数据库系统概念概述

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数据库系统概念概述

• 数据库技术是计算机科学的重要分支，主要研究如何有效管理和存取数据资源，提供安全、可靠、可共享的信息。
• 从概念提出到现在，数据库技术已经形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域。
• 数据库技术被广泛应用于互联网，例如网上购物、网络订票、个性化推荐和消费者画像等。
• 数据库技术的应用渗透到各个领域，例如生物基因数据库、商务物流数据库、交通信息数据库、气象数据库及航天数据库等。
• 数据库系统的建设规模、信息量以及网络应用程度已成为衡量部门信息化程度的重要标志。

什么是数据库

数据与信息

• 现代社会是信息社会，信息正以惊人的速度增长，如何有效的组织和利用信息已成为一个需要解决的问题。
• 数据库技术的引入是为了高效地管理和共享大量的信息与数据。
• 数据是描述事物的符号记录，也是数据库存储、用户操纵的基本对象，可以是数值、文字、图像、动画、声音、视频等。
• 数据是信息的符号表示，例如，描述 2022 年湖州师范学院招生计划信息，可以用一组数据“湖州师范学院，2022 年，41 个专业，2850 人”描述。
• 具有传递信息功能的数据，被赋予了特定的语义，用于描述一条信息。
• 数据具有“型”和“值”之分，数据的型(type)指数据的结构，而数据的值(value)指数据的具体取值。
• 例如，学生成绩表由“学号”、“姓名”、“课程”等数据项构成，其中第一行可以看作学生成绩数据的型；从第二行开始就是学生成绩的信息，即学生成绩型的值。
• 数据的型不仅可以表示数据内部的构成，还可以表示数据之间的联系（例如“授课教师”可以与教师信息表中的“教师姓名”建立联系）
• 数据有定性表示和定量表示之分，例如，健康情况可以用“良好”和“一般”定性表示，学生的成绩可以用数字定量表示。
• 数据受数据类型和取值范围的约束。针对不同的应用场合，设计不同的数据约束类型。数据类型不同，则数据的表示形式、存储方式以及能进行的操作运算也各不相同。常见数据类型有字符型、数值型、日期型等。
• 数据具有载体和多种表现形式。数据的载体可以是纸张、硬盘等，也可以是报表、语音以及不同的语言符号。
• 信息是有一定含义的、经过加工处理的、对决策有价值的数据。
• 农民在生产过程中，从气象数据（降水、温度、风力等）、土壤数据（土壤水分、温度、作物信息等）、人力资源信息（农资产品使用、农产品加工等）三方面理解数据收集。
• 通过整合机械化设备、种植和产量数据，以及气象、种植区划等多样数据，可以得到较为详尽的种植决策信息，精准化农业生产。
• 信息是对现实世界中存在的客观实体、现象、联系进行描述的有特定语义的数据，它是人类共享的一切知识及客观加工提炼出的各种消息的总和。通常不对数据和信息做严格区分。
• 数据是信息的载体，信息是数据的内涵，数据是信息（语义解释）的符号表示。
• 数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、传播和加工，直至产生新信息输出的全过程。数据处理的目的一是为了科学地保存和管理大量复杂数据，二是从大量已知数据中抽取、导出对人们有价值的新信息。
• 数据管理是数据处理的中心问题，指数据的收集、整理、组织、存储、查询、维护和传送等各种操作，是数据处理必有的共性部分。
• 数据管理技术研究的问题是如何科学地组织和存储数据，如何高效地处理数据以获取其内在信息。数据库技术正是针对这一目标逐渐完善起来的一门计算机软件技术。
• 数据库起源于对规范化表(table)的处理，按行列形式组织及展现的数据就是表，数据库就是起源于对这种表的分析。
• E. F. Codd 是当前普遍应用的数据库管理系统的奠基者，于1981年获得 ACM 图灵奖。
• E. F. Codd 基于对“表”的理解，提出了“关系”及“关系模型”，提出了关系数据库规范化理论。
• DB2、Sybase、MySQL、Oracle 这些流行的数据库都是关系数据库。
• 表名是学生成绩表，表的标题或者是表的格式。表名和表标题一起构成了关系模式(Schema)。
• 表标题下边的部分称为表内容，表内容部分称为与值(value)。
• 关系(relation/table)又称为字段(field)、属性(attribute)或者数据项(data item)
• 表中的每一行(row)称为一个元组(tuple)或记录(record)。
• 数据库(database,DB)，可以简单归纳为按照一定结构组织并长期存储在计算机内的、可共享的大量数据的集合。

数据库应具有以下5点特性

• 数据库中的数据是按照一定的结构 （数据模型的方式） 进行组织的，即数据间有一定的联系，以及数据有语义解释 （数据与对数据的解释是密不可分的）。 数据库的存储介质通常是硬盘，也包括其他介质 （如光盘、U 盘等） , 可大量、长期地存储及高效地使用。
• 数据库中的数据能为众多用户所共享, 能方便地为不同的应用服务, 例如资讯平台。
• 数据库是一个有机的数据集成体，它由多种应用的数据集成而来，因此具有较少的冗余和较高的数据独立性 （即数据与程序间的互不依赖性）。
• 数据库由用户数据库和系统数据库两大部分组成。 系统数据库包含数据字典和对数据库结构的描述。

数据库管理系统

• 数据库管理系统 (DBMS) 是位于用户和操作系统之间的一种数据管理软件,是数据库和用户之间的一个接口。
• 从操作系统角度 DBMS 是使用者,它建立在操作系统的基础之上,需要操作系统提供底层服务,如创建进程、读写磁盘文件、CPU 和内存管理等。
• 从用户角度,DBMS 是工具,是位于操作系统与用户之间的数据管理软件。
• 从产业化角度。产业化的 DBMS 称为数据库产品,常用的数据库产品有 Oracle、MySQL、SQL Server、DB2、PostgreSQL、FoxPro 等。

DBMS 的主要功能包括以下几方面：

• 数据定义功能。DBMS 提供数据定义语言 (DDL)， 用户通过它可以方便地对数据库中的数据对象进行定义 数据操纵功能。DBMS 还提供数据操纵语言 (DML)， 用户可以使用 DML 操纵数据以实现对数据库的基本操作，如查询、插入、删除和修改等。
• 数据库的运行管理
• 保证数据的安全性、完整性
• 并发控制
• 系统恢复

数据库系统

• 数据库系统 (DBS) 是计算机引入数据库后的系统。 它能够有组织地、 动态地存储大量的数据, 提供数据处理和数据共享机制. DBS 一般由硬件系统、 软件系统、数据库和人员组成。
• 通常把数据库系统直接简称为数据库, DB、DBMS 与 DBS 之间的关系是 DBS= 信息 系统+DBMS+DB

信息系统

• 信息系统是由计算机硬件、网络和通信设备、 计算机软件、 信息资源、 信息用户等组成的, 以处理信息流为目的的人机一体化系统
• 从信息系统的发展和系统特点来看,可大致将信息系统分为数据处理系统、管理信息系统、决策支持系统、虚拟现实系统、专家或智能系统等类型。

数据管理技术的发展

• 数据处理指对数据进行收集、管理、加工、传播等一系列工作。数据管理是其中重要的环节。
• 数据管理技术经历了人工管理，文件系统管理､数据库系统管理三个阶段。

人工管理阶段

• 计算机主要用于科学计算，数据量少，不能保存;数据面向应用，当多个应用涉及的数据相同时，由于用户各自定义自己的数据，无法共享数据,因此存在大量的数据冗余;
• 没有专门对数据进行管理的软件，程序员在设计程序时不仅要规定数据的逻辑结构，而且还要设计其物理结构。

文件系统管理阶段

• 出现了磁盘、磁鼓等大容量直接存储设备，可以用来存放大量数据。操作系统中的文件系统就是专门用来管理所存储数据的软件模块
• 数据可以长期保存;对文件进行统一管理，实现了按名存取;文件的逻辑结构与物理结构分开

数据库系统管理阶段

• 这一阶段对数据的管理方式与文件系统不同，它把所有应用程序中使用的数据汇集起来，按照一定结构组织集成，在DBMS 的统一监督和管理下使用，多个用户、多种应用可充分共享
• 如今,数据库系统的管理技术高度发展,正在进入管理非结构化数据、海量数据和知识信息,面向以物联网、云计算等新的应用与服务为主要特征的高级数据库系统阶段。

人工管理阶段、文件系统管理阶段、数据库系统管理阶段对比

• 背景：科学计算 vs 科学计算、数据管理 vs 大规模数据管理
• 硬件支持：无直接存取存储设备 vs 磁盘、磁鼓 vs 大容量磁盘、磁盘阵列
• 软件支持：无操作系统 vs 有文件系统 vs 有数据库管理系统 数据的开放程度：某一应用程序 vs 某一应用 vs 现实世界

数据库系统的特点

与人工管理和文件系统相比，数据库系统的特点主要有以下几方面。

• 数据结构化 数据库实现了整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。
• 数据的共享性高，冗余度低，易扩充 数据可以被多个用户、多个应用共享使用。数据共享可以大大减少数据冗余，节约存储空间
• 数据独立性高，物理独立性指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中的数据是相互独立的。
• 数据由 DBMS 统一管理和控制 用户和应用程序通过 DBMS 访问和使用数据库，为此,DBMS还必须提供以下几方面的数据控制功能。
• 数据的安全性(security)保护。
• 数据的完整性(integrity)检查。
• 并发(concurrency)控制。当多个用户的并发进程同时存取、修改数据库时,可能会发生相互干扰而得到错误的结果或使得数据库的完整性遭到破坏.
• 数据库恢复(recovery)。

数据模型

数据库系统的核心是数据模型,一个数据库模型需要经过以下三个过程：

• 深入了解现实世界的需求.
• 用概念模型真实,全面地描述管理对象以及联系。
• 通过一定的方法将概念模型转换为数据库模型。

信息的三个世界及描述

• 通常分为三个阶段,称为三个世界,即现实世界、信息世界和机器世界(也称数据世界)。
• 数据库是模拟现实世界中某些事务活动的信息集合,数据库中所存储的数据来源于现实世界的信息流。
• 现实世界、信息世界和机器世界这三个领域是由客观到认识、由认识到使用管理的三个不同层次

数据模型的概念

数据模型应满足三方面的要求：

• 一是能比较真实地模拟现实世界，二是容易为人所理解，三是便于在计算机上实现。

数据处理的三层抽象描述

• （1） 概念层： 概念层的数据模型称为概念数据模型 (CDM)，例如实体-联系模型 。
• （2）逻辑层：逻辑层的数据抽象称为逻辑数据模型 (LDM)， 常见的逻辑数据模型有层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型。
• （3） 物理层： 物理层的数据抽象称为物理数据模型 (PDM)。

数据模型的要素

• 数据结构： 描述数据库的组成对象以及对象之间的联系.
• 数据操作： 指的是对数据库中各种对象运行的操作集合
• 数据的完整性约束条件：是一组完整性规则。

概念模型

• 概述：用于信息世界建模的 是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。
• 基本概念：从现实抽象出来的信息世界具有以下 7 个主要概念。
• 实体： 客观存在并互相区别的事物称为实体 。
• 属性： 实体所具有的某一特性称为属性。
• 实体型：用实体名和所有属性来共同表示同一类实体。
• 实体集：同一类型实体的集合。
• 码： 可以唯一标识一个实体的属性集。
• 域： 简单来说, 域是指实体中属性的取值范围。
• 联系： 主要指实体内部的联系和实体之间的联系。

实体 联系 模型

概 述 - 概念数据模型是面向用户。

• 面向现实世界的数据模型 。常用的概念数据模型有实体-联系模型等。
• E-R图是数据模型设计人员在设计E-R图时创建的图。
• 元素 - 实体 - 联系 - 属性。

逻辑模型

在数据库技术领域中,最常用的逻辑数据模型有层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型。这 4 种模型是按其数据结构而命名的,其根本区别在于数据之间联系的表示方式不同,即数据记录之间的联系方式不同。

层次模型

是对父子实体集间具有一对多的层次关系的描述非常自然、直观、容易理解。但是,层次模型存在两个较为突出的问题:首先,层次模型中具有一定的存取路径,需要按路径查看给定数据记录的值;其次,层次模型比较适合表示数据记录类型之间的一对多联系,而对于多对多的联系则难以直接表示,需要进行转换,将其分解成若干一对多联系

网状模型

典型代表是 20 世纪 70 年代数据系统语言研究会下属的数据库任务组提出的 DBTG 系统方案。网状模型是一个图结构,它是由字段(属性)、记录类型(实体型)等对象组成的网状结构的 模型

关系模型

简而言之,关系就是一张二维表,它由行和列组成。关系模型将数据模型组织成表格的形式,这种表格在数学上称为关系,表格中存放数据。

面向对象模型

对象是对现实世界中的事物的高度抽象,每个对象是状态和行为的封装。对象的状态 是属性的集合,行为是在该对象上操作方法的集合。因此,面向对象模型不仅可以处理各种 复杂多样的数据结构,而且具有数据和行为相结合的特点。

数据库系统的结构

• 要了解数据库系统,关键需要了解其结构。从数据库管理系统角度来看,数据库系统内 部的体系结构通常采用三级模式结构,即数据库系统由模式、子模式和内模式组成。

模式

• 模式 (schema,也称概念模式或逻辑模式) 是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描 -