软考中级数据库思维导图

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• 第一章 计算机系统知识
  
  
  
  • 1. 计算机硬件基础知识
    
    
    
    • 计算机硬件系统组成：CPU、存储器、输入输出装备等。
      
    • CPU的组成：
      
      
      
      • 运算器：算术逻辑单元(ALU)、累加寄存器(AC)、数据缓冲寄存器(DR)、状态条件寄存器(PSW)。
        
      • 控制器：指令控制逻辑、时序控制逻辑、总线控制逻辑、中断控制逻辑等。
        
      
      
    • 存储器与总线：
      
      
      
      • 数据总线(DB)、地点总线(AB)、控制总线(CB)。
        
      • 总线布局长处。
        
      
      
    • 输入输出控制：
      
      
      
      • 步伐控制方式、中断方式、DMA方式、通道方式和外围处理机方式。
        
      
      
    
    
  • 2. 计算机体系布局与存储系统
    
    
    
    • 计算机体系布局分类：
      
      
      
      • 按处理机数量分类：单处理系统、并行处理与多处理系统、分布式处理系统。
        
      • 微观并行水中分类：CISC vs RISC。
        
      
      
    • 流水线技能：流水线周期、吞吐率计算。
      
    • 存储系统：
      
      
      
      • 存储器分类：内存、外存、磁存储器、半导体存储器、光存储器等。
        
      • 随机访问存储器(RAM)：SRAM、DRAM。
        
      • 高速缓存(Cache)：地点映像方式、替换算法、性能分析。
        
      
      
    
    
  • 3. 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识
    
    
    
    • 加密技能：对称加密技能、非对称加密技能。
      
    • 信息摘要：Hash函数、数字签名。
      
    • 计算机可靠性：可靠性计算、失效率、均匀无故障时间(MTBF)、可维修性、可用性。
      
    
    
  
  
• 第二章 步伐语言基础知识
  
  
  
  • 1. 步伐语言概述
    
    
    
    • 低级语言与高级语言：
      
      
      
      • 低级语言：机器语言和汇编语言，依赖于具体机器。
        
      • 高级语言：如Java、C、C++、Python等，易于明白，进步设计效率。
        
      
      
    • 翻译方式：
      
      
      
      • 汇编：将汇编语言翻译成机器语言。
        
      • 解释：逐条翻译并执行高级语言。
        
      • 编译：将高级语言翻译成目标代码后执行。
        
      
      
    
    
  • 2. 编译步伐与解释步伐
    
    
    
    • 解释步伐：直接或间接（通过中间代码）解释执行源步伐。
      
    • 编译步伐：将源步伐翻译成目标步伐后执行。
      
    • 区别：
      
      
      
      • 编译：生成目标步伐，不参与运行控制，效率大概更高。
        
      • 解释：更灵活，可移植性好，但不生成独立目标步伐。
        
      
      
    
    
  • 3. 步伐语言的数据成分
    
    
    
    • 常量与变量：根据值是否变革分类。
      
    • 数据的作用域：全局变量和局部变量。
      
    • 数据类型：
      
      
      
      • 基本类型：整型、字符型、实型、布尔类型。
        
      • 特别类型：空类型。
        
      • 用户定义类型：枚举类型。
        
      • 构造类型：数组、布局、团结。
        
      • 指针类型。
        
      • 抽象数据类型：类类型。
        
      
      
    
    
  • 4. 步伐语言的控制成分
    
    
    
    • 次序布局：按次序执行操作。
      
    • 选择布局：提供分支选择逻辑。
      
    • 循环布局：重复执行计算过程。
      
    
    
  • 5. 编译过程
    
    
    
    • 词法分析：辨认源步伐中的单词符号。
      
    • 语法分析：构建语法树，查抄语法错误。
      
    • 语义分析：查抄静态语义错误，收集类型信息。
      
    • 中间代码生成：生成后缀式、四元式等中间代码。
      
    • 代码优化：优化中间代码或目标代码。
      
    • 目标代码生成：生成机器代码。
      
    • 符号表管理：记录符号信息，辅助语义查抄和代码生成。
      
    • 出错处理：处理静态和动态错误。
      
    
    
  • 6. 中缀、前缀与后缀表达式
    
    
    
    • 中缀表达式：常见的表达式形式，如(a+b)*c-d。
      
    • 前缀表达式：波兰式，运算符在前，如-*+abcd。
      
    • 后缀表达式：逆波兰式，运算符在后，如ab+c*d-。
      
    
    
  • 7. 函数调用
    
    
    
    • 传值调用：单向通报实参值给形参。
      
    • 引用调用：通报实参地点给形参，实现双向数据通报。
      
    
    
  
  
• 第三章 数据布局与算法
  
  
  
  • 3.1 线性布局
    
    
    
    • 线性表：由n个元素组成的有限序列，可以次序存储或链式存储。
      
      
      
      • 次序表：使用一连的存储单元，支持随机存取。
        
      • 链表：通过节点存储数据，支持动态内存分配。
        
      
      
    • 栈：后进先出(LIFO)的线性表，有次序栈和链栈两种实现。
      
    • 队列：先进先出(FIFO)的线性表，有次序队列和链队列两种实现。
      
    • 字符串：特别的线性表，由字符组成，可以次序存储或链式存储。
      
    
    
  • 3.2 数组和矩阵
    
    
    
    • 数组：固定长度的线性表，可以是一维或多维。
      
      
      
      • 二维数组：可以按行或列存储。
        
      
      
    • 矩阵：特别矩阵如对称矩阵、三对角矩阵和希罕矩阵可以压缩存储。
      
    
    
  • 3.3 树和二叉树
    
    
    
    • 树：由结点组成的层次布局，每个结点有子树。
      
    • 二叉树：每个结点最多有两个子树的树。
      
      
      
      • 性质：二叉树的层数、节点数和度等。
        
      • 满二叉树和完全二叉树：特别的二叉树布局。
        
      • 二叉树遍历：前序、中序、后序遍历。
        
      • 最优二叉树：带权路径长度最短的树，如哈夫曼树。
        
      • 二叉查找树：左子树上的键值小于根节点，右子树上的键值大于根节点。
        
      
      
    
    
  • 3.4 图
    
    
    
    • 图：由极点和边组成的数据布局，可以是有向图或无向图。
      
      
      
      • 存储布局：邻接矩阵和邻接链表。
        
      • 特别图：完全图、生成树和最小生成树。
        
      • 图算法：普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。
        
      
      
    
    
  • 3.5 排序算法
    
    
    
    • 常见排序算法：
      
      
      
      • 直接插入排序
        
      • 冒泡排序
        
      • 简单选择排序
        
      • 希尔排序
        
      • 快速排序
        
      • 堆排序
        
      • 归并排序
        
      
      
    
    
  • 3.6 查找算法
    
    
    
    • 常见查找算法：
      
      
      
      • 次序查找
        
      • 折半查找（二分查找）
        
      • 索引次序查找（分块查找）
        
      • 树表查找
        
      • 哈希查找
        
      
      
    
    
  • 3.7 图的相关算法
    
    
    
    • 生成树与最小生成树：连通图中的子图，包含所有极点。
      
    • 普里姆算法：以极点为主的最小生成树算法。
      
    • 克鲁斯卡尔算法：以边为主的最小生成树算法。
      
    
    
  
  
• 第四章 操作系统知识
  
  
  
  • 4.1 进程管理
    
    
    
    • 操作系统定义：管理系统中的软/硬件资源，控制步伐执行，提供用户环境。
      
    • 特征：并发性、共享性、虚拟性和不确定性。
      
    • 功能：进程管理、文件管理、存储管理、装备管理和作业管理。
      
    • 进程状态：运行、就绪、阻塞。
      
    • 进程组成：步伐、数据和进程控制块（PCB）。
      
    • 同步与互斥：进程同步合作，互斥因争用临界资源。
      
    • 信号量机制：P、V操作实现进程同步与互斥。
      
    • 进程调度：高级调度、中级调度、低级调度。
      
    • 死锁：多个进程相互等待对方资源而无法继续执行。
      
    • 线程：轻量级进程，共享进程资源。
      
    
    
  • 4.2 存储管理
    
    
    
    • 逻辑地点与物理地点：逻辑地点是步伐员使用的地点，物理地点是内存中的实际地点。
      
    • 地点重定位：静态和动态重定位。
      
    • 分区存储管理：固定分区、可变分区、可重定位分区。
      
    • 分页存储管理：页、块、页表。
      
    • 分段存储管理：按内容分段，每段一连。
      
    • 段页式存储管理：结合分段和分页。
      
    • 虚拟存储管理：利用虚拟内存扩展主存。
      
    • 页面置换算法：最佳置换算法、FIFO、LRU、NUR。
      
    
    
  • 4.3 装备管理
    
    
    
    • I/O装备管理软件：分层构造思想，包括中断处理步伐、装备驱动步伐等。
      
    • Spooling技能：缓和CPU与I/O装备速率矛盾。
      
    • 磁盘调度算法：移臂调度和旋转调度。
      
    
    
  • 4.4 文件管理与作业管理
    
    
    
    • 文件布局和构造：逻辑布局（记录式文件、流式文件），物理布局（一连、链接、索引）。
      
    • 目录布局：一级、二级、多级目录布局。
      
    • 文件存储空间管理：空闲区表、位示图、空闲块链、成组链接法。
      
    • 作业调度算法：先来先服务、短作业优先、响应比高优先、优先级调度、均衡调度。
      
    
    
  
  
• 第五章 网络基础知识
  
  
  
  • 5.1 计算机网络概述与网络硬件基础
    
    
    
    • 计算机网络分类：
      
      
      
      • 局域网(LAN)：短间隔、高速率。
        
      • 城域网(MAN)：中等间隔、高速率。
        
      • 广域网(WAN)：长间隔、较低速率。
        
      
      
    • 网络拓扑布局：总线型、星型、环型、树型和分布式布局。
      
    • 网络互连装备：
      
      
      
      • 物理层：中继器、集线器。
        
      • 数据链路层：网桥、交换机。
        
      • 网络层：路由器、三层交换机。
        
      • 应用层：网关。
        
      
      
    • 网络传输介质：双绞线、同轴电缆、光纤、微波、红外线、激光、卫星通信。
      
    
    
  • 5.2 网络的协议与标准
    
    
    
    • OSI参考模子与TCP/IP协议簇：互联网核心协议，包含逻辑编址、路由选择、域名分析、错误检测与流量控制。
      
    • TCP/IP协议簇：
      
      
      
      • 网际层协议：IP、ARP、RARP、ICMP。
        
      • 传输层协议：TCP（可靠、面向毗连）、UDP（快速、无毗连）。
        
      • 应用层协议：FTP、SFTP、TFTP、Telnet、HTTP、HTTPS、DHCP、DNS、SNMP、SMTP。
        
      
      
    
    
  • 5.3 Internet基础知识
    
    
    
    • 域名和URL格式：域名包含主机名、当地名、组名和最高层域名；URL格式包含协议、主机域名、端标语和路径。
      
    • IP地点：分为A、B、C、D、E类，使用子网掩码区分网络号和主机号。
      
    • IPv6：128位地点，支持更大地点空间，采用冒号十六进制记法。
      
    • Internet服务：DNS、Telnet、电子邮件、WWW、FTP。
      
    
    
  • 5.4 信息安全与网络安全
    
    
    
    • 常见网络攻击技能：窜改消息、伪造、重放、拒绝服务(DOS)、窃听、流量分析、字典攻击、社会工程学攻击、SQL注入攻击、会话挟制、漏洞扫描、缓冲区溢出。
      
    • 安全分类：物理安全、网络安全、系统安全、应用安全。
      
    • 防火墙技能：包过滤、应用代理网关、状态检测技能。
      
    • 入侵检测与防御：入侵检测系统(IDS)、入侵防御系统(IPS)。
      
    • 认证、报文摘要、数字签名和数字证书：用于进步网络通信的安全性。
      
    
    
  
  
• 第六章 数据库技能基础
  
  
  
  • 重要考点
    
    
    
    • DBMS的功能和特点
      
    • 数据库系统的三级模式布局
      
    • 数据模子
      
    • E-R图
      
    
    
  • 数据库系统的三级模式布局
    
    
    
    • 三级模式布局：物理层、逻辑层、视图层。
      
    • 数据抽象：分为物理层抽象、逻辑层抽象、视图层抽象。
      
    • 三级模式：
      
      
      
      • 外模式：用户接口，形貌用户用到的数据。
        
      • 概念模式：数据库的全局逻辑布局。
        
      • 内模式：数据的物理布局和存储方式。
        
      
      
    • 两级映象：模式/内模式映像、外模式/模式映像。
      
    • 数据的独立性：
      
      
      
      • 物理独立性：内模式变革不影响逻辑布局。
        
      • 逻辑独立性：逻辑布局变革不影响应用步伐。
        
      
      
    
    
  • 数据模子
    
    
    
    • 概念：对现实世界数据特征的抽象。
      
    • 类型：
      
      
      
      • 概念数据模子（信息模子）：如E-R模子。
        
      • 基本数据模子：层次模子、网状模子、关系模子、面向对象数据模子。
        
      
      
    • 三要素：
      
      
      
      • 数据布局：系统的静态特征形貌。
        
      • 数据操作：答应执行的操作集合。
        
      • 数据的束缚条件：完整性规则集合。
        
      
      
    
    
  • E-R模子
    
    
    
    • 实体：现实世界中可区分的“事物”或“物体”。
      
    • 联系：实体间的关系，包括一对一、一对多、多对多。
      
    • 属性：
      
      
      
      • 简单属性：不可再分。
        
      • 复合属性：可细分为更小部分。
        
      • 单值属性：单个值。
        
      • 多值属性：多个值。
        
      • NULL属性：无值或未知。
        
      • 派生属性：从其他属性得来。
        
      
      
    • 扩充的E-R模子：
      
      
      
      • 弱实体：存在依赖于另一个实体。
        
      • 特别化：实体集按特征区分为子实体。
        
      
      
    
    
  • 题目分析
    
    
    
    • 数据库视图与基本表：通过建立映像包管数据的逻辑独立性和物理独立性。
      
    • 数据库模式：用于形貌数据库的逻辑布局和特征。
      
    • 聚簇索引：改变数据库的内模式。
      
    • 视图创建：构建外模式和内模式之间的映像。
      
    • 数据库设计：外模式设计属于概念布局设计；数据的物理独立性和逻辑独立性通过修改映像来完成。
      
    • 数据库应用系统：服务器负责数据库运行和维护，应用步伐安装运行在客户机端或Web服务器端。
      
    • 关系模子：记录间的联系用关系形貌。
      
    • NULL值：表现不存在或不知道。
      
    • 属性类型：派生属性、参照完整性束缚。
      
    • 联系类型：多对多联系。
      
    • 数据模子要素：数据布局、数据利用、完整性束缚。
      
    • 数据库系统优势：数据独立性高。
      
    • 逻辑独立性：外模式到逻辑模式的映射实现。
      
    • 模式与实例：相对固定和变革。
      
    • 关系模子特点：布局简单，有通用化查询工具，有严酷数学支持，实现细节对步伐员不可见。
      
    • 数据库三级模式：内模式、逻辑模式（概念模式）、外模式（用户模式）。
      
    • 国产数据库管理系统：openGauss。
      
    • 数据模子组成要素：不包括并发控制。
      
    • 视图：属于数据库系统的外模式。
      
    
    
  
  
• 第七章 关系数据库
  
  
  
  • 7.1 关系数据库概述
    
    
    
    • 相关名词：关系、关系模式、关系模子、属性、域、候选码、主码、主属性、非主属性、外码、全码、元组/记录、字段、数据项、元数、基数、n元关系。
      
    • 关系数据库模式：关系模式表现为 R(U,D,dom,F)，此中 R 为关系名，U 为属性集合，D 为域，dom 为属性到域的映射，F 为数据依赖关系集合。
      
    • 关系的三种类型：
      
      
      
      • 基本关系：实际存储数据的逻辑表现。
        
      • 查询表：查询结果对应的表。
        
      • 视图表：虚拟表，由基本表或其他视图表导出。
        
      
      
    • 关系的完整性束缚：
      
      
      
      • 实体完整性：主属性不能取空值。
        
      • 参照完整性：确保关系间的数据一致性。
        
      • 用户定义完整性：针对具体数据库的束缚条件。
        
      
      
    
    
  • 7.2 关系运算
    
    
    
    • 基本的关系代数运算：并、差、广义笛卡儿积、投影及广义投影、选择。
      
    • 扩展的关系运算：交、毗连（θ毗连、等值毗连、自然毗连）、除、外毗连（左外毗连、右外毗连、全外毗连）。
      
    
    
  • 7.3 元组演算、域演算与查询优化
    
    
    
    • 元组演算：非过程化查询语言，形貌所需信息而不给出具体过程。
      
    • 域演算：表达式中的变量表现域，属性名视为域变量。
      
    • 查询优化：选择最有效的查询计划以节省时间、空间，进步查询效率。
      
    
    
  • 7.4 关系数据库设计基础知识
    
    
    
    • 函数依赖：X→Y 表现 X 函数决定 Y。
      
    • 完全函数依赖与部分函数依赖：Y 对 X 的依赖水平。
      
    • 通报函数依赖：Z 对 X 的依赖通过 Y。
      
    
    
  • 7.5 规范化
    
    
    
    • 1NF（第一范式）：每个分量是不可再分的数据项。
      
    • 2NF（第二范式）：消除非主属性对码的部分函数依赖。
      
    • 3NF（第三范式）：消除非主属性对码的通报函数依赖。
      
    • BCNF（巴克斯范式）：消除主属性对码的部分函数依赖和通报函数依赖。
      
    • 4NF（第四范式）：限制属性间不答应有非平凡且非函数依赖的多值依赖。
      
    
    
  • 7.6 Armstrong公理系统
    
    
    
    • Armstrong公理系统：函数依赖的推理规则。
      
    • 函数依赖的闭包 F+ 及属性的闭包 XF+：由函数依赖集逻辑蕴含的函数依赖全体。
      
    
    
  • 7.7 模式分解及分解后的特性
    
    
    
    • 无损毗连：分解后的关系模式通过自然毗连和投影运算能还原到原模式。
      
    • 保持函数依赖：分解后的关系模式保持原模式的函数依赖。
      
    
    
  
  
• 第八章 SQL语言
  
  
  
  • 8.1 SQL概述与数据库定义
    
    
    
    • SQL组成：
      
      
      
      • 数据定义语言（DDL）：定义和修改数据库布局。
        
      • 数据利用语言（DML）：查询、插入、更新和删除数据。
        
      • 事件控制：定义事件的开始和竣事。
        
      • 嵌入式SQL和动态SQL：与高级语言混合编程。
        
      • 完整性和权限管理。
        
      
      
    • SQL核心动词：
      
      
      
      • 查询：SELECT
        
      • 数据定义：CREATE、DROP、ALTER
        
      • 数据利用：INSERT、UPDATE、DELETE
        
      • 数据控制：GRANT、REVOKE
        
      
      
    • SQL数据类型：包括字符型、整型、浮点型、布尔型、日期型等。
      
    
    
  • 8.2 数据定义
    
    
    
    • 表的创建：使用CREATE TABLE语句。
      
    • 表的修改：使用ALTER TABLE语句。
      
    • 表的删除：使用DROP TABLE语句。
      
    • 索引的创建和删除：
      
      
      
      • 创建：CREATE [UNIQUE|CLUSTER] INDEX
        
      • 删除：DROP INDEX
        
      
      
    • 视图的创建和删除：
      
      
      
      • 创建：CREATE VIEW 视图名 AS SELECT 查询子句
        
      • 删除：DROP VIEW 视图名
        
      
      
    
    
  • 8.3 数据操作
    
    
    
    • SELECT语句：基本布局，包括简单查询、毗连查询、子查询、聚集函数、分组查询、字符串操作、集合操作、外毗连。
      
    • INSERT INTO：向表中插入新行。
      
    • DELETE：删除表中的行。
      
    • UPDATE：修改表中的数据。
      
    
    
  • 8.4 授权与触发器
    
    
    
    • 授权：GRANT 权限 ON TABLE/DATABASE 表名/数据库名 TO 用户。
      
    • 收回授权：REVOKE 权限 ON TABLE/DATABASE 表名/数据库名 FROM 用户。
      
    • 触发器：
      
      
      
      • 概述：主动执行的数据库操作。
        
      • 创建触发器：CREATE TRIGGER 触发器名 [BEFORE|AFTER] 触发事件 ON 表名。
        
      • 更改触发器：ALTER TRIGGER 触发器名。
        
      • 删除触发器：DROP TRIGGER 触发器名。
        
      
      
    
    
  • 8.5 嵌入式SQL与存储过程
    
    
    
    • 嵌入式SQL：将SQL语句嵌入高级语言中。
      
    • 游标：用于处理多条记录。
      
    • 存储过程：存储在数据库中的SQL语句集合，可通过指定名称执行。
      
    
    
  
  
• 第九章 非关系型数据库NoSQL
  
  
  
  • 重要考点
    
    
    
    • CAP理论和BASE特性
      
    • 各种NoSQL数据库的分类与特点
      
    
    
  • CAP理论
    
    
    
    • 一致性（Consistency）：系统在执行操作后保持一致的状态。
      
    • 可用性（Availability）：所有数据操作都有成功的返回。
      
    • 分区容忍性（Partition tolerance）：在网络故障时，系统仍能继续工作。
      
    
    
  • ACID理论
    
    
    
    • 原子性（Atomicity）：事件的所有操作要么都执行，要么都不执行。
      
    • 一致性（Consistency）：事件执行结果保持数据一致性。
      
    • 隔离性（Isolation）：事件执行互不干扰，保持隔离。
      
    • 持久性（Durability）：事件提交后，对数据库的更改是永久的。
      
    
    
  • BASE理论
    
    
    
    • 基本可用（Basically Available）
      
    • 软状态（Soft state）
      
    • 最终一致性（Eventual consistency）
      
    
    
  • NoSQL数据库的种类
    
    
    
    • 文档存储：MongoDB、CouchDB，适用于Web应用，存储文档和半布局化数据。
      
    • 键值存储：Memcached、Redis，适用于内容缓存，如会话、配置文件等。
      
    • 列存储：Bigtable、HBase、Cassandra，适用于分布式数据存储和管理。
      
    • 图存储：Neo4j、OrientDB，适用于社交网络、保举系统等。
      
    
    
  • 题目分析
    
    
    
    • MongoDB：是一种文档存储数据库。
      
    • Memcached：是一种高性能的分布式内存对象缓存数据库。
      
    • Redis：是一种键-值存储数据库。
      
    • NoSQL数据库：通常包管BASE特性，而不是ACID特性。
      
    • 分布式数据库的CAP理论：最多只能同时满足一致性、可用性和分区容错性中的两个特性。
      
    • NoSQL数据库的四大分类：列存储数据库、文档型数据库、关系型数据库、图数据库。
      
    • NoSQL数据库的存储模子：列存储、图存储、文件存储。
      
    
    
  
  
• 第十章 系统开辟和运行知识
  
  
  
  • 软件生存周期
    
    
    
    • 阶段：可行性分析与项目开辟计划、需求分析、概要设计、具体设计、编码和单元测试、综合测试及维护阶段。
      
    • 关键使命：确定软件的开辟目标及可行性、系统功能和性能要求、软件布局和数据库设计、具体算法和数据布局设计、编写步伐代码、测试和维护。
      
    
    
  • 软件生存周期模子
    
    
    
    • 瀑布模子：线性次序毗连的阶段，早期计划和需求调查。
      
    • 增量模子：需求分段为增量产品，每个增量分别开辟。
      
    • 演化模子：快速原型基础上渐渐改进。
      
    • 螺旋模子：结合瀑布和演化模子，强调风险分析。
      
    • 喷泉模子：以用户需求为动力，面向对象的开辟方法。
      
    
    
  • 范例的软件开辟方法
    
    
    
    • 布局化开辟方法：面向数据流的开辟方法，得当数据处理范畴。
      
    • 原型化开辟方法：快速建立系统模子，确认用户需求。
      
    • 面向对象开辟方法：以对象为核心，进步系统复用性。
      
    • 敏捷方法：通过灵活性适应需求变革，客户满意度。
      
    
    
  • 软件项目管理
    
    
    
    • 资本估算：估算软件开辟的资本。
      
    • 风险分析：评估项目潜在风险。
      
    • 进度管理：使用Gantt图和PERT图进行进度安排。
      
    • 职员管理：构造形式包括主步伐员组、无主步伐员组和层次式步伐员组。
      
    
    
  • 需求分析
    
    
    
    • 使命：确定软件功能、性能、数据和界面要求。
      
    • 分类：功能需求、非功能需求和设计束缚。
      
    • 布局化分析方法
      
    • 数据流图：形貌系统的逻辑模子，面向数据流建模。
      
    
    
  • 面向对象分析方法
    
    
    
    • UML图：包括类图、对象图、用例图、序列图、通信图、状态图、活动图、构件图和部署图。
      
    • 系统设计
      
    • 概要设计：设计软件系统总体布局。
      
    • 具体设计：确定具体实现方式。
      
    
    
  • 系统设计的基本原理
    
    
    
    • 抽象：忽略非本质方面。
      
    • 模块化：分解软件为独立模块。
      
    • 信息埋伏：埋伏模块内部处理。
      
    • 模块独立：高内聚、低耦合。
      
    
    
  • 系统测试基础知识
    
    
    
    • 目标：发现错误。
      
    • 原则：尽早、不断进行测试。
      
    • 类型：单元测试、集成测试、确认测试、系统测试和回归测试。
      
    
    
  • 软件测试方法
    
    
    
    • 黑盒测试法：功能测试，不考虑内部布局。
      
    • 白盒测试法：布局测试，基于步伐内部逻辑。
      
    
    
  • 系统维护
    
    
    
    • 可维护性：软件难易水平。
      
    • 内容：精确性维护、适应性维护、完善性维护和防备性维护。
      
    
    
  
  
• 第十一章 数据库设计
  
  
  
  • 11.1 数据库设计概述
    
    
    
    • 数据库应用系统生命周期：分为数据库规划、需求形貌与分析、数据库与应用步伐设计、数据库设计实现、测试、运行维护六个阶段。
      
    • 数据库设计的一般策略：自顶向下和自底向上。
      
    • 数据库设计的基本步骤：用户需求分析、概念布局设计、逻辑布局设计、物理布局设计、数据库实施、数据库运行和维护。
      
    
    
  • 11.2 系统需求分析
    
    
    
    • 需求分析使命：收集和整理用户信息，确定新系统功能，收集基础数据及处理方法。
      
    • 需求分析文档：系统需求说明书，包括数据流图、数据字典、说明性表格、统计输出表和系统功能布局图等。
      
    
    
  • 11.3 概念布局设计
    
    
    
    • 概念布局设计方法：实体-联系方法（E-R方法），形貌实体、属性和实体间的联系。
      
    • 设计步骤：选择局部应用、逐一设计分E-R图、E-R图合并。
      
    
    
  • 11.4 逻辑布局设计
    
    
    
    • E-R图向关系模式转换：实体转换为关系模式，联系转换为关系模式。
      
    • 关系模式规范化：确定命据依赖，进行范式化处理，以减少数据冗余和更新异常。
      
    • 确定完整性束缚：确保数据的精确性和一致性。
      
    • 用户视图确定：根据数据流图和用户类别确定视图。
      
    
    
  • 11.5 数据库物理设计
    
    
    
    • 物理设计过程：确定命据分布、存储布局和访问方式。
      
    • 存储布局：数据文件中记录的物理布局，涉及索引技能。
      
    • 访问方式：存储记录布局设计、存储记录布局、存取方法设计。
      
    
    
  • 11.6 数据库运行维护与管理
    
    
    
    • 数据库重组和重构：优化存储文件，调解数据库布局。
      
    • 数据库系统审计：记录数据库资源和权限使用情况。
      
    • 存储管理：进步系统性能，包括索引文件和数据文件存储、页面大小修改、数据排序和索引项增加。
      
    • 数据安全性管理：建立网络安全、操作系统级安全、DBMS级安全、角色和用户授权管理。
      
    
    
  • ER图向关系模式的转换
    
    
    
    • 实体转换：转换为关系模式，实体标识符为关系的码。
      
    • 联系转换：根据联系类型（一对一、一对多、多对多）转换为关系模式。
      
    
    
  
  
• 第十二章 事件管理
  
  
  
  • 1. 事件的基本概念
    
    
    
    • 事件：一系列数据库操作的逻辑单位，具有“要么都做，要么都不做”的特性。
      
    • 事件控制语句：
      
      
      
      • BEGIN TRANSACTION：开始事件。
        
      • END TRANSACTION：竣事事件。
        
      • COMMIT：提交事件，永久保存更新。
        
      • ROLLBACK：回滚事件，撤销更改。
        
      
      
    
    
  • 2. 事件的特性（ACID）
    
    
    
    • 原子性：事件中的操作要么全部完成，要么全部不完成。
      
    • 一致性：事件执行的结果保持数据的一致性。
      
    • 隔离性：并发事件相互隔离，互不干扰。
      
    • 持久性：一旦事件提交，其结果永久保存。
      
    
    
  • 3. 事件的状态
    
    
    
    • 活动状态：事件开始执行。
      
    • 部分提交状态：事件执行完毕但未提交。
      
    • 失败状态：事件因错误无法继续执行。
      
    • 中止状态：事件回滚到初始状态。
      
    • 提交状态：事件成功提交。
      
    
    
  • 4. 数据库的并发控制
    
    
    
    • 事件调度：串行调度与并发调度。
      
    • 并发操作问题：丢失修改、不可重复读、读脏数据。
      
    • 可串行性：并发执行的结果与串行执行相同。
      
    • 并发控制技能：加锁机制，包括排它锁（X锁）和共享锁（S锁）。
      
    • 封锁协议：一级、二级、三级封锁协议。
      
    • 两段锁协议：事件分为加锁息争锁两个阶段。
      
    
    
  • 5. 数据库的备份与恢复
    
    
    
    • 故障类型：事件故障、系统故障、介质故障。
      
    • 备份：静态转储、动态转储、海量转储、增量转储。
      
    • 日志文件：记录事件操作，用于恢复。
      
    • 恢复操作：UNDO（撤销）、REDO（重做）。
      
    • 故障恢复策略：根据故障类型进行相应的恢复操作。
      
    
    
  
  
• 第十三章：云计算与大数据处理
  
  
  
  • 1. 云计算基础知识
    
    
    
    • 定义：按需自服务访问资源池模式。
      
    • 关键特征：广泛的网络接入、可测量的服务、多租户、按需自服务、快速弹性、资源池化。
      
    • 分类：
      
      
      
      • 部署模式：公有云、社区云、私有云、混合云。
        
      • 服务层次：IaaS、PaaS、SaaS。
        
      
      
    
    
  • 2. 云关键技能
    
    
    
    • 虚拟化技能：提供虚拟化计算资源。
      
    • 分布式数据存储：存储大量数据。
      
    • 并行计算：高效处理大数据。
      
    • 运营支持管理：管理云资源。
      
    
    
  • 3. 大数据处理基础知识
    
    
    
    • 大数据特征（5V）：
      
      
      
      • 多样性（Variety）：数据类型繁多。
        
      • 速率（Velocity）：处理速率快。
        
      • 大量（Volume）：数据体量巨大。
        
      • 代价（Value）：代价密度低。
        
      • 真实性（Veracity）：数据泉源可靠。
        
      
      
    
    
  • 4. 大数据处理流程
    
    
    
    • 基本流程：数据采集、数据分析、数据解释。
      
    
    
  
  
• 第十四章：数据库主流应用技能
  
  
  
  • 1. 分布式数据库系统
    
    
    
    • 概念：结合数据库系统和计算机网络，面向分散地理和集中管理需求。
      
    • 组成：多个节点通过网络毗连，每个节点有局部数据库管理系统（LDBMS）和全局数据库管理系统（GDBMS）。
      
    • 完全分布式数据库系统条件：
      
      
      
      • 分布性：数据存储在多个节点。
        
      • 逻辑相关性：数据间存在逻辑联系。
        
      • 园地透明性：数据位置对用户透明。
        
      • 园地自治性：节点能独立执行局部应用请求。
        
      
      
    
    
  • 2. 分布式数据库特点
    
    
    
    • 数据集中控制性：传统数据库的演进，具有数据集中控制特性。
      
    • 数据独立性：与集中式数据库相同，强调数据独立性。
      
    • 数据冗余可控性：减少冗余，但可存储冗余数据以节省传输开销。
      
    • 园地自治性：局部应用具有自治性。
      
    • 存取有效性：查询优化包括全局和局部级别。
      
    
    
  • 3. OLAP与OLTP对比
    
    
    
    • OLTP：面向日常事件操作，如银行买卖业务、订单处理。
      
    • OLAP：面向分析处理，支持决定制定。
      
    
    
  • 4. 数据仓库
    
    
    
    • 基础：商业智能系统的基础。
      
    • 面向：分析而非事件处理。
      
    • 数据视图：多维。
      
    
    
  • 5. 题目分析
    
    
    
    • 多维分析：OLAP技能，如销售数据分析。
      
    • 面向对象数据库：对象作为复杂数据类型，具有封装、继承、多态性。
      
    • 分布式数据库模式：全局概念模式定义整体逻辑布局。
      
    • 数据仓库数据构造：基于多维模子。
      
    
    
  • 6. 分布式数据库设计
    
    
    
    • 数据分布目标：进步访问局部性，减少远间隔数据访问。
      
    
    
  
  
• 第十五章：标准化和知识产权基础知识
  
  
  
  • 1. 知识产权特点
    
    
    
    • 无形性、双重性、确认性、独占性、地域性、时效性。
      
    
    
  • 2. 计算机软件著作权
    
    
    
    • 主体：包括公民、法人和其他构造。
      
    • 客体：计算机步伐和文档。
      
    • 掩护条件：独立创作、可被感知、逻辑合理。
      
    • 权利：包括发表权、开辟者身份权、使用权、复制权、修改权等。
      
    • 利用：通过答应使用和转让使用。
      
    • 掩护：著作权自软件开辟完成之日起产生，掩护期为50年。
      
    
    
  • 3. 著作权归属
    
    
    
    • 原则：著作权属于作者，职务作品归单位，除非有其他规定。
      
    
    
  • 4. 专利权
    
    
    
    • 掩护对象：发明、实用新型、外观设计。
      
    • 授予条件：新奇性、创造性、实用性。
      
    • 申请：需满足特定条件。
      
    • 侵权行为：包括未经答应制造、使用、销售专利产品等。
      
    
    
  • 5. 商业秘密
    
    
    
    • 构成条件：未公开性、实用性、保密性。
      
    • 侵权行为：包括偷窃、利诱、胁迫或违反保密要求。
      
    
    
  • 6. 法律责任
    
    
    
    • 民事责任：未经答应发表或登记软件，修改、翻译等。
      
    • 行政责任：复制、发行、出租、传播等。
      
    • 刑事责任：根据情节严重性。
      
    
    
  • 7. 案例专题
    
    
    
    • E-R图：涉及实体间联系、弱实体、聚合、子实体等。
      
    • 关系规范化：涉及候选码、范式、关系模式分解等。
      
    • 数据库故障与恢复：查抄点机制、REDO、UNDO操作。
      
    
    
  • 8. 题目分析
    
    
    
    • 职务作品著作权：归单位所有，作者享有署名权。
      
    • 软件侵权：涉及复制、销售、使用侵权软件的法律责任。
      
    • 商标注册：先使用原则，先申请原则。
      
    • 专利申请：先申请者获得专利权，除非协商解决。
      
    • 署名权：表明作者身份，不可转让。
      
    • 版权法：重要掩护方式，明确权利，促进创新。
      
    
    
  
  

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