大纲
1.数据库模式
1.1三级模式-两级映射
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内模式:按照什么样的格式去存储到物理数据库，与物理数据库直接打交道
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概念模式：就是我们平时用的数据库的表
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外模式：就类似是视图，按照需求展示一部分数据出去，例如用户 登录展示用户名，并不把密码返回去显示
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外模式-概念模式映射：就是表和视图的映射关系，只要表发生了变化，直接改映射不需要改应用程序
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概念模式-内模式映射：数据库存储的格式改变了，就改变映射即可，应用程序不需要去修改
1.2数据库的设计
概念结构设计，ER模型为代表，跟物理数据库没啥关系
2.ER模型
画ER一图般都是先画局部的，实体(长方形)和属性(圆形)
不同的抽象，例如老师本身是一张表，但是在表的表确是一个字段
关系模式，一个实体(即一张表)就是一个关系模式，
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1对1关系模式，是2个
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1对多关系模式，也是2个
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多对多，有个中间表，所以是关系模式是3个
反正多对多中间的联系，不管关联多少个表，都是在关联表放主键之类，关联关系只有一个，就只有一个表
一个表对应一个关系模式
3.关系代数和元组演练
选择题考的多，且记住数字表示列，从1开始，从左到右
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并，交，差，(就是我们平时的并集，交集)
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差，例如(s1-s2,就是s1有的,s2没有的)，做法就是，将s1中存在的公共部分删除，剩下的s1部分就是结果
- 投影就是(select)那些列 ，选的是列，投影表达式1,2，跟按照从左到右，选字段，是一样的结果
- 选择就是(where)，满足where条件的 选的是行，选择也有按照序号的写法，1就是第一例，
- 笛卡尔积是乘积
- 连接操作(也就是自然连接)，将字段一样的只保留一个
- 笛卡尔积并不会去掉字段
特别注意笛卡尔积和连接
连接的时候没有写条件，是自然连接，默认将相同字段的进行连接，去掉重复列
考试考连接和笛卡尔积，投影，用数字代表列，记住自然连接，去掉列，笛卡尔积不去掉
所以笛卡尔积，相同列，选第一个选中
元祖就是根据连接后，满足连接条件的条数
4.规范化理论
选择题考的多
4.1函数依赖
给定一个数，能根据表达式，能出另外一个唯一的值，就是函数依赖
y=x的2次方，但是y不能确定x，因为x可以等于1或者 -1
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1. 函数依赖：A-->B,如果通过A属性(属性组)的值，可以确定唯一B属性的值。则称B依赖于A
例如：学号-->姓名。 （学号，课程名称） --> 分数
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2. 完全函数依赖：A-->B， 如果A是一个属性组，则B属性值得确定需要依赖于A属性组中所有的属性值。
例如：（学号，课程名称） --> 分数
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3. 部分函数依赖：A-->B， 如果A是一个属性组，则B属性值得确定只需要依赖于A属性组中某一些值即可。
例如：（学号，课程名称） --> 姓名
- 4. 传递函数依赖：A-->B, B -->C 如果通过A属性(属性组)的值，可以确定唯一B属性的值，在通过B属性（属性组）的值可以确定唯一C属性的值，则称 C 传递函数依赖于A
例如：学号-->系名，系名-->系主任
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5. 码：如果在一张表中，一个属性或属性组，被其他所有属性所完全依赖，则称这个属性(属性组)为该表的码
例如：该表中码为：（学号，课程名称）
* 主属性：码属性组中的所有属性（候选键是）
* 非主属性：除过码属性组的属性 (除了候选键的，例如性别。。)
4.2规范化理论的价值与用途
价值和用途，就是去解决下面出现的问题
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数据冗余
就是没有分表，将数据都存进去了，例如在学生表，有学生所在系的的系名称，这样每次插入一条数据，都会插 入系的名臣，造成了冗余
- 更新异常
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插入异常
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删除异常
4.3 求候选关键字 （重点）
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超键，可能存在冗余数据，超健就是部分函数依赖
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候选键，不是部分函数依赖的函数依赖的，存在多个
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主键，只有一个
图示法找候选键(候选码)
- 入度为0，就是箭头指向这个节点的线为0，从这个点出发，能走遍全部节点，说明是候选键
出度就和入度相反
- 没有入度为0的，找有入度和出度的节点，看哪个能走全部，记住节点是例如 A和B,哪个节点和哪个节点
- AB是组合关键，A和B是分别一个关键字
如下图，sj的组合组件，确定全部
还有st的，部分函数依赖，也能走全部
所以所有候选就是 ST，SJ,所以这里stj都是主属性，没有非主属性
4.4.范式(必考)
4.4.1第一范式
4.4.2第二范式
联合主键，存在部分函数依赖
4.4.3第三范式
进行外键的添加，分表，就是第三范式
4.4.4 BC范式
4.5 模式分解 （重点）
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保持函数依赖分解，分解前什么样，分解后也是什么样
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无损分解，就是分解后，还能通过连表的方法得到一样效果
无损分解文字说明
模式关系有包含用a，没有包含用b
b23 代表第二行，没有拥有第三列字段
4.5.1无损分解
1.图表法，看图连表，能解除另外一个的，将裂上的b改为a,其实很简单的，就是连表的另外一种表达
分解完，有一行全部是a,说明是无损，已经还原
2.公式法
公式法，适用于1分为2的，其他的不适用
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先求分解的两个资源的交集
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接着求资源1-资源2
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资源2-资源1
则交集结果分别指向两个差的结果，跟原来给出来的关系比较，在里面的，就满足无损分解
所以下面第一个是
第二个不是
4.6反规范化
5.并发控制
5.1 事务和读写问题
事务的特性
ACID
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原子性:事务里面的操作单元不可切割,要么全部成功,要么全部失败
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一致性:事务执行前后,业务状态和其他业务状态保持一致.
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隔离性:一个事务执行的时候最好不要受到其他事务的影响
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持久性:一旦事务提交或者回滚.这个状态都要持久化到数据库中
写问题
丢失更新:就是例如开两个事务，另一个事务没有提交，接着又开了另外一个事务，然后，前一个提交了，后一个也提交了，这样后一个就会覆盖前一个的,如下图最后结果10-8 = 2
读问题
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脏读:在一个事务中读取到另一个事务没有提交的数据
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不可重复读:在一个事务中,两次查询的结果不一致(针对的update操作) 修改
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虚读(幻读):在一个事务中,两次查询的结果不一致(针对的insert操作) 条数
5.2 *协议 （重点）
x锁，写锁 加了读锁，别人还可以加读锁，不能加写锁，加上了写锁，不能在上面加任何的锁
s锁，读锁,
锁的协议，对应隔离级别
6.数据库完整性约束
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实体完整性约束，就是加主键
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参照完整性，就是加外键，实际的外键，添加市例如员工外键乱填，就报错。
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用户自定义完整性，例如年龄，就不能输入负数，例如 0<a<200
这些完整性满足一般要求，更高的，我们编写触发器
7.数据库的安全
8.数据库的备份
8.1备份
冷备份，不能选表来备份
跟数据库的量进行区分
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差量是根据上一次完全备份的
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增量备份,备份上一次备份的
增量备份时根据上一次的，所以备份数据少，数据快，但是每次备份前，都要先还原原先完全的，在完全基础上，
一次一次叠加增量(所以增量备份熟读快，但是还原相当麻烦)
差量备份，是根据上一次完全备份的，例如周1，2，3用增量，4用差量，恢复时，先恢复完全，
接着恢复差量，直接一步到位，比增量好很多
转储其实就是备份·
海量就是全部
当我们当天出现问题时，但是当天的增量还没有进行备份，所以就要靠日志文件来
8.2恢复和故障
7.分布式数据库
8.数据仓库和数据挖掘
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数仓针对主题的，例如商品
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数据库是针对应用和业务的
稳定性是，进入了数仓，不再修改和删除
数据的清洗(清理)，即是对数据格式的统一
刷新就是定期放入新的数据
数据集市，就是一步步的建立，先创建部门集的数据仓库,再创建企业级的
OLAP服务器是专门做分析处理工作
数据挖掘是可以挖到未知的特性