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《数据库讲解》课件ppt•数据库概述•数据库系统结构•数据库设计•数据库管理系统目录•数据库安全与维护•数据库新技术与发展趋势contents01数据库概述数据库的定义与作用数据库的定义数据库是一个长期存储在计算机内的、有组织的数据集合,它能够满足各种用户对数据共享的需求,并且能够保持数据的一致性和完整性数据库的作用数据库主要用于存储、管理和检索数据,支持多用户并发访问,提供数据共享,并保证数据的安全性和完整性数据库的类型关系型数据库关系型数据库使用表格形式存储数据,数据以行和列的形式组织,遵循一定的数据关系和结构化规则常见的如MySQL、Oracle等非关系型数据库非关系型数据库不遵循固定的数据关系和结构化规则,数据以键值对的形式存储,常见的如MongoDB、Redis等数据库的发展历程人工管理阶段01早期计算机系统中,数据由人工进行管理,没有专门的软件系统支持文件系统阶段02计算机系统开始使用文件系统来管理数据,数据以文件形式存储在磁盘上,通过文件系统进行访问和管理数据库系统阶段03随着数据处理需求的增加,出现了专门的数据库管理系统(DBMS),支持数据的长期存储、检索和管理,数据以表格形式组织,支持多用户并发访问和数据共享02数据库系统结构数据库系统的组成0102数据存储数据访问负责数据的物理存储,包括磁盘、提供数据检索、更新和删除等操作内存等数据控制数据字典确保数据的完整性和安全性,包括存储关于数据库元数据的描述信息事务管理、并发控制等0304数据库系统的模式概念模式01描述数据的逻辑结构,与物理存储无关逻辑模式02描述数据的逻辑结构,与物理存储有关物理模式03描述数据的物理存储结构数据库系统的关系模型关系数据结构由行和列组成的二维表关系操作包括选择、投影、连接等关系完整性约束确保数据的准确性和一致性03数据库设计数据库设计的基本概念数据库设计数据模型根据业务需求,规划、创建和管理数据库的过描述数据、数据关系和数据操作的抽象表示,程包括概念模型、逻辑模型和物理模型数据库系统由硬件、软件、数据和人员组成,用于存储、检索和管理数据的系统数据库设计的方法与步骤概念设计物理设计使用概念模型进行数据库的高确定数据存储结构、索引和性层设计,确定主要实体和关系能优化需求分析逻辑设计实施与维护收集、分析和整理业务需求,将概念模型转换为逻辑模型,创建数据库结构、导入数据、明确数据需求和功能需求确定数据表、字段和关系测试性能和维护数据库数据库设计的范式理论第二范式(2NF)在1NF基础上,消除部分依赖,第一范式(1NF)第三范式(3NF)将数据表分解为更小的表确保每列保持原子性,消除重复在2NF基础上,消除传递依赖,列进一步减少数据冗余范式理论反范式化一种指导数据库设计的理论,旨为了提高查询性能,故意违反范在减少数据冗余和提高数据一致式理论,将数据重新组织以减少性表连接操作04数据库管理系统数据库管理系统的功能数据存储数据检索数据库管理系统能够安全地存储大量的数据,并提供数据数据库管理系统支持通过各种查询语言(如SQL)进行数备份和恢复功能,确保数据的安全性和完整性据检索,用户可以根据需求快速获取所需的数据数据更新与维护数据安全控制数据库管理系统允许对数据进行更新、修改、删除等操作,数据库管理系统提供数据访问控制和权限管理功能,确保同时提供数据维护功能,如数据校验、数据整合等数据的保密性和完整性,防止未经授权的访问和篡改常见的数据库管理系统MySQL流行的开源关系数据库管理系统,广泛应用于Web应用程序和网站Oracle功能强大、企业级的数据库管理系统,适用于大型企业和复杂应用SQL Server微软开发的数据库管理系统,适用于Windows操作系统和微软生态系统的应用PostgreSQL强大的开源关系数据库管理系统,具有高度的灵活性和可扩展性数据库管理系统的应用场景电子商务金融行业数据库管理系统支持电子商务平台存数据库管理系统用于存储和处理银行、储和检索商品信息、用户信息、订单证券、保险等金融机构的海量数据,数据等支持金融分析和风险管理社交网络物联网数据库管理系统用于存储和管理社交数据库管理系统支持物联网设备的数网络平台上的用户信息、关系数据和据采集、存储和分析,促进智能化和动态内容自动化的发展05数据库安全与维护数据库的安全性保护用户身份验证确保只有授权用户才能访问数据库,通过用户名和密码进行身份验证访问控制根据用户的角色和权限,限制对数据库的访问和操作数据加密对敏感数据进行加密存储,以防止数据泄露和未授权访问数据库的备份与恢复010203定期备份备份策略数据恢复按照一定的频率对数据库根据实际情况选择合适的在数据丢失或损坏时,通进行备份,确保数据安全备份策略,如全量备份、过备份数据进行数据恢复增量备份或差异备份数据库的性能优化与维护索引优化合理使用索引,提高查询效率查询优化数据库监控优化查询语句,减少不必要的计算和数据检实时监控数据库性能,及时发现和解决性能索瓶颈06数据库新技术与发展趋势大数据时代的数据库技术大数据处理随着数据量的爆炸式增长,传统的关系型数据库已经无法满足大数据处理的需求因此,出现了许多新型的大数据处理技术,如Hadoop、Spark等,它们能够高效地处理大规模数据,提供更快速、更准确的分析结果数据存储为了应对大数据的挑战,数据库存储技术也在不断进步例如,列式存储和分布式存储等新型存储技术能够更好地满足大数据的存储需求,提高数据存储的效率和可扩展性NoSQL数据库的兴起无需关系型NoSQL数据库不遵循传统的关系型数据库模型,而是采用键值对、文档、列式或图形等数据模型这种灵活性使得NoSQL数据库能够更好地适应各种数据类型和应用程序需求高可扩展性NoSQL数据库通常采用分布式架构,支持水平扩展,能够轻松应对大规模数据和高并发访问此外,NoSQL数据库还具有优秀的容错性和可伸缩性,能够保证系统的稳定性和可靠性分布式数据库的发展趋势水平扩展随着数据规模的扩大,传统的垂直扩展方式已经无法满足需求分布式数据库采用水平扩展的方式,通过增加服务器数量来提高整体性能和容量,具有更好的可扩展性和灵活性数据分片为了解决单一节点性能瓶颈和数据一致性的问题,分布式数据库采用了数据分片技术,将数据分散到多个节点上,实现负载均衡和数据冗余,提高系统的可用性和可靠性同时,通过合理的数据分片策略,可以优化查询性能和提高系统的并发处理能力THANK YOU。