Zu den grundlegenden Wissenspunkten zu Datenbankprinzipien gehören: 1. Zweistufige Zuordnung und physische und logische Unabhängigkeit von Datenbanksystemen; 2. Der Unterschied zwischen kontrollierter Redundanz und nicht kontrollierter Redundanz; 4. Der Unterschied zwischen Beziehungen und Dateien oder Tabellen; . Beziehungsalgebra 5, Datenbankparadigma usw.
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Grundlegende Wissenspunkte der Datenbankprinzipien sind:
Nomen Akkumulation:
Datenbank ( Datenbank): das „Lager“, das Daten speichert und bereitstellt.
Daten (Daten): die in der Datenbank gespeicherten Basisobjekte.
Datenbankverwaltungssystem (DBMS): Eine Schicht der Datenverwaltungssoftware, die sich zwischen dem Benutzer und dem Betriebssystem befindet.
Datenbanksystem: Einschließlich Datenbank, DBMS, Anwendungssystem, Datenbankadministrator (DBA)
Primärschlüssel: Ein Attribut oder eine Reihe von Attributen, die zur eindeutigen Identifizierung eines Datensatzes in einer Tabelle verwendet werden.
Fremdschlüssel: Wird zur Verknüpfung mit einer anderen Tabelle verwendet.
Superschlüssel: Ein Superschlüssel ist ein Attribut oder eine Sammlung von Attributen, die ein Tupel eindeutig unterscheiden können. Kandidatenschlüssel): Die redundanten Attribute im Superschlüssel werden entfernt und verschiedene Tupel können weiterhin unterschieden werden.
Schema: Eine Beschreibung einer Datenbank, einschließlich der Datenbankstruktur, Datentypen und Einschränkungen.
Instanz (Instanz/Zustand): die realen Daten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Datenbank gespeichert sind. (Instanz ist die Konkretisierung und Instanziierung des Schemas zu einem bestimmten Zeitpunkt)
Data Manipulation Language (DML: Data Manipulation Language): Hinzufügen, Löschen, Ändern und Überprüfen
Data Definition Language (DDL: Data Definition Language): Definieren, löschen , und ändern Sie die Datenbankobjekte in
Data Control Language (DCL): wird verwendet, um Benutzerberechtigungen zum Bearbeiten der Datenbank zu steuern.
Datenmodell (Datenmodell): eine Abstraktion realer Datenmerkmale, die verwendet wird, um zu definieren, wie Daten sind Welche Beziehung besteht zwischen
Union-Kompatibilität (Union-Kompatibilität): Um Union-Kompatibilität zu gewährleisten, müssen zwei Beziehungen sicherstellen, dass sie die gleiche Anzahl von Attributen haben und dass jedes Attribut dieselbe Domäne hat
Ansicht (VIEW): Ansicht Es handelt sich um eine virtuelle Tabelle, nicht um physisch gespeicherte Daten. Es handelt sich vielmehr um Daten, die aus zugrunde liegenden Tabellen oder anderen Ansichten abgeleitet werden. Aktualisierungen der Ansicht werden tatsächlich in Aktualisierungen der tatsächlichen Basistabelle übersetzt.
Datenmodell:Grundkonzept: eine Abstraktion realer Datenmerkmale, die verwendet wird, um zu definieren, wie Daten organisiert sind und welche Beziehung zwischen Daten besteht.
Ebene:
1. Konzeptionelles Modell (Konzeptionell): Modelldaten und Informationen aus der Sicht des Benutzers
2. Logisches/Implementierungsmodell (Logisches/Implementierungsmodell): Hierarchisches Modell,
Relationales Modell3. Physisches Modell (Physisch): Die physische Speichermethode von Daten in einem bestimmten DBMS-Produkt.
Dreistufige Schemastruktur des Datenbanksystems:
1. Internes Schema: (auch Speicherschema genannt.) Die Beschreibung Die Art und Weise, wie Daten in der Datenbank dargestellt werden, hängt von der physischen Struktur und Speichermethode ab. 2. Konzeptionelles Schema: (Auch globales Schema genannt.) Wird manchmal als „Schema“ bezeichnet. Es handelt sich um eine Beschreibung der logischen Struktur und Eigenschaften aller Daten in der Datenbank
3. Externes Schema (Externe Schemas): (auch Unterschema oder Benutzerschema genannt.)
Teildaten, die Datenbankbenutzer sehen können und Verwendung Beschreibung der logischen Struktur und EigenschaftenZweistufige Abbildung und physische und logische Unabhängigkeit des Datenbanksystems:
Zweistufige Abbildung: 1. Konzeptionelles Schema/internes Schema-Abbild
2. konzeptionelle Schemazuordnung Physische Unabhängigkeit von Daten:
Die Zuordnung zwischen internem Schema und konzeptionellem Schema sorgt für physische Unabhängigkeit von Daten. Wenn sich die physische Struktur der Daten ändert, muss nur die Zuordnung zwischen dem internen Schema und dem konzeptionellen Schema geändert werden.
Logische Unabhängigkeit von Daten:
Die Zuordnung zwischen konzeptionellem Schema und externem Schema sorgt für logische Unabhängigkeit von Daten. Wenn sich die gesamte logische Struktur der Daten ändert, muss nur die Zuordnung zwischen jedem externen Schema und dem konzeptionellen Schema geändert werden, um sicherzustellen, dass die Anwendung nicht beeinträchtigt wird.
Dateneinschränkungen: Integritätseinschränkungen1. Domäneneinschränkungen: Einschränkungen für Attributwertbereiche
2. Schlüsseleinschränkungen: Jede Beziehung muss einen Primärschlüssel haben und jeder Primärschlüssel muss unterschiedlich sein
3. Nicht null Einschränkung: Attributwert darf nicht NULL sein 4. Entitätsintegritätseinschränkung: Primärschlüsselwert darf nicht Null sein
5. Einschränkungen der referenziellen Integrität: Der Fremdschlüssel kann den NULL-Wert annehmen, aber wenn der Fremdschlüssel der Primärschlüssel einer anderen Beziehung ist, darf er nicht NULL sein.
6. Benutzerdefinierte Integrität
Verschiedene Datenoperationen können gegen Integritätsbeschränkungen verstoßen
Einfügeoperationen: Domäneneinschränkungen, Schlüsseleinschränkungen, Nicht-Null-Einschränkungen, Entitätsintegritätseinschränkungen, referenzielle Integritätseinschränkungen
Löschoperation: referenzielle Integritätseinschränkungen
Aktualisierungsvorgänge: Domäneneinschränkungen, Schlüsseleinschränkungen, Nicht-Null-Einschränkungen, Entitätsintegritätseinschränkungen, referenzielle Integritätseinschränkungen
SQL-Anweisungsausführungssequenz:
1. Die FROM-Klausel stellt Daten aus verschiedenen Quellen zusammen WHERE-Klausel filtert Datensätze basierend auf angegebenen Bedingungen
3. Die GROUP BY-Klausel unterteilt die Daten in mehrere Gruppen
5. Verwenden Sie die HAVING-Klausel. Filtergruppierung
7. Verwenden Sie ORDER BY, um die Ergebnismenge zu sortieren.
Der Unterschied zwischen kontrollierter Redundanz (Controlled Redundancy) und unkontrollierter Redundanz (Unkontrollierte Redundanz):Nicht betroffen von der kontrollierten Datenspeicherredundanz führt zu den folgenden Problemen:
1 . Doppelte Arbeit beim Aktualisieren von Daten 2. Daten können inkonsistent sein
Daher sollten wir im Idealfall ein System ohne Redundanz entwerfen, aber manchmal müssen wir die Effizienz von Abfragen verbessern Führen Sie kontrollierte Redundanz ein
Zum Beispiel:
Wir speichern Studentennamen und Kursnummern redundant in der Tabelle GRADE_REPORT, da wir beim Abfragen von Ergebnissen gleichzeitig den Studentennamen und die Kursnummer abfragen müssen.
Der Unterschied zwischen Relation und Dateien oder Tabellen:Relation sieht aus wie eine zweidimensionale Tabelle
Der Beziehungsbereich (der Wertebereich des Attributs) ist eine Menge atomarer Werte (nicht mehr verfügbar). ) geteilte Werte)
Tupel in einer Beziehung müssen unterschiedlich sein
Relationale Algebra:Fünf Grundoperationen: Vereinigung, Differenz, kartesisches Produkt, Auswahl, Projektion
Erklärung der relationalen Algebra: Erklärung der relationalen Algebra (Relationale Algebra simulieren)
Arten von inneren Verknüpfungen: 1. Äquivalente Verknüpfungen
3. Natürliche Verknüpfungen
SQL-Anweisungen:Kopie von Tabellenstrukturen (ausgenommen Tabellen)
SELECT * INTO COPY_DEPARTMENT FROM DEPARTMENT WHERE 1=0;
Dreiwertige Prädikatenlogik:1. UNKNOWN
Nur wenn das Vergleichsergebnis TRUE ist, wird es als wahr bestimmt, z. (WAHR und UNBEKANNT werden als UNBEKANNT vertauscht, dieses Tupel erscheint nicht im Ergebnis)
Grundlegender Prozess des Datenbankanwendungssystemdesigns:Phasen des Datenbankdesigns und Implementierungsprozesses (Grundlegender Prozess des Datenbankdesignprozesses)
Phase 1: Anforderungserfassung und -analyse (Anforderungserfassung und -analyse)
Phase 2: Konzeptioneller Datenbankentwurf (konzeptioneller Strukturentwurf)
Phase 3: Auswahl eines DBMS (Auswahl eines geeigneten DBMS)
Phase 4: Datenmodellzuordnung (Logischer Datenbankentwurf )(Logischer Strukturentwurf)
Phase 5:Physikalischer Datenbankentwurf (Physikalischer Strukturentwurf)Phase 6:Datenbanksystemimplementierung (Datenbankimplementierung)
Phase 7:Datenbanksystembetrieb und -wartung (Datenbankbetrieb und -wartung)
Erklärung des ER-Diagrammsymbols:Schritte zum Zuordnen des ER-Modells in ein logisches Modell:
1. Zuordnen des starken Entitätstyps 3. Zuordnen von 1:1 binärer Zuordnung4. Abbildung 1: N-Binärassoziation
5. Abbildung von mehrwertigen Attributen7. Abbildung von N-Elementen:
1NF Genau dann, wenn alle Felder nur atomare Werte enthalten, das heißt, jede Komponente ein irreduzibles Datenelement ist, dann wird gesagt, dass die Entität E die erste Normalform
2NF (zweite Normalform) erfüllt: Genau dann, wenn Entität E erfüllt die erste Normalform und jedes Nichtschlüsselattribut vollständig vom Primärschlüssel abhängt, erfüllt es die zweite Normalform 3NF (dritte Normalform): Genau dann, wenn die Entität E in der zweiten Normalform (2NF) vorliegt, und wenn es in E keine nicht-primäre Attributtransitionsabhängigkeit gibt, erfüllt es die dritte NormalformDas obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die grundlegenden Wissenspunkte der Datenbankprinzipien?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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