• 数据库体系结构
  • 集中式数据库体系结构
    • 三级模式
    • 两级映像
  • 分布式数据库体系结构
    • 特点
    • 透明性
• 数据库设计
  • 数据库设计过程
  • 概念结构设计
  • 逻辑结构设计
• 关系代数
• 规范化理论
  • 阿姆斯特朗公理体系
  • 模式分解
• 并发控制

数据库体系结构

集中式数据库体系结构

三级模式

1. 外部模式（External Schema）：

   • 外部模式也称为用户模式，它定义了用户如何看待和访问数据的方式。
   • 每个外部模式对应着一个或多个用户的视图，这些视图描述了用户所需的数据以及他们对数据的操作。
   • 外部模式隐藏了数据库内部的细节，用户只需关心与其相关的数据。

2. 概念模式（Conceptual Schema）：

   • 概念模式是数据库的全局逻辑结构的描述，它描述了数据库中存储的所有数据以及这些数据之间的关系。
   • 概念模式定义了数据库中的实体（Entity）以及实体之间的联系（Relationship）。
   • 概念模式独立于任何特定用户或应用程序，并且对数据库的整体视图提供了一致的抽象。

3. 内部模式（Internal Schema）：

   • 内部模式是数据库的物理存储结构的描述，它定义了数据在存储介质上的实际存储方式。
   • 内部模式包括数据的存储方式、索引、数据分区等细节信息，以及如何在物理层面上组织和管理数据。
   • 内部模式通常是数据库管理系统（DBMS）的内部实现细节，用户一般不直接操作或访问内部模式。

两级映像

1. 逻辑独立性（Logical Independence）：数据的逻辑结构发生变化后，用户程序也可以不修改。但是为了保证应用程序能够正确执行，需要修改外模式和概念模式之间的映像。

2. 物理独立性（Physical Independence）：当数据的物理结构发生改变时，应用程序不用改变。但是为了保证应用程序能够正确执行，需要修改概念模式和内模式之间的映像。

分布式数据库体系结构

特点

1. 数据独立性：除了数据的逻辑独立性和物理独立性外，还有数据分布独立性（分布透明性）。
2. 集中与自治共享结合的控制结构：各局部的DBMS可以独立地管理局部数据库，具有自治功能。同时，系统又设有集中控制机制，协调各局部DBMS的工作，执行全局应用。
3. 适当增加数据冗余度：在不同的场地存储同一数据的多个副本，可以提高系统的可靠性和可用性，同时也能提高系统性能。
4. 全局的一致性、可串行性和可恢复性

透明性

1. 分片透明：用户不必关心数据分不分片，怎么分片
2. 位置透明：用户不必关系数据存放在何处
3. 复制透明：用户不必关心各个结点数据的复制与同步更新
4. 逻辑透明：用户不必关系局部DBMS支持哪种数据模式、使用哪种语言

数据库设计

数据库设计过程

1. 需求分析阶段：

   • 任务：与利益相关者（如客户、用户、管理人员）一起收集和分析系统的需求和业务规则。
   • 产物：数据流图、数据字典、需求说明书等。

2. 概念设计阶段：

   • 任务：基于需求分析结果，设计数据库的概念模型，确定实体、属性和它们之间的关系。
   • 产物：E-R模型。

3. 逻辑设计阶段：

   • 任务：将概念模型转换为规范化的关系模式，确定关系模式之间的关系，以及实施数据完整性和一致性的约束。
   • 产物：关系模式（表结构）。

4. 物理设计阶段：

   • 任务：确定数据库的物理存储结构，包括索引、分区、存储过程等。
   • 产物：物理存储模式、索引设计文档、分区方案。

概念结构设计

1. 抽象数据
2. 设计局部ER模型
3. 合并局部ER模型消除冲突
4. 重构优化消除冗余

• 集成的方法：
  • 多个局部E-R图一次集成。
  • 逐步集成，用累加的方式一次集成两个局部E-R图。
• 集成产生的冲突及解决办法：
  • 属性冲突：包括属性域冲突和属性取值冲突
  • 命名冲突：包括同名异义和异名同义
  • 结构冲突：包括同一对象在不同应用中具有不同的抽象，以及同一实体在不同局部E-R图中所包含的属性个数和属性排列次序不完全相同

逻辑结构设计

1. 转化为数据模型
2. 关系规范化
3. 模式优化
4. 设计用户子模式

• E-R图向关系模式的转换：
  • 实体向关系模式的转换
  • 联系向关系模式的转换
• 关系模式的规范化
• 确定完整性约束（确保数据的正确性）
• 用户视图的确定（提高数据的安全性和独立性）
  • 根据数据流图确定处理过程使用的视图
  • 根据用户类别确定不同用户使用的视图
• 应用程序设计

关系代数

1. 投影（Projection）： 投影操作用于从关系中选择指定属性的数据，去除其他属性。投影操作可以通过关系中的列（属性）来进行。在关系代数中，投影操作通常用符号 (\pi)（Pi）表示。

   例如，假设有一个关系 R 包含属性 A、B 和 C，我们可以使用投影操作选择只包含属性 A 和 B 的数据子集，这样就得到了一个新的关系，表示为 (\pi_{A, B}(R))。

2. 选择（Selection）： 选择操作用于从关系中选择满足指定条件的元组（行），并去除不满足条件的元组。选择操作可以通过关系中的行来进行。在关系代数中，选择操作通常用符号 (\sigma)（Sigma）表示。

规范化理论

阿姆斯特朗公理体系

• 自反律：如果Y是X的一个子集，那么X→Y总是成立。
• 增广律：如果X→Y，那么对于任何属性集Z，XZ→YZ也成立。
• 传递律：如果X→Y且Y→Z，那么X→Z也成立。

数据库设计过程中的规范化理论主要包括以下几个层次：

1. 第一范式（1NF）：确保每个表格的原子性，表中的每个字段都是不可分割的最小数据单位。
2. 第二范式（2NF）：在第一范式的基础上，消除非主属性对主键的部分函数依赖。
3. 第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，消除非主属性对主键的传递函数依赖。
4. 博茨-科德范式（BCNF）：更严格的第三范式，要求表中的每一个决定因素都必须是候选键。
5. 第四范式（4NF）：在BCNF的基础上，消除表中的多值依赖。
6. 第五范式（5NF）：确保数据的完全规范化，消除表内的所有连接依赖。

模式分解

是否保持函数依赖的判断：分解后的关系模式，属性间保留的函数依赖合并后与合并前一致，则保留函数依赖。

是否无损的判断：满足交集推导出差集的函数依赖则满足无损。

并发控制

三级封锁协议：

1. 一级封锁协议：事务T在修改数据项X之前必须先对其加上X锁（排他锁）。这保证了任何时刻只有一个事务可以修改数据项，防止了丢失修改。
2. 二级封锁协议：在一级封锁协议的基础上，要求事务T在读取数据项X之前必须先对其加上S锁（共享锁）。事务结束时释放所有锁。这除了防止丢失修改，还防止了脏读。
3. 三级封锁协议：在二级封锁协议的基础上，要求事务T只能在结束时才能释放其所有的S锁和X锁。这除了防止丢失修改和脏读，还防止了不可重复读。

两段锁协议：

• 加锁阶段：事务可以获取任意数量的锁，但不能释放任何锁。
• 解锁阶段：事务可以释放锁，但不能再获取新的锁。