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  • 展开全部可分为种类型:与表有关的约束e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333436316265、域(Domain)约束、断言(Assertion)。1、与表有关的约束表中定义一种约束。可在列定义时定义该约束,此时...

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    可分为三种类型:与表有关的约束e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333436316265、域(Domain)约束、断言(Assertion)。

    1、与表有关的约束:是表中定义的一种约束。可在列定义时定义该约束,此时称为列约束,也可以在表定义时定义约束,此时称为表约束。包括列约束(表约束+NOTNULL)和表约束(PRIMARYKEY、foreignkey、check、UNIQUE)。

    2、域(Domain)约束:在域定义中被定义的一种约束,它与在特定域中定义的任何列都有关系。

    3、断言(Assertion):在断言定义时定义的一种约束,它可以与一个或多个表进行关联。不必与特定的列绑定,可以理解为能应用于多个表的check约束,因此必须在表定义之外独立创建断言。

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    扩展资料:

    完整性约束中包含四个完整性,即域完整性,实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。

    1、域完整性为保证数据库字段取值的合理性。属性值应是域中的值,这是关系模式规定了的。除此之外,一个属性能否为NULL,这是由语义决定的,也是域完整性约束的主要内容。

    2、实体完整性,指关系的主关键字不能重复也不能取“空值"。一个关系对应现实世界中一个实体集。现实世界中的实体是可以相互区分、识别的,也即它们应具有某种惟一性标识。

    3、参照完整性,定义建立关系之间联系的主关键字与外部关键字引用的约束条件。关系数据库中通常都包含多个存在相互联系的关系,关系与关系之间的联系是通过公共属性来实现的。

    4、用户定义完整性,则是根据应用环境的要求和实际的需要,对某一具体应用所涉及的数据提出约束性条件。

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  • 3. 什么是数据库的完整性约束条件?4. 关系数据库管理系统的完整性控制机制应具有哪方面的工呢?5. 关系数据库管理系统在实现参照完整性时需要考虑哪些方面?6. 假设有下面两关系模式:7. 在关系系统中,当操作...

    1. 什么是数据库的完整性?

    • 数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。

    2. 数据库的完整性概念与数据库的安全性概念有什么区别和联系?

    • 完整性与安全性的区别于联系:前者是为了防止数据库中存在不符合语义的数据;后者是为了防止恶意的破坏和非法的存取。

    3. 什么是数据库的完整性约束条件?

    • 完整性约束条件:数据库中的数据应满足的语义条件。分为静态(动态)列级约束条件、静态(动态)元组约束条件、静态(动态)关系约束条件。其中静态关系约束条件有:实体完整性约束、参照完整性约束、函数依赖约束。

    4. 关系数据库管理系统的完整性控制机制应具有哪三方面的工呢?

    • (1)定义功能
    • (2)检查功能
    • (3)违约反应

    5. 关系数据库管理系统在实现参照完整性时需要考虑哪些方面?

    • (1)外码是否可以接受空值
    • (2)删除被参照关系的元组时,采取
      • ① 级联删除(CASCADES)
      • ② 受限删除(RESTRICTED)
      • ③ 置空值(NULLIFIES)
    • (3)在参照关系中插入元组时,采取
      • ① 受限插入
      • ② 递归插入
    • (4)在修改关系中的主码时:先删除后插入

    6. 假设有下面两个关系模式:

    职工(职工号,姓名,年龄,职务,工资,部门号),其中职工号为主码;
    部门(部门号,名称,经理名,电话),其中部门号为主码;
    用SQL预言定义这两个关系模式,要求在模式中完成以下完整性约束条件的定义:
    (1)定义每个模式的主码;
    (2)定义参照完整性;
    (3)定义职工年龄不超过60岁;

    • 完整性约束定义三类示例:
      • 实体: PRIMARYKEY (sno)
      • 参照: FOREIGNKEY (sno) REFERENCES Student (sno)
      • 用户: CHECK (? IN ?)NOT NULLUNIQUE
    • (1)
    CREAT TABLE Dept(
    					Dno CHAR(2),
    					Dna VARCHAR(10),
    					Mng VARCHAR(10),
    					TEL CHAR(2),
    					PRIMARY KEY (Dno)
    					);
    
    • (2)
    CREAT TABLE Fac(
    					Fno CHAR(5),
    					Fna VARCHAR(10),
    					Age INT,
    					Pos VARCHAR(10),
    					Sal FLOAT,
    					Dno CHAR(2),
    					PRIMARY KEY (Fno),
    					FOREIGN KEY (Dno) REFERENCES Dept (Dno),
    					CHECK (Age <= 60)
    					);
    

    7. 在关系系统中,当操作违反实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性约束条件时,一般是如何分别进行处理的?

    • 对于违反实体或用户定义完整性约束,一般采取拒绝;对于违反参照完整性约束,需要具体情况具体分析,可以拒绝、级联或置空值。

    8. 详见N

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  • 简单的理解,数据库范式可以避免数据冗余,减少数据库的空间,并且减轻维护数据完整性的麻烦。 1.1第一范式(1NF) 第一范式,强调属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解。 举例子,活动表(活动编码...

    重点在于反模式的回答。实际开发中,不会严格遵守三范式。

    数据库范式是为解决关系数据库中数据冗余、更新异常、插入异常、删除异常问题而引入的。简单的理解,数据库范式可以避免数据冗余,减少数据库的空间,并且减轻维护数据完整性的麻烦。

    1.1第一范式(1NF)

    第一范式,强调属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解。

    举个例子,活动表(活动编码,活动名称,活动地址),假设这个场景中,活动地址可以细分为国家、省份、城市、市区、位置,那么就没有达到第一范式。

    1.2第二范式(2NF)

    第二范式,强调记录的唯一性约束,表必须有一个主键,并且没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。

    举个例子,版本表(版本编码,版本名称,产品编码,产品名称),其中主键是(版本编码,产品编码),这个场景中,数据库设计并不符合第二范式,因为产品名称只依赖于产品编码。存在部分依赖。所以,为了使其满足第二范式,可以改造成两个表:版本表(版本编码,产品编码)和产品表(产品编码,产品名称)。

    1.3第三范式(3NF)

    第三范式,强调属性冗余性的约束,即非主键列必须直接依赖于主键。

    举个例子,订单表(订单编码,顾客编码,顾客名称),其中主键是(订单编码),这个场景中,顾客编码、顾客名称都完全依赖于主键,因此符合第二范式,但是顾客名称依赖于顾客编码,从而间接依赖于主键,所以不能满足第三范式。为了使其满足第三范式,可以拆分两个表:订单表(订单编码,顾客编码)和顾客表(顾客编码,顾客名称),拆分后的数据库设计,就可以完全满足第三范式的要求了。

    值得注意的是,第二范式的侧重点是非主键列是否完全依赖于主键,还是依赖于主键的一部分。第三范式的侧重点是非主键列是直接依赖于主键,还是直接依赖于非主键列。

    1.4反模式

    范式可以避免数据冗余,减少数据库的空间,减轻维护数据完整性的麻烦。

    然而,通过数据库范式化设计,将导致数据库业务涉及的表变多,并且可能需要将涉及的业务表进行多表连接查询,这样将导致性能变差,且不利于分库分表。因此,出于性能优先的考量,可能在数据库的结构中需要使用反模式的设计,即空间换取时间,采取数据冗余的方式避免表之间的关联查询。至于数据一致性问题,因为难以满足数据强一致性,一般情况下,使存储数据尽可能达到用户一致,保证系统经过一段较短的时间的自我恢复和修正,数据最终达到一致。

    需要谨慎使用反模式设计数据库。一般情况下,尽可能使用范式化的数据库设计,因为范式化的数据库设计能让产品更加灵活,并且能在数据库层保持数据完整性。

    有的时候,提升性能最好的方法是在同一表中保存冗余数据,如果能容许少量的脏数据,创建一张完全独立的汇总表或缓存表是非常好的方法。举个例子,设计一张“下载次数表”来缓存下载次数信息,可使在海量数据的情况下,提高查询总数信息的速度。

    另外一个比较典型的场景,出于扩展性考虑,可能会使用 BLOB 和 TEXT 类型的列存储 JSON 结构的数据,这样的好处在于可以在任何时候,将新的属性添加到这个字段中,而不需要更改表结构。但是,这个设计的缺点也比较明显,就是需要获取整个字段内容进行解码来获取指定的属性,并且无法进行索引、排序、聚合等操作。因此,如果需要考虑更加复杂的使用场景,更加建议使用 MongoDB 这样的文档型数据库。

    转载于:https://juejin.im/post/5c340f48f265da612d197003

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  • 1.什么是关系数据库? 一种建立在关系模型(熟悉模型)上数据库。 关系模型:一种所谓建立在关系上模型,包含三个方面: 数据结构:数据存储问题,二维表(行,列); 操作指令集合:所以SQL语句; 完整...

    关系型数据库

    1.什么是关系数据库?

    一种建立在关系模型(熟悉模型)上的数据库。

    关系模型:一种所谓建立在关系上的模型,包含三个方面:

    数据结构:数据存储的问题,二维表(行,列);

    操作指令集合:所以SQL语句;

    完整性约束:表内数据约束(字段与字段),表与表之间(外键)。

    2.关系型数据库的设计?

    关系型数据库:从需要存储的数据需求中分析,如果是一类数据(实体)应设计成一张二维表。

    二维表:行和列

    表头 字段名1 字段名2
    数据单元 数据1 数据2

    以实际案例来进行处理:分析一个教学系统,讲师负责教学,教学生,在教师教学生

    • 系统中所存在的实体:教师表,学生表,班级表
    • 找出实体中应该存在的数据信息

    讲师:姓名,性别,年龄,工资

    学生:姓名,性别,年龄,学科,学号

    班级:班级名称,教室编号

       关系型数据库:维护实体内部、实体与实体之间的联系。

    学生表:

    姓名 性别 学号 年龄 学科
    张三 2011021 18 语文
    李四   20  

    关系型数据库的特点之一:如果表中对应的某个字段没有值(数据),但是系统依然要分配空间,关系型数据库比较浪费空间。

    实体之间的联系:每个学生肯定属于某个班级,每个班级一定有多个学生(一对多)。

    班级表:

    班级名称 教室编号
    高三1班 C015
    高二2班 B050

    解决方案:在学生表中增加一个班级字段来指向班级(必须能够唯一的找到一个班级的信息)

    姓名

    性别

    学号

    年龄

    学科

    班级

    张三

    2011021

    18

    语文

    高三1班

    李四

     

    20

     

    高三1班

    学生实体与班级实体的关系:实体与实体直接的关系。

    非关系型数据库

    1什么是非关系型数据库?

    非关系型数据库,又被称为NoSQL(Not Only SQL ),意为不仅仅是SQL,NoSQL主要是指非关系型、分布式、不提供ACID (数据库事务处理的四个基本要素)的数据库设计模式,对NoSQL 最普遍的定义是“非关联型的”,强调Key-Value 存储和文档数据库的优点,而不是单纯地反对关系型数据库管理系统(RDBMS)

    2.非关系型数据库的分类

    • Column-Oriented

    面向检索的列式存储,其存储结构为列式结构,同于关系型数据库的行式结构,这种结构会让很多统计聚合操作更简单方便,使系统具有较高的可扩展性。这类数据库还可以适应海量数据的增加以及数据结构的变化,这个特点与云计算所需的相关需求是相符合的,比如GoogleAppengine的BigTable以及相同设计理念的Hadoop子系统HaBase就是这类的典型代表。需要特别指出的是,Big Table特别适用于MapReduce处理,这对于云计算的发展有很高的适应性。

    • Key-Value。

    面向高性能并发读/写的缓存存储,其结构类似于数据结构中的Hash表,每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发操作,非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的并发读/写性能,非常适合作为缓存系统使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value数据库的代表。

    • Document-Oriented。

    面向海量数据访问的文档存储,这类存储的结构与Key-Value非常相似,也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据,典型代表为MongoDB、CouchDB等。

    NoSQL具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉等优势,也存在一些问题。例如,NoSQL暂不提供SQL的支持,会造成开发人员的额外学习成本;NoSQL大多为开源软件其成熟度与商用的关系型数据库系统相比有差距;NoSQL的架构特性决定了其很难保证数据的完整性,适合在一些特殊的应用场景使用。

     

     

     

     

     

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空空如也

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关系数据库的三个完整性约束是什么