为什么要学习数据库
现代计算机应用程序都依赖于大量的数据，并且这些数据都是：
1.存储的（通常存储在磁盘设备上）
2.可操做的/可访问的（高效、有效）
3.共享的（由许多用户并发共享）
4.传输的（全部通过互联网传输）
构建有效数据库所面临的挑战：效率、安全性、可伸缩性、可维护性、可用性、集成、新媒体类型（例如，音乐、视频）
大数据
有许多不同类型的数据：文本数据、图像数据、音频数据、视频数据等。
大数据的特征:
1.体积：数据的量很重要
2.类型：有许多可用的不同类型的数据
3.速度：希望能接收到数据并迅速采取行动
4.准确性：你的数据的准确性，它与是否与事实一致。
5.值：数据具有内在价值。在发现该值之前，数据没有用处。
数据的两种类型：
1.非结构化数据
不需要预先定义这些数据
由于数据非格式化性质，需要专业知识来准备数据
可以是各种数据的组合
2.结构化数据
以严格的模式存储
可以被组织成关系数据库
数据[资料]管理
基于文件的系统vs数据库方法
基于文件系统：
1.包含存储设备（硬盘）上的各种信息
2.文件（如txt文件、对象文件、源文件）
3.将文件直接存储在设备上，或者也可能存储在目录中
数据库方法：
能对共享文件解决方案进行改进
使用文件系统存储数据的缺点：
1.数据冗余和不一致性（多种文件格式，复制不同文件中的信息）
2.访问数据困难（必须编写一个新程序来执行每一个新任务）
3.数据隔离——多种文件和格式
4.完整性问题
完整性约束（例如，帐户余额>0）被“隐藏”在程序代码中，而不是被清楚地保存和声明
很难添加新的约束条件或更改现有的约束条件
5.更新与原子性
更新可能会使数据保持不一致（例如：资金从一个账户转移到另一个账户，应该要么完成，要么根本不完成）
6.很难允许多个用户并发访问
不受控制的并发访问可能会导致不一致（例如：两个人同时阅读余额（比如100美元），然后通过取钱（比如每人50美元）来更新）
数据库基础
基础概念
数据：可以被记录下来并具有隐含意义的已知事实
数据库：一个相关数据的集合
例如，一个学生记录数据库，如图
数据库管理系统(DBMS)：使用户能够创建和维护数据库的程序的集合。
DBMS包含有关特定企业的信息（1.关联数据的收集2.用于访问这些数据的一组程序3.一个既方便又高效地使用的环境）
例如：
银行：交易
航空公司：预订，时间表
大学：注册，等级
销售：客户，产品，购买
在线零售商：订单跟踪，定制建议
制造：生产，库存，订单，供应链
人力资源：员工记录，工资，税收减免
数据库涉及到我们生活的方方面面
数据库系统：将数据库和DBMS放在一起
常见主题：
数据……由场景定义的
关系……在数据项之间
约束条件……对数据和关系的影响
冗余……每个数据项都有一个源
数据操作……声明性的、程序性的
并发性……多个用户共享数据
事务处理……多个动作，原子效应
数据库系统使您能够实现：
定义数据库（指定要存储的数据项及其类型）
构建数据库（加载数据项并将其存储在某些存储介质上）
管理数据库（查询，即检索相关数据；更新，即添加、删除或修改数据项）
获取使用情况报告
基本期望：
及时-例如航空公司数据库（快速响应）、CAD系统（必须为交互式）。
可修改-必须能够扩展或重组，以应对新的法律、要求、商业条件。
健壮的-例如，在更新期间的电源故障，必须能够恢复到一个一致的状态。
多用户-例如交易系统。
安全-不同类别的用户可能需要不同级别的访问。
无冗余
##数据库用户：
很可能会有大量的人需要定期访问该数据库。
对于大多数用户…
初级用户（又名参数化用户）——通常通过“固定式交易”来使用数据库——通过某种菜单系统进行标准化的查询和更新
在线用户-了解该数据库系统。可能能够设计他们自己的查询等。
由数据库管理员(DBA)来监督日常任务
对数据库的集中控制：
1.授权访问
2.监控数据库使用情况
3.恢复数据
4.识别数据
5.选择数据库结构
6.管理视图的定义
系统分析师：
1.确定最终用户的需求
2.为固定的交易和报告制定规范
3.也可以参与数据库的设计
应用程序程序员（实现分析师给出的规范）：
1.测试
2.调试
3.维护生成的程序
数据模型
数据模型：用于描述数据库所允许的结构的概念。即元数据的结构。
数据模型的级别：
1.高级的或概念性的（例如ER模型-涉及实体、属性和关系）
2.实现或基于记录的（例如关系、网络、层次—可用于立即推导物理实现）
3.低级的或物理的（涉及记录格式、访问路径等）
数据库模式：数据模型的一种形式，数据库将包含什么信息的结构描述。
数据库实例（或状态）：在特定时间在数据库中填充的实际信息的任何组合。
理解：
1.我们通过指定数据库的模式来定义该数据库。
2.然后，该状态是该模式的一个空实例。
3.为了创建初始实例，我们需要加载数据。
4.在此之后，状态中的每个更改都是对实例的一个更新。
ANSI-SPARC三级架构
ANSI-SPARC三级体系结构（1975年）：
外部/视图级别：包括许多外部模式或用户视图。
概念层面（有一个概念模式）：为一个用户社区描述了整个数据库的结构。
内部级别（具有一个内部架构）：描述了数据库的物理存储结构。
三级体系结构取代了两级方法（1971年）：
ANSI：美国国家标准协会
SPARC：标准规划和要求委员会
数据的独立性
逻辑数据独立性：不改变外部视图而改变概念模式的能力。
物理数据独立性：更改物理存储路径和访问结构而不更改概念视图的能力。
数据库语言
视图定义语言(VDL)：用于定义外部架构。
数据定义语言(DDL)：用于定义概念模式。
存储定义语言(SDL)：用于定义内部架构。
注意：在概念级别和内部级别结合在一起的DBMS上下文中，DDL定义了这两个模式。
数据操作语言(DML)允许用户编写请求来检索和操作数据，以及与数据操作相关的其他任务:
1.非程序性DML（例如SQL，普通用户常用）
交互和/或嵌入式
设置时间/方向
2.程序性DML
嵌入在一种通用用途的语言中
一次记录
数据库查询处理
涉及的组件：
1.运行时数据库处理器：接收和更新请求，并在存储的数据管理器的帮助下执行它们。
2.存储的数据管理器或文件管理器：可以使用操作系统进行磁盘访问；控制数据传输的其他方面，如处理缓冲区。
3.预编译器：从主机语言程序中提取DML命令。
4.查询处理器（或补充器）：解析高级查询，并将其转换为要由数据管理器执行的调用。
数据库系统
