定多个列作为联接条件：
  1. SELECT e.name, d.department_name
  2. FROM employees e
  3. JOIN departments d USING (department_id);
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解释：USING用于指定两个表中需要联接的列，而且这些列必须具有相同的名字。在这种情况下，联接的条件是deparment_id
聚合函数与分组(GROUP BY)

GROUP BY用于将查询结果分组，并对每个组实行聚合函数（如COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX）
GROUP BY 和 HAVING：
HAVING用于过滤分组后的结果，类似于WHERE，但是作用于聚合后的数据
  1. SELECT department_id, AVG(salary)
  2. FROM employees
  3. GROUP BY department_id
  4. HAVING AVG(saraly) > 50000;
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解释：这条查询会计算每个部分的平均工资，并仅返回平均工资大于50000的部分
GROUP BY多列：
你可以按多个列进行分组，如允许以得到更过细的统计结果
  1. SELECT department_id, job_title, COUNT(*)
  2. FROM employees
  3. GROUP BY department_id, job_title;
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解释：该查询返回每个部分、职位的员工数量
窗口函数(Window Functions)

概述： 是一类特殊的聚合函数，它可以在查询结果会合为每一行计算一个值，而不需要像GROUP BY那样分组。常用的窗口函数包括ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE等。
ROW_NUMBER()：
为查询结果会合的每一行分配一个唯一的序号，通常用于分页查询或排名
  1. SELECT name, salary, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rank
  2. FROM employees;
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解释：该查询返回员工的姓名、工资，并根据工资降序排列，每一行都有一个唯一的排名(rank)
RANK()和DENSE_RANK()：
RANK()和DENSE_RANK()用于天生排名，区别在于RANK()会跳过排名（例如，如有两个并列第一名，则第三名跳过），而DENSE_RANK()则不会跳过排名
  1. SELECT name, salary, RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rank
  2. FROM employees;
复制代码
解释：这条查询为每个员工计算排名，工资高的员工排名靠前。假如有员工的工资相同，他们的排名也会相同。
事务控制

概述： 事务是指一组作为单一工作单元实行的SQL语句。在事务中，所有的操作要么都成功(COMMIT)，要么都失败并回滚(ROLLBACK)
事务的根本操作：

  1. BEGIN TRANSACTION;
  3. UPDATE employees SET salary = saraly * 1.1 WHERE department_id = 1;
  5. -- 如果没有问题，可以提交事务
  6. COMMIT；
  8. -- 如果出错了，回滚事务
  9. ROLLBACK;
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视图(VIEW)

概述： 视图是一个虚拟的表，它是一个包含SQL查询的命令查询。视图可以简化复杂查询的利用，进步查询的可读性和复用性
创建视图：
  1. CREATE VIEW top_earning_employees AS
  2. SELECT name, salary
  3. FROM employees
  4. WHERE salary > 100000;
复制代码
这条语句创建了一个视图，该视图返回所有年薪超过10w的员工信息
查询视图：
  1. SELECT * FROM top_earning_employees;
复制代码
查询视图和查询普通表类似
删除视图：
  1. DROP VIEW top_earning_employees;
复制代码
索引(Index)

概述： 是进步查询性能的关键工具，它允许数据库更快速地查找数据，对于经常用作查询条件的列，可以创建索引
创建索引：
  1. CREATE INDEX idx_employee_name ON employees (name);
复制代码
该索引加速了基于name列的查询
删除索引：
  1. DROP INDEX idx_employee_name;
复制代码
高级SQL

复杂查询与高级子查询

干系子查询(Correlated Subquery)：
查询条件依赖于外部查询的数据，在实行时，每一行外部查询的记载都将触发一次子查询。
  1. SELECT name
  2. FROM employees e
  3. WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id);
复制代码
解释：查询薪水高于所在部分平均薪水的员工。子查询是依赖于外部查询的每一行员工的 department_id 来计算该部分的平均薪水。
多层子查询(Nested Subquery)：
是嵌套的子查询，通常用于实行更复杂的计算或过滤
  1. SELECT name
  2. FROM employees
  3. WHERE department_id = (SELECT department_id
  4.                        FROM departments
  5.                        WHERE department_name = 'Sales'
  6. );
复制代码
解释：这条查询首先利用内层子查询查找名为 “Sales” 的部分的 department_id，然后在外层查询中利用这个 department_id`来查找所有属于该部分的员工。
存储过程和触发器

概述： 它们可以封装复杂的逻辑，主动化任务或响应特定的变乱。
存储过程(Stored Procedure)：
存储过程是一组预编译的SQL语句，可以在数据库中生存并反复调用
  1. CREATE PROCEDURE raise_salary(IN dept_id INT, IN percentage DECIMAL)
  2. BEGIN
  3.         UPDATE employees
  4.         SET salary = salary * (1 + percentage)
  5.         WHERE department_id = dept_id;
  6. END;
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解释：这个存储过程根据部分ID和百分比增加该部分员工的薪水
触发器(Trigger)：
触发器是由特定变乱（如插入、更新、删除）主动触发的SQL代码
  1. CREATE TRIGGER salary_update
  2. AFTER UPDATE ON employees
  3. FOR EACH ROW
  4. BEGIN
  5.         IF NEW.salary > 200000 THEN
  6.                 INSERT INTO salary_updates (employee_id, old_salary, new_salary)
  7.                 VALUES (NEW.employee_id, OLD.salary, NEW.salary);
  8.     END IF;
  9. END;
复制代码
解释：这个触发器会在员工的薪水更新后实行，若薪水超过200000，则将更改记载到salary_updates表中
实体-关系模型

概述： ER模型是一种用于描述和设计数据库结构的概念模型。主要由实体、属性、关系三种根本元素组成， 通过这些元素，我们能够直观地表示现实世界中数据的结构和它们之间的相互关系。
实体(Entity)

概述： 是现实世界可以独立存在并能够被明白描述的对象，通常表示一个表格（关系）的实例。
实体集(Entity Set)： 由相同类型的实体组成的集合，例如所有的学生或员工可以构成一个实体集
示例：

属性(Attribute)

概述： 是描述实体特征的数据项，它表示实体所拥有的某个详细特征或性子。属性通常用于详细描述实体，而且与实体的实例一一对应
属性的分类：

示例：

关系(Relationship)

概述： 表示两个或多个实体之间的联系。关系通过实体之间的联系和约束表示为一个抽象的“关系”，来阐明这些实体如何交互
分类：

ER图

概述： 是ER模型的图形化表示，通过图形化的方式描述实体、属性和关系，帮助设计职员更直观地明白和设计数据库。
ER图的根本符号：

约束： 用来限制数据的合法性和有效性。常见的约束有：

扩展：

数据库设计

目标：

设计过程

需求分析： 明白数据库需要存储什么样的数据，这些数据之间的关系是什么，如何利用这些数据
概念设计(Conceptual Design)： 从业务需求出发，抽象出一个全面的数据类型，并利用ER模型来描述数据和它们之间的关系

逻辑设计(Logical Design)： 将概念设计转换为详细的数据库模型，通常是关系模型。逻辑设计的目标是确定如何将实体-关系模型（ER模型）转换为数据库的表结构。
步调：

规范化：目的是减少数据冗余和数据异常，规范化有多个级别，常见的有：

在实际的设计中，有时为了优化查询性能，可以适当进行反规范化，即引入冗余数据来提升查询服从
物理设计(Physical Design)： 是将逻辑模型转换为实际的数据库实现。它关注如何优化数据存储和访问性能

数据库实施： 涉及将设计好的数据库模型实现到实际的数据库管理系统中

数据库测试与优化：

关键概念

超键、候选键、主键与外键：

数据完整性约束(Data Integrity Constraints)： 用来确保数据库中数据的准确性和可靠性的规则：

事务(Transaction)： 是数据库操作的一个根本单位，由一组SQL语句组成，实行这些语句要包管原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID属性)。在设计时，需要考虑事务的并发控制和数据一致性
检索

存储

数据库存储结构

行(Tuple)：
数据库中的一行数据称为行（在RDBMS中也叫元组或记载）。一行数据是按列存储的，每一列对应一个属性（字段）。行存储在页中，每个页可以存储多行
页(Page)：
数据库的根本存储单元是页（也叫块block），一个页通常由一块固定大小的内存或磁盘空间组成（常见大小为4KB、8KB、16KB等）。数据表、索引、以及其他数据库对象中的数据都是在页中存储的

文件(File)：
多个页可以组成一个文件。数据库表、索引等对象通常由对应的文件，这些文件会存储数据记载、索引信息或其他数据库对象
文件组织方式

概述： 指在物理存储介质上如何组织数据库文件以及如何高效地存储、访问这些文件。文件组织的差别方式影响到数据检索的速率和服从。
堆组织(Heap Organization)：
是最简单的文件组织方式，其中数据行是无序地插入到文件中的。每当有新纪录插入时，数据将直接追加到文件的末尾。
特点：

顺序组织(Sequential Organization)：
是将数据行按照某个列的值进行排序，而且数据在文件中按照顺序存储。
特点：

哈希组织(Hash Organization)：
通过哈希函数将数据映射到一个预定大小的桶中。对于某些特定字段（如主键或其他唯一标识符），可以通过哈希算法来定位数据的位置
特点：

B+树组织(B+ Tree Organization)：
是一种多路均衡树，广泛应用于数据库索引的文件组织中。所有数据都存储在叶子节点中，而内部节点仅存储索引信息。B+树的叶子节点通过链表毗连，支持高效的范围查询
特点：

B树组织(B Tree Organization)：
是一种多路均衡树，类似于B+树，差别之处在于，B树的内部节点也存储实际的数据记载
特点：

索引

概述： 是进步数据库查询性能的关键技术，可以快速定位数据的位置
聚焦索引(Clustered Index)：
将数据表的物理存储顺序与索引顺序一致，表中的数据行按照索引的顺序存储。在一个表中，只能有一个聚焦索引
特点：

非聚焦索引(Non-Clustered Index)：
是指索引结构与数据表的存储顺序无关。索引记载中生存了数据表中记载的物理地址或主键值
特点：

唯一索引(Unique Index)：
确保某一列（或多列）中的值唯一，它在包管数据完整性的同时，也进步了查询速率
特点：

全文索引(Full-text Index)：
用于全文检索，特别适用于大规模文本数据的检索，它可以创建一个词汇表，映射每个单词的位置
特点：

存储优化

数据压缩： 通过减少存储空间来进步存储服从

分区和分片：
分区是将表的数据按某些标准（如日期、地理位置等）分割到多个物理文件中
分片是将数据库的差别部分（如差别的数据表或数据库）分散存储在差别服务器上
缓存：
DBMS会利用缓存（内存中的缓存或磁盘缓存）来加速对频仍访问数据的读取。通过利用高速缓存，可以明显减少磁盘IO操作，进步查询性能
查询处置惩罚

概述： 负责将用户的查询哀求转换为数据库能够实行的详细操作，并在尽可能高效的方式下实行查询。
查询解析

概述： 将用户输入的查询转换为数据库能够明白的内部表示形式的过程。该过程由查询解析器(Parser)来实行。
词法分析和语法分析：

天生查询树：
是一个抽象语法树(AST)，表示查询的逻辑结构。
查询优化

概述： 为查询天生一个高效的实行计划
查询实行计划：
Query Execution Plan 是数据库系统实行查询时所采用的详细步调序列。实行计划包含了如何访问数据、如何毗连差别表、如何实行操作（如排序、过滤等）等信息
常见的实行计划：

查询优化的目标：
最优实行计划通常具有以下特点：

查询优化策略：

代价估算：
查询优化器会根据数据统计信息（如表的大小、列的基数、索引的选择性等）来估算实行差别计划的代价。通常，代价会以某种形式的成本度量（如 CPU 时间、磁盘 I/O、内存利用量等）来表示。优化器会选择代价最小的实行计划。
启发式优化与成本基优化：

联接实现

嵌套循环联接(Nested Loop Join, NLJ)

概述： 是一种常用的数据库联接算法，特别适用于没有索引大概联接的列没有排序的情况
主要步调：
伪代码：
  1. for each row r1 in Table1:
  2.         for each row r2 in Table2:
  3.                 if r1 and r2 satisfy the join condition:
  4.                         ADD (r1, r2) to the result set
复制代码
块嵌套循环联接(Block Nested Loop Join, BNLJ)

概述： 是NLJ的改进算法，旨在减少内存的消耗并进步服从
主要步调：
性能优化：

事务恢复

概述： 确保数据库出现故障时能够恢复到一致状态
事务

事务恢复的目标 ：

故障类型：

事务日志(WAL)：
日志的作用：记载了数据库操作的详细信息，包括每个事务的开始、提交和混滚操作，数据修改前后的值等。
日志格式：

恢复的根本过程：
并发控制

概述： 是指在多个事务并行实行时，确保它们能够互补干扰且不会破坏数据库的一致性和完整性的机制。
问题

丢失更新(Lost Update)：
假如两个事务都读取同一数据并进行更新，且更新操作没有同步，就可能导致其中一个事务的更新被另一个事务的更新覆盖，造成数据丢失
脏读(Dirty Read)：
是指事务A读取了事务B修改但未提交的数据。假如事务B回滚，事务A就会读到无效数据。
不可重复读(Non-repeatable Read)：
发生在同一事务内多次读取相同数据时，由于其他事务修改了数据，导致读取到差别的值
举例：

幻读(Phantom Read)：
指的是同一事务内多次查询数据时，由于其他事务插入、删除或修改了数据，导致查询结果发生变革
举例：

目标

主要目标时保障DBMS中的事务隔离性
事务的隔离性通常有4个级别：

技术

锁机制：
锁的种类：

锁的管理：

时间戳排序：
通过为每个事务分配一个唯一的时间戳来控制事务的顺序，每个事务在实行时必须遵循一个全局的时间戳顺序，数据库根据事务的时间戳来判断对其他事务的影响

多版本并发控制(MVCC)：
MVCC通过为数据创建多个版本来制止锁的竞争。每当一个事务对数据进行修改时，数据库会为该数据创建一个新版本，而不会直接覆盖旧版本。其他事务仍然可以访问旧版本的数据，如许制止了对数据的壅闭。

乐观并发控制(Optimistic Concurrency Control, OCC)：
假设事务之间不会发生冲突，因此事务实行时无需锁定命据，事务在实行竣事后，通过检查数据是否被其他事务修改来决定是否提交。假如发生冲突，事务会回滚并重新实行

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