【系统架构设计师】三、数据库系统(事务并发|封锁协议|数据库安全|商业智能 ...

目次
一、事务并发
1.1 事务概述
1.2 并发控制
1.3 封锁
1.3.1 X 封锁和 S 封锁
1.3.2 三级封锁协议
二、数据库安全
2.1 备份(转储)与规复
2.2 备份分类
2.3 数据库故障
三、商业智能
3.1 数据堆栈
3.2 数据堆栈的布局-OLAP
3.3 数据挖掘
3.4 分布式数据库
四、SQL语句
4.1 创建表(CREATE table)
4.2 修改表(ALTER table)
4.3 删除表(DROP table)
4.4 查询(select)
4.5 分组查询(group by)****
4.6 模糊查询（like）
4.7 去除重复记载查询（distinct）
4.8 排序查询（order by）
4.9 表-插入数据(insert into)
4.10 表-删除数据(delete/truncate)
4.11 表-修改数据(updata)
4.12 聚合函数
计算和（sum）
计算最大值（max）
计算最小值（min）
计算平均值（avg）
计算个数（count）
真题练习
相干保举

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一、事务并发

1.1 事务概述

        DBMS 运行的基本工作单元是事务，事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作序列要么全做，要么全都不做，是一个不可分割的工作单元。事务具有的四个特性（ACID）：

• （操作）原子性（Atomicity）：事务是数据库的逻辑工作单元，事务的所有操作在数据库中要么 全做，要么全都不做。
  
• （数据）一致性（Consistency）：事务的执利用数据库从一个一致性状态变成另一个一致性状态。
  
• （执行）隔离性（Isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。
  
• （改变）长期性（Durability）：指一个事务一旦提交，它对数据库的改变必须是永久的，即便系统出现故障时也是如此。
  

1.2 并发控制

        事务是并发控制的前提条件，并发控制就是控制差异的事务并发执行，提高系统服从，但是并发控制中存在下面三个题目：

• 丢失更新：事务1对数据A进行了修改并写回，事务2也对A进行了修改并写回此时事务2写回的数据会覆盖事务1写回的数据，就丢失了事务1对A的更新。即对数据A的更新会被覆盖。
  
• 不可重复读：事务2读A，而后事务1对数据A进行了修改并写回，此时若事务2再读A，发现数据不对。即一个事务重复读A两次，会发现数据A有误。
  
• 读脏数据：事务1对数据A进行了修改后，事务2读数据A，而后事务1回滚，数据A规复了原来的值，那么事务2对数据A做的事是无效的，读到了脏数据。
  

1.3 封锁

1.3.1 X 封锁和 S 封锁

        并发控制的重要技能是封锁，重要有两种类型的封锁，分别是 X 封锁 和 S 封锁。

• 排他型封锁（X 封锁）：如果事务 T 对数据 A（可以是数据项、记载、数据集以至整个数据库）实现了 X 封锁，那么只答应事务 T 读取和修改数据 A，其他事务要等事务 T 解除 X 封锁以后，才能对数据 A 实现任何类型的封锁。可见 X 封锁只答应一个事务独锁某个数据，具有排他性。
  
• 共享型封锁（S 封锁）：如果事务 T 对数据 A 实现了 S 封锁，那么答应事务 T 读取数据A，但不能修改数据 A，在所有 S 封锁解除之前决不答应任何事务对数据 A 实现 X 封锁。
  

1.3.2 三级封锁协议

• 一级封锁协议：事务在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到事务竣事才开释。可解决丢失更新题目。
  

• 二级封锁协议：一级封锁协议的基础上加上事务T在读数据R之前必须先对其加S锁，读完后即可开释S锁。可解决丢失更新、读脏数据题目。
  

• 三级封锁协议：一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加S锁，直到事务竣事才开释。可解决丢失更新、读脏数据、数据重复读题目。
  

二、数据库安全

2.1 备份(转储)与规复

• 备份是指通过数据转储和监理日志文件的方法监理冗余数据，DBA定期地将整个数据库复制到磁带或另一个磁盘上生存起来的过程。这些备用的数据文本称为后备副本。
  
• 规复是指把数据库从错误状态规复到某一个已知的准确状态的功能。当数据库遭到破坏后，就可以利用后备副本把数据库规复，这时数据库只能规复到备份时的状态，从那以后的所有更新事务必须重新运行才能规复到故障时的状态。
  

2.2 备份分类

• 静态转储：即冷备份，指在转储期间不答应对数据库进行任何存取、修改操作。
  
  
  
  • 长处黑白常快速的备份方法、容易归档(直接物理复制操作)
    
  • 缺点是只能提供到某一时间点上的规复，不能做其他工作，不能按表或按用户规复。
    
  
  
• 动态转储：即热备份，在转储期间答应对数据库进行存取、修改操作，因此转储和用户事务可并发执行。
  
  
  
  • 长处是可在表空间或数据库文件级备份，数据库扔可利用，可达到秒级规复;
    
  • 缺点是不能堕落，否则后果严重，若热备份不成功，所得效果几乎全部无效。
    
  
  
• 完全备份(海量备份)：备份所有数据。
  
• 差量备份：仅备份上一次完全备份之后变化的数据。
  
• 增量备份：备份上一次备份之后变化的数据。
  

2.3 数据库故障

        数据库的 4 类故障：事务故障、系统故障、介质故障、计算机病毒。
        事务故障的规复有两个操作：撤销事务（UNDO）和 重做事务（REDO）。
        介质故障的规复由数据库管理员装入数据库的副本和日志文件副本，再由系统执行撤销和重做操作。
        日志文件：在事务处理过程中，DBMS把事务开始、事务竣事以及对数据库的插入、删除和修改的每一次操作写入日志文件。一旦发生故障，DBMS的规复子系统利用日志文件撤销事务对数据库的改变，回退到事务的初始状态。
三、商业智能

        商业智能（Business Intelligence，BI）是企业对商业数据的搜集、管理和分析的系统过程，目的是使企业的各级决议者获得知识或洞察力，帮助他们作出对企业更有利的决议。一样寻常认为数据堆栈、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘是商业智能的三大组成部分。
3.1 数据堆栈

        数据堆栈是一个面向主题的、集成的、非易失的、且随时间变化的数据集合，用于支持管理决议。数据堆栈的关键特征是：面向主题、集成的、非易失的、时变的。

• 面向主题：按照一定的主题域进行组织的。
  
• 集成的：数据堆栈中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上颠末系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据堆栈内的信息是关于整个企业的一致的全局信息
  
• 相对稳定的：数据堆栈的数据重要供企业决议分析之用，所涉及的数据操作重要是数据查询，旦某个数据进入数据堆栈以后，一样寻常情况下将被长期生存，也就是数据堆栈中一样寻常有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
  
• 反映历史变化：数据堆栈中的数据通常包含历史信息，系统记载了企业从过去某一时点(如开始应用数据堆栈的时点)到如今的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和将来趋势做出定量分析和预测。
  

      

       传统数据库与数据堆栈的比力       3.2 数据堆栈的布局-OLAP

数据堆栈的布局通常包含四个条理，如上图所示:

• 1.数据源:是数据堆栈系统的基础，是整个系统的数据源泉。
  
• 2.数据的存储与管理:是整个数据堆栈系统的核心。
  
• 3.0LAP(联机分析处理)服务器:对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型组织，以便进行多角度、多条理的分析，并发现趋势
  
• 4.前端工具:重要包罗各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据堆栈或数据集市的应用开发工具。
  

   OLTP 即联机事务处理，就是关系数据库的基础；OLAP即联机分析处理，是数据堆栈的核心部分。  
      

       OLTP 与 OLAP 的区别       3.3 数据挖掘

        数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先知、有效和实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎料想，就可能越有价值。
3.4 分布式数据库

        局部数据库位于差异的物理位置，利用一个全局DBMS将所有局部数据库联网管理，这就是分布式数据库。

• 分片模式
  
  
  
  • 水中分片:将表中程度的记载分别存放在差异的地方。
    
  • 垂直分片:将表中垂直的列值分别存放在差异的地方。
    
  
  
• 分布透明性
  
  
  
  • 分片透明性:用户或应用程序不需要知道逻辑上访问的表具体是如何分块存储的。
    
  • 位置透明性:应用程序不关心数据存储物理位置的改变。
    
  • 逻辑透明性:用户或应用程序无需知道局部利用的是哪种数据模型。
    
  • 复制透明性:用户或应用程序不关心复制的数据从何而来。
    
  
  

四、SQL语句

4.1 创建表(CREATE table)

1. //学生表创建
2. CREATE table student(
3. Sno CHAR(9) PRIMARY KEY,
4. Sname CHAR(20) UNIQUE,
5. Ssex char(2),
6. Sage SMALLINT,
7. Sdept char(20)
8. );

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• PRIMARY KEY，指定主键；
  
• FOREIGN KEY，指定外键。
  

4.2 修改表(ALTER table)

1. //修改表名
2. alter table 表名 rename to 新的表名;

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4.3 删除表(DROP table)

1. //删除表
2. drop table 表名;
3. //删除表时判断表是否存在,若存在则删除
4. drop table if exists 表名;

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4.4 查询(select)

1. //查询表中所有数据
2. select * from 表名;
4. //查询users表中年龄在18~25岁之间的记录
5. //方式1 &&
6. select *from users where age>=18 && age<=25;
7. //方式2 and
8. select * from users where age>=18 and age<=25;
9. //方式3 between..and..
10. select *from users where age between 18 and 25;

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4.5 分组查询(group by)****

1. -- 查询users表中的记录，按照性别分组
2. select gender from users group by gender;

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4.6 模糊查询（like）

• _ 单个恣意字符
  
• % 0个/多个恣意字符
  

1. //查询users表中姓名第二个字为帅的记录
2. select * from users where name like '_帅%';
3. //查询users表中姓名含有帅字的记录
4. select * from users where name like '%帅%';

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4.7 去除重复记载查询（distinct）

1. //查询users表中所在城市不相同的记录
2. -- select distinct 字段 from 表名;
3. //去掉 name 重复的部分
4. select distinct name from users;

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4.8 排序查询（order by）

排序order by，默认为升序，降序要加关键字DESC。

1. //查询users表中记录，并以年龄升序排序
2. select * from users order by age asc;
3. select * from users where age > 18 order by id;
4. //查询users表中记录，并以年龄降序排序
5. select * from users order by age desc;

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4.9 表-插入数据(insert into)

有多少个字段,就要写多少个值,且是逐一对应的。

1. insert into 表名 values(值1,值2,值3...值n);

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4.10 表-删除数据(delete/truncate)

1. //删除表中所有数据
2. delete from 表名;   
3. //删除表中指定的数据
4. delete from 表名 where 字段 = 值;  
5. //删除表中所有数据(先删除整张表,然后创建一张一样的空表，此方法更高效)
6. truncate table 表名;

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  ❝  drop table 表名; 是连表一起删除
  4.11 表-修改数据(updata)

1. //无限制条件的修改,会修改整张表
2. update 表名 set 字段 = 值;
3. //有限制条件的修改,只修改特定记录
4. update 表名 set 字段 = 值 where 条件(字段 = 值);

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4.12 聚合函数

计算和（sum）

1.   //将求和后输出的字段以sumvalue展示 
2.   //默认以sum(字段)展示 
3.   select sum(字段) as sumvalue from 表名;
4.   select sum(id) as ID,count(id) ID_count from users;

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计算最大值（max）

1.   select max(字段) as maxvalue from 表名;
2.   select max(age) as maxvalue from 表名;

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计算最小值（min）

1.   select min(字段) as minvalue from 表名;
2.   select min(age) as minvalue from 表名;

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计算平均值（avg）

1.   select avg(字段) as avgvalue from 表名;

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计算个数（count）

1.   select count(字段) as totalcount from 表名;

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真题练习

• 5.1
  
  
  
  

1. A.封锁        B.死锁
2. C.循环        D.并发处理

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• 5.2 商业智能将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决议，包罗数据预处理、创建数据模型、数据分析及数据展现 4个阶段;其重要应用的3个关键技能是()。
  
  
  
  • A.数据堆栈/OLAP/数据挖掘
    
  • B.ETL/OLAP/数据展现
    
  • C.数据堆栈/OLTP/OLAP
    
  • D.数据集市/数据挖掘/数据质量尺度
    
  
  
• 5.3 数据堆栈不包罗
  
  
  
  • A.数据源
    
  • B.OLAP 服务器
    
  • C.OLTP 服务器
    
  • D.报表工具
    
  
  
• 5.4 某公司网上贩卖管理系统的数据库部分关系模式如下所示。此中，客户号唯一标识一位客户，产物号唯一标识一件产物，订单号唯一标识一份订单。一份订单必须目仅对应一位客户，一份订单可由一到多条订单明细组成，一位客户可以有多份订单。
  
  
  
  • 客户(客户号，姓名，性别，地点，邮编)
    
  • 产物(产物号，名称，库存，单价)
    
  • 订单(订单号，时间，金额，客户号)
    
  • 订单明细(订单号，产物号，数目)
    
  • 
    
  • 订单关系模式的主键为(1);
    
  • 订单明细关系模式的主键为(2);
    
  • 此中订单的外键为(3)。
    
  
  

1. 1.
2. A.订单号             B.客户号
3. C.(订单号，客户号)     D.(订单号，时间)
4. 2.
5. A.订单号             B.客户号
6. C.(订单号，客户号)     D.(订单号，时间)
7. 3.
8. A.客户号，订单明细的外键为订单号
9. B.客户号，订单明细的外键为订单号和产品号
10. C.订单号，订单明细的外键为产品号
11. D.订单号，订单明细的外键为订单号和产品号

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答案

• 5.1 B
  
• 5.2 A
  
• 5.3 C
  
• 5.4 A、C、B
  

相干保举

 【系统架构设计师】三、数据库系统(数据库基础|关系代数|范式)-CSDN博客文章浏览阅读896次，点赞14次，收藏17次。关系数据库系统(Relation DataBase System，RDBS)；面向对象的数据库系统(Object-OrientedDataBase Systems，OODBS)；对象关系数据库系统(Obiective Relational DataBase System,ORDBS)。_系统架构设计师 数据库关系

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