• 基本概念– 数据库的概念– 数据库管理系统的概念和功能– 数据库系统的概念和组成– 数据管理技术的发展

• 数据模型– 概念模型及 E-R 图表示方法– 数据模型的三大要素– 数据库领域中常用的数据模型– 关系模型的数据结构、主要操作、完整性约束

• 数据库系统结构– 数据库的三级模式结构 ( 体系结构 )– 数据独立性的概念及实现

• 关系数据库– 关系数据结构及形式化定义

• 域、笛卡尔积、关系、主码、外码、关系模式– 关系代数运算符– 使用关系代数描述用户查询

• SQL 语言– SQL 语言的特点– SQL 命令及使用

• 关系数据理论– 函数依赖等基本概念– 1NF 、 2NF 、 3NF 、 BCNF 的定义和判断– 关系模式设计不好可能出现的问题

• 数据库设计– 设计 E-R 图，并转换为关系模式

• 事务– 事务的概念及特性

• 数据库恢复– 数据库恢复机制的功能– 故障种类及对数据库可能造成的影响– 恢复的实现技术 （备份 + 日志）

• 并发控制– 并发控制机制的功能– 并发调度的可串行性的定义– 封锁的概念

• 数据库安全性的概念及安全控制技术

Basic Notions

• Database (DB) – In essence, it’s nothing more than a collection of

information that exists over a long period of time.

– In common parlance, it refers to a collection of data managed by a database management system (DBMS) or just database system (DBS).

DBMS

• Database Management System (DBMS) – A collection of programs that enables you to

store, modify, and extract information from a database.

– There are many different types of DBMSs, such as Oracle, Sybase, SQLServer 2000, My SQL, Access, …

Basic functions of DBMS

• Data definition

• Data manipulation

• Operation management of DB

• Creation and maintenance of DB

Database System (DBS)

• Include ： DB, DBMS, Development Tools, DB applications, DB Administrator (DBA) and users

DB

OS

DBMS

Developing Tools

DB applications

User User

DBA

Database Administrator

• DBA– Person who is responsible for management and

maintenance of DB.

• 具体任务– 决定数据库中信息内容和结构– 存储结构和存取方式定义– 定义数据的安全性和完整性约束条件– 改进和重构数据库系统– 监控数据库的使用和运行

History of Data management• File systems

– Problems: limited support to definition of data schema, no directly support to DML (Data Manipulate Language), no support to efficient concurrent, secure access etc.

• Early DBMS– Evolved from file systems.– Based on hierarchical model and network model.– Problems: no support to high-level query languages.

• Relational DBMS– Data organized as tables called relations.– user won’t be concerned with the storage structure, and

queries are expressed in a very high-level language (SQL).– Today used in most DBMS's.

Architecture of DBSThree Schema Architecture of DBS( 三级模式结构 )• External Schema( 外模式 ): or user schema

– Defines one view of the data as seen by a specific set of application or end users.

– There may be many external schemas in a DB.• Schema( 模式 ): conceptual schema, logical schema

– Defines data from perspective systems designer; – Independent of end users & data storage mechanism– There is only one conceptual schema in a DB.

• Internal Schema( 内模式 ): storage schema– Defines how data is organized, stored and manipulated inside the

system.– Totally dependent on particular implementation.– There is only one internal schema in a DB.

Application

A

External Schema 1

Schema

Internal Schema

DB

Application

B

Application

D

Application

E

Application

C

External Schema 2

External Schema 3

Independence of Data and Program

• Logical Independence ( 逻辑独立性 )– Via Reflection of External Schema/Schema– One Schema corresponds to many External schemas; every Ex-

Schema has an Ex-Schema/Schema Reflection.– When Schema changes, DBA changes the Ex-Schema/Schema

reflections, so application programs needn’t been changed.

• Physical Independence ( 物理独立性 )– Via Reflection of Schema/Internal Schema– Schema/Internal Schema Reflection is unique.– When Internal Schema changes, DBA changes the Schema/

Internal Schema Reflection, so application programs needn’t been changed.

Abstraction and Modeling

Two steps of the abstraction and modeling:

1. The objective objects in the real world is abstracted to a concept model( 概念模型 ).

2. Concept model is converted to a data model( 数据模型 ) that supported by some DBMS.

现实世界 机器世界

概念模型 数据模型客观对象

信息世界

Concept model

Also called information model. Modeling data from the viewpoint of users. Mainly used for a database design. Usually represented by Entity-Relationship diagrams.

Modeling data from the viewpoint of computer. Mainly used for a DBMS realization. Traditional data models ( 常用的数据模型 )

Hierarchical ModelNetwork ModelRelational Model

Main factors of the data model( 数据模型的组成要素 ) Data structureData operation Integrity constraints

Data model

数据模型的组成要素• 数据结构

– 指所研究数据集合及数据间的联系• 数据操作

– 允许对数据执行的操作及有关的操作规则，如检索，插入、删除、修改等

• 数据的约束条件– 一组数据及其联系所具有的制约规则，用以限定符合数

据模型的数据库状态以及状态的变化，以保证数据的正确、有效、相容

E/R Diagrams

• Entity set( 实体集 ) ，用矩形框表示 .

• Attribute( 属性 ) ，用椭圆表示• Key( 码 ) ，用下划线表示• Relationship( 联系 ) ，用菱形表示

– 两个实体集间的： 1:1, 1:n 和 m:n– 多个实体集间的联系– 同一实体集内的联系

Relational Model

• Relation( 关系 ) ： a two- dimensional table.• Attributes ( 属性 ) ： names for the columns

of the relation.• Schema( 关系模式 ) ： name of a relation

and the set of attributes for a relation, for example

• Tuples( 元组 ) ： The rows of a relation

关系的完整性• 实体完整性• 参照完整性• 用户定义完整性

实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足的，被称作关系的不变性，由关系数据库系统自动支持

★

• 实体完整性规则：若属性 A 是基本关系 R 的主属性，则属性 A 不能取空值

• 外码：设 F 是参照关系 R 的一个或一组属性，但但不是不是 RR 的码的码，若 F 与被参照关系 S 的主码相对应，则称 F 是 R 的外码

• 参照完整性规则：参照关系 R 中每个元组在外码F 上的值必须取空值或者等于 S 中某个元组的主码值

• 用户定义完整性规则：用户定义的、具体应用中的数据必须满足的约束条件

E-R图向关系模型的转换原则• 一个实体转换为一个关系模式，实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码

• 对实体间的联系– 一个 1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意对应的关系模式合并

– 一个 1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与 n端对应的关系模式合并

– 一个m:n联系转换为一个关系模式– 三个或三个以上实体间的一个多元联系可以转换为一个关系模式

– 具有相同码的关系模式可以合并

Functional Dependencies• Functional Dependency ( 函数依赖 )

– X -> A is an assertion about a relation R that whenever two tuples of R agree on all the attributes of X, then they must also agree on the attribute A.

• Full ( 完全 ) & Partly ( 部分 ) Functional Dependency– In relation R, if X->Y, and any subset of X, X’-\>Y, say Y

full functional dependency to X, that X-F>Y.

– Otherwise X-P>Y, Y is partly function dependency to X.

• Transitive ( 传递 ) Functional Dependencies– the FDs A->B and B->C both hold for R. C is said to depend

on A transitively, via B

• Anomalies( 异常 )– Problem occur when we try to cram too much into a

single relation are called anomalies.• Redundancy: Information may be repeated unnecessarily

in several tuples.

• Insertion Anomalies: Tuple insertion may be failed due to lack some other information in the current database.

• Deletion Anomalies: If a set of values becomes empty, we may lose other information as a side effect.

• Update Anomalies: We may change information in one tuple but leave the same information unchanged in another.

• Normalization Procedure for database schema design– The successive reduction of a given collection of

relation schema to some more desirable form.

NFNFNFBCNF 123

• 1NF– A relation R is in 1NF if and only if, every tuple

contains exactly one value for each attributes. • Relations in Relational database always in 1NF.

• 2NF– A relation R is in 2NF if and only if: it is in 1NF and

every non-key attributes is full functional dependency on the primary key.

– Example: If in relation R(A, B, C), existing functional dependencies

(A, B)->C, A-\>C, B-\>C, so

(A, B) -F>C and R is in 2NF

• 3NF– A relation R is in 3NF if: it is in 2NF and there is

no transitive functional dependency existed.– Example: If in relation R(A, B, C), existing

functional dependencies A->B and B->C, then R is not 3NF.

• BCNF– We say a relation R is in BCNF if: whenever

X ->A is a nontrivial FD and X is a superkey.• Nontrivial means A is not a member of set X.

• Superkey is any superset of a key (not necessarily a proper superset).

Relational Algebra( 关系代数 )

• Union, intersection, and difference.– Usual set operations, but require both operands

have the same relation schema.

• Selection: picking certain rows.

• Projection: picking certain columns.

• Products and joins: compositions of relations.

Operators

运算符 含义 运算符 含义集合运算符

并差交

广义笛卡尔积

比较运算符

>

>=

<

<=

=

大于大于等于

小于小于等于

等于不等于

专门的关系运算符

选择投影连接

除

逻辑运算符

非与或

SQL• SQL is a very-high-level language.

– Say “what to do” rather than “how to do it.”– Avoid a lot of data-manipulation details needed in

procedural languages like C++ or Java.• Usage

– SELECT• DISTINCT, LIKE, IN, Order By, Group By• SUM, MAX, MIN, COUNT, ANY, ALL

– INSERT, DELETE, UPDATE– CREATE (RELATION, INDEX, VIEW)– DROP, ALTER– GRANT, REVOKE

Transactions （事务）• A transaction is a collection of one or more

operations on the database that must be executed atomically, that is, either all operations are performed or none are.

• 事务– 用户定义的一个对数据库读写操作序列– 一个不可分割的工作单位

ACID Transactions

• A DBMS is expected to support “ACID transactions,” which are:– Atomic: All or none is done.– Consistent: Database constraints are preserved.– Isolated: It appears to the user as if only one

process executes at a time.– Durable: Effects of a process do not get lost if

the system crashes.

事务的性质 (ACID 特性）• 原子性 (Atomicity)

– 事务中的操作要么都做，要么都不做 (All or None)

• 一致性 (Consistency)– 事务执行的结果必须使数据库从一个一致性状态变到另

一个一致性状态– 与原子性密切相关

• 隔离性 (Isolation)– 并发执行的各事务不能相互干扰

• 持续性 /永久性 (Durability)– 事务一旦提交，它对数据库的更新不再受后继操作或故

障的影响★ DBMS 中事务处理必须保证其 ACID 特性，这样才能

保证数据库中数据的安全和正确

SQL 语言中定义事务的语句• SQL 定义事务的语句

– Begin transaction( 事务开始 )

– Commit( 事务提交，将更新结果写入磁盘 )

– Rollback( 事务回滚，撤销事务中所有已完成的更新 )

DBMS 中的事务管理• 事务是恢复和并发控制的基本单位• 事务在运行过程中因某种故障被强行终止，数据库一致性被破坏，需进行恢复；

• 多个事务并行运行时，不同事务的各种操作交叉进行，为保证各事务的执行互不干扰，需进行并发控制

数据库恢复机制的功能

• 当系统运行过程中发生故障时，数据库恢复技术将数据库从错误状态恢复到某个一致状态，它是数据库可靠性的保证。

故障的种类• 事务内部故障

– 事务在运行至正常终止点 (commit 或 rollback)前被终止– 包括

• 能由事务所在程序处理的，如条件不满足等• 不能由事务所在程序处理的，如运算溢出等

• 系统故障 (system)– 系统重启、 OS 故障、 DBMS 代码错误、掉电等

• 介质故障 (medium)– 磁盘损坏等

• 计算机病毒 (virus)

各类故障对数据库的可能影响

• 数据库本身被破坏，使数据库中全部或部分数据丢失– 如系统故障、介质故障、计算机病毒等

• 数据库没有被破坏，但因事务的运行被非正常终止而使数据库数据失去一致性 ( 正确性 )

– 如事务内部故障、系统故障、计算机病毒等

恢复的实现技术

• 数据库恢复的基本原理–利用存储在系统别处的冗余数据来重建

• 恢复技术– 数据转储–登录日志文件

并发调度机制的功能

• 当多个用户并发地存取数据库时可能出现多个事务同时存取同一数据的情况，并发控制机制将对这些并发操作加以控制以保证每个事务的 ACID 特性，确保数据库的一致性。

事务调度的可串行性• 多个并发事务中的操作是交叉执行的• 能将所有事务串行起来 (Serial execution) 的调

度策略不会破坏数据库的不一致性，故而总是正确的

• 可串行化的调度 (serializable) ：多个事务的并发执行是正确的，当且仅当其结果与按某一次序串行地执行它们时的结果相同

• 可串行性是并发事务操作是否正确的判别准则

并发控制的主要技术 -- 封锁

• 概念– 事务 T 在对某个数据对象 ( 如数据库、表、记录等 ) 操作之前，首先向系统发出加锁请求以便获得对数据对象相应的控制

– 在事务 T释放它所获得的锁之前，其他事务不能更新此数据对象

锁• 锁的类型

– 排它锁 (eXclusive lock) ：写锁– 共享锁 (Share lock) ：读锁

• 锁的相容矩阵 T2 T1

X S -

X

S

-

T2 T1

X S -

X N N Y

S N Y Y

- Y Y Y

数据库安全性和完整性• 数据库安全性

– 保护数据库防止恶意破坏和非法的存取– 防范对象是非法用户和非法操作

• 数据库安全性控制的常用方法– 用户标识和鉴定：系统提供的最外层安全保护措施；– 存取控制：确保只授权给有资格的用户访问 DB 的权

限，同时令所有未被授权的人员无法接近数据；– 视图：把要保密的数据对无权存取这些数据的用户隐藏起来；

– 审计：启用专用审计日志，记录所有用户对数据库的操作，便于 DBA追踪访问信息；

– 密码存储：防止数据库中数据在存储和传输中失密的有效手段。