基本概念
数据库(DataBase, DB)
定义
- 数据库是相互关联的数据项的集合
- 简单来说，就是 存储数据的地方
特点
- 结构化：数据通常以表格、行和列的形式组织
- 持久性：数据长期保存，防止丢失
- 数据关联：数据项之间可以定义关系
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即不同的表格之间通过相同的信息联系起来，这个相同的信息就叫做 外键
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假设有两个表格：“员工”表和“部门”表
员工表记录了员工的信息，包括员工ID和 部门ID
部门表记录了部门的信息，包括 部门ID 和部门名称
两张表通过 部门ID 就能将员工和所属部门联系起来
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数据库管理系统(DataBase Management System, DBMS)
定义
- 数据库管理系统提供了一种存储和检索相互关联的数据的方法
- 简单来说，就是 创建、管理和操作数据库的软件系统
特点
- 数据操作：提供数据创建、读取、更新和删除的操作
- 安全性：控制数据访问权限，保护数据免受未授权访问
- 备份与恢复：支持数据的定期备份和灾难恢复
数据库系统(DataBase System, DBS)
定义
- 数据库系统是DB、DBMS、支持 DBMS 运行的硬件设施以及与之相关的人员(包括维护人员、用户等等)的综合性系统
特点
- 集成性：将数据库、DBMS、硬件和人员整合为一个完整系统
- 兼容性和支持：数据库系统能够适配不同的硬件(例如: 接口设计)和提供必要的帮助和资源给维护和操作人员(例如: 文档、工具)
- 应用性：提供一个运行环境，用于支持各种应用程序的数据处理需求
数据管理(Data Management, DM)
定义
数据管理是对数据的收集、存储、保护、备份和使用的过程，以确保数据的准确性、安全性和有效性
特点
- 组织性：结构化处理和存储数据
- 安全性：保护数据不被未授权访问
- 质量控制：确保数据的准确性和一致性
- 备份恢复：定期备份以防数据丢失
- 高效存取：快速访问和使用数据
四者区别
- 数据库 (DB): 存储数据的实际容器或存储介质
- 数据库管理系统 (DBMS): 操作和管理数据库的软件工具
- 数据库系统 (DBS): 是一个综合体系，包括数据库、DBMS、硬件和相关人员，整体用于高效地存储和处理数据
- 数据管理 (DM)：全面管理数据的过程，涵盖数据库、数据库管理系统和整个数据处理流程
其他概念
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ER（实体-关系模型，Entity-Relationship Model）
一种图形化的数据建模方法，用于展示数据实体及它们之间的关系。例如，ER图中有实体（如员工）和关系（如员工属于部门）
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RDBMS（关系数据库管理系统，Relational Database Management System）
一种DBMS，它使用表格来组织数据，并且表格之间可以通过关系链接。例如，MySQL和PostgreSQL
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Schema（模式）
数据库的结构定义，包括表、字段、数据类型以及它们之间的关系。就像是数据库的蓝图
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Instance（实例）
数据库在特定时间点的数据状态。即数据库中存储的实际数据的快照
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Physical level（物理层）
数据在存储介质（如硬盘）上的实际存储方式。涉及如何高效地保存和检索数据
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Logical level（逻辑层）
数据的逻辑结构，即数据如何在数据库中组织，而不涉及具体的存储细节。关注数据的组织方式，如表和关系
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View level（视图层）
用户看到的数据视图，即数据的表现形式。让用户可以以适合自己需求的方式查看数据，但不需要关心数据是如何在数据库中实际存储的
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SQL（结构化查询语言，Structured Query Language）
一种用于操作和管理关系数据库的标准编程语言。例如，用于查询、插入、更新和删除数据
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DML（数据操作语言，Data Manipulation Language）
SQL的一部分，用于查询和修改数据。例如，SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE语句
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DDL（数据定义语言，Data Definition Language）
SQL的一部分，用于定义和修改数据库结构。例如，CREATE、ALTER和DROP语句
问题
截取自数据库课程的PPT，以下将解释这些问题
1. 大数据时代数据库的功能需求？
功能需求有很多，这里只列出几个很重要的需求：
- 高效性：能快速处理和分析大规模数据
- 安全性：保护数据不被未经授权访问或篡改
- 高并发：支持高并发的用户和操作，保证系统在负载下的性能稳定，即用户之间的操作不冲突
- 多样访问：支持多种数据操作方式，让用户更方便地获取和处理数据
- 可靠性：系统稳定，能应对故障并确保数据不丢失
我们可以从不同的用户视角取考虑功能需求，比如开发人员就需要 编程方便 这样的需求
2. 为什么文件系统不能替代数据库？
在大数据时代，文件系统不适合复杂的数据管理，主要因为：
- 数据重复和不一致：文件系统可能有重复的数据，不同文件间的数据不一致
- 查询困难：文件系统不支持复杂查询，处理起来麻烦
- 数据分散：数据存储在多个文件中，管理起来不方便
- 数据完整性：保证数据的正确性和一致性依赖于应用程序自己实现检查规则。如果需要添加或修改数据规则，会很麻烦，因为这需要修改应用程序代码
- 数据独立性差：文件结构变化时需要重写程序
- 原子性：故障可能会使数据处于不一致的状态，并执行部分更新
- 并发控制：文件系统处理多个用户访问的能力有限
- 安全性：控制用户对特定数据的访问权限比较困难。也就是说，很难实现对某些数据开放访问，而对其他数据保密的要求。文件系统通常缺乏细粒度的访问控制，用户可能能够看到文件中的所有内容，而无法精确限制他们只能访问部分数据
数据库系统提供了更高效、可靠的数据管理方式，解决了这些问题
3. 数据访问/共享存在哪些需要解决的问题？怎么解决?
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数据安全性和隐私保护：
- 问题： 确保数据在访问和共享过程中不会泄露或被未经授权的用户访问
- 解决方案： 使用访问控制机制（如权限管理和身份验证），加密数据传输和存储
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数据一致性：
- 问题： 当多个用户同时访问和修改数据时，可能会导致数据不一致
- 解决方案： 使用事务处理机制，实施并发控制和锁机制，确保对数据的操作是原子性和一致性的
- 事务处理机制: 确保一组数据库操作要么全部成功，要么全部失败，保持数据的完整性
- 并发控制: 通过协调多个用户或进程同时访问数据，避免冲突和不一致
- 锁机制: 防止多个操作同时修改同一数据项，从而保证数据的一致性和完整性
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数据完整性：
- 问题： 数据在存储和共享过程中可能会出现错误或不一致。
- 解决方案： 设置完整性约束（如数据库中的唯一性约束和外键约束），定期进行数据验证和清理
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数据访问控制：
- 问题： 需要控制哪些用户或应用程序可以访问或修改数据
- 解决方案： 实施细粒度的权限管理，定义用户角色和权限，使用认证和授权机制
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数据共享的标准化：
- 问题： 不同系统或应用程序可能使用不同的数据格式和标准，导致数据共享困难
- 解决方案： 采用标准化的数据格式和协议（如JSON、XML），使用中间件或API来转换和整合数据
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数据冗余和同步：
- 问题： 数据在不同系统或位置可能会出现重复或同步问题
- 解决方案： 实现数据去重和同步机制，定期同步数据，避免重复存储
4. 接口方式访问数据时灵活性差，用什么方法才能方便用户任意访问数据？
5. 应用程序如果想和DBMS交互，什么方式比较友好？
6. 不理解的图片，先放在这
