les01_数据库结构
mysql的底层数据结构和原理
mysql的底层数据结构和原理MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它的底层数据结构和原理对于理解其性能和功能至关重要。
以下是一些关键的底层数据结构和原理：1. InnoDB存储引擎：MySQL支持多种存储引擎，其中InnoDB是最常用的一种。
InnoDB提供了ACID事务支持、行级锁定和外键约束。
2. 数据页（Page）：InnoDB存储引擎的最小数据单位是页，通常大小为16KB。
一个表空间由多个页组成。
3. B+树索引：InnoDB使用B+树作为索引结构，特别是聚集索引和非聚集索引。
B+树的特点是所有的值都出现在叶子节点上，并且叶子节点之间通过指针相互连接，便于顺序访问。
4. 主键索引和非主键索引：InnoDB允许一个表有多个索引，但只能有一个聚集索引。
聚集索引决定了表中数据的物理存储顺序，非聚集索引则有一个指向聚集索引的指针。
5. 事务日志（Redo Log）：为了确保数据的持久性和事务的ACID属性，InnoDB使用事务日志来记录所有更改。
如果系统崩溃，可以使用事务日志进行恢复。
6. 行格式（Row Format）：InnoDB有两种行格式：COMPACT和DYNAMIC。
它们决定了如何在B+树叶子节点中存储行数据。
7. MVCC（多版本并发控制）：为了支持高并发，InnoDB使用MVCC来保存旧的数据版本。
这使得读取操作不需要加锁，提高了并发性能。
8. 外键约束：InnoDB支持外键约束，确保数据之间的引用完整性。
9. 分区表：MySQL允许将一个大表分成多个小表，这些小表可以在不同的物理文件中存储，以提高查询和管理性能。
10. 复制（Replication）：MySQL支持主从复制，用于数据备份、负载均衡和高可用性。
理解这些底层数据结构和原理有助于更好地优化MySQL数据库的性能、设计和调优。
db01--数据库系统概述
1.2 数据库管理技术的发展
•人工管理（50年代中期以前）
这一阶段计算机主要用于科学计算。 硬件中的外存只有卡片、纸带、磁带，没有磁盘等直接 存取设备。 软件只有汇编语言，没有操作系统和管理数据的软件。 数据处理的方式基本上是批处理。 •数据不进行保存 •没有专门的数据管理软件 •数据面向应用 • 基本上没有文件的概念
1.3 数据模型
数据模型的发展：
（1）.层次模型 Hierarchical Model ---- 树结构 • 图1.9是层次模型有向树的示意图。 • 结点A为根结点，Ｄ,F,G为叶结点， • B,D为兄结点……
A B C
D 层次模型有向树的示意图
E
F
1.3 数twork Model ---- 图结构
1.1 基本概念
3.数据 data
数据是将现实世界中的各种信息记录下来的符号， 其意义是客观实体的属性值，是信息的载体和具体表现形 式。同样的信息可用多种不同形式的数据来表示，信息不 随它的数据形式变化而改变。
数据有数字、文字、图形、图像、声音等多种表现形 式。
数据与信息的关系： 数据是信息的载体（表现形式）；信息是数据的内 容或是解释。信息=数据+数据处理
1.1 基本概念 dbms与dbs的关系
1.1 基本概念
6.数据库系统 database system，简称DBS
数据库
数据库
是数据库系统 的核心和管理 对象
硬件
软件
数据库软件 主要指数据 库管理系统 DBMS
人员 数据库管理员DBA
LES物流执行系统
LES物流执行系统物流执行系统（Logistics Execution System简称LES），是以物料拉动为核心，统筹考虑物料在不同仓储单元的交互，实现物料从入库、库内管理、出库、拉动、转移到最终装配的物流管理系统。
华天软件LES系统以信息流驱动实物流，并以实物流反馈信息流的执行进度，实现“账随单变，卡随物走”，真正意义上保证了库存、出入库信息的准确性。
将仓库内、仓库与仓库之间、仓库与车间之间的业务实现高效的统一，打造企业精益物流执行体系。
华天软件LES系统将供应商、三方物流、配送中心、车间超市、线边库等仓储单元有机整合在一起，结合条码技术、PDA、车载终端、电子拣选等技术手段，对仓储物流中作业动作及过程进行指导和规范。
自动采集及记录相关数据，提高作业的准确性、速度，增加仓库管理的效率、透明度、真实度，降低仓储管理成本。
同时系统配置丰富的物料拉动模式，包括：JIT、JIS、PPS、SPS、Andon等，提高物料的拉动效率。
业务流程示意图系统功能架构图华天LES产品优势：●灵活多样的物料拉动管理，支持排序、配料、SPS+DPS、看板、看板卡、ANDON等多种配送方式；●支持便捷灵活的手持流程作业；●支持全过程、多方位的条码化数据采集；●支持多系统间的无缝集成，保证数据的一致性；●系统架构轻量化，支持多种数据库且业务组件成熟，方便重用和多系统间集成；●支持集团级的分布式部署，物流执行指标等数据分析结果统一汇总至门户，进行决策辅助。
华天LES产品功能：一、仓库基础档案：维护仓库基础数据，包括仓库、货架、仓位、托牌等。
华天LES系统可为物料指定唯一的仓位，也可以自定义仓位策略，物料入库时，系统根据策略自动生成仓位信息。
二、物流规划档案：维护物流规划基础数据，包括器具、物料配送方式、物料配送路线等，为物料拉动提供数据支撑。
三、条码的应用条码对于仓储的管理毋庸置疑是高效的，但是仅仅依靠零部件条码是无法实现条码的高效应用的，因此在条码应用上华天软件建议实施多重条码。
数据库的六个对象
数据库的六个对象
数据库的六个对象包括表（Table）、视图（View）、索引（Index）、触发器（Trigger）、存储过程（Stored Procedure）和函数（Function）。
1. 表（Table）：是数据库中存储数据的主要对象，由列（Column）和行（Row）组成，用于存储实际的数据记录。
2. 视图（View）：是虚拟表，是根据特定查询定义的，可以将一个或多个表的部分或全部数据进行组合、过滤和展示。
视图提供了一种方便的方式来访问和操作数据库中的数据。
3. 索引（Index）：是为了提高数据库的查询性能而创建的数据结构。
索引可以加快数据的检索速度，通过预先排序和分组数据来优化查询操作。
4. 触发器（Trigger）：是一种特殊的存储过程，与表有关联，并在满足一定条件时自动执行。
触发器通常用于保持数据的一致性和完整性，以及在特定事件发生时执行额外的操作。
5. 存储过程（Stored Procedure）：是预先编译并存储在数据库中的一段可重复使用的代码。
存储过程通常用于实现复杂的业务逻辑，可以接受参数、返回结果，并在需要时被调用执行。
6. 函数（Function）：是一段可重复使用的代码，接受输入参数并返回一个值。
函数可以在查询语句中使用，以实现一些计算、转换和操作数据的功能。
函数可以是内置函数（如日
期函数、字符串函数等）或用户自定义函数。
关系数据库的结构和定义
关系数据库的结构和定义
关系数据库的结构是按照关系模型进行组织的，其主要包括以下几个方面的定义：
1. 表（Table）：关系数据库中的数据存储在表中，每个表由若干个列和行组成。
表中的每个列都有一个特定的数据类型，用于存储相同类型的数据；而每一行则表示一个记录，包含了多个列的具体值。
2. 列（Column）：表由若干个列组成，每个列都有一个名称和数据类型。
在一个表中，每个列的名称必须是唯一的，用于标识不同的字段。
3. 行（Row）：表中的每一行都代表一个记录，每个记录由多个列的值组成。
行中的每个值都对应于对应列中的某种数据类型。
4. 键（Key）：键是用于唯一标识表中的每一行的字段或字段组合。
其中，主键（Primary Key）是表中一个或多个列的组合，用于唯一标识每一行；而外键（Foreign Key）则是指一个表中的列，引用另一个表中的主键列，用于建立表之间的关联。
5. 约束（Constraint）：约束用于限制表中某些列或行的取值范围。
常见的约束包括唯一约束、非空约束、默认值约束等。
6. 关系（Relationship）：关系是指用于连接多个表之间的关
联。
通过在一个表中使用外键引用另一个表的主键，可以建立表之间的关系，从而实现数据的联接和查询。
7. 视图（View）：视图是逻辑上对表的一种抽象，它是基于一个或多个表的查询结果集。
视图本身不存储数据，但可以像表一样查询和操作数据。
总之，关系数据库的结构和定义主要围绕着表、列、行、键、约束、关系和视图展开，通过这些定义可以建立起完整的数据库。
关系数据库的数据逻辑结构
关系数据库的数据逻辑结构1.表：在关系数据库中，数据以表的形式进行组织，每个表都有一个唯一的名称，并包含一组定义好的列。
表的名称用于标识该表，列定义了表中的每个属性的类型和名称。
2.列：每个表由一组列组成，每个列都有一个唯一的名称，并定义了该列存储的数据类型。
列是表中的属性，用于描述表中的一些特定的数据。
3.行：表中的每一行都表示了一个实体或记录，也被称为元组。
每一行包含了该表中每个列对应的具体数据。
4.主键：主键是表中用于唯一标识每一行的一列或一组列。
主键的值必须是唯一的，不能重复，并且不能为空。
主键的作用是确保每一行都可以被唯一标识和访问。
5.外键：外键是一个表中的列，它与另一个表的主键相关联。
外键约束用于维护表之间的关系，它确保相关联的两个表的数据一致性。
外键可以用于建立表之间的关系，实现表之间的连接和数据的一致性。
6.索引：索引是一种数据结构，用于加速数据库的查询操作。
索引基于表中的列存储并排序数据，以便快速定位符合查询条件的数据。
使用索引可以提高查询的性能，减少数据库的IO操作。
7.视图：视图是一种虚拟的表，它由一个或多个表的列组成。
视图本身并不存储数据，而是基于原始表的查询结果动态生成。
视图可以简化复杂的查询操作，隐藏表中的敏感信息，并提供数据的安全性。
8.关系：以上是关系数据库的数据逻辑结构的主要内容。
通过将数据组织成表、列、行等结构，关系数据库实现了数据的有效组织和管理，提供了强大的数据查询和处理功能。
掌握关系数据库的数据逻辑结构对于设计和使用数据库系统非常重要。
index数据结构
index数据结构一、概述Index数据结构是一种用于快速查找和访问数据的数据结构。
它通常用于数据库、搜索引擎和文件系统等领域，能够在大量数据中快速定位所需的信息。
本文将介绍几种常见的Index数据结构，并分析它们的特点和应用场景。
二、哈希表（Hash Table）哈希表是一种以键值对形式存储数据的数据结构，通过将键映射到一个固定大小的数组中来实现快速访问。
哈希表的特点是查找、插入和删除操作的平均时间复杂度都是O(1)，但是在最坏情况下，时间复杂度可能达到O(n)。
哈希表适用于需要快速查找和更新数据的场景，如字典、缓存等。
三、B树（B-Tree）B树是一种自平衡的搜索树，具有多叉树的特点。
它的每个节点可以包含多个键和对应的值，并且按照键的大小有序排列。
B树的特点是查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)，其中n为节点中存储的键值对数量。
B树适用于需要在大规模数据集中进行高效查找的场景，如数据库索引。
四、B+树（B+Tree）B+树是在B树的基础上进行优化的一种数据结构。
它与B树的区别在于，B+树的内部节点不保存数据，只保存键的范围信息，而数据只存储在叶子节点中。
叶子节点之间通过指针连接，形成一个有序链表。
B+树的特点是查找操作只需遍历叶子节点，因此查找效率更高。
B+树适用于需要范围查询和顺序访问的场景，如数据库索引。
五、倒排索引（Inverted Index）倒排索引是一种常用于搜索引擎的数据结构，用于快速定位包含某个关键词的文档。
它将文档中的关键词映射到包含该关键词的文档列表，并记录关键词在文档中的位置信息。
倒排索引的特点是在大规模文档集合中快速定位相关文档，适用于全文搜索等场景。
六、红黑树（Red-Black Tree）红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它通过对节点进行着色和旋转操作来保持平衡。
红黑树的特点是查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)，其中n为节点数量。
红黑树适用于需要高效插入和删除操作的场景，如C++的STL中的map和set容器。
数据库索引的数据结构
数据库索引的数据结构
数据库索引是通过数据结构来实现的，常见的索引数据结构有以下几种：
1. B树索引：B树（Balanced Tree）是一种平衡的多路搜索树，被广泛应用于数据库索引中。
B树索引是一种多级索引结构，
每个节点可以存储多个关键字，并且节点之间的层级关系保持平衡，使得查找效率较高。
2. B+树索引：B+树是在B树的基础上进行改进的索引结构，
与B树不同的是，B+树的叶子节点之间使用链表连接起来，
以支持范围查询。
B+树索引通常被用于数据库的二级索引。
3. 哈希索引：哈希索引使用哈希函数将索引键直接映射到一个哈希表中的地址，因此可以快速定位到索引记录。
哈希索引适用于等值查询，但不适用于范围查询。
4. 全文索引：全文索引用于对文本内容进行搜索，采用类似倒排索引的数据结构，可以建立关键词和文档之间的映射关系，提供高效的文本搜索功能。
5. R树索引：R树（R-tree）是一种专门用于处理多维数据的
空间索引结构。
R树索引广泛应用于地理信息系统（GIS）中，可以高效地支持空间范围查询和最近邻查询。
不同的索引数据结构适用于不同的场景和查询需求，数据库管理员在设计索引时需要根据实际情况选择合适的索引类型。
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Oracle server
1-5
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Oracle Instance
An Oracle instance: • Is a means to access an Oracle database • Always opens one and only one database • Consists of memory and background process structures
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Database Buffer Cache
• Stores copies of data blocks that have been retrieved from the data files • Enables great performance gains when you obtain and update data • Managed through an LRU algorithm • DB_BLOCK_SIZE determines primary block size
• A collection of the most recently used definitions in the database • Includes information about database files, tables, indexes, columns, users, privileges, and other database objects • During the parse phase, the server process looks at the data dictionary for information to resolve object names and validate access • Caching data dictionary information into memory improves response time on queries and DML • Size determined by the Shared Pool sizing
– Shared SQL area – Shared PL/SQL area
• Size determined by the Shared Pool sizing
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Data Dictionary Cache
Instance SGA
Database Buffer Cache Java Pool Redo Log Buffer Large Pool
PMON SMON DBWR LGWR
CKPT
Others
Parameter file Password file
Data files
Control files
• Can be dynamically resized
Shared Pool Library Cache
Instance SGA
Database Buffer Cache Java Pool Redo Log Buffer
Memory structures
Data Dictionary Cache
Large Pool
PMON SMON DBWR LGWR
Connection established User process Server process Session created Oracle server
Database user
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Shared Pool Library Cache Data Dictionary Cache
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Copyright © Oracle Corporation, 2002. All rights reserved.
Library Cache
• Stores information about the most recently used SQL and PL/SQL statements • Enables the sharing of commonly used statements • Is managed by a least recently used (LRU) algorithm • Consists of two structures:
Oracle Architectural Components
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Objectives
After completing this lesson, you should be able to do the following: • Outline the Oracle architecture and its main components • List the structures involved in connecting a user to an Oracle instance
Database Buffer Cache
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Database Buffer Cache
• Consists of independent subcaches:
– DB_CACHE_SIZE – DB_KEEP_CACHE_SIZE – DB_RECYCLE_CACHE_SIZE
CKPT
Others
Background process structures
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Establishing a Connection and Creating a Session
Connecting to an Oracle instance: • Establishing a user connection • Creating a session
Parameter file Password file
Archived Log files
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Physical Structure
The physical structure includes three types of files: • Control files • Data files • Online redo log files
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Shared Pool
• Used to store:
– Most recently executed SQL statements – Most recently used data definitions
Oracle’s memory structure consists of two memory areas known as: • System Global Area (SGA): Allocated at instance start up, and is a fundamental component of an Oracle instance • Program Global Area (PGA): Allocated when the server process is started
Header Data files (includes Data Dictionary) Control files
Online Redo Log files
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Байду номын сангаас
Memory Structure
Oracle Database
An Oracle database: • Is a collection of data that is treated as a unit • Consists of three file types
Oracle Database Redo Control Log Data files files files
Redo Log files
Archived Log files
Database
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Oracle Server
An Oracle server: • Is a database management system that provides an open, comprehensive, integrated approach to information management • Consists of an Oracle instance and an Oracle database
• It consists of two key performance-related memory structures: