Data Modeling and SQL Basics

Data modeling is the process of creating a conceptual representation of data structures and relationships.
Types of data models:
- Conceptual data model (high-level, abstract representation)
- Logical data model (detailed, technical representation)
- Physical data model (actual database design)
Data modeling goals:
- Define data structures and relationships
- Identify data redundancy and inconsistencies
- Improve data quality and integrity

SQL (Structured Query Language) is a standard language for managing relational databases.
SQL commands:
- DDL (Data Definition Language): CREATE, ALTER, DROP
- DML (Data Manipulation Language): INSERT, UPDATE, DELETE
- DQL (Data Query Language): SELECT
SQL query types:
- Query: retrieve specific data
- Index: improve query performance
- View: virtual table based on a query

Database design is the process of defining the structure and organization of a database.
Database design steps:
1. Define database requirements
2. Identify entities and relationships
3. Design database schema
4. Normalize and refine the design
Database design goals:
- Ensure data consistency and integrity
- Improve data retrieval and manipulation efficiency
- Support scalability and flexibility

Data normalization is the process of organizing data to minimize redundancy and improve data integrity.
Normalization rules:
1. First Normal Form (1NF): each table cell contains a single value
2. Second Normal Form (2NF): each non-key attribute depends on the entire primary key
3. Third Normal Form (3NF): if a table is in 2NF, and a non-key attribute depends on another non-key attribute, then it should be moved to a separate table
Normalization benefits:
- Eliminate data redundancy
- Improve data consistency
- Reduce data anomalies

Database security is the protection of a database from unauthorized access, use, disclosure, disruption, modification, or destruction.
Database security threats:
- Unauthorized access
- SQL injection
- Data breaches
- Insider threats
Database security measures:
- Authentication and authorization
- Access control lists (ACLs)
- Encryption
- Regular backups and auditing

Моделирование данных - это процесс создания концептуальной репрезентации структур данных и их взаимосвязей.
Типы моделей данных:
- Концептуальная модель данных (высокоуровневая, абстрактная репрезентация)
- Логическая модель данных (детализированная, техническая репрезентация)
- Физическая модель данных (фактический дизайн базы данных)
Цели моделирования данных:
- Определить структуры данных и их взаимосвязей
- Определить избыточность и несоответствия данных
- Улучшить качество и целостность данных

SQL (Structured Query Language) - это стандартный язык для управления реляционными базами данных.
Команды SQL:
- DDL (Data Definition Language): CREATE, ALTER, DROP
- DML (Data Manipulation Language): INSERT, UPDATE, DELETE
- DQL (Data Query Language): SELECT
Типы запросов SQL:
- Query: извлечение конкретных данных
- Index: ускорение производительности запросов
- View: виртуальная таблица, основанная на запросе

Проектирование базы данных - это процесс определения структуры и организации базы данных.
Этапы проектирования базы данных:
- Определение требований к базе данных
- Определение сущностей и их взаимосвязей
- Проектирование схемы базы данных
- Нормализация и усовершенствование дизайна
Цели проектирования базы данных:
- Обеспечить целостность и согласованность данных
- Улучшить эффективность извлечения и манипуляции данными
- Поддерживать масштабируемость и гибкость

Нормализация данных - это процесс организации данных для минимизации избыточности и улучшения целостности данных.
Правила нормализации: 1.Первая нормальная форма (1NF): каждая ячейка таблицы содержит одно значение 2.Вторая нормальная форма (2NF): каждое неключевое атрибут зависит от всего первичного ключа 3.Третья нормальная форма (3NF): если таблица находится в 2NF, и неключевое атрибут зависит от другого неключевого атрибута, то оно должно быть перемещено в отдельную таблицу
Преимущества нормализации:
- Уничтожение избыточности данных
- Увеличение согласованности данных
- Уменьшение аномалий данных

Безопасность базы данных - это защита базы данных от несанкционированного доступа, использования, разглашения, нарушения, изменения или уничтожения.
Угрозы безопасности базы данных:
- Несанкционированный доступ
- SQL-инъекции
- Утечки данных
- Внутренние угрозы
Меры безопасности базы данных:
- Аутентификация и авторизация
- Контроль доступа (ACLs)
- Шифрование
- Регулярные резервное копирование и аудит