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  • 一级数据库名词解释
    千次阅读
    2019-07-17 18:45:15

    基本数据库名词解释

    数据(Data)

    数据库(DataBase,DB)

    数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储,具有较小的冗余度,较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种用户共享。

    数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS)

    数据库管理系统是位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件。它可以科学的组织和存储数据,高效地获取和维护数据。
    数据库管理系统的主要功能:
    数据定义功能
    数据组织、存储和管理
    数据操纵功能
    数据库的事务管理和运行管理
    数据库的建立和维护功能
    其他功能,包括与其他软件系统的通信功能

    数据库系统(DataBase System,DBS)

    数据库系统是有数据库、数据库管理系统、应用程序和数据库管理员组成的存储、管理、处理和维护数据的系统。

    事务的ACID特性

    所谓事务是用户定义的一个数据库操作序列,这些操作要么全做,要么全不做.是一个不可分割的工作单位。

    事务具有4个特性:

    原子性(Atomicity)
    一致性(Consistency)
    隔离性(Isolation)
    持续性(Durability)

    数据库系统的三级模式结构

    数据库系统的三级模式指数据库系统是由外模式、模和内模式三级构成

    模式

    外模式

    内模式

    内模式也称存储模式,一个数据库只有一个内模式。它是数据物理结构和存储方式的描述,是数据在数据库内部的组织方式

    数据库设计的基本步骤

    需求分析阶段

    概念结构设计阶段

    逻辑结构设计阶段

    物理结构设计阶段

    数据库实施阶段

    数据库运行和维护阶段

    范式

    第一范式(1NF)

    每一个分量必须是不可分割的数据项。满足了这个条件的关系模式就属于第一范式。

    第二范式(2NF)

    若R$\in 1 N F , 且 每 一 个 非 主 属 性 完 全 函 数 依 赖 于 任 何 一 个 候 选 码 , 则 R 1NF,且每一个非主属性完全函数依赖于任何一个候选码,则R 1NF,R\in$2NF。

    第三范式(3NF)

    若R$\in$3NF,则每一个非主属性既不传递依赖于码,也不部分依赖于码。

    第四范式(4NF)

    关系模式中R<U,F>中,若每一个决定因素都包含码,则R<U,F> ∈ \in BCNF。

    简答题

    什么是数据库的完整性约束条件?可分为那几类?

    数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。为维护数据的完整性,数据库管理系统必须能够提供定义完整性约束条件的机制来检查数据库中的数据,看其是否满足语义规定的条件。这些添加在数据库数据库数据之上的语义约束条件称为数据库完整性约束条件,它们作为模式的一部分存放在数据库中。

    数据库有关的安全性

    1.用户身份鉴别

    2.多层存取控制

    3.审计

    4.视图机制

    5.数据加密

    数据库系统中可能发生的各类故障

    系统内部故障

    非预期的事务处理导致的错误

    系统故障

    系统故障是指造成系统停止运行的任何事件,使得系统要重新启动.

    介质故障

    硬故障,即实体介质发生的故障

    计算机病毒

    恶意的软件破坏

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  • 数据库名词解释

    千次阅读 多人点赞 2019-06-10 13:19:12
    数据:数据就是数据库中存储的基本数据,比如学生的学号、学生的班级数据库:存放数据的仓库数据库管理系统:数据库软件,如MySQL、Oracle数据库系统:数据库+数据库管理系统+应用程序+数据库管理员 实体:客观...

    快期末考试了,复习一下数据库嘤嘤嘤

     

    数据:数据就是数据库中存储的基本数据,比如学生的学号、学生的班级
    数据库:存放数据的仓库
    数据库管理系统:数据库软件,如MySQL、Oracle
    数据库系统:数据库+数据库管理系统+应用程序+数据库管理员

     

    实体:客观存在的对象,比如一个学生,一位老师
    属性:实体的特性,比如学生的学号、姓名、院系
    :可唯一标识实体的属性集。比如学号是学生的码,一个学号唯一标识一名学生。学号和课程号是成绩的码,因为学号和课程号唯一标识一门课程的成绩
    实体型:对实体的描述,比如学生(学号,姓名,院系)
    实体集:实体的集合
    联系:实体集之间的关系。一名学生对应一个寝室(一对一),一个院系对应多名学生(一对多),多位教师对应多名学生(多对多)

    关系:若干元组的集合,说白了就是指数据库表
    关系模式:对关系的描述称为关系模式(有哪些属性,各个属性之间的依赖关系如何),模式的一个具体值称为模式的一个实例。模式反应是数据的结构及其联系,是型,是相对稳定的,实例反应的是关系某一时刻的状态,是值,是相对变动的。
    关系模型:若干关系的集合,也就是一个数据库
    属性(关系):相对于前面的属性的意义,这里特指数据库表中的某列
    元组:一条数据库记录
    分量:元组中某一属性值
    :一组具有相同数据类型的值的集合,是属性的取值范围,比如性别属性的域就是{男,女},学生学历属性的域就是{学士、硕士、博士、院士}

    候选码:可唯一标识某一元组的属性组,属性组中各个属性缺一不可。【t_student】(学号,姓名,联系电话),姓名可能会重复,所以其中学号可以唯一标识一条记录,联系电话也可以唯一标识一条记录,那么候选码就有学号和联系电话两个。 又比如【t_grade】(学号,课程,成绩),其中一个学生可以有多条成绩记录,所以需要学号和课程号组合才可以唯一标识一条数据库记录,所以学号、课程号就是t_student的一个候选码。

    超码:只要一个属性组可以唯一标识一个元组,那么就说这个属性组是超码 【t_student】(学号,姓名,联系电话),姓名可能会重复,所以(学号)是一个超码同时也是候选码,(学号,姓名)可唯一标识一个元组,所以也是超码,但不是候选码,因为少了姓名也可以唯一标识。(学号,联系电话)可唯一标识一个元组,所以也是超码,但不是候选码,因为少了其中任意一个另一个也可以唯一标识。

    主属性:候选码中的属性称为主属性。【t_student】(学号,姓名,学院),学号就是主属性
    非主属性:不是主属性就是非主属性呗。【t_student】(学号,姓名,学院),姓名、学院就是非主属性

    全码:极端情况下表的所有属性组成该表的候选码,则称为全码
    主键/主码:primary key,一个表可能有多个候选码,往往人为选中一个作为主键
    外键/外码:foreign key,假设表A的某个属性attr是另一表B中的主码,且A和B有某种联系,则称attr是外码
    参照表:外码所在的表
    被参照表:外码所引用(foreign key references)的表
    数据完整性:数据完整性就是指数据的正确性和相容性(符合逻辑),又分为实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性
       --实体完整性:主码唯一且不为空
       --参照完整性:不允许引用不存在的实体。参照表插入某条记录,这条记录的外码在被参照表中必须存在
       --用户自定义完整性:由用户自定义的数据约束。比如性别只能用男、女表示,人的年龄在0-120之间。常见的用户自定义             完整性有NOT NULL,UNIQUE,CHECK,DEFAULT等

     

    内模式:对数据库的物理存储结构和存储方式的描述,是数据库在数据库内部的存储方式。拿MySQL来讲,每建一个表,都会在文件系统上生成一个或多个文件,这些文件存储了数据、表信息、索引信息,这就称为内模式
    模式:对内模式的抽象,即数据库
    外模式:对模式的抽象,即用户直接使用的应用程序
    外模式-模式映像:保证数据的逻辑独立性。当模式改变时(增加表,增加表的结构),可以保证外模式不变
    模式-内模式映像:保证数据的物理独立性。当内模式改变时(比如MySQL切换了存储引擎),可以保证模式不变,从而外模式也不会变。

     

    关系模式

    关系模式是对关系的描述(有哪些属性,各个属性之间的依赖关系如何),模式的一个具体值称为模式的一个实例。模式反应是数据的结构及其联系,是型,是相对稳定的,实例反应的是关系某一时刻的状态,是值,是相对变动的。
    想要查看t_student的关系模式?DESC t_student
    想要查看t_student的关系实例?SELECT * FROM student

    另外,关系模式有约定的数学表示,R(U,D,DOM,F),R指关系名,U指一组属性,D指域,DOM指属性到域的映射,F就是指数据依赖。举个栗子,假设一个学生表t_student,拥有属性学号,姓名,性别,学院,其数学表示如图。

    转自关系、关系模式、关系模型blablabla...

     

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  • 数据库名词解释&概念题

    千次阅读 多人点赞 2019-04-19 19:34:35
    –事务:事务是数据库提供的种手段,通过这手段,应用程序员将系列的数据库操作组合在一起作为个整体以便数据库系统提供组保证,即事务的ACID性质。 –程序:由序列组成,告诉计算机如何完成个具体的...

    以下是准备南大软院复试时整理的。
    1. 解释事务和程序还有他们的区别。
    –事务:事务是数据库提供的一种手段,通过这一手段,应用程序员将一系列的数据库操作组合在一起作为一个整体以便数据库系统提供一组保证,即事务的ACID性质。
    –程序:由序列组成,告诉计算机如何完成一个具体的任务。

    2. 完整性约束的含义和内容。
    关系完整性是为保证数据库中数据的正确性和相容性,对关系模型提出的某种约束条件或规则。包括域完整性,实体完整性、参照完整性和用户定义完整性,其中域完整性,实体完整性和参照完整性,是关系模型必须满足的完整性约束条件。
    –域完整性
    域完整性是保证数据库字段取值的合理性
    SQL约束:检查(CHECK)、默认值(DEFAULT)、不为空(NOT NULL)、外键(FOREIGN KEY)等约束
    –实体完整性
    若属性(指一个或一组属性)A是基本关系R的主属性,则A不能取空值
    SQL约束:Primary Key & Unique
    –参照完整性
    若属性(或属性组)F是基本关系R的外码,它与基本关系S的主码K相对应(或者说F引用了K),则对于R中每个元组在F上的值必须为:或者取空值;或者等于S中某个元组的主码值
    –用户定义的完整性
    针对某一具体关系数据库的约束条件,它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求
    SQL约束:NOT NULL,DEFAULT、CHECK约束

    3. 排它锁,共享锁,死锁,活锁。
    –排它锁:又称写锁(X锁),若事务T对数据对象A加上X锁,则事务T既可以读A也可以修改A,其他事务不能再对A加任何锁,直到T释放A上的锁。这保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。
    –共享锁:又称读锁(S锁),若事务T对数据对象A加上S锁,则事务T可以读A但不能修改A,其他事务只能再对A加S锁,而不能加X锁,直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A,但在T释放A上的S锁之前不能对A作任何修改。
    –死锁:如果事务T1封锁了数据R1,事务T2封锁了数据R2,然后T1又请求封锁R2,由于T2已经封锁了R2,于是T1等待T2释放R2上的锁。接着T2又请求封锁R1,由于T1已经封锁了R1,于是T2也只能等待T1释放R1上的锁。于是T1和T2相互等待,T1和T2两个事务永远也不能结束,形成死锁。
    –活锁:如果事务T1封锁了数据R,事务T2又请求封锁R,于是T2等待。T3又请求封锁R,当T1释放了R上的封锁后系统首先批准了T3的请求,T2仍然等待。然后T4又请求封锁R,T3释放了R上的封锁后系统首先批准了T4的请求…T2有可能永远等待,这就是活锁的情形。

    4、几个范式的含义内容?什么时候可以不遵守范式
    –1NF:每一个分量必须是不可分的数据项。
    –2NF:若R属于1NF,且每一个非主属性完全函数依赖于码,则R属于2NF
    –3NF:若R属于2NF,且每一个非主属性不传递依赖于码。
    –BCNF:所有的主属性对每一个不包含它的码,也是完全函数依赖;
    –4NF:若R属于1NF,且对于R的每个非平凡多值依赖X->->Y(Y不属于X),X都含有码。属性之间不允许有非平凡且非函数依赖的多值依赖。
    –反范式:
    遵循范式总体上来说是为了保证数据的integrity和减少冗余,但是,一个完全按照范式设计的冗余极低的数据库,比如在一些数据表中不仅存作为外键的user_id,同样存user_name,这样虽然违反数据库范式增加了user_name字段,
    但是却提高了效率,减少了获取user_id后再去user表中获取user name的操作,很可能在性能上会输给冗余相对多一些的数据库
    –区别:
    第一范式和第二范式在于是不是可以分出两张表
    第二范式是说一张表中包含了多种不同的实体属性,那么要必须分成多张表
    第三范式是要求已经分成了多张表,那么一张表中只能有另一张表中的id(主键),而不能有其他的任何信息(其他的信息一律用主键在另一表查询)

    5、数据库设计的步骤
    –需求分析(常用自顶向下)
    进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求(包括数据与处理)
    –概念结构分析(常用自底向上)
    通过对用户需求进行综合,归纳与抽象,形成了一个独立于具体DBMS的概念模型
    –逻辑结构分析(E-R图)
    逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,并将进行优化
    –物理结构分析
    物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)
    –数据库实施
    设计人员运营DBMS提供的数据库语言(如sql)及其宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编制和调试应用程序,组织数据入库,并进行试运行
    –数据库运行和维护
    数据库应用系统经过试运行后,即可投入正式运行,在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价,调整,修改6、数据库管理系统:
    –是一种操作和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库。

    7、游标:
    –SQL的游标是一种临时的数据库对象,即可以用来存放在数据库表中的数据行副本,也可以指向存储在数据库中的数据行的指针。游标提供了在逐行的基础上操作表中数据的方法。

    8、 视图:
    –由一个子查询产生的表,但它可以有自己的名字,在很多方面都类似于基本表。
    –作用:简化用户对数据的理解和用户的操作;通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据,比较安全。

    9、 索引:
    –索引是一种特殊类型的数据库对象,建立索引要单独占用空间。SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间,更好、更快的检索和定位关键字
    –索引数据结构
    索引的实现通常使用B树及其变种B+树。

    10、ACID特性:
    –Atomic原子性:整个数据库是不可分割的工作单位
    –Consistency一致性:指数据库事务不能破坏关系数据的完整性和业务逻辑的一致性
    –Isolation隔离:在并发环境下,当不同的事务同时操纵相同数据时,每个事务都有各自的完整数据空间。
    –Durability持久性:只要事务成功结束,它对数据库所做的更新就必须永久保存下来。

    11、两阶段封锁协议:
    –指所有事务都必须分两个阶段对数据项加锁和解锁。在对任何数据进行读、写操作之前,事务首先要获得对该数据的封锁。在释放一个封锁之后,事务不再申请和获得其他任何锁。

    12、串行调度、可串行化调度、冲突、冲突可串行化调度
    –串行调度:各个事务的操作没有交叉,也没有相互干扰。
    –可串行化调度:
    多个事务的并行执行是正确的,当且仅当其结果与按某一次序串行地执行这些事务时的结果相同。
    –冲突:指不同的事务对同一数据的读写操作和写写操作。
    –冲突可串行调度:
    一个调度Sc在保证冲突操作次序不变的情况下,通过交换两个事务不冲突操作的次序得到另一个调度Sc’,如果Sc’是串行的,称调度Sc是冲突可串行化的调度。

    13、SQL与NOSQL的区别,各自的特征、应用场景。又各自应用于哪些具体应用中。
    –区别:
    1)SQL指关系型数据库,NOSQL泛指非关系型数据库;
    2)SQL中数据存储在特定的表中,NOSQL中数据存储方式可以是JSON文档、哈希表或其他方式。
    3)SQL中必须定义好表和字段结构后才能存储数据,在NOSQL中数据可以在任何时候任何地方添加,不需要先定义表。
    4)SQL中如果需要增加外部关联数据的话,规范化做法是在原表中增加一个外键,关联外部数据表。而NOSQL除了这种规范化外部数据表的做法外,还能采用非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中。
    –应用场景:
    关系型数据库适合存储结构化数据,这些数据的规模、增长速度通常是可预期的;
    NOSQL适合存储非结构化数据,这些数据通常是海量的,而且增长速度是难以预期的。
    –具体应用:
    SQL具体应用:MySQL、Oracle
    NOSQL具体应用:MongoDB、Redis

    14、SQL有什么优化策略。从硬件、系统、应用各级分析。
    –物理优化:
    基于启发式规则的存取路径选择优化:大多数情况下适用,但不是每种都是最好规则
    基于代价估算的优化:估计不同执行策略策略额的代价,选择最小代价执行
    –查询优化:
    1.选择操作
    全表扫描算法:算法简单,适用于规模较小的,较大的表效率低
    索引扫描算法:属性上用索引(B+树索引或hash索引),实现快速查找
    2.连接操作
    嵌套循环算法:最简答可行的算法,可以处理非等值连接在内的各种操作
    排序-合并算法:适用于排好序的表,等值连接常用方法
    索引连接算法:建立索引进行连接
    Hash join算法:处理等值连接的算法,基于hash函数
    –代数优化:
    关系代数表达式等价变换规则:用相同关系代替对应的不同表达式结果相同的关系
    查询树的启发式优化:用启发式的一些规则对查询树进行优化

    15、大数据和BI数据分析有什么不同,应用大数据的场景、来源、技术架构。
    –BI(Business Intelligence)即商务智能:
    它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的经营决策。
    –大数据:
    一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
    –大数据的应用场景:那些有很大价值的数据将更有利我们深入了解业务运转和与客户的互动
    –大数据来源:主要是社会日常运作和各种服务中实时产生的数字数据
    –大数据技术架构:大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台

    16、 关系数据库中的关系含义。
    –在关系模型中,现实世界的实体和实体间的各种联系均采用单一的数据结构,即关系来表示。

    17、 外键索引的作用。
    –当对父表进行更新的时候,如果在子表中的外键没有使用索引,则在更新的过程中整个子表将被锁定,而往往实际上并不需要锁定整个子表,而仅仅需要锁定子表中的几条记录。这样就会大大影响数据库访问的并发性,甚至有可能造成死锁的情况。

    18、 什么是分区;分区键类型。
    –分区表是将大表的数据分成许多小的子集,而这些小的子集便称为分区。
    –分区类型
    一. 范围分区:
    范围分区将数据基于范围映射到每一个分区,这个范围是你在创建分区时指定的分区键决定的。这种分区方式是最为常用的,并且分区键经常采用日期。
    二.列表分区:
    该分区的特点是某列的值只有几个,基于这样的特点我们可以采用列表分区。
    三.散列分区:
    这类分区是在列值上使用散列算法,以确定将行放入哪个分区中。当列的值没有合适的条件时,建议使用散列分区。散列分区为通过指定分区编号来均匀分布数据的一种分区类型,因为通过在I/O设备上进行散列分区,使得这些分区大小一致。
    –分区键:表分区键是一个或多个表列的有序集合。表分区键列中的值用来确定每个表行所属的数据分区。

    7.集中式数据库和分布式数据库含义;应用场景;有哪些不同的应用。
    –集中式数据库

    1. 含义
      集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,作为一个整体存在,向用户提供一组网络资源,这些单个的服务器就是集群的节点。
      2.场景
      一、科学计算集群,它可以把一个问题的数据分布到多台的计算机上,利用这些计算机的共同资源来完成计算任务,从而可以解决单机不能胜任的工作
      二、高可用集群,这类集群致力于提供高度可靠的服务。就是利用集群系统的容错性对外提供7*24小时不间断的服务,如高可用的文件服务器、数据库服务等关键应用。
      3.应用
      天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、生物计算等。
      –分布式数据库
    2. 含义
      是指将一个业务拆分不同的子业务,分布在不同的机器上执行,每台计算机可单独放在一个地方,有自己局部的数据库,位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接,共同组成一个完整的、全局的、逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。
    3. 场景
      一、 提供多个对外的接口,按照一定规则,分派不同请求由不同接口来处理。
      二、把一个功能拆分成多个功能,不同功能分布部署到不同服务器上
      3.应用
      大型应用QQ、物联网数据、文件索引(大量的图片、文档、视频数据)

    ◆ DDL:数据定义语言(Data Definition
    Language),用于定义数据库的三级结构,包括外模式、概念模式、内模式及其相互之间的映象,定义数据的完整性、安全控制等约束。
    ◆ DML:数据操纵语言(Data ManipulationLanguage),用于让用户或程序员使用,实现对数据库中数据的操作。基本的数据操作分成两类四种:检索(查询)和更新(插入、删除、修改)。DML分成交互型DML和嵌入型DML两类。依据语言的级别,DML又可分成过程性DML和非过程性DML两种。
    ◆超键:在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。(注意,超键是一个属性集)
    ◆候选键:不含有多余属性的超键称为候选键。
    ◆主键:用户选作元组标识的一个候选键为主键。
    ◆外键:某个关系的主键相应的属性在另一关系中出现,此时该主键在就是另一关系的外键,如有两个关系S和SC,其中S#是关系S的主键,相应的属性S#在关系SC中也出现,此时S#就是关系SC的外键。
    ◆ 宿主语言:编写应用程序的语言(即高级程序设计语言)在数据库技术中称为宿主语言(host
    language),简称主语言。
    ◆ DDL:数据定义语言(Data DefinitionLanguage),用于定义数据库的三级结构,包括外模式、概念模式、内模式及其相互之间的映象,定义数据的完整性、安全控制等约束。
    ◆ DML:数据操纵语言(Data ManipulationLanguage),用于让用户或程序员使用,实现对数据库中数据的操作。基本的数据操作分成两类四种:检索(查询)和更新(插入、删除、修改)。DML分成交互型DML和嵌入型DML两类。依据语言的级别,DML又可分成过程性DML和非过程性DML两种。
    ◆ 交互型DML:这类DML自成系统,可在终端上直接对数据库进行操作。
    ◆ 嵌入型DML:这类DML是嵌入在主语言中使用。此时主语言是经过扩充能处理DML语句的语言。
    ◆ 过程性DML:用户编程时,不仅需要指出“做什么”(需要什么样的数据),还需要指出“怎么做”(怎么获得数据)。层状、网状的DML属于过程性语言。
    ◆ 非过程性DML:用户编程时,只需要指出“做什么”,不需要指出“怎么做”。关系型DML属于非过程性语言。

    补充部分:
    1.故障的种类
    事物内部故障(预期故障)
    系统故障:造成系统停止并需要重启的任何事件
    介质故障(硬盘等实体机部件损坏)
    计算机病毒

    2.可串行化调度
    多个并发执行的事物的结果与非并发执行时这些事物按某种顺序执行时的结果一样,则该并发执行的结果正确,该调度是可串行化调度。

    3. 冲突
    不同事物对同一个数据的读写操作和写写操作。

    4. 冲突可串行化
    通过调度两个不同事物的不冲突操作,来使化解冲突,得到可串行的操作。冲突可串行化是可串行化调度的充分条件。

    5. 锁的协议
    一级锁协议:事物修改某数据前需对该数据加X锁(排他锁)
    二级锁协议:一级的基础上增加读取数据前需加S锁(共享锁), 读完数据后释放
    三级锁协议:二级把读取后释放S锁改为事物结束后释放
    一级锁防丢失修改,二级锁防读脏数据,三级锁防止了不可重复读取

    6. 日志
    用来记录事物对数据库的更新操作的文件(单位可以是记录也可以是数据
    块)

    7. 检查点
    检查点的是数据库恢复过程中尽快找到需要查看的日志开始读取更新操作而在日志文件中新增的记录,具体内容为:

    1. 建立检查点时刻所有正在执行的事物清单;
    2. 这些事物最近的一个日志地址。

    8. 数据库的恢复过程
    事物恢复:rollback过程,反向扫描日志,对更新操作进行逆操作直至该事物的开始标记。
    系统故障恢复:正向扫描日志文件,将故障发生前的已提交的事物放入重做队列;未完成的事物放入撤销队列。先对撤销队列undo再对重做序列redo。
    介质故障的恢复:先将数据库后备副本装好,再根据日志恢复数据。
    使用检查点的恢复:先找到检查点,将记录检查点时正发生的所有时间先放入撤销队列,然后正向扫描检查点记录的日志。发现新的事物,暂且将该事物放入撤销队列;发现事物提交,将该事物放入重做序列。待扫描完成后对撤销队列进行undo操作,完成后再对重做队列内的事物redo。

    9. 触发器
    定义:用户定义在关系表上的一类由事件驱动的数据库对象,也是一种保证
    数据完整性的方法。
    功能:实现主键和外键不能保证的复杂的参照完整性和数据的一致性从而
    有效保护表中数据。

    10.为什么不给所有的单个属性都建立索引?
    A. 索引的创建和维护需要时间,给所有属性建立索引大大增加了数据库管理员的工作量;
    B. 索引本身需要占用物理内存,为所有属性建立索引的代价太大;
    C. 表中数据变化时,其索引也有可能发生变化,降低了数据的维护速度。

    11.如何建立好的索引?
    A. 主键、外键一定建立索引;
    B. 经常查询的数据如经常在where字句中出现的数据,经常在order by、group by、distinct后出现的字段最好建立索引;
    C. 对于需要在指定范围内的快速或高频率查询的数据建立索引;
    D. 对于查询中很少涉及的列,重复值比较多的列,数据类型为text、image和bit的列,经常存取的列不要建立索引;
    E. 限制表上的索引数目,对于存在大量更新操作的表,索引数目一般不要超过3个,最多不超过5个。

    12.登记日志的原则?
    一,严格按照操作的执行顺序登记日志;二,先登记日志,再执行操作。

    13.请描述锁机制和多种锁结构,并举例说明以及描述其应用场景。大部分锁机制是数据库配置后自动执行,请举例描述哪些情况下,必须利用程序语言控制并发更新?
    锁机制是sql为了保证并发性的一种手段。它使用了三级锁协议来避免写入的数据丢失、读“脏”数据和可重复读数据。为了保证事物的并发,使用了先来先服务的调度算法和死锁的诊断和解除等技术(超时法、等待图法等)来避免活锁和死锁的出现。再用两段锁协议保证了事物的冲突可串行化,保证了并发执行的正确性最终实现了事物的并发执行。
    悲观锁主要有以下几种:
    A. 共享锁(S锁):读取数据前对数据加s锁以保证其他事物无法对该数据修改导致读“脏”数据。
    B. 排它锁(X锁):更新数据前,对该数据加x锁以保证其他事物不会更新或读取该数据。
    C. 意向锁:在将要加锁的属性上可先加上意向锁。
    对于某些隔离级别比较高的,需要手动加锁的事物,需要用程序语言控制并发更新。

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  • 数据库管理系统:是位于用户与操作系统之间的层数据管理软件,和操作系统一样都是计算机的基础软件 数据库系统:是在计算机中引入数据库后的系统构成。包括DB,DBMS,APP,DBA 数据模型:计算机是不可能直接处理...

    (1)非常重要

    • 数据:是数据库中存储的基本对象,是描述事物的符号记录

    • 数据库:是永久存储在计算机内的,有组织的、可共享的大量数据的集合

    • 数据库管理系统:是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件,和操作系统一样都是计算机的基础软件

    • 数据库系统:是在计算机中引入数据库后的系统构成。包括DB,DBMS,APP,DBA

    • 数据模型:计算机是不可能直接处理现实世界中的具体事物的,所以人们必须事先把具体事物转化为计算机能够处理的数据。因此数据模型是对现实世界数据特征的抽象,也即数据模型是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的

    • 概念模型(信息模型):是按用户的观点来对数据和信息建模,用于数据库设计

    • 逻辑模型:是按计算机系统的观点对数据建模,主要用于数据库管理系统的实现

    • 物理模型:对数据最底层的抽象,它描述数据在系统内部的表示方法和存取方法,或在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法,是面向计算机系统的

    • 实体 :客观存在并可以相互区别的事物。实体可以是具体的人、事、物,也可以是抽象的概念或联系

    • 属性:实体所具有的某一特性。一个实体可以由若干属性刻画

    • :唯一标识实体的属性

    • 实体型: 用实体名及其属性集合来抽象和刻画同类实体

    • 实体集: 同一类型实体的集合

    • 联系 :实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系,实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系

    • 关系 :一个关系对应一张表

    • 元组 :表中一行或者是一条记录叫做一个元组

    • 属性 :表中一列叫做一个属性,给每一个属性起一个名称叫做属性名

    • :用于唯一确定一个元组

    • :属性的取值范围

    • 分量 :元组的每一个属性值,关系的每一个分量都不可以再分

    • 关系模式 :对关系的描述,必须是规范化的

    • 模式:是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图,综合了所有用户的需求,对应概念模式

    • 外模式:是数据库用户(包括程序员和最终用户)能够看见和使用的局部的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑描述

    • 内模式:是数据物理结构和存储方式的描述,是数据在数据库内部的表示方式

    • 物理独立性:用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是独立的。当数据的物理存储改变时,应用程序不改变

    • 逻辑独立性:用户应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。数据的逻辑结构改变了,用户的程序也可以不变

    • :是一组具有相同数据类型的值的集合

    • 笛卡尔积:是一种域上面的集合运算,得到每个域中元素的所有可能的组合,它可以表示为一张二维表

    • 候选码:如果关系中的某一属性组能唯一标识一个元组,而其子集不能,则称该属性组为候选码

    • 超码:能够唯一标识一条记录的属性或属性集。超码是候选码的扩充,候选码是最小的超码

    • 主码:能够唯一标识一条记录的最小属性集

    • 全码:关系中的所有属性组都是该关系模式的候选码

    • 外码:是本关系的属性但不是码,而是另一个关系的主码

    • 主属性:包含在候选码中的属性

    • SQL:即结构化查询语言,是一种高度非过程化的语言,集数据查询、数据操纵、数据定义、数据控制功能于一体。是关系数据库的标准语言

    • 实体完整性:若属性A是基本关系R的主属性,则属性A不能取空值

    • 视图:视图是一个虚表,其本质就是一条SELECT语句,而查询结果被赋予了一个名字,也即视图名字。或者说视图本身不包含任何数据,它只包含映射到基表的一个查询语句,当基表数据发生变化时,视图数据也随之变化。其目的就是在于方便,简化数据操作

    • 数据库安全性:保护数据库以防止不合法使用所造成的数据泄露、更改或破坏

    • 用户身份鉴别:每个用户在系统中都有一个用户标识。每个用户标识由用户名(user name)和用户标识号(UID)组成。系统内部记录着所有合法用户的标识,每次用户进入系统时,系统会核对用户的身份,只有通过鉴定后才提供相关数据库管理系统的权限

    • 存取控制:存取控制的目的就是确保只授权给有资格的用户访问数据库的权限,其余人等无法接近数据

    • 自主存取控制(DAC):用户对于不同的数据库对象有不同的存取权限,不同的用户对同一对象也有不同的权限,而且用户还可将其拥有的存取权限转授给其他用户,因此自主存取控制非常灵活

    • 强制存取控制(MAC):每一个数据库对象被标以一定的密级,每一个用户也被授予某一个级别的许可证。对于任意一个对象,只有具有合法许可证的用户才可以存取,因此强制存取控制因此相对比较严格

    • 授权:用户权限由数据库对象和操作类型这两个要素组成。定义一个用户的存取权限就是定义这个用户可以在哪些数据对象上进行哪些类型的操作。所谓授权就是指定义存取权限

    • 数据库角色:是被命名的一组与数据库操作相关的权限,也即角色是权限的集合。在创建用户时如果为其赋予某种角色,那么用户就自动拥有了该数据库角色所拥有的权限,从而省去了繁琐的授权语句

    • 审计:审计功能把用户对数据库的所有操作自动记录下来放入审计日志(audit log)中。审计员可以利用审计日志监控数据库中的各种行为,重现导致数据库现有状况的一系列事件,找出非法存取数据的人、时间和内容等。还可以通过对审计日志分析,对潜在的威胁提前采取措施加以防范

    • 数据库完整性:是为了防止数据库中存在不符合语义的数据,也就是防止数据库中存在不正确的数据。因此,完整性检查和控制的防范对象是不合语义的、不正确的数据,防止它们进入数据库

    • 完整性约束条件:是数据库中数据必须满足的语义条件规则

    • 断言:在SQL中通过声明性断言可以指定更具一般性的约束(例如涉及多表、聚集操作等)。创建断言后,任何对断言中所涉及关系的操作都会触发DBMS对断言的检查,任何断言为FALSE的操作都会被拒绝

    • 触发器(TRIGGER):是用户定义在关系表上的一类由事件驱动的特殊过程,在满足一定条件或达到一定阈值时会自动触发。可以进行更为复杂的检查和操作,具有更精细和更强大的数据控制能力

    • 数据依赖:数据依赖是一个关系内部属性与属性之间的一种约束关系。 这种约束关系是通过属性间值的相等与否体现出来的数据间相关联系。它是现实世界属性间相互联系的抽象,是数据内在的性质,是语义的体现

    • 范式:关系数据库中的关系是要满足一定要求的,满足不同程度要求的为不同范式。也即范式是符合某一种级别的关系模式的集合。级别越高,表设计的就越合理

    • 数据库设计(database design):数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造(设计)优化的数据库逻辑模式和物理结构,并据此建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储和管理数据,满足各种用户的应用需求,包括信息管理要求和数据操作要求。数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境

    • 数据字典:它是关于数据库中数据的描述,即元数据,而不是数据本身。数据字典是在需求分析阶段建立,在数据库设计过程中不断修改、充实、完善的。它在数据库设计中占有很重要的地位

    • 需求分析阶段:进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)。需求分析是整个设计过程的基础,也是最困难和最耗费时间的一步

    • 概念结构设计阶段:概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体数据库管理系统的概念模型

    • 逻辑结构设计阶段:逻辑结构设计是将概念结构转换为某个数据库管理系统所支持的数据模型,并对其进行优化

    • 物理结构设计阶段:物理结构设计是为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)

    • 数据库实施阶段:在数据库实施阶段,设计人员运用数据库管理系统提供的数据库语言及其宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编写与调试应用程序,组织数据入库,并进行试运行

    • 数据库运行和维护阶段:数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评估、调整与修改

    • 代数优化:是指关系代数表达式的优化,也即按照一定规则,通过对关系代数表达式进行等价变换,改变代数表达式中操作的次序和组合,使查询更高效

    • 物理优化:是指存取路径和底层操作算法的选择。选择依据可以是基于规则的(rule based)、基于代价的(cost based)、基于语义的(semantic based)

    • 事务:是用户定义的一个数据库操作序列。这些操作要么不做,要么全做,是一个不可分割的工作单位。例如在RDBMS中一个事务可以是一条SQL语句或整个程序。事务是数据库恢复和并发控制的基本单位

    • 事务原子性:事务是数据库的逻辑工作单位,事务中包含的诸多操作要么全做、要么不做。因故障未能做完的,需要有一套机制用于“撤销”那一部分已经做了的

    • 事务一致性:事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态

    • 事务隔离性:一个事务不能被其他事务干扰。也即一个事务的内部操作及使用的数据对其他并发事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰

    • 事务持续性:一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其执行结果有任何影响

    • 数据库恢复:把数据库从因破坏或故障而导致的错误状态恢复到某个已知的正确状态的技术

    • 事务故障:某个事务在运行过程中由于种种原因未运行至正常终止点就夭折了

    • 事务撤销(UNDO):事务故障意味着事务没有达到预期的终点(COMMIT或者显式的ROLLBACK),因此,数据库可能处于不正确状态。恢复程序要在不影响其他事务运行的情况下,强行回滚该事务,即撤销该事务已经作出的任何对数据库的修改,使得该事务好像根本没有启动一样

    • 系统故障:是指造成系统停止运转的任何事件,使得系统需要重新启动

    • 数据转储:指DBA定期手动或者通过设置使DBMS定期自动将整个数据库复制到存储介质上保存起来的过程。这些备用的数据称之为后备副本。当数据库遭到破坏后可以将后备副本重新装入,但是重装后的副本只能将数据库恢复到转储时的状态,要想恢复到故障发生时的状态,必须重新运行自转储以后的所有更新事物。因此,转储常和日志配合使用

    • 静态转储:是在系统中无运行事务时进行的转储操作。即转储操作开始的时刻数据库处于一致性状态,而转储期间不允许(或不存在)对数据库的任何存取、修改活动。显然,静态转储得到的一定是一个数据一致性的副本

    • 动态转储:是指转储期间允许对数据库进行存取或修改,也即转储和用户事物可以并发执行

    • 数据库镜像:自动地将整个数据库或其中关键数据复制到另一个磁盘上。需要注意,在实际应用中,只对关键数据和日志文件进行镜像,而不是对整个数据库进行镜像

    • 调度:事务的一次执行顺序称之为一个调度,表示事务的指令在系统中执行的时间顺序

    • 串行调度:属于同一事务的指令紧挨在一起执行,对于有n个事务的事务组,可以有n!个有效调度

    • 并发调度:来自不同事务的指令可以交叉执行。并发调度有可能会导致错误结果,仅当并发调度等价于某个串行调度时,则称该并发调度时可串行化的、正确的

    • 丢失修改:两个以上事务从数据库中读入同一数据并修改,其中后提交事务的提交结果破坏了先提交事务的提交结果,导致了先提交事务对数据库的修改丢失

    • 读脏数据:事务1修改某一数据,并将其写回磁盘;事务2读取同一数据后,事务1由于某种原因被撤销,这时事务1已修改过的数据被恢复为原值,事务2读到的不稳定的瞬间数据就与数据库中的数据产生了不一致,是不正确的数据,又称为脏数据

    • 不可重复读:事物1读取数据后,事物2执行更新操作,使事物1无法再现前一次读取结果

    • 并发控制:如果多个用户并发存取数据的行为不加以控制,那么极有可能破坏事务的隔离性和一致性。因此并发控制就是为了保证多用户并发操作数据库中信息时的正确性、一致性所采取的措施

    • 封锁:封锁就是事务T 在对某个数据对象(表、记录等)操作之前,先向系统发出请求,对其加锁;加锁后事务T 对该数据对象就有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象

    • 排他锁(X锁):又称为写锁,若事务T对数据对象A 加上X 锁,则只允许T 读取和修改A,其他任何事务都不能再对A 加任何类型的锁,直到T 释放A上的锁

    • 共享锁(S 锁):又称为读锁,若事务T 对数据对象A 加上S 锁,则其他事务只能再对A 加S 锁,而不能加X 锁,直到T 释放A 上的S 锁

    • 一级封锁协议:事务T 在修改数据R 之前必须先对其加X 锁,直到事务结束(COMMIT或ROLLBACK)才释放

    • 二级封锁协议:是指在一级封锁协议基础上增加事务T在读取数据R之前必须先对其加S锁,读完后即可释放S锁

    • 三级封锁协议:是指在一级封锁协议基础上,增加事务在读取数据R之前必须先对其加S 锁,直到事务结束才可以释放S锁

    • 死锁:两个或两个以上事务均处于等待状态,每个事务都在等待其中另一个事务封锁的数据,导致任何事务都不能向前推进的现象

    • 可串行化调度:多个事务的并发执行是正确的,当且仅当其结果与按某一次序串行地执行这些事务时的结果相同,称这种调度策略为可串行化(serializable)调度。可串行性是并发事务正确调度的准则, 也即一个给定的并发调度,当且仅当它是可串行化的,才认为是正确调度

    • 封锁粒度(granularity):是指封锁对象的大小。封锁对象可以是逻辑单元,也可以是物理单元。封锁粒度与系统并发度和并发控制的开销密切相关,一般来说,封锁粒度越大,数据库所能封锁的数据单元就越少,并发度越小,开销越小

    (2)可以了解

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一级数据库名词解释