关系数据库重点

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第 2 章关系数据库

教学课时:6 课时本章学习目标:

1.掌握数据模型的基本概念

2.掌握实体- 联系模型

3.掌握关系模型的概念和性质

4.掌握关系的完整性规则

5.掌握关系数据库的规范化理论、范式的基本概念和分解方法教学重点:

1.关系数据模型

2.关系的规范化

3. 关系完整性教学难点:

1.实体—联系模型

2.关系模型的三要素

3. 范式

4. 实体完整性

5. 参照完整性

教学方法:讲授法、讲解法、演示法、讨论法

教学过程及内容:

2.1 数据模型

2.1.1 数据模型的概念

一般地讲,数据模型是严格定义的一组概念的集合。这些概念精确地描述了系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此,数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束三部分组成。

1. 数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合,这些对象是数据库的组成成分。

2. 数据操作

数据操作是指对数据库中各种对象型的实例(如关系模型中的关系的值)所允许执行的

操作的集合,包括操作及有关的操作规则。数据库主要有检索和更新(包括插入、删除、修改)两大类操作。

3.数据的完整性约束条件

数据的完整性约束条件是一组完整性规则的集合。完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则,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。

2.1.2 数据之间的联系

数据模型是数据库系统的核心和基础,各种数据库管理系统都是基于某种数据模型的。而具体

的数据库管理系统所支持的数据模型不便于非计算机专业人员理解和应

用。

概念模型用于信息世界的建模,是现实世界到信息世界的第一层抽象。它不是面向

机器实现,而是面向现实世界,是按照用户的观点来对数据和信息建模。

图2.1数据抽象层次

1.实体及其属性

1)实体

客观存在并可相互区分的事物称为实体。

2)属性

实体所具有的某一特性称为属性。

3)实体和属性的型与值实体和属性有型与值之分。

4)实体集

具有相同实体型的实体的集合称为实体集。

5)关键字

在实体属性中,用于区别实体集合中不同个体的某个属性或某几个属性的组合,称为关键字。

2.实体间的联系

实体内部的联系通常是指实体的各属性之间的联系。实体之间的联系通常是指一个实体

集内部各实体之间的联系或者不同的实体集的实体之间的联系。

两个实体集之间的联系可以分为三类。

一对一联系(1 : 1)

一对多联系(1 : N)

多对多联系(M : N)

图2.2表示了两个实体集间的以上3种联系。

实际上,一对一联系是一对多联系的特例,而一对多联系又是多对多联系的特例。

通常情况下,两个以上的实体集之间也存在着一对一、一对多或多对多联系。

实体集A 实体集B 实体集A 实体集B

X

2.1.3 实体-联系模型

实体-联系模型中表示实体型、属性和联系的方法如下。实体型:用矩形表示,矩形框内写上实体名。

属性:用椭圆形或圆角矩形表示,图形内写上属性名,并用直线将其与相应的实体连接起来。

联系:用菱形表示,菱形框内写上联系名,因为联系是实体之间的一种行为,所以通常用动词表示联系名,并用直线分别与有关实体连接起来,同时在直线旁边标上联系的类型(1 : 1,1:N或

M : N)。如果一个联系具有属性,则这些属性也要用直线与

该联系连接起来。

2.1.4 常用的数据模型

目前,数据库领域中最常用的数据模型有 3 种:层次模型、网状模型、关系模型。

其中层次模型和网状模型统称为非关系模型。

1.层次模型

1)层次模型的数据结构在数据库中,对满足以下两个条件的数据模型称为层次模型。有且仅有一个

结点无双亲,这个结点称为“根结点”。

其他结点有且仅有一个双亲。

2)层次模型的数据操作和数据完整性层次模型的数据操作主要有查询、插入、删除和修改。进行插

入、删除、修改操作时要

满足层次模型的完整性约束条件。

3)层次模型的存储结构

层次数据库中不仅要存储数据本身,还要存储数据之间的层次联系。层次模型数据的存储常常是和数据之间联系的存储结合在一起的。

常用的存储结构有两种。

(1) 邻接法

按照树的前序遍历顺序把所有记录值依次邻接存放,即通过物理空间的位置相邻来体现(或隐含)层次顺序。

(2) 链接法用指针来反映数据之间的层次联系,可以采用两种方式。

子女-兄弟链接法。层次序列链接法。

4)层次模型的特点

层次模型的优点是:层次模型数据结构简单,对具有一对多的层次关系的描述非常自然、直观、容易理解。记录之间的联系通过指针来实现,查询效率较高。

2.网状模型

1)网状模型的数据结构在网状模型中,允许:

一个以上的结点无双亲。一个结点可以有多于一个的双亲。

2)网状模型的数据操作与完整性约束

网状模型一般来说没有层次模型那样严格的完整性约束条件,但具体的网状数据库系统对数据操作都加了一些限制,提供了一定的完整性约束。

DBTG 在模式DDL 中提供了定义DBTG 数据库完整性的若干概念和语句,主要有:支持记录码的概念,码即惟一标识记录的数据项的集合。保证一个联系的双亲记录和子女记录之间是一对多的联系。

可以支持双亲记录和子女记录之间某些约束条件。

3)网状模型的存储结构

网状模型的存储结构中关键是如何实现记录之间的联系。常用的方法是链接法,包括单向链接、双向链接、环状链接、向首链接等,此外还有指针阵列法、二进制阵列法、索引法,具体的数据库系统中实现各不相同。

4)网状模型的特点

网状模型的优点是:记录之间联系通过指针实现,具有良好的性能,存取效率较高。能够更为直接地描述现实世界,如一个结点可以有多个双亲。

网状模型的缺点是:随着应用环境的扩大,数据库的结构会变得越来越复杂,编写应用程序也会更加复杂,程序员必须熟悉数据库的逻辑结构。

3. 关系模型

关系模型是建立在数学概念基础上的。关系模型中使用关系来表示实体。关系模型中实体之间的

联系也使用关系来表示。

关系模型诞生以后发展迅速,深受用户的喜爱并得到广泛应用,具有下列优点。

1)关系模型具有严格的理论基础关系模型以关系代数为依据,建立在数学基础之上,有严格的数学

定义。

2)关系模型的数据结构单一

对数据的检索结果也是关系,无论原始数据还是结果数据都是同一种数据结构。用户的观点下数据的逻辑结构就是单一的关系——二维表,操作简单、结构清晰,用户易懂易用。

3)关系模型存取简单

关系模型的存取路径对用户透明,用户只需要了解怎么查找、更新所关心的数据,而不必详细说明存取路径,从而具有更高的数据独立性,更好的安全保密性,也简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作。

2.2 关系模型

2.2.1 关系的定义

1. 域

域是一组具有相同数据类型的值的集合。例如,自然数、{0, 1}、{A, B , C, D}等都

可以是域。

2. 笛卡儿积

给定一组域D i,D2, ,,D n(可以有相同的域),则笛卡儿积定义为:D i X D2X ,x D n = {(d i, d2, ,,

d n) | d i € D j, i = 1, 2, ,, n} 其中每个(d i, d2, , , d n)叫做元组,元组中的每一个值d i叫做分

量,d i必须是D i中的

一个值。

显然,笛卡儿积的基数就是构成该积所有域的基数的累乘积。

3. 关系

D i X D2X , x D n的子集称作在域D i, D2, , , D n上的关系,记作:

R(D i,D2,, ,D n)

其中,R为关系名,n是关系的目或度,D i是第i个域名。

当n=1 时,关系仅含一个域,称该关系为单元关系。

当n=2 时,关系含有两个域,称该关系为二元关系。

依此类推,若关系中含有n个域,则称该关系为n元关系。

2.2.2关系中的术语

1.元组表中的一行称为一个元组,在数据库中也称为记录。

2.属性表中的一列称为一个属性,用来描述实体的特征,属性分为属性名和属性值。

3.域属性的取值范围。

4.关系模式

关系模式描述关系的信息结构和语义限制,是型的概念;而关系是关系模式对应的一个实例,是值的概念。

5.关系数据库利用关系模型表示和处理数据的数据库,是一些相关的表和其他数据库对象的集合。

6.关键字/码

若关系中的某一个属性或属性组的值惟一地决定其他所有属性即元组的值,而其任何真

子集无此性质,则这个属性或属性组称为该关系的关键字。

7.候选键/候选关键字/候选码

如果一个关系中有多个属性或属性组都能用来标识该关系的元组,那么这些属性或属性

组都称为该关系的候选关键字。

8.主键/主关键字/主码在一个关系的多个候选关键字中指定其中一个作为该关系的关键字,它就称

为主键。

9.主属性

若关系中的一个属性是构成某一个候选关键字的属性组合中的一个,则称该属性为主属性。

2.2.3关系模型的三要素关系模型包括数据结构、关系操作和关系完整性三个组成部分。

1.数据结构——关系在数据库中要区分型和值,关系数据库中,关系模式是型,关系是值;关系是元

组的集

合,关系模式必须指出这个元组集合的结构,即它由哪些属性构成,这些属性来自哪些域,以及属性与域之间的映像关系。

2.关系操作关系模型中常用的关系操作有数据查询和数据更新两大部分,其中数据查询包括选择、

投影、连接、除、并、交、差,数据更新包括插入、删除、修改操作。数据查询的表达能力是其中最主要的部分。

3.关系完整性约束关系模型允许定义三类完整性约束:实体完整性、参照完整性和用户定义的完整

性。

2.2.4 关系的性质

关系模型是建立在集合代数基础上的,关系是有严格的数学定义的,并不是所有的二维表格都

可以称为关系。

关系数据库中,每一个关系要满足一定的要求或者规范条件,满足不同程度要求的

为不同范式的关系。

但对关系最基本的要求是不允许表中表,即关系数据模型中,所有的属性都应该是

不可再分的最小数据项。

2.3关系的规范化

2.3.1 函数依赖

1.函数依赖的定义

如果给定属性X的值能够确定属性Y的值,则称属性X函数决定属性Y,或称属性Y 函数依赖于属性X。一个关系上的函数依赖集,简写为FD。

函数依赖是关系模式R上属性之间需要满足的约束条件,它属于语义范畴的概念,所以,只能根据语义来确定函数依赖。

2.平凡函数依赖与非平凡函数依赖

在关系模式R(U)中,对于U的子集X和Y,如果X T Y,并且Y是X的子集,则称X T Y是平凡函数依赖;如果Y不是X的子集则称X T Y是非平凡函数依赖。我们讨论的总是非平凡函数依赖。

3.完全函数依赖/部分依赖

在关系模式R(U)中,对于U的子集X和Y,有函数依赖X T Y,如果存在X的非空真子集X '使得X 'T Y 成立,则称Y部分依赖于X,记作X-J Y。否则,称Y完全依赖于X,记作X f>Y。

4.传递函数依赖

在关系模式R(U)中,对于U的子集X、Y和Z,如果存在非平凡的函数依赖X T Y和Y T z,而Y说X,则称Z

关系数据库理论

第4部分关系数据库理论 复习习题与讲解资料 【主讲教师:钱哨】 一.考试大纲考点要求 1 了解关系模式设计中可能出现的问题及其产生原因以及解决的途径。 2 掌握函数依赖、完全函数依赖、部分函数依赖、传递函数依赖的定义,能计算属性的封闭集,并由此得到关系的候选键。 3 掌握第一范式( 1NF )、第二范式( 2NF )和第三范式( 3NF )的定义,能判别关系模式的范式等级。 4 掌握关系模式的分解(规范到 3NF )的步骤、分解的原则和分解的方法。 二.单项选择题 1. 为了设计出性能较优的关系模式,必须进行规范化,规范化主要的理论依据是()。 A. 关系规范化理论 B. 关系代数理论 C.数理逻辑 D. 关系运算理论 2. 规范化理论是关系数据库进行逻辑设计的理论依据,根据这个理论,关系数据库中的关系必须满足:每一个属性都是()。 A. 长度不变的 B. 不可分解的 C.互相关联的 D. 互不相关的 3. 已知关系模式R(A,B,C,D,E)及其上的函数相关性集合F={A→D,B→C ,E→ A },该关系模式的候选关键字是()。 A.AB B. BE C.CD D. DE

4. 设学生关系S(SNO,SNAME,SSEX,SAGE,SDPART)的主键为SNO,学生选课关系SC(SNO,CNO,SCORE)的主键为SNO和CNO,则关系R(SNO,CNO,SSEX,SAGE,SDPART,SCORE)的主键为SNO和CNO,其满足()。 A. 1NF B.2NF C. 3NF D. BCNF 5. 设有关系模式W(C,P,S,G,T,R),其中各属性的含义是:C表示课程,P表示教师,S表示学生,G表示成绩,T表示时间,R表示教室,根据语义有如下数据依赖集:D={ C →P,(S,C)→G,(T,R)→C,(T,P)→R,(T,S)→R },关系模式W的一个关键字是()。 A. (S,C) B. (T,R) C. (T,P) D. (T,S) 6. 关系模式中,满足2NF的模式()。 A. 可能是1NF B. 必定是1NF C. 必定是3NF D. 必定是BCNF 7. 关系模式R中的属性全是主属性,则R的最高范式必定是()。 A. 1NF B. 2NF C. 3NF D. BCNF 8. 消除了部分函数依赖的1NF的关系模式,必定是()。 A. 1NF B. 2NF C. 3NF D. BCNF 9. 如果A->B ,那么属性A和属性B的联系是()。 A. 一对多 B. 多对一 C.多对多 D. 以上都不是 10. 关系模式的候选关键字可以有1个或多个,而主关键字有()。 A. 多个 B. 0个 C. 1个 D. 1个或多个 11. 候选关键字的属性可以有()。 A. 多个 B. 0个 C. 1个 D. 1个或多个 12. 关系模式的任何属性()。 A. 不可再分 B. 可以再分 C. 命名在关系模式上可以不唯一 D. 以上都不是 13. 设有关系模式W(C,P,S,G,T,R),其中各属性的含义是:C表示课程,P表示教师,S表示学生,G表示成绩,T表示时间,R表示教室,根据语义有如下数据依赖集:D={ C →P,(S,C)→G,(T,R)→C,(T,P)→R,(T,S)→R },若将关系模式W分解为三个关系模式W1(C,P),W2(S,C,G),W2(S,T,R,C),则W1的规范化程序最

数据库基本概念

数据库基本概念 引言 本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英,数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。 是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说,理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师,或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论,又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢? 研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑,部分原因是数学基础的问题。有一些术语,大多数程序员理解为一种含义,而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统,了解关系数据库理论是十分重要的。 为了搞清楚研究人员的专业术语,我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容,并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容,所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。 本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现,尽管这超出了本书的范围,但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节,仅仅给出一个概述。更进一步的内容,参看第一章提到的参考书目。 在本章中,我们将会看到下列内容: ?关系模型——考察相关的技术术语:我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义 关系模型 正像第1章中提到的,E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中,我们将从SQL Server 的角度出发,考察一些在关系模型中比较重要的内容。 正像我们所看到的那样,SQL Server 与关系模型有很多共性的东西,但

关系数据库设计

目录 一 Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 二关系型数据库设计阶段 三设计原则 四命名规则 数据库设计,一个软件项目成功的基石。很多从业人员都认为,数据库设计其实不那么重要。现实中的情景也相当雷同,开发人员的数量是数据库设计人员的数倍。多数人使用数据库中的一部分,所以也会把数据库设计想的如此简单。其实不然,数据库设计也是门学问。 从笔者的经历看来,笔者更赞成在项目早期由开发者进行数据库设计(后期调优需要DBA)。根据笔者的项目经验,一个精通OOP和ORM的开发者,设计的数据库往往更为合理,更能适应需求的变化,如果追其原因,笔者个人猜测是因为数据库的规范化,与OO的部分思想雷同(如内聚)。而DBA,设计的数据库的优势是能将DBMS的能力发挥到极致,能够使用SQL和DBMS实现很多程序实现的逻辑,与开发者相比,DBA优化过的数据库更为高效和稳定。如标题所示,本文旨在分享一名开发者的数据库设计经验,并不涉及复杂的SQL语句或DBMS使用,因此也不会局限到某种DBMS产品上。真切地希望这篇文章对开发者能有所帮助,也希望读者能帮助笔者查漏补缺。 一?Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 Edgar Frank Codd(埃德加·弗兰克·科德)被誉为“关系数据库之父”,并因为在数据库管理系统的理论和实践方面的杰出贡献于1981年获图灵奖。在1985年,Codd 博士发布了12条规则,这些规则简明的定义出一个关系型数据库的理念,它们被作为所有关系数据库系统的设计指导性方针。 1.信息法则?关系数据库中的所有信息都用唯一的一种方式表示——表中的值。 2.保证访问法则?依靠表名、主键值和列名的组合,保证能访问每个数据项。 3.空值的系统化处理?支持空值(NULL),以系统化的方式处理空值,空值不依赖于数据类型。 4.基于关系模型的动态联机目录?数据库的描述应该是自描述的,在逻辑级别上和普通数据采用同样 的表示方式,即数据库必须含有描述该数据库结构的系统表或者数据库描述信息应该包含在用 户可以访问的表中。 5.统一的数据子语言法则?一个关系数据库系统可以支持几种语言和多种终端使用方式,但必须至少 有一种语言,它的语句能够一某种定义良好的语法表示为字符串,并能全面地支持以下所有规 则:数据定义、视图定义、数据操作、约束、授权以及事务。(这种语言就是SQL) 6.视图更新法则?所有理论上可以更新的视图也可以由系统更新。 7.高级的插入、更新和删除操作?把一个基础关系或派生关系作为单个操作对象处理的能力不仅适应 于数据的检索,还适用于数据的插入、修改个删除,即在插入、修改和删除操作中数据行被视 作集合。 8.数据的物理独立性?不管数据库的数据在存储表示或访问方式上怎么变化,应用程序和终端活动都 保持着逻辑上的不变性。 9.数据的逻辑独立性?当对表做了理论上不会损害信息的改变时,应用程序和终端活动都会保持逻辑 上的不变性。 10.数据完整性的独立性?专用于某个关系型数据库的完整性约束必须可以用关系数据库子语言定 义,而且可以存储在数据目录中,而非程序中。

Oracle数据库数据对象分析_张达宇

Oracle数据库数据对象分析 日期:2006-01-18 08:00 点击: Oracle数据库数据对象中最基本的是表和视图,其他还有约束、序列、函数、存储过程、包、触发器等。对数据库的操作可以基本归结为对数据对象的操作,理解和掌握Oracle数据库对象是学习Oracle的捷径。 表和视图 Oracle中表是数据存储的基本结构。ORACLE8引入了分区表和对象表,ORACLE8i引入了临时表,使表的功能更强大。视图是一个或多个表中数据的逻辑表达式。本文我们将讨论怎样创建和管理简单的表和视图。 管理表 表可以看作有行和列的电子数据表,表是关系数据库中一种拥有数据的结构。用CREATE TABLE语句建立表,在建立表的同时,必须定义表名,列,以及列的数据类型和大小。例如: 这样我们就建立了一个名为products的表,关键词CREATE TABLE后紧跟的表名,然后定义了三列,同时规定了列的数据类型和大小。 在创建表的同时你可以规定表的完整性约束,也可以规定列的完整性约束,在列上普通的约束是NOT NULL,关于约束的讨论我们在以后进行。 在建立或更改表时,可以给表一个缺省值。缺省值是在增加行时,增加的数据行中某一项值为null时,oracle即认为该值为缺省值。 下列数据字典视图提供表和表的列的信息: . DBA_TABLES . DBA_ALL_TABLES . USER_TABLES . USER_ALL_TABLES . ALL_TABLES . ALL_ALL_TABLES . DBA_TAB_COLUMNS . USER_TAB_COLUMNS . ALL_TAB_COLUMNS 表的命名规则 表名标识一个表,所以应尽可能在表名中描述表,oracle中表名或列名最长可以达30个字符串。表名应该以字母开始,可以在表名中包含数

关系数据库重点

第2章关系数据库 教学课时:6课时 本章学习目标: 1.掌握数据模型的基本概念 2.掌握实体-联系模型 3.掌握关系模型的概念和性质 4.掌握关系的完整性规则 5.掌握关系数据库的规范化理论、范式的基本概念和分解方法 教学重点: 1.关系数据模型 2.关系的规范化 3.关系完整性 教学难点: 1.实体—联系模型 2.关系模型的三要素 3.范式 4.实体完整性 5.参照完整性 教学方法:讲授法、讲解法、演示法、讨论法 教学过程及内容: 2.1 数据模型 2.1.1 数据模型的概念 一般地讲,数据模型是严格定义的一组概念的集合。这些概念精确地描述了系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此,数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束三部分组成。 1. 数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合,这些对象是数据库的组成成分。 2. 数据操作 数据操作是指对数据库中各种对象型的实例(如关系模型中的关系的值)所允许执行的操作的集合,包括操作及有关的操作规则。数据库主要有检索和更新(包括插入、删除、修改)两大类操作。 3. 数据的完整性约束条件 数据的完整性约束条件是一组完整性规则的集合。完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则,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。 2.1.2 数据之间的联系 数据模型是数据库系统的核心和基础,各种数据库管理系统都是基于某种数据模型的。而具体的数据库管理系统所支持的数据模型不便于非计算机专业人员理解和应

用。 ●概念模型用于信息世界的建模,是现实世界到信息世界的第一层抽象。它不是面向 机器实现,而是面向现实世界,是按照用户的观点来对数据和信息建模。 图2.1 数据抽象层次 1. 实体及其属性 1) 实体 客观存在并可相互区分的事物称为实体。 2) 属性 实体所具有的某一特性称为属性。 3) 实体和属性的型与值 实体和属性有型与值之分。 4) 实体集 具有相同实体型的实体的集合称为实体集。 5) 关键字 在实体属性中,用于区别实体集合中不同个体的某个属性或某几个属性的组合,称为关键字。 2. 实体间的联系 实体内部的联系通常是指实体的各属性之间的联系。实体之间的联系通常是指一个实体集内部各实体之间的联系或者不同的实体集的实体之间的联系。 两个实体集之间的联系可以分为三类。 ●一对一联系(1∶1) ●一对多联系(1∶N) ●多对多联系(M∶N) 图2.2表示了两个实体集间的以上3种联系。 实际上,一对一联系是一对多联系的特例,而一对多联系又是多对多联系的特例。 通常情况下,两个以上的实体集之间也存在着一对一、一对多或多对多联系。 (a)一对一联系 (b)一对多联系 (c)多对多联系 实体集A 实体集B 实体集A 实体集B 实体集A 实体集B

翻译 大型共享数据库的数据关系模型(精选.)

大型共享数据库的数据关系模型 E.F.Codd IBM Research Laboratory,SanJose,California 未来的数据库使用者一定是和数据在机器中的存储(即数据库的内部模式)相隔离的。而通过提示服务来提供信息是一个不太令人满意的解决方法。当数据的内部模式表示发生改变,甚至数据内部表示的多个方面发生改变时,终端用户和大多数应用程序的活动都不会受到影响。因此,查询、更新和报告存储信息类型的自然增长和变动都需要在数据表示中表现出来。 现存的不可推断的、格式化的数据系统给用户提供了树结构的文件或者更一般的网格模式的数据。本文在第一部分讨论这些模式的不足之处。并且会介绍一种基于n元组关系的模式,一种数据库关系的正式形式和通用数据子句的概念。第二部分将讨论一些关系的操作(不是逻辑层面的),并且把这些操作应用于用户模式上解决冗余和一致性问题。 1关系模式和一般模式 1.1简介 这篇文章是关于系统的基本关系原理的应用,这个原理提供了共享大型格式化数据库的方法。除了Childs[1]的文章有介绍外,用于数据库系统的关系的主要应用 还表现在演绎推理型的问-答系统中。Levein和Maron[2]提供了大量关于这个领域的参考资料。 相比之下,这里要解决的问题是一些数据独立性的问题——应用程序和终端活动之于数据类型增长和数据表示变动的独立性,而数据一致性问题即使在非演绎推 理型系统中也是很棘手的。 在目前流行的非推论性系统中,第一部分要介绍的数据的关系视图(或叫做模式)在一些方面似乎优于图模式和网格模式[3,4]。这种模式提供了一种根据数据的自然结构来描述描述数据的方式——也就是说,不用为了数据的机器表示而添加其 他的将结构。因此,这种模式为高水准的数据语言提供了基础,而这种数据语言机 制一方面可以达到最大化程序之间的独立性,另一方面也可以最大化数据的机器表 示和组织之间的独立性。 关系模式更高一级的优势在于它构成了关系处理可导性、冗余性和一致性的坚固基础——这些将在第二部分讨论。另一方面,网络模型产生了一些混淆,尤其是 把连接的源误作为关系的源(见第二部分“连接陷阱”) 最后,关系视图允许对目前格式化数据系统的范围和逻辑限制的更清晰的估算,并且有在单独的系统内竞争数据表示方式的优点(从逻辑的观点)。更清楚的这个观点的示例会在本文中的不同部分中被阐释。但是支持关系模式的系统实现不会讨论。 1.2目前系统的数据相关性 最近发展的信息系统中数据描述表的提供是向数据独立性目标[5,6,7]靠近的重要提高。这些表可以使改变数据库中数据表示的某些特征变得更容易些。但是,许 多数据表示特征可以在不逻辑地削弱一些应用程序的情况下被改变的功能仍受到相 当的限制。更进一步,与用户交互的数据模式仍然有一些散乱的代表性特征,特别

数据库的4个基本概念

数据库的4个基本概念 1.数据(Data):描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase,DB):长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS 4.数据库系统(DataBase System,DBS) 数据模型 数据模型(data model)也是一种模型,是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类:概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模,完全不涉及信息在计算机中的表示,主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物,也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构,由实体名及其属性名集合表示。如:实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中,事物内部以及事物之间是有联系的,这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系(各属性)和实体型之间的联系(各实体集)。有一对一,一对多,多对多等。 第二类:逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型(数据模型的一种,最重要的一种) 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation):一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple):表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute):表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key):表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain):一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。

关系数据库的基本概念应用

★事业单位考试专用★ 数据库 1.数据模型(Data Models):在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。 2.数据模型应满足三方面要求:能比较真实地模拟现实世界;容易为人所理解;便于在计算机上实现。 3.数据模型:按计算机的观点对数据建模,主要用于DBMS的实现。一般有层次,网状,关系三种。 4.矩形:表示实体集;菱形:表示联系集;线:连接实体集与联系集或属性与实体集;椭圆:表示属性;下划线:主码属性。 5.常用数据模型:层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。 6.层次模型的存储结构:邻接法:前序穿线树;链接法:用指针表示层次关系(子女-兄弟链接法,层次序列链接法)。(众) 7.网状模型存储结构:链接法:用指针表示层次关系(单链,双链,环链等)。(S_XH,C_KCH) 8.关系模型中,关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项。 9.SQL语言的REVOKE语句实现安全性数据控制功能。 10.数据仓库通常采用三层体系结构、底层的数据仓库服务器一般是一个关系型数据库系统、数据仓库前端分析工具中包括报表工具。 11.Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统、Linux提供强大的应用程序开发环境,支持多种编程语言、Linux提供对TCP/IP协议的完全支持。 12.Solaris是SUN公司的高性能Unix,Solaris运行在许多RISC工作站和服务器

上,Solaris支持多处理、多线程。 13.Unix系统的特色:交互的分时系统、以全局变量为中心的模块结构、可以分成内核和外壳。Unix系统中进程由三部分组成:进程控制块,正文段和数据段。Unix系统中,输入/输出设备被看成是特殊文件。 14.属于企业级的大型数据库管理系统的主要有Oracle、DB2、Informix、Sybase 、SQL Server。 15.DBA是数据库系统的一个重要组成,有很多职责:定义数据库的存储结构和存取策略、定义数据库的结构、定期对数据库进行重组和重构。 16.对于数据量大的网站,应选用的数据库是DB2。 17.关系代数表达式的优化策略中,首先要做的是尽早执行选择运算。

关系数据库设计理论

第6章关系数据库设计理论 本章主要讲解在关系数据库的设计过程中,如何减少数据冗余,避免出现异常,该如何对数据库模式进行中心设计。 1.深入理解函数依赖和键码的概念。学会计算属性的封闭集。 2.模式设计是本章的重点。了解数据冗余和更新异常产生的根源;理解关系模式规范化的途径;准确理解第一范式、第二范式、第三范式和BC范式的含义、联系与区别; 深入理解模式分解的原则;熟练掌握模式分解的方法,能正确而熟练的将一个关系模式分解成属于第三范式或BC范式的模式。 3.了解多值依赖和第四范式的概念,掌握把关系模式分解成属于第四范式的模式的方法。 本章主要的知识点包括: 知识点1 函数依赖 知识点2 模式设计 知识点3 多值依赖 学习要点1、函数依赖 1.1函数依赖的定义 如果关系R的两个元组在属性A1,A2,… An上一致(也就是,两个元组在这些属性所对应的各个分量具有相同的值),则它们在另一个属性B上也一致。那么,我们就说在关系R中属性B函数依赖于属性A1A2…An。记做A1A2…An ,也可以说“A1,A2,…,An函数决定B”。A1A2…An称为决定因素。 举例: 在这个关系中,学号确定后,学生的姓名及所在的系就都确定了。属性中的这种依赖关系就是函数依赖。在本例中存在下列函数依赖。 ?Sno SN ame ?Sno S dept ?S dept Mname ?Sno C name Grade 1.2 关系的键码如一个或多个属性的集合{A1,…,An}满足如下条件,称该集合为关系R的键码: 1. 这些属性函数决定该关系的所有其它属性。 2. {A1,…,An}的任何真子集都不能函数决定R的所有其它属性,键码必须是最小的。 1.3 超键码包含键码的属性集称为“超键码” 。

关系数据库重点

第 2 章关系数据库 教学课时:6 课时本章学习目标: 1.掌握数据模型的基本概念 2.掌握实体- 联系模型 3.掌握关系模型的概念和性质 4.掌握关系的完整性规则 5.掌握关系数据库的规范化理论、范式的基本概念和分解方法教学重点: 1.关系数据模型 2.关系的规范化 3. 关系完整性教学难点: 1.实体—联系模型 2.关系模型的三要素 3. 范式 4. 实体完整性 5. 参照完整性 教学方法:讲授法、讲解法、演示法、讨论法 教学过程及内容: 2.1 数据模型 2.1.1 数据模型的概念 一般地讲,数据模型是严格定义的一组概念的集合。这些概念精确地描述了系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此,数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束三部分组成。 1. 数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合,这些对象是数据库的组成成分。 2. 数据操作 数据操作是指对数据库中各种对象型的实例(如关系模型中的关系的值)所允许执行的 操作的集合,包括操作及有关的操作规则。数据库主要有检索和更新(包括插入、删除、修改)两大类操作。 3.数据的完整性约束条件 数据的完整性约束条件是一组完整性规则的集合。完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则,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。 2.1.2 数据之间的联系 数据模型是数据库系统的核心和基础,各种数据库管理系统都是基于某种数据模型的。而具体 的数据库管理系统所支持的数据模型不便于非计算机专业人员理解和应

用。 概念模型用于信息世界的建模,是现实世界到信息世界的第一层抽象。它不是面向 机器实现,而是面向现实世界,是按照用户的观点来对数据和信息建模。 图2.1数据抽象层次 1.实体及其属性 1)实体 客观存在并可相互区分的事物称为实体。 2)属性 实体所具有的某一特性称为属性。 3)实体和属性的型与值实体和属性有型与值之分。 4)实体集 具有相同实体型的实体的集合称为实体集。 5)关键字 在实体属性中,用于区别实体集合中不同个体的某个属性或某几个属性的组合,称为关键字。 2.实体间的联系 实体内部的联系通常是指实体的各属性之间的联系。实体之间的联系通常是指一个实体 集内部各实体之间的联系或者不同的实体集的实体之间的联系。 两个实体集之间的联系可以分为三类。 一对一联系(1 : 1) 一对多联系(1 : N) 多对多联系(M : N) 图2.2表示了两个实体集间的以上3种联系。 实际上,一对一联系是一对多联系的特例,而一对多联系又是多对多联系的特例。 通常情况下,两个以上的实体集之间也存在着一对一、一对多或多对多联系。 实体集A 实体集B 实体集A 实体集B X

关系型大数据库和非关系型大数据库

关系型数据库和非关系型数据库 自1970年,埃德加·科德提出关系模型之后,关系数据库便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候,人们发现,在这个信息爆炸的“大数据”时代,关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈,面对一个表中上亿条的数据,SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道,往往添加了越多的约束的技术,在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年,Carlo Strozzi提出NOSQL的概念,指的是他开发的一个没有SQL功能,轻量级的,开源的关系型数据库。注意,这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别,它确确实实字如其名,指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷,CarloStrozzi也发觉,其实我们要的不是"nosql",而应该是"norelational",也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,我们必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念,他以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,用户可以根据需要去添加自己需要的字段,这样,为了获取用户的不同信息,不需要像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束,他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(Not only SQL,非关系型数据库)有不下于25种,除了Dynamo、Bigtable以外还有很多,比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色,是基于不同应用场景而开发的,而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况: MongoDB是基于文档的存储的(而非表),是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free),意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,

关系数据库理论

关系数据库理论

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第4部分关系数据库理论 复习习题与讲解资料 【主讲教师:钱哨】 一.考试大纲考点要求 1了解关系模式设计中可能出现的问题及其产生原因以及解决的途径。 2 掌握函数依赖、完全函数依赖、部分函数依赖、传递函数依赖的定义,能计算属性的封闭集,并由此得到关系的候选键。 3 掌握第一范式(1NF )、第二范式( 2NF )和第三范式(3NF )的定义,能判别关系模式的范式等级。 4 掌握关系模式的分解(规范到3NF )的步骤、分解的原则和分解的方法。 二.单项选择题 1.为了设计出性能较优的关系模式,必须进行规范化,规范化主要的理论依据是( ) 。A. 关系规范化理论 B. 关系代数理论 C.数理逻辑D. 关系运算理论 2. 规范化理论是关系数据库进行逻辑设计的理论依据,根据这个理论,关系数据库中的关系必须满足:每一个属性都是( ) 。 A. 长度不变的B. 不可分解的 C.互相关联的 D. 互不相关的 3.已知关系模式R(A,B,C,D,E)及其上的函数相关性集合F={A→D,B→C ,E→A },该关系模式的候选关键字是( ) 。 A.AB B. BE C.CDD.DE

4.设学生关系S(SNO,SNAME,SSEX,SAGE,SDPART)的主键为SNO,学生选课关系SC(SNO,CNO,SCORE)的主键为SNO和CNO,则关系R(SNO,CNO,SSEX,SA GE,SDPART,SCORE)的主键为SNO和CNO,其满足( )。 A.1NF B.2NF C.3NF D. BCNF 5. 设有关系模式W(C,P,S,G,T,R),其中各属性的含义是:C表示课程,P表示教师,S表示学生,G表示成绩,T表示时间,R表示教室,根据语义有如下数据依赖集:D={C →P,(S,C)→G,(T,R)→C,(T,P)→R,(T,S)→R },关系模式W的一个关键字是()。 A.(S,C)B. (T,R) C.(T,P) D. (T,S) 6.关系模式中,满足2NF的模式( ) 。 A. 可能是1NF B. 必定是1NF C. 必定是3NF D. 必定是BCNF 7.关系模式R中的属性全是主属性,则R的最高范式必定是()。 A. 1NF B. 2NF C. 3NF D. BCNF 8. 消除了部分函数依赖的1NF的关系模式,必定是()。 A.1NF B.2NF C.3NF D. BCNF 9.如果A->B ,那么属性A和属性B的联系是( ) 。 A.一对多B. 多对一 C.多对多D. 以上都不是 10. 关系模式的候选关键字可以有1个或多个,而主关键字有( )。 A.多个B.0个 C.1个D.1个或多个 11.候选关键字的属性可以有()。 A. 多个B. 0个 C.1个D. 1个或多个 12. 关系模式的任何属性()。 A.不可再分 B. 可以再分C. 命名在关系模式上可以不唯一D.以上都不是 13. 设有关系模式W(C,P,S,G,T,R),其中各属性的含义是:C表示课程,P表示教师,S表示学生,G表示成绩,T表示时间,R表示教室,根据语义有如下数据依赖集:D={ C→P,(S,C)→G,(T,R)→C,(T,P)→R,(T,S)→R },若将关系模式W分解为三个关系模式W1(C,P),W2(S,C,G),W2(S,T,R,C),则W1的规范化程序最高达到( )。 A.1NFB.2NF C.3NFD. BCNF

浅谈对的理解对象—关系型数据库

浅谈对对象—关系型数据库的理解 姓名:杨小敏 学号:2010206190026

针对对象—关系型数据库的理解我想结合自己的专业(地图学与地理信息系统)从下面三个方面来理解:(1)关系型数据的发展以及在空间数据管理方面的优缺点(2)面向对象数据库的发展及在空间数据管理方面的优缺点(3)关系型数据库和面向对象技术的融合在数据库发展中所起到的独特作用在我们GIS专业领域内,随着信息技术的发展,各种应用系统建设的不断深入,像现在面向21世纪的应急应用系统的建设、城市基础地理空间信息数据库系统与共享平台的建设、地理信息公共服务平台的建设,小到“数字城市”的建设,大到“数字地球”乃至“智慧地球”的建设,我们已经开始不满足数值和文字的信息处理,为了达到系统建设平台尤其是公共服务平台的建设起到良好的客户友好体验,大量的图形信息,音频信息已经深入到数据库的设计中,其中尤其是空间数据库管理备受瞩目。所以,面对信息爆炸的21世纪,海量数据的存储和管路已经不是传统的数据库能解决的,空间数据管理需要更强的数据库——对象关系型数据库。 为什么空间数据需要对象关系型数据库的管理才更有效?我想简单的说一下GIS空间数据的基本特征:(1)空间特征:每个空间对象都具有空间坐标,所以在存储空间数据的同时我们要考虑数据的空间分布特征;(2)非结构化特征:通用数据库或者是传统数据库数据记录一般是结构化的,在面对空间图形信息的时候难以直接采用关系数据管理系统;(3)空间关系特征:空间数据的空间关系最重要的就是空间拓扑关系,这种拓扑结构方便了空间数据的查询和空间分析,但是给空间数据的一致性和完整性的维护增加了复杂性;(4)海量数据的特征:数据库在面对海量数据的存储和组织时,一般在二维空间上划分块或图幅,在垂直的方向上划分层在组织海量空间数据。 在空间数据的管理技术的发展中,从手工管理管理阶段到文件管理阶段再到数据库管理阶段,在三个数据管理阶段,对数据管理方式也不尽相同,在这里,我想说的是空间数据库的发展历史对空间数据管理的影响,第一是层次关系型数据库:只是数据库发展的初级阶段,这是空间数据的管理大多用文件方式管理,很显然不适合管理海量的空间数据,所以淘汰;第二是网络关系型数据库:在一定程度上解决了空间数据复杂管理的难题,但还是被日益崛起的关系型数据库所淘汰;第三是关系型数据库的发展:为了解决难于保证数据的完整性,开始将空

第二章 关系数据库基本原理

第二章关系数据库基本原理 一、选择题 1.关系数据表的关键字可由()字段组成。 A、一个 B、两个 C、多个 D、一个或多个 2.下列关于关系数据库叙述错误的是()。 A、关系数据库的结构一般保持不变,但也可根据需要进行修改 B、一个数据表组成一个关系数据库,多种不同的数据则需要创建多个数据库 C、关系数据表中的所有记录的关键字字段的值互不相同 D、关系数据表中的外部关键字不能用于区别该表中的记录 3.参照完整性规则:表的()必须是另一个表的主键的有效值,或者是空值。 A、候选键 B、外键 C、主键 D、主属性 4.关系数据库规范化是为了解决关系数据库中的()问题而引入的。 A、插入、删除和数据冗余 B、提高查询速度 C、减少数据操作的复杂性 D、保证数据的安全性和完整性 5.关系数据库是若干()的集合。 A、表(关系) B、视图 C、列 D、行 6.在关系模式中,实现“关系中不允许出现相同的元组”的约束是()约束。 A、候选键 B、主键 C、键 D、超键 7.约束“年龄限制在18~30岁之间”属于DBMS的()功能。 A、安全性 B、完整性 C、并发控制 D、恢复 8.反映现实世界中实体及实体间联系的信息模型是()。 A、关系模型 B、层次模型 C、网状模型 D、E-R模型 9.关系数据模型的3个组成部分中,不包括()。 A、完整性规则 B、数据结构 C、数据操作 D、并发控制 10.如何构造出一个合适的数据逻辑结构是()主要解决的问题。 A、关系数据库优化 B、数据字典 C、关系数据库规范化理论 D、关系数据库查询 11.学生社团可以接纳多名学生参加,但每个学生只能参加一个社团,从社团到学生之间的 联系类型是()。 A、多对多 B、一对一 C、多对一 D、一对多 12.关系模式的任何属性()。 A、不可再分 B、可以再分 C、命名在关系模式上可以不唯一 D、以上都不是 13.一个m:n联系转换为一个关系模式。关系的关键字为()。 A、某个实体的关键字 B、各实体关键字的组合 C、n端实体的关键字 D、任意一个实体的关键字 14.候选关键字的属性可以有()。 A、多个 B、0个 C、1个 D、1个或多个 15.关系模型中有三类完整性约束:实体完整性、参照完整性和域完整性。定义外部关键字 实体的是哪一类完整性()? A、实体完整性 B、域完整性 C、参照完整性 D、实体完整性、参照完整性和域完整性 16.设已知F={C→A,CG→D,CG→B,CE→A,ACD→B},从中去掉哪些函数依赖关系后得到 的新的函数依赖集合F1与F是等价的()。

关系数据库毕业论文

摘要 随着Internet的发展和人们对数据标准性、平台无关性的要求越来越高,XML(Extensible Markup Language)得到了广泛的应用,同时人们对于XML的存储方式提出了更高的要求。 本课题意在设计一种将XML数据存入关系数据库中的方法,并按照该方法开发一个XML 数据装入关系数据库的软件。 本文首先对XML的基本知识进行介绍,随后讨论用关系数据库存储XML数据的原因,并对目前已经提出的一些XML文档在关系数据库中的存储方式进行研究讨论,在此基础上提出一个无模式的XML文档对于关系数据库的存储方法。这个方法将XML数据分为文档、元素、属性、文本四种节点,并将这四种节点映射为数据库中四个关系表。另外将DOM树中的元素节点关系映射为一个数据库关系表,这五个表是本课题中数据库设计的核心。五个表中包含的属性信息要求方便于DOM接口和SAX接口两种方式访问。 提出存储方法后,我们将利用这种存储方法开发一个关系数据库中XML数据装入系统。文章后半部分将详细说明该软件的需求分析、设计、具体开发细节以及测试。该软件的测试结果验证了这种存储方法能够有效的将无模式的XML文档存入关系数据库。 关键词:关系数据库、XML

Abstract With the development of Internet and the people’s higher and higher requirement for data’s standardization and its independent of platform,XML(extensible markup language) is widely used,in the mean time the higher requirement for the storage of XML data is asked. This research group designed a method to store XML data into RDB(Relational Data Base) of which the technology have been very mature and widely used.Then we developed an application that can store the XML data into RDB using this method. At first this article will introduce basical knowledge of XML,and then discuss why store XML data using RDB.After that we’ll research and discuss the some methods for storing XML data into RDB that have been put forward.Based on them we’ll design a storage method from non-schema XML data to RDB.We classified XML data as four kind of nodes such as Document,Element,Atribute and Text.These four nodes are mapped to four tables in the RDB and we mapped the DOM Tree into a table too.The five tables is the core of the RDB design.The attribute information involved in the tables is required that both DOM and SAX interface can be easy to get information from the tables. After giving the method we designed we’ll develop an application that can storing the XML data into RDB using that method.It’s requirement analyse,design details and test result well be described in the second half part of the article.The test result will show that using the storage method we can storing the non-schema XML data into the RDB effectively. Key words:RDB(Relational Data Base),XML

数据库的基本概念

1.关系的基本操作:选择、投影、并、差、笛卡尔集。 2.声明变量的语句:declare @XXX (XXX为变量名称) 3.判断并发调度的正确性: (1)可串行性的调度:多个事务的并发执行是正确的,当且仅当其结果与某一次串行的执行这些实物的结果相同。 (2)可串行性:是并发事务调度的准则。按照这个准则,一个给定的并发调度,当且仅当他是可串行化的才认为是正确的调度。 4.事物的四个特性:原子性、一致性、隔离性和持续性。 5.定义视图: Create view <视图名称>[(列名)[,(列名)]] As <子查询> [with check option] 6.关系数据理论: 7.范式: (1)第二范式:若R∈1NF,且每一个非主属性完全依赖于码,则R∈2NF (2)第三范式:非主属性中不存在传递关系。 8.角色、权限 (1)创建角色:create role <角色名> (2)给角色授权:create <权限> on <对象类型> 对象名to 角色。 9.设计中概念模型描述什么:实体、属性、码、实体型、实体集、联系。 10.关系的完整性:实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性。 11.读锁和写锁的定义: (1)写锁:又称“排它锁”,若事物T对数据对象A加上X锁,则只允许T读取和修改A,其他任何事物都不能对A加任何类型的锁,直到T释放A上的锁。 (2)读锁:又称“共享锁”,若事物T对数据对象A加上S锁,则事物T可以读A但不能修改A,其他事物只能对A加S锁,而不能加X锁,直到T释放A上的S锁。 简答: 1.关系模式:判断是第几范式,分析指出主键、外键P175 例题4 2.举例说明参照完整性(外键取值的几种情况)P49例题1,例题2,例题3 3.数据库的设计步骤、任务。 (1)需求分析(2)概念结构设计(3)逻辑结构设计(4)物理结构设计 (5)数据库实施(6)数据库运行和维护 4.描述并发调度中锁的概念、作用 (1)概念:事物T对某个数据对象操作之前,先向系统发出申请,对其加锁。加锁后的事物T就对该数据对象有了一定的控制,在事物T释放它的锁之前,其他的事物不能更新此数据对象。 (2)作用:解决了事物并发过程中可能出现的丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。

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