数据库技术是计算机科学与技术等相关学科和工程应用领域的重要基础经过几十年的发展, 它已形成较为完整的理论体系和实用架构, 在各个领域都获得了广泛的应用从小型事务处理到大型信息系统, 从联机事务处理到联机分析系统, 从一般企业管理到计算机辅助设计与制造, 从电子政务与商务地理信息系统到购物网站

Size: px

Start display at page:

Download "数据库技术是计算机科学与技术等相关学科和工程应用领域的重要基础经过几十年的发展, 它已形成较为完整的理论体系和实用架构, 在各个领域都获得了广泛的应用从小型事务处理到大型信息系统, 从联机事务处理到联机分析系统, 从一般企业管理到计算机辅助设计与制造, 从电子政务与商务地理信息系统到购物网站"

空庆陆
5 years ago
Views:

1 数据库技术是计算机科学与技术等相关学科和工程应用领域的重要基础经过几十年的发展, 它已形成较为完整的理论体系和实用架构, 在各个领域都获得了广泛的应用从小型事务处理到大型信息系统, 从联机事务处理到联机分析系统, 从一般企业管理到计算机辅助设计与制造, 从电子政务与商务地理信息系统到购物网站社交网络, 从普通的数据分析到互联网 + 时代的智能信息处理, 数据库技术已经渗透到社会工作和生活的方方面面这其中, 关系型数据库管理系统起着非常重要的基础作用近年来, 随着互联网 + 大数据移动互联物联网生物工程云计算等技术的飞速发展, 各领域的数据管理呈现出新的特点作为传统的关系型数据库的重要补充,NoSQL 技术为一些新的数据管理和应用提供了可行的技术解决方案, 数据库等相关技术将为基于互联网 + 和大数据智能等领域的创新应用提供基础, 推动新一轮的信息技术革命, 势必将成为我国经济结构转型升级的新支点本书重点是关系型数据库原理与应用因此, 本章首先回顾数据管理技术的发展历程, 介绍关系型数据库的基本概念和数据模型, 阐述关系型数据库系统的体系结构, 以及数据库管理系统的工作模式功能和组成, 最后介绍大数据挑战与应对策略 1.1 数据管理技术的产生和发展研制计算机的初衷是进行复杂的科学计算但随着计算机技术的快速发展和对数据处理的更高需求, 各行各业需要对大量数据进行处理, 以便用户能更有效地利用和挖掘这些有价值的信息由于数据量大, 数据结构复杂, 数据间有复杂的逻辑联系, 因此人们需要一个通用的高效而又方便的数据存储与管理软件在这种大背景下, 数据管理技术也就诞生了总的来说, 数据管理技术大致经历了四个阶段 : 人工管理数据阶段文件管理数据阶段数据库管理阶段大数据阶段人工管理数据阶段在 20 世纪 50 年代中期以前, 计算机硬件和软件技术相对落后, 计算机主要用于科学计算在硬件方面, 当时的计算机外存只有磁带卡片纸带机等, 那时尚未有磁盘等可直接存取数据的存储设备 ; 在软件方面, 那时也只有汇编语言可用, 没有操作系统和管理数据的专门软件等 ; 在数据处理方面, 那时的处理方式是以批处理方式为主, 即计算机一次处理一批数据, 运算完后才能进行另外一批数据的处理, 中间不能被打断, 因为当时的外存如磁带卡片等只能顺序读取数据这个阶段的数据管理特点如下 1. 数据一般不保存当需要数据进行计算时, 利用卡片纸带等将数据输入设备读取数据, 经过运算得到运算结果至此, 数据处理过程就算基本结束了 2. 没有专门的软件对数据进行统一管理数据一般是由应用程序自己管理, 因此每个应用程序不仅要规定数据的逻辑结构, 而且要设

2 2 数据库原理与应用 ( 第 2 版 ) 计特定的物理结构 ( 包括数据的存储结构存取方法输入方式等 ) 来管理这些数据, 没有专门的管理软件对数据进行统一管理 3. 数据无法共享由于数据是面向具体应用程序的, 因此一组数据只能对应一个具体应用多个应用程序间若涉及某些相同的数据, 也必须各自定义并独立使用它们这样, 不仅不同应用间的数据无法相互利用和参照引用, 而且数据无法共享, 导致数据冗余情况比较严重 4. 数据不具有独立性由于数据是程序不可分割的组成部分, 因此数据和程序要同时提供给计算机程序员不仅要知道数据的逻辑结构, 也要规定数据的物理结构, 而且对数据存储结构存取方法及输入 / 输出格式等有绝对的控制权如果要修改数据, 就必须修改程序例如, 要对 100 组数据进行同样的运算, 就要给计算机输入 100 个独立的程序, 示意图如图 1.1 所示显而易见, 此时的数据无法独立存在文件管理数据阶段图 1.1 人工管理数据阶段程序与数据之间的关系从 20 世纪 50 年代后期到 60 年代中后期, 数据管理发展到文件管理阶段此时的计算机不仅用于科学计算, 还大量用于对数据的管理在硬件方面, 此时有了磁盘磁鼓等直接存储设备 ; 在软件方面, 此时出现了一些高级语言和操作系统, 操作系统中的文件管理子系统可完成对数据的初步管理 ; 在数据处理方面, 此时不仅可通过批处理方式管理数据, 而且还能采用联机实时处理方式, 在需要时可以从存储设备中查询和操作数据在文件管理阶段, 程序与数据之间的关系如图 1.2 所示这个阶段的数据管理图 1.2 文件管理数据阶段程序与数据间关系特点如下 1. 数据可长期保存数据可以长期保留在磁盘磁鼓等外存上, 并可反复处理 2. 由文件系统对数据进行管理文件系统把数据组织成相互独立的文件, 可以利用按名访问按记录存取的方法对文件进行增删改查等操作由于程序员不必了解数据的物理存储结构, 因此大大减轻了程序员的负担 3. 文件可多样化组织文件组织形式呈多样化常见的组织形式有顺序文件倒排文件等, 但有时文件间可能缺乏必要的联系 4. 程序与数据间有一定的独立性由文件系统完成数据管理, 数据存储发生变化不一定影响到程序本身, 这样可节省程序维护的工作量与人工管理阶段相比, 在文件管理阶段, 对数据的管理有了很大的进步, 但一些根本性问题仍没有解决, 主要表现在以下四个方面

3 第 1 章绪论 3 1. 数据冗余度较大, 数据一致性往往难以保证如果多个应用程序的数据完全相同, 可以以文件为单位实现数据共享但当不同的应用程序采用部分相同的数据时, 仍需建立各自的独立数据文件, 此时一般不能共享相同的数据因此, 数据的冗余较大, 存储空间浪费也较严重同时, 由于相同数据的重复存储各自独立管理等问题的存在, 也易造成数据的不一致性, 进而给数据的维护带来困难 2. 数据间的联系较弱虽然某些数据间可能存在着紧密联系, 但不同的数据文件间可能是相互独立的, 数据间的联系比较弱 3. 数据独立性较差虽然和人工管理阶段相比, 此时的数据独立性有了一定程度的提高, 但数据和程序间的依赖性仍较大一旦改变了数据的逻辑和物理结构, 必须修改相应的应用程序而当应用程序发生变化时, 有时也需要修改数据的逻辑和物理结构 4. 缺乏对数据的统一控制基于文件的数据管理方式一般无法保证数据的完整性和一致性, 且单纯依赖文件系统也难以满足对数据的并发安全等方面的需求数据库管理阶段从 20 世纪 60 年代后期开始, 计算机越来越多地用于对数据的管理, 同时多种应用多种语言互相交叉地共享数据集合的要求也越来越强烈此时, 硬件方面已有了大容量的磁盘, 且硬件价格持续下降 ; 在软件处理方式上, 实时处理要求更多, 产业界也开始提出和考虑数据扩充和分布式处理在这样的背景下, 以文件系统作为数据管理手段已不能满足实际应用的需求为解决多用户多应用共享数据的需求, 出现了一种统一管理数据的专门软件数据库管理系统 (DBMS) 从数据库技术的发展过程和演变趋势来看, 数据库管理本身也在不断发展, 从最初的层次和网状数据库系统, 向关系型数据库系统关系对象数据库系统基于 NoSQL 的数据管理系统等发展本书重点介绍关系型数据库系统可以说, 从文件管理阶段发展到数据库管理阶段是信息处理领域的一个重大变化在文件管理阶段, 人们对信息处理方式关心的中心问题是应用系统功能的设计, 此时功能设计处于主导地位, 数据只起着服从功能设计需要的作用在数据库管理阶段, 人们关心的核心问题是数据结构的设计和对数据的有效管理, 它是整个应用的核心可以说, 从文件管理发展到用数据库管理数据, 是数据管理技术的一个飞跃在数据库管理阶段, 程序与数据之间的关系如图 1.3 所示 ( 图中的 Linux Windows Android 等是对不同的数据操作平台的示意,MySQL 等是对数据库管理系统的示意, 均非特指 ) 在此期间, 有几个具有里程碑意义的事件 (1)1968 年,IBM 公司基于层次数据模型的信息管理系统 IMS(IMS 数据库是 IBM 公司开发的两种数据库类型之一, 另一种是目前仍在广泛使用的关系型数据库管理系统 DB2) IMS 是最早的大型数据库管理系统之一, 其数据模式是多个物理数据库记录型的集合且其中的每个均对应层次数据模型的一个层次模式各个用户所需数据的逻辑结构称为外模式, 每个外模式是一组逻辑数据库记录型的集合, 用户按照外模式操纵数据该系统的部分设计理念对后期关系型数据库设计奠定了一定的基础

4 4 数据库原理与应用 ( 第 2 版 ) 图 1.3 应用程序与数据库 (2)1969 年,Charles W. Bachman 等提出了网状数据模型 1969 年美国的 CODASYL 组织提出了一份 DBTG 报告, 很多网状数据库系统是采用 DBTG 方案的基于 DBTG 的系统是典型的三级结构体系 : 子模式模式存储模式同样, 该系统的部分设计理念也对后期关系型数据库的设计产生了一定的影响 (3)1970 年,E.F.Codd 提出了关系数据模型的概念, 由此奠定了关系型数据库管理系统的理论基础关系型数据库是建立在关系模型基础上的, 并借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据该模型认为现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均可用关系模型来表示目前广泛使用的数据查询语言 SQL 就是一种基于关系数据模型的结构化查询语言关系模型由关系数据结构关系操作集合关系完整性约束三部分组成由于在关系型数据库领域所做出的突出贡献,Bachman 和 Codd 还分别获得 1973 年和 1981 年的图灵奖 (4)20 世纪 70 年代前期,Michael Stonebraker 在 E.F.Codd 的关系型数据库论文启发下, 主持开发了关系型数据库 Ingres Ingres 引入了用于完整性约束与视图的查询重写概念, 在关系型数据库的查询语言设计查询处理存取方法并发控制和查询重写等技术上都有重大贡献后来在 Ingres 的基础上发展出了 Sybase 和 SQL Server 两大主流数据库, 因此,Stonebraker 也是 SQL Server 和 Sybase 奠基人 (5)20 世纪 80 年代,Michael Stonebraker 又开发了 Postgres 项目, 提出关系对象模型, 有效地将数据库与抽象数据类型相结合, 又使数据库实现独立于编程语言他的一些观点包括列式存储在线事务处理流处理等, 对当今数据库理论与应用都产生了一定的影响他与 Gerald Held 和 Eugene Wong 因对 Ingres 发展做出的开创性贡献而获得软件系统奖, 同时他也是首届 SIGMOD 创新奖冯诺依曼奖获奖者由于他在数据库理论与应用方面的贡献, 还获得了 2014 年图灵奖一般来说, 数据库管理阶段的特点如下 1. 数据结构化数据结构化是数据库的显著特点结构化数据是指可以用诸如二维表结构来进行表达的数据, 通常是以行存储拥有不同内容的某一条记录数据, 以列存储数据的某个属性信息, 且任何一列数据不可再分, 每列数据都具有相同的属性结构另外, 在文件管理数据阶段, 由于只考虑了同一文件内部数据项间的联系, 因此不同文件的记录间通常是没有联系的在数据库管理阶段, 实现了整体数据的结构化, 即把简单的记录结构变成了记录间可有某种联系的结构化数据在描述数据时, 不仅要描述数据本身, 还要描述数据间的联系相应地, 不方便用二维表格来表现的数据可大致归为非结构化数据, 如文本图片图像音频视频等而介于二者之间的可根据需要扩充的数据称为半结构化数据, 如 HTML XML JSON 等类型的数据对非结构化和半结构化数据的有效管理, 是大数据时代的特点之一

5 第 1 章绪论 5 2. 数据共享性高冗余小数据库系统从全局角度看待和描述数据, 数据不再是面向某个应用程序而是面向整个系统, 因此数据可以被多用户多应用共享, 这样往往能减少不必要的数据冗余, 节约存储空间, 同时也避免了数据之间的不相容性与不一致性另外, 从某种意义讲, 数据可被多个应用所共享, 相对于经典的文件管理, 数据易于扩充但在大数据时代, 传统的关系型数据库的分布式处理策略并不能使人非常满意 3. 数据独立性较高数据独立性是指数据库中的数据与应用程序间的依赖关系, 一般包括物理独立性和逻辑独立性物理独立性是指用户的应用程序与存储在数据库中的数据是相互独立的, 数据在数据库中怎样存储是由数据库系统完成的, 应用程序不需要了解细节即使数据的物理存储结构改变了, 应用程序一般也不用改变逻辑独立性是指用户的应用程序与数据的逻辑结构是相互独立的, 如果数据的逻辑结构改变了, 应用程序也可以不变由于数据与应用程序间的独立性, 把数据的定义从应用程序中分离出去, 加之数据的存取也是由数据库管理系统负责的, 因此简化了应用程序的设计, 同时也减少了应用程序的维护和修改的工作量 4. 有统一的数据控制功能数据控制一般涉及安全性控制完整性控制并发控制数据恢复等方面的内容 (1) 安全性控制数据的安全性是指保护数据以防止不合法使用数据而造成的数据泄露更改和破坏, 保证数据的安全和机密性, 使每个用户只能按规定对特定数据以特定方式进行合理使用例如, 系统提供口令检查或其他手段来验证用户身份, 也可以对数据的存取权限等进行限制在安全控制方面, 一方面是基于授权规则自主管理的自主访问控制技术 (DAC), 另一方面是基于安全级集中管理的强制访问控制技术 (MAC), 此外还有基于角色的访问控制技术 (RBAC), 以及基于任务的访问控制技术 (TBAC) 基于密码的访问控制等 (2) 完整性控制数据的完整性是指系统通过设置一些完整性规则以确保数据的正确性有效性和相容性通过完整性控制, 可将数据控制在有效和正确的范围内, 保证数据之间满足一定的关系其中, 有效性是指数据是否在其定义的有效范围内 ( 如月份只能用 1~12 之间的正整数表示 ) 正确性是指数据的合法性( 如年龄属于数值型数据, 只能含 0, 1,, 9 等 ) 相容性是指表示同一事实的两个数据应相容 ( 如一个人不能有两个性别等 ) (3) 并发控制多用户同时存取或修改数据时, 可能会发生相互干扰, 进而造成提供给用户的数据不正确, 并使数据库的完整性受到破坏, 因此, 必须对多用户的并发操作加以控制和协调对数据的并发控制, 也是数据库系统的重要功能之一 (4) 数据恢复计算机系统出现故障是常见的现象, 数据库中的数据被破坏丢失也是有可能的当数据库中的数据被破坏或数据不可靠时, 系统应有能力将数据从错误状态恢复到最近某一时刻的正确状态具有一定的数据恢复功能, 是对数据库管理系统的一个基本要求大数据阶段利用成熟的关系型数据库, 可以基本解决对结构化数据的存储检索操纵等问题, 也因此成就了 Oracle SQL Server MySQL 等关系型数据库产品目前, 结构化数据不过是冰山一角,

6 6 数据库原理与应用 ( 第 2 版 ) 规模更大的是非结构化和半结构化数据现今, 互联网已成为人们获取信息的首选, 也成为大数据的重要来源随着以 Twitter Facebook 微博微信等为代表的新型社交媒体的出现, 以及以淘宝京东等为代表的电子商务的飞速发展, 文本音 / 视频日志等大数据在飞速增长, 如社交媒体在短短几年内快速覆盖了全球十多亿的主流人群, 影响着大多数人生活的方方面面, 对社会经济生活管理创新甚至国家战略都产生了深远的影响可以说, 大数据时代已经来临何谓大数据? 一般来说, 大数据是指从客观存在的全量超大规模多源异构实时变化的微观数据中, 利用自然语言处理信息检索机器学习数据挖掘模式识别等技术抽取知识并转化为智慧的方法学大数据的主要特点有 : 第一, 数据量巨大, 其数据量从 TB 级别跃升到 ZB 级别, 同时伴随着数据规模的剧增, 数据的价值密度在减小, 从大数据中挖掘有价值的知识正在变得越来越困难 ; 第二, 数据多样化, 结构化半结构化以及非结构化数据融合, 且数据来源多样, 质量良莠不齐, 对海量异构内容数据 ( 如网页社交网络网络日志视频图片 RFID 地理位置信息等 ) 的处理难度变得更大 ; 第三, 实时数据处理, 因为采用静态的处理架构已经无法应对大数据稍纵即逝的特点大数据将与物联网移动互联云计算社会计算等热点技术领域相互交叉融合, 产生很多综合性应用在互联网 + 时代, 传统的关系型数据的体系架构库面临诸多挑战针对互联网 + 以及大数据阶段的处理要求和特点, 也出现很多有针对性的数据管理系统 1.2 数据库的基本概念数据 ( 信息 ) 数据 ( 信息 ) 是数据库中存储的基本对象, 是关于现实世界事物的存在方式或运动状态反应的描述有时, 数据特指信息的符号表示或载体, 而信息是数据的内涵本书不再区分二者的细微差异广义理解, 其种类也有很多, 代码文字图形图像音频视频等都可以作为数据 ( 信息 ), 它们需要经数字化后存入计算机可以说, 数据 ( 信息 ) 是指描述事物的符号记录数据 ( 信息 ) 的特征是源于现实世界, 可以被感知, 可存储加工传递和再生例如, 学生档案表中有一个学生记录的描述如下 : , 黎明, 男, , 计算机系对于这条记录, 了解其含义后将得到如下信息 : 学号为的学生的姓名叫黎明, 其性别是男性, 他出生于 1987 年 5 月 11 日, 是计算机系的学生但不了解数据应用背景和数据含义的人则无法得到有用的语义信息可见, 数据的外在形式本身还不能完全表达其内容, 需要经过语义解释在用计算机管理信息时, 常常需要对数据信息进行预处理, 目的是将数据转换成可供计算机处理的信息, 包括对数据进行收集整理加工等一系列活动数据库数据库管理系统数据库是一个长期存储在计算机内的有组织的可共享的统一管理的数据集合数据库中的数据要按一定的数据结构进行有序组织描述和储存在数据库中的数据往往具有较小的冗余度较高的数据独立性, 可以为不同的应用所共享对数据库信息进行管理的软件是数据库管理系统它由一组计算机程序构成, 管理并控制对数据资源的使用在计算机软件系统的体系结构中, 数据库管理系统位于用户和操作系统之间数据库管理系统不仅是提供数据存储的场所, 它还提供一定程度的数据安全保护措施, 并提供数

7 第 1 章绪论 7 据并发操作数据完整性控制, 也提供某种程度的数据恢复机制可见, 数据库管理系统使用户能方便地定义数据和操纵数据, 并能够保证数据的安全性完整性, 以及多用户对数据的并发使用及发生故障后的系统恢复用户在数据库中的一切操作, 包括数据定义查询更新及各种控制等, 都是通过数据库管理系统进行的总之, 数据库管理系统的主要功能包括 : 数据定义 ; 数据操纵 ; 数据库运行管理 ; 数据组织存储和管理 ; 数据库建立和维护 ; 数据通信接口数据库系统数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统数据库系统不但能够实现有组织地动态地存储大量相关的数据, 而且为数据处理和信息资源共享提供了便利条件除必备的硬件系统外, 数据库系统主要由三部分组成 : 数据库软件系统和用户 1. 数据库在一个数据库系统中, 可以根据需要创建多个数据库, 并且数据库中的数据通常可以被多个用户所共享 2. 软件系统软件系统主要包括数据库管理系统及其开发工具操作系统和应用系统等数据库系统的核心软件是数据库管理系统和数据库应用系统 3. 用户用户是指使用和管理数据库的人, 他 ( 她 ) 们可以对数据库中的数据进行使用维护重构等操作数据库系统中的用户又可分为三类 : 终端用户应用程序员和数据库管理员其中, 数据库管理员 (Database Administrator,DBA) 是指对数据库进行设计维护和管理的人员 DBA 不仅应当熟悉系统软件, 还应当熟悉本单位的业务工作, 应自始至终参加整个数据库系统的研制开发工作, 参与数据库设计的全过程并决定数据库的结构和内容, 定义数据的安全性和完整性, 分配用户对数据库的使用权限并完成资源配置等, 负责监督并控制数据库的运行, 必要时需要改进和重构数据库系统, 当数据库受到破坏时应负责恢复数据库对于数据库系统,DBA 极为重要数据库系统的组成如图 1.4 所示图 1.4 数据库系统的组成 1.3 数据模型数据库不仅要反映数据本身的内容, 而且要反映数据之间的联系由于计算机不可能直接处理现实世界中的具体事物, 所以人们必须事先把具体事物转换成计算机能够处理的数据也就是首先要把信息数字化, 把现实世界中具体的人物活动概念等用数据模型这个工具来抽象表示和处理数据模型有时也称为数据存储模型通俗地讲, 数据模型是对现实世界数据的模拟现有的数据库系统都是基于某种数据模型而构建的数据模型是数据库系统的核心和基础一般来说,

8 8 数据库原理与应用 ( 第 2 版 ) 数据模型应满足三个方面的要求 : 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一种数据模型要很好地满足这三个方面的要求, 在目前尚比较困难在数据库系统中, 应针对不同的使用对象和应用目的, 采用不同的数据模型数据模型的组成要素一般来说, 任何一种数据模型都是严格定义的概念集合这些概念必须能精确描述系统的静态特性动态特性和完整性约束条件因此, 数据模型通常都是由数据结构数据操作和完整性约束三个要素组成的 1. 数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合这些对象是数据库的组成成分, 一般包括两类 : 一类是与数据类型内容性质有关的对象, 如网状模型中的数据项记录, 关系模型中的域属性关系等 ; 另一类是与数据之间联系有关的对象, 如网状模型中的系型等数据结构是对系统静态特性的描述数据结构是刻画一个数据模型性质最重要的方面在数据库系统中, 人们通常按照其数据结构的类型来命名数据模型例如, 层次结构网状结构和关系结构的数据模型分别命名为层次模型网状模型和关系模型 2. 数据操作数据操作是指一组用于对指定数据结构的有效操作数据库中的主要操作有查询和更新等几类数据模型要给出这些操作确切的含义操作规则和实现操作的语言等可以说, 数据操作规定了数据模型的动态特性 3. 完整性约束数据的完整性约束是一组完整性规则的集合, 它定义了针对给定数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则, 用来限定相容的数据库状态的集合和可容许的状态改变, 以保证数据库中数据的正确性有效性和相容性每种数据模型都规定有通用的和特殊的完整性约束条件 (1) 通用的完整性约束条件通常把具有普遍性的问题归纳成一组通用的约束规则只有在满足给定约束规则的条件下, 才允许对数据库进行操作例如, 关系模型中通用的约束规则是实体完整性规则和参照完整性规则 (2) 特殊的完整性约束条件把能够反映某一应用中涉及的数据所必须遵守的特定语义约束条件定义成特殊的完整性约束条件例如, 关系模型中特殊的约束规则是用户自定义的完整性规则数据建模数据建模是模型化用户数据, 可模型化为概念模型数据模型物理模型 1. 概念模型为了把现实世界中的具体事物抽象组织为某一数据库管理系统所支持的模型, 人们常常首先将现实世界抽象为信息世界, 再将信息世界转换为机器世界首先, 要把现实世界中的客观事物抽象为某一种信息结构, 这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统, 它往往不是某一个具体的数据库管理系统所支持的具体数据模型, 而是概念级的抽象然后, 再把概念模型转换为计算机上某一数据图 1.5 现实世界中客观对象的抽象过程库管理系统所支持的模型, 这一过程如图 1.5 所示

9 第 1 章绪论 9 概念模型是独立于计算机系统的数据模型, 它不涉及信息在计算机内部的表示, 也不依赖于具体的计算机系统, 只是用来描述某个特定组织所关注的信息的逻辑结构, 是对现实世界的抽象一般来说, 概念模型是按照用户的观点对数据进行建模, 强调其语义表达能力概念模型简单清晰, 易于被用户理解它也是用户和数据库设计人员之间进行交流的桥梁在关系型数据库领域, 用来描述概念模型的有效工具是实体联系模型 (Entity Relationship model, 也称为 E-R 模型或 E-R 图 ) E-R 图是描述现实世界概念结构模型的有效方法它用矩形表示实体, 在矩形框内写明实体名 ; 用椭圆形表示实体属性, 用无向边将其与相应的实体型连接起来 ; 用菱形表示实体型之间的联系, 在菱形框内写明联系名, 用无向边分别与有关实体型连接起来, 同时在无向边旁标上联系的类型 (1 1 1 n 或 m n) 这里, 实体是指客观世界或网络虚拟空间中可区别且独立存在的个体, 实体一般带有一组数量可变的属性各类实体并不是孤立存在的, 它们之间普遍存在某种关联关系 ( 如一对一一对多多对多等 ) 正是这种联系的存在, 使得数据之间显式或隐式地形成一个规模巨大的关联网络 2. 传统的数据模型采用何种方式访问数据库中的数据, 取决于数据库所采用的数据模型数据模型会影响客户端通过 API 对数据的操作一般而言, 数据模型不会直接提供过多的功能, 许多功能必须由客户端实现可以说, 数据模型 ( 或称逻辑数据模型 ) 是数据库系统的核心和基础各种机器上实现的数据库管理系统都是基于某种数据模型的, 这类模型通常有一组严格定义且无二义性的语法和语义, 可以用这种语言来定义操纵数据库中的数据它们直接与数据库管理系统有关, 是按计算机的观点对数据进行建模, 是直接面向数据库的逻辑结构, 是对现实世界的第二层抽象经典的数据模型主要包括网状模型层次模型关系模型面向对象模型等在上述模型中, 层次模型和网状模型统称为格式化模型 ( 也称为非关系模型 ), 它们曾在 20 世纪 70 年代至 80 年代初占据数据模型主导地位虽然在大数据时代, 关系型数据库面临诸多挑战, 但它仍在数据库领域占据主导地位可以说, 关系模型是目前使用最广泛的数据模型 1) 层次模型层次数据模型是数据库系统中较早出现的数据模型层次数据库系统的典型代表是 IBM 公司于 1968 年推出的商用数据库管理系统 IMS (Information Management System) 层次联系是指两个记录及它们之间的一对多 ( 包括一对一 ) 联系, 基本层次联系如图 1.6 所示图 1.6 中 R i 位于联系 L ij 的始点, 称为双亲结点,R j 位于联系 L ij 的终点, 称为子女结点图 1.6 基本层次联系层次模型用树形结构表示实体及其之间的联系该模型适合描述现实世界原本具有层次关系的系统, 层次模型示例如图 1.7 所示层次模型的特点如下有且仅有一个结点无双亲结点, 称其为根结点根以外的其他结点有且只有一个双亲结点父子结点之间的联系是一对多 (1 n) 的联系层次模型可以直接方便地表示一对一联系和一对多联系, 而且结构简单层次分明, 能提供良好的数据完整性支持但它往往不能直接表示多对多联系层次模型的实际存储数据由链接指针来体现联系, 在查找层次模型的任何一个记录值时, 要从根结点出发, 按其路径查看才能找出它的全部意义, 而查询子女结点必须通过双亲结点图 1.7 一个层次模型示例

10 10 数据库原理与应用 ( 第 2 版 ) 2) 网状模型用网状结构表示实体及其之间联系的模型称为网状模型其中, 最具代表性的网状数据库管理系统是 1971 年 4 月 CODASYL(Conference On DAta SYstem Language) 组织通过 DBTG(Database Task Group) 报告和其后的修改文件规范的系统 ( 有时也称之为 DBTG 系统 ) 网状模型的一个示例如图 1.8 所示, 其基本特点如下图 1.8 一个网状模型示例允许一个以上结点无双亲一个结点可以有多于一个的双亲允许两个结点之间有多种联系网状模型反映了现实世界中实体间更为复杂的联系, 可以直接表示多对多联系, 但其中的结点间关系更加复杂 3) 关系模型关系模型有很强的数据表达能力和坚实的数学理论基础, 而且结构单一数据操作方便最易被用户接受应用也最为广泛关系型数据库系统采用关系模型作为数据的组织方式关系模型的概念及相关理论是本书的重点, 具体内容将在后面介绍关系模型可追溯到 1970 年这一年, 美国 IBM 公司的研究员 E.F.Codd 首次提出了数据系统的关系数据模型, 标志着数据库系统新时代的来临, 开创了数据库关系方法和关系数据理论的研究, 为数据库技术奠定了理论基础与层次模型和网状模型相比, 关系模型的概念简单清晰, 并且具有严格的数学基础, 操作也直观容易, 易学易用无论是数据库的设计和建立, 还是数据库的使用和维护, 它都比非关系模型简便得多在关系模型中, 数据的逻辑结构是关系关系可形象地用二维表格表示, 它由行和列组成关系模型有严格的数学理论依据用关系描述实体间的联系, 具有更高的数据独立性安全保密性但其查询效率有时不如非关系型数据库现以表 1.1 所示学生登记表为例, 介绍关系模型中的一些术语表 1.1 学生登记表学号姓名性别出生日期系别陈明男计算机靳晓晨女计算机李宁女计算机杨浩男计算机任帅男计算机关系 : 一个关系可用一个二维表来表示 ( 常称之为表 ), 如表 1.1 中的学生登记表元组 : 表中的一行数据称为一个元组, 一个元组即为一个实体的所有属性值的总称, 一个关系中不能有两个完全相同的元组属性 : 表中的每一列即为一个属性, 每个属性都有一个属性名, 在每一列的首行显示, 一个关系中不能有两个同名属性如表 1.1 中有 5 列, 对应 5 个属性 ( 分别是学号姓名性别出生日期系别 ) 关系型数据库的属性是不可再分割的域 : 一个属性的取值范围就是该属性的域例如, 性别的域为 [ 男, 女 ] 分量 : 一个元组在一个属性上的值称为该元组在此属性上的分量主码 : 表中的某个属性或属性组, 其值可以唯一确定一个元组, 如表 1.1 中的学号, 一个值可以唯一确定一个学生, 它也就成为本关系的主码

11 第 1 章绪论 11 关系模式 : 一个关系的关系名及其全部属性名的集合简称为该关系的关系模式一般表示为关系名 ( 属性 1, 属性 2,, 属性 n), 如上面的关系可描述为 : 学生 ( 学号, 姓名, 性别, 出生日期, 系别 ) 可见, 关系是元组的集合, 是某一时刻关系模式的状态或内容 ; 关系模式描述了一个关系的数据结构因此, 关系模式是稳定的静态的, 而关系则是随时间变化的动态的关系既用来表示实体 ( 如上面的学生表 ), 也用来表示实体间的关系例如, 学生与课程之间的联系可以描述为 : 选修 ( 学号, 课程号, 成绩 ) 在基于关系模型的数据库中, 关系是基础但对不同的编程语言而言, 关系也可被看成数组记录列表或结构关系可以使用 B 树 B+ 树哈希表等进行索引, 以提高数据查询速度关系的物理实现也称为数据库的物理结构设计 4) 传统数据模型的不足虽然传统数据模型在对数据的管理过程中起到了促进作用, 也在当前的数据库管理系统中发挥了举足轻重的作用, 但它们也有一些不足之处, 概括起来主要有如下几点以记录为基础, 有时不能很好地面向某些特定应用不能以自然的方式表示实体间的联系语义较贫乏数据类型较少, 难以满足应用需要 3. 其他的数据模型及相应的数据管理产品 1) 面向对象模型面向对象模型吸收了面向对象程序设计方法学的核心概念和基本思想一个数据库系统若称为面向对象数据库系统, 必须满足以下两个条件 : 支持一个核心的面向对象数据模型 ; 支持传统数据库系统所有的数据库特征概括起来, 面向对象数据模型的相关概念如下 (1) 对象与对象标识现实世界中的任何实体都被统一地抽象为对象, 每一个对象都有唯一的标识对象标识与对象的物理存储位置无关, 也与数据描述方式和值无关在对象生存期间, 标识是不能改变的 (2) 封装每一个对象是其状态和行为的封装对象的状态是该对象属性值的集合, 而对象的行为是在对象状态上操作方法 ( 程序代码 ) 的集合对象被封装的状态和行为在对象外部是不可见的, 只能通过显式定义的消息传递来存取 (3) 类和类的定义域所有具有相同属性和方法集的对象构成一个对象类, 任何一个对象都是某一对象类的一个实例类的定义域可以是基本类 ( 如整数字符串布尔型 ), 也可以是包含自身属性和方法的一般类 (4) 继承一个类可以直接或间接继承其他类的属性和方法, 该类称为这些类的子类, 被继承类称为超类类继承分为单继承和多重继承若一个类只有一个直接超类, 称为单继承 ; 若一个类有若干个直接超类, 称为多重继承 2) 键 - 值对模型及其数据管理产品键 - 值 (Key-Value) 存储一般会使用到一个哈希表, 这个表中一般由一个特定的键 Key 和一个指针指向特定的数据 Value( 可以是文本块 URL 图形等) 组成, 目的在是 Key 和 Value 之间建立映射关系常见的基于键 - 值对模型的数据管理产品有 Redis 等 Redis 是一款开源的高性

12 12 数据库原理与应用 ( 第 2 版 ) 能的键 - 值存储, 键 - 值可以包括字符串哈希列表集合和有序集合等数据类型对于这些数据类型, 可以执行原子操作, 如对字符串进行附加操作递增哈希中的值向列表中增加元素计算集合的交集等为了获得优异性能,Redis 采用了基于内存数据集 Dataset 的方式, 并根据使用场景的不同, 可每隔一段时间将数据集转存到磁盘上来持久化数据同时 Redis 还具有其他一些特性, 其中包括简单的 check-and-set 机制 pub/sub 和设置等, 以使得 Redis 能够表现得更像缓存基于键 - 值对的数据管理可应用在内存缓存中, 可用于处理大量数据的高访问负载, 也可用于一些日志系统中键 - 值对数据模型简化了传统的关系数据模型, 可执行快速查询, 在实际工程中有广泛的应用, 适合对大数据集的操作, 但其存储的数据往往缺少特定的结构 3) 文档模型及其数据管理产品和传统的关系模型不同的是, 文档模型没有强制的结构, 而且反传统的数据库范式设计理论, 把相关的对象都记录到一个文档里, 每个文档内的列名可以自由定义, 比较灵活, 因此适用于业务逻辑多变的应用场景基于文档模型管理的数据可以是普通的结构化数据半结构化文档以及特定格式存储的数据 ( 如 JSON 数据等 ) 文档模型支持 XML 和 JSON 格式的文档, 也支持数组和键 - 值对但与键 - 值对模型不同的是, 该模型关心文档的内部结构, 这使得存储引擎可直接支持二级索引, 允许对任意字段进行高效查询文档型数据管理相关产品有 CouchDB MongoDB 等 MongoDB 的处理思路就是将原来以行组织信息的观念转化为以文档组织信息, 文档的键不会事先定义, 也不会固定不变这种方式可以用一条记录表示非常复杂的层次关系同时它易于扩展, 所采用的面向文档的数据模型使其可以自动在多台服务器间分割数据, 可平衡集群的数据和负载其优势是对数据结构要求不严格, 但查询性能往往不高 4) 列式存储模型及其数据管理产品与传统的关系型模型采用的行式存储不同, 这种模型采取的是列式存储基于列式存储的数据管理产品是将同一个数据列的各个值存放在一起插入某个数据行时, 该行的各个数据列的值也会存放到不同的地方列式存储大大提高了对大数据量查询的效率当然, 列式数据库不是万能的, 每次读取某个数据行时, 需要分别从不同的地方读取各个数据列的值, 然后合并在一起形成数据行因此, 如果每次查询涉及的数据量较小或者大部分查询都需要整行的数据, 列式存储数据库并不适用列式存储数据库通常用来应对分布式存储的大数据这里的键仍然存在, 但是指向了多个列, 其优势是查找速度快可扩展性强易进行分布式扩展, 但功能相对局限典型的基于列式存储模型的数据管理产品有 HBase 等 5) 倒排索引模型及其数据管理产品倒排文件可看作一种描述了一个词项集合 Terms 元素和一个文档集合 Docs 元素对应关系的数据结构若记 N 为文档集合的大小,M 为词项集合的大小,Docs={d 1,d 2,,d N }, Terms={t 1,t 2,,t M }, 则倒排文件可给出 t j 出现在哪些 d i 中 ( 或 t j 在 d i 中出现在哪些位置 ) 的信息一般来说, 它从逻辑上看可分为两部分 : 一部分用于表示文档的索引项 ; 另一部分则由多个位置表组成, 每个位置表和索引中的某个索引项相对应, 并记录所有出现过该索引项的文档及其在文档中的具体位置, 以便计算出索引项之间的相邻关系在相关产品中,ElasticSearch 是一个开源的基于倒排索引机制的数据库, 也是面向文档型的 NoSQL 数据库 ElasticSearch 不仅仅能单纯提供全文检索功能, 还能提供高效的分布式数据存储索引搜索, 能完成对大数据的自动分片能自动负载索引, 并提供 RESTful Web 的风格接口可以在 ElasticSearch 中索引搜索排序和过滤这些文档, 可以完成分布式实时文件存储, 实时分析的分布式搜索引擎, 可以扩展到上百台服务器, 处理 PB 级别的结构化或非结构化数据根

13 第 1 章绪论 13 据国际权威的数据库产品评测机构 DB-Engines 统计, 在 2016 年 1 月,Elasticsearch 已超过 Solr 等, 成为排名第一的搜索引擎类应用 4. 物理模型物理模型描述数据的存储方式和存取方法, 它是面向计算机系统的用于对存储结构和访问机制的更细节描述一般来说, 物理模型提供了系统初始设计所需要的基础元素以及相关元素之间的关系, 它用来描述数据如何在计算机中存储如何表达记录结构记录顺序和访问路径等信息了解物理模型, 可在系统层对数据库有更深入的认识后续的一些设计 ( 如存储过程操作触发视图和索引表等 ) 大多数是建立在物理模型基础上的 1.4 数据库系统结构尽管数据库产品种类繁多, 但多数数据库系统采用三级模式结构, 特别是关系型数据库这三级模式是指概念模式 ( 也简称为模式 ) 外模式和内模式三级模式结构是针对数据的三个抽象级别它把数据的具体组织工作留给底层的子系统去做, 用户不必关心数据在计算机中的表示存储和物理实现, 减轻了用户的负担三级结构之间往往差别很大为了实现这三个抽象级别的联系和转换, 数据库管理系统在三级结构之间往往提供两个层次的映像, 即外模式 / 模式映像和模式 / 内模式映像三级模式结构如图 1.9 所示图 1.9 数据库的系统结构和工作模式三级模式 1. 概念模式概念模式简称模式, 是数据库系统模式结构的中间层, 是对数据库中数据的整体逻辑结构和特征的描述, 是所有用户的公共数据视图一般来说, 概念模式既不涉及数据的物理存储细节, 也与具体的应用客户端开发工具无关概念模式以某一种数据模型为基础, 综合考虑了用户的需求和整个数据集合的抽象表示, 并将它们有机地结合成一个逻辑整体, 是整个数据库实际存储的抽象表示定义概念模式时, 不仅要定义数据的逻辑结构 ( 如数据由哪些属性组成数据属性的类型信息等 ), 而且需要定义与数据有关的安全性和完整性要求, 需要定义数据之间的联系等一个数据库应用只有一个概念模式 2. 外模式外模式又称子模式, 是三级结构的最外层外模式是数据库用户看见和使用的局部数据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表示, 如数据库的视图就是一种外模式一个数据库可以有多个外模式外模式是概念模式的某一部分的抽象表示, 它通常是模式的子集, 每个用户只能看到和访问到相应外模式中的数据由于它是各个用户的数据视图, 如果不同的用户在应用需求看待数据

14 14 数据库原理与应用 ( 第 2 版 ) 的方式对数据保密的要求等方面存在差异, 则其外模式描述就是不同的每个用户只能调用自己相应的外模式所涉及的数据, 其余无关数据是无法访问的从这个意义上来说, 外模式提供了一定程度的信息安全保证 3. 内模式内模式又称存储模式, 是三级结构中的最内层, 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例如, 记录的存储方式是用顺序存储还是哈希存储数据是否压缩存储数据是否加密数据索引的物理结构等均属于内模式的范畴数据库管理系统一般提供内模式描述语言来描述和定义内模式一般来说, 一个数据库系统只有一个内模式也就是说, 对于一个数据库系统而言, 实际存在的只是物理级的数据库二级映像上述的三级模式是对数据的三个抽象级别, 它使用户能逻辑抽象地处理数据, 而不必关心数据在计算机内部的存储表示为了能够在内部实现这三个抽象层次间的联系和转换, 数据库管理系统在三级模式之间提供了二级映像 ( 即外模式 / 模式映像模式 / 内模式映像 ) 这两级映像使得数据库系统中的数据具有较高的逻辑独立性和物理独立性 1. 外模式 / 模式映像外模式描述的是数据的局部逻辑结构, 模式描述的是数据的全局逻辑结构对于数据模式而言, 可以有多个外模式 ; 对每一个外模式, 都存在一个外模式 / 模式映像外模式 / 模式映像确定了数据的局部逻辑结构与全局逻辑结构间的对应关系, 这一映像也从另一个角度保证了数据的逻辑独立性 2. 模式 / 内模式映像数据库中的模式和内模式都只有一个, 所以模式 / 内模式映像是唯一的, 它确定了数据的全局逻辑结构与内部存储结构间的对应关系例如, 当存储结构变化时, 模式 / 内模式映像也应有相应的变化, 但概念模式仍可保持不变, 这样就把数据的存储结构变化的影响限制在概念模式之下, 可使数据的存储结构和存储方法独立于应用程序该映像保证了数据存储结构的变化不影响全局逻辑结构从这个意义上说, 它对提高数据的物理独立性做出了贡献采用三级模型二级映像结构的优点数据库系统采用上述结构后, 其工作之一就是完成三级数据模式间的转换, 即把用户对数据库的操作转换到物理级别上去执行这样做的优点如下 1. 保证了数据的独立性将外模式和模式分开, 保证了数据的逻辑独立性 ; 将模式和内模式分开, 保证了数据的物理独立性 2. 有利于实现数据共享在不同的外模式下可以有多个用户共享系统中的数据, 这样也可减小数据冗余 3. 减轻了程序设计者的编程负担按照外模式编写数据库应用程序, 编程者可能不需要了解数据库的内部存储细节, 这样不仅减轻了编程负担, 也能对数据安全起到一定程度的作用

15 第 1 章绪论提高了数据安全性在外模式下不能对没有权限的数据进行操作, 从而在一定程度上保证了数据的安全 1.5 数据库管理系统的功能组成工作方式功能数据库管理系统是数据库系统的核心, 主要是实现对共享数据有效的组织管理和存取, 它的基本功能包括以下几个方面 1. 数据定义功能数据库管理系统提供数据定义语言 DDL(Data Define Language), 用户通过它可以方便地对数据库中的数据对象进行定义例如, 定义数据的模式外模式和内模式结构, 定义模式 / 内模式和外模式 / 模式二级映象, 定义有关的约束条件 ( 如为保证正确语义而定义完整性规则等 ) 一般来说,DDL 定义的各种模式需要转换成计算机内部表示并保存在数据字典中 2. 数据操纵功能数据库管理系统提供数据操纵语言 DML(Data Manipulation Language) 实现数据操纵, 包括数据检索插入修改删除等数据操纵语言 DML 含自主型 ( 通过交互式命令语言执行, 可独立使用 ) 和自含型 ( 嵌入到高级语言中执行, 不能单独使用 ) 两种类型 SQL 语句就是 DML 的一种 3. 数据运行管理功能数据库管理系统通过对数据安全控制数据完整性约束数据并发控制数据恢复等, 来确保数据中数据的安全正确有效, 保证数据库系统的正常运行 4. 数据组织存储和管理功能数据库管理系统要分类组织存储和管理各种数据, 包括构造数据字典管理存储的数据提供适宜的数据存取方法 ( 如数据索引哈希查找顺序查找等 ), 目标是提高存储空间利用率, 方便用户存取数据 5. 数据库的建立和维护功能数据库的建立和维护功能包括对数据库的初始数据载入数据转换数据恢复系统性能监视分析等这些功能通常是由一些实用程序或工具来完成的 6. 其他功能其他功能包括数据库管理系统与其他软件的通信一个数据库管理系统与另一个数据库管理系统或文件系统间的数据转换异构数据库间的互操作等组成数据库管理系统是一个复杂的软件, 它往往由许多部分组成一般来说, 数据库管理系统由以下几部分组成, 如图 1.10 所示 1. 语言编译处理程序 (1) 数据定义语言 DDL 及其编译程序它把用 DDL 编写的各级源模式编译成各级目标模式, 这些目标模式是对数据库结构信息的描述, 它们一般保存在各类数据字典中, 供以后数据操纵或数据控制时使用

16 16 数据库原理与应用 ( 第 2 版 ) 图 1.10 数据库管理系统的组成 (2) 数据操纵语言 DML 及其编译程序实现对数据库的基本操作宿主型 DML 可以嵌入在高级语言中 ; 自含型 DML 可独立地和数据库系统完成交互 2. 系统运行控制程序系统运行控制程序主要包括以下 6 部分 (1) 系统总控程序 : 数据库管理系统的核心, 用于控制和协调各程序的活动 (2) 安全性控制程序 : 防止未被授权的用户非法存取数据库中的数据 (3) 完整性控制程序 : 检查完整性约束条件, 确保进入数据库中的数据的正确性有效性和相容性 (4) 并发控制程序 : 协调多用户多任务环境下各应用程序对数据库的并行操作, 保证数据的一致性 (5) 数据存取和更新程序 : 实施对数据库数据的检索插入修改删除等操作 (6) 通信控制程序 : 实现用户程序与数据库管理系统间的通信 3. 系统建立维护程序系统建立维护程序主要包括以下几部分 (1) 装配程序 : 完成初始数据库的数据装入 (2) 重组程序 : 当数据库系统性能变坏时需要它来重新组织数据库, 重新装入数据 (3) 系统恢复程序 : 当数据库系统受到破坏时, 它将数据库系统恢复到以前某个正确和一致性状态 4. 数据字典数据字典中应包括的信息并没有明确的规定, 一般由数据库管理系统的功能而定, 其数据主要有两类 : 一类是来自用户的信息, 如表视图和索引的定义以及用户的权限等 ; 另一类是来自系统状态和数据库的统计信息, 如通信系统用的协议数据库和磁盘的映射关系数据使用的频率统计等工作方式数据库管理系统的工作方式如图 1.11 所示

17 第 1 章绪论 17 图 1.11 数据库管理系统的工作方式为了对数据库系统的工作有一个整体的概念, 现以查询为例, 介绍一下访问关系型数据库的主要步骤, 该过程如图 1.12 所示第一步, 当执行应用程序中一条查询数据记录的功能时, 向数据库管理系统发出读取相应记录的命令, 并指明外模式名第二步, 数据库管理系统接到命令后, 调出所需的外模式并进行权限检查 ; 若合法则继续执行, 否则向应用程序返回相应的信息第三步, 数据库管理系统可能需要访问模式, 并根据外模式 / 模式映像, 确定所需数据在模式上的有关信息第四步, 数据库管理系统访问内模式, 并根据模式 / 内模式映像, 确定所需数据在内模式上的有关信息第五步, 数据库管理系统向操作系统图 1.12 访问关系型数据库的步骤发出读相应数据的请求, 完成读取记录的操作第六步, 系统执行相应命令, 将有关数据从外存调入系统缓冲区上第七步, 数据库管理系统把数据按外模式的形式送入用户工作区, 返回执行后的信息这样, 用户程序就可以使用数据库中的数据了当然, 这仅仅是几个大的步骤, 并未涉及有关细节 1.6 数据库产品及传统的关系型数据库系统面临的挑战数据库产品数据库系统在办公自动化科学研究企业信息化建设电子商务和电子政务互联网应用移动计算物联网等应用领域都发挥了重要的作用, 它可以安全高效地管理数据并对其进行有效维护在数据建模方面, 它提出了层次模型网状模型关系模型面向对象模型等多种数据建模方法 ; 在应用领域方面, 它在 OLTP( 联机事务处理, 记录即时的增删改查 ) OLAP ( 联机分析处理, 可用于商业智能决策支持分析等 ) 信息检索分布式存储并行计算大数据智能移动计算电子商务与电子政务等领域都发挥了重要作用可以说, 数据库技术也是计算机科学与技术领域中迅速发展壮大的一个分支, 已经发展成为具有很大工程实践价值的学科商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主, 技术较成熟, 提供的诸如安全机制数据并发及恢复机制等均较成熟, 常见的有 Oracle SQLServer MySQL SQLite 等 ( 如图 1.13 右侧所示 ) 但同时也要看到, 虽然传统的关系型数据库系统在管理结构化信息方面具有很大优势, 在网络迅速普及的今天, 半结构化信息和非结构化信息所占的比重正在逐步增大, 它们已经逐渐成为重要的信息组织方式随着大数据和 Web 2.0 移动计算物联网技术的普及应用, 以及互联

18 18 数据库原理与应用 ( 第 2 版 ) 网 + 战略的逐步深化, 也出现很多新型的非关系型数据库等如图 1.13 左侧列出了一些 NoSQL (Not-Only SQL) 数据库产品图 1.13 数据库产品针对这些数据库的应用情况, 数据库权威网站 db-engines( 给出了针对 292 种不同数据库产品的全球应用排名情况 ( 含对关系型数据库以及新兴的键值型文档型搜索引擎型等的分别统计 ), 如图 1.14 所示为截至 2016 年 1 月的排名靠前的部分数据库系统统计情况图 1.14 截至 2016 年 1 月的各类数据库产品使用排名情况统计

数据库系统概念

数据库系统概念第一章绪论本章内容数据库系统概述数据模型数据库系统结构数据库系统的组成 1-1 数据库系统概述术语数据管理技术的发展数据库系统的特点数据库系统概述术语什么是数据库长期储存在计算机内的有组织的可共享的互相关联的数据的集合是一个持久数据的集合数据库系统概述术语数据库管理系统 DBMS DataBase Management System 系统软件一组用以管理维护