? 數據庫概述（★★★）

? 數據庫的結構與模式（★★★★）

數據庫系統(tǒng)的三級模式

內模式、模式和外模式之間的關系如下：
（1）模式是數據庫的中心與關鍵；
（2）內模式依賴于模式，獨立于外模式和存儲設備；
（3）外模式面向具體的應用，獨立于內模式和存儲設備；
（4）應用程序依賴于外模式，獨立于模式和內模式。
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? 數據庫設計階段（★★）

集成的方法：

• 多個局部E-R圖一次集成。
• 逐步集成，用累加的方式一次集成兩個局部E-R。

集成產生的沖突及解決辦法：

• 屬性沖突：包括屬性域沖突和屬性取值沖突。
• 命名沖突：包括同名異義和異名同義。
• 結構沖突：包括同一對象在不同應用中具有不同的抽象，以及同一實體在不同局部E-R圖中所包含的屬性個數和屬性排列次序不完全相同。

? ER模型 （★）

概念數據模型是按照用戶的觀點來對數據和信息建模，主要用于數據庫設計。概念模型
主要用實體—聯(lián)系方法（Entity-Relationship Approach）表示，所以也稱 E-R 模型。

常用的基本數據模型有層次模型、網狀模型、關系模型和面向對象模型。

? 關系代數（★★★★）

并 ?	計算兩個關系在集合理論上的并集，即給出關系 R 和 S（兩者有相同元/列 數）， R∪ S 的元組包括 R 和 S 所有元組的集合
交	計算兩個關系集合理論上的交集，即給出關系 R 和 S（兩者有相同元/列數）， R∩ S 的元組包括 R 和 S 相同元組的集合，
差	計算兩個關系的區(qū)別的集合，即給出關系 R 和 S（ 兩者有相同元/列數）， R-S 的元組包括 R 中有而 S 中沒有的元組的集合
?笛卡爾積	計算兩個關系的笛卡爾乘積，令 R 為有 m 元的關系， S 為有 n 元的關系，則 R× S 是 m+n 元的元組的集合， 其前 m 個元素來自 R 的一個元組，而后 n 個 元素來自 S 的一個元組
選擇	從一個關系中抽取指明的屬性（列）。令 R 為一個包含屬性 A 的關系
投影
連接	θ連接從兩個關系的笛卡兒積中選取屬性之間滿足一定條件的元組
除法	設有關系 R(X， Y)與關系 S(Z)， Y 和 Z 具有相同的屬性個數，且對應屬性出 自相同域。關系 R(X， Y)÷S(Z)所得的商關系是關系 R 在屬性 X 上投影的一個子集，該子 集和 S(Z)的笛卡爾積必須包含在 R(X， Y)中，記為 R÷S

? 規(guī)范化理論（★★★★★）

第一范式

1NF 是最低的規(guī)范化要求。如果關系 R 中所有屬性的值域都是簡單域，其元素（即屬
性）不可再分，是屬性項而不是屬性組，那么關系模型 R 是第一范式的，記作 R?1NF。

第二范式

如果一個關系 R 屬于 1NF，且所有的非主屬性都完全依賴于主屬性，則稱之為第二范
式，記作 R?2NF

有一個獲得專業(yè)技術證書的人員情況登記表結構為：

省份、姓名、證書名稱、證書編號、核準項目、發(fā)證部門、發(fā)證日期、有效期。

這個結構符合 1NF，其中“證書名稱”和“證書編號”是主碼，但是因為“發(fā)證部門”
只完全依賴于“證書名稱”，即只依賴于主關鍵字的一部分（即部分依賴），所以它不符合 2NF，

分解成兩個表就完全符合 2NF 了

（省份、姓名、證書名稱、證書編號、核準項目、發(fā)證日期、有效期）

（證書名稱、發(fā)證部門）

第三范式

如果一個關系 R 屬于 2NF，且每個非主屬性不傳遞依賴于主屬性，這種關系是 3NF，
記作 R?3NF。

有一個表（職工姓名，工資級別，工資額），
其中職工姓名是關鍵字，此關系符合 2NF，但是因為工資級別決定工資額，也就是說非主
屬性“工資額”傳遞依賴于主屬性“職工姓名”，它不符合 3NF，同樣可以使用投影分解的

辦法分解成兩個表：（職工姓名，工資級別），（工資級別，工資額）。

BC 范式

如果關系模型 R∈ 1NF，且 R 中每一個函數依賴關系中的決定因素都
包含碼，則 R 是滿足 BC 范式的關系，記作 R?BCNF。

綜合 1NF、 2NF 和 3NF、 BCNF 的內涵可概括如下：
（1）非主屬性完全函數依賴于碼（2NF 的要求）；
（2）非主屬性不傳遞依賴于任何一個候選碼（3NF 的要求）；
（3）主屬性對不含它的碼完全函數依賴（BCNF 的要求）；
（4）沒有屬性完全函數依賴于一組非主屬性（BCNF 的要求）。
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? 并發(fā)控制（★）

數據庫的并發(fā)操作帶來的問題有：丟失更新問題、不一致分析問題（讀過時的數據）、依賴
于未提交更新的問題（讀了“臟”數據）。這三個問題需要 DBMS 的并發(fā)控制子系統(tǒng)來解決。

處理并發(fā)控制的主要方法是采用封鎖技術。它有兩種類型：排他型封鎖（X 封鎖）和共
享型封鎖（S 封鎖）

（1）排他型封鎖（簡稱 X 封鎖）。如果事務 T 對數據 A（可以是數據項、記錄、數
據集，乃至整個數據庫）實現(xiàn)了 X 封鎖，那么只允許事務 T 讀取和修改數據 A，其他事
務要等事務 T 解除 X 封鎖以后，才能對數據 A 實現(xiàn)任何類型的封鎖?？梢?X 封鎖只允
許一個事務獨鎖某個數據，具有排他性。

（2）共享型封鎖（簡稱 S 封鎖）。 X 封鎖只允許一個事務獨鎖和使用數據，要求太嚴。
需要適當放寬，例如可以允許并發(fā)讀，但不允許修改，這就產生了 S 封鎖概念。 S 封鎖的
含義是：如果事務 T 對數據 A 實現(xiàn)了 S 封鎖，那么允許事務 T 讀取數據 A，但不能修
改數據 A，在所有 S 封鎖解除之前絕不允許任何事務對數據 A 實現(xiàn) X 封鎖。
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? 分布式數據庫（★★）

分布式數據庫=是由一組數據組成的，這組數據分布在計算機網絡的不同計算機上，網絡中的每個結點具有獨立處理的能力，成為場地自治，它可以執(zhí)行局部應用，同時，每個結點也能通過網絡通信子系統(tǒng)執(zhí)行全局應用。

?圖 3-8 的模式結構從整體上可以分為兩大部分：下半部分是集中式數據庫的模式結構，
代表了各局部場地上局部數據庫系統(tǒng)的基本結構；上半部分是分布式數據庫系統(tǒng)增加的模式
級別。

? 數據倉庫（★★★）

著名的數據倉庫專家 W.H.Inmon 在《Building the Data Warehouse》一書中將數據倉庫
定義為：數據倉庫（ Data Warehouse）是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、且隨時間
變化的數據集合，用于支持管理決策。

? 數據挖掘（★★★★）

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際
應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘的功能

• 1．自動預測趨勢和行為數據挖掘自動在大型數據庫中尋找預測性信息，以往需要進行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數據本身得出結論。
• 2．關聯(lián)分析數據關聯(lián)是數據庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。
• 3．聚類數據庫中的記錄可被劃分為一系列有意義的子集，即聚類。
• 4．概念描述概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，并概括這類對象的有關特征。
• 5．偏差檢測數據庫中的數據常有一些異常記錄，從數據庫中檢測這些偏差很有意義。
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常用的數據挖掘技術包括關聯(lián)分析、序列分析、分類、預測、聚類分析及時間序列分析
等
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? 大數據（★★★）

業(yè)界通常用 4 個 V(即 Volume、 Variety、 Value、 Velocity)來概括大數據的特征

Volume：指的是數據體量巨大，從 TB 級別躍升到 PB 級別（1PB=1024TB）、 EB 級別
（1EB=1024PB），甚至于達到 ZB 級別（1ZB=1024EB）。截至目前，人類生產的所有印刷材
料的數據量是 200PB，而歷史上全人類說過的所有話的數據量大約是 5EB。當前，典型個
人計算機硬盤的容量為 TB 量級，而一些大企業(yè)的數據量已經接近 EB 量級。

Variety：指的是數據類型繁多。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構
化數據。相對于以往便于存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網
絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了
更高要求。

Value：指的是價值密度低。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，
一部 1 小時的視頻，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控中，有用數據可能僅有 1-2 秒。如何通過強大的
機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”成為目前大數據背景下亟待解決的難題。當然把
數據集成在一起，并完成“提純”是能達到 1+1 大于 2 的效果的，這也正是大數據技術的
核心價值之一。

Velocity：指的是處理速度快。這是大數據區(qū)分于傳統(tǒng)數據挖掘的最顯著特征。根據 IDC
的“數字宇宙”的報告， 預計到 2020 年，全球數據使用量將達到 35.2ZB。在如此海量的
數據面前，處理數據的效率就是企業(yè)的生命。
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?大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數
據分析及挖掘、大數據展現(xiàn)和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全
等）文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-629689.html

? 數據庫完整性約束（★）

? 數據庫備份與安全 （★）

到了這里，關于軟件架構師高級——3、數據庫系統(tǒng)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！