第五章 数据库技术基础
数据库5章数据库设计
E-R图向关系模型的转换：
码原则：
一个实体型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。
一个联系转换为一个关系模式：与该联系相连的各实体的码以 及联系的属性转换为该关系的属性。该关系的码有五种情况：
若联系是1:1：则每个实体的码均是该关系的候选码。 若联系是1:n：则关系的码是n端实体的码。 若联系是m:n：则关系的码是参加联系的诸实体的码的集合。 若联系是三个或三个以上的实体的一个多元联系可以转换为一个关系模
① 确定局部E-R图实体之间的函数依赖。 ② 求F的最小依赖集Fm，求其差集，即
D=F-Fm ③ 逐一考察D中每一函数依赖，确定是否为冗余，若是，就把 它去掉。
5.4 逻辑结构设计
任务：将基本E-R模型转换为DBMS所支持的数据模型。 关系型逻辑结构设计的步骤：
1) 将概念结构转换为关系模型 2) 优化模型 3) 设计适合DBMS的子模式
第五章 数据库设计
5.1 数据库设计概述 5.2 需求分析 5.3 概念结构设计 5.4 逻辑结构设计 5.5 数据库物理设计
数据库技术的研究领域
数据库管理系统软件的研制（×）
DBMS的研制包括DBMS本身以及以DBMS为核心的饿一组相互联系的软 件系统。目标是扩大功能、提高性能和用户的生产率。
5.2 需求分析
5.数据库应用系统的数据字典 包括：
数据项 数据结构 数据流 数据存储 处理过程
5.2 需求分析
例：下图给出了某机器制造厂的零配 件采购子系统的数据流图。该子系统 要处理的工作是生产部门提出的生产 计划根据零配件当前价格计算成本送 主管部门审批，对已批准生产计划制 定采购计划，准备好订货单给供应商。
数据库技术基础知识
数据库技术基础知识嘿，朋友！今天咱们来唠唠数据库技术基础知识，这可真是个超级有趣又特别实用的东西呢。
我有个朋友叫小李，他在一家小公司上班。
有一天啊，他跑来跟我抱怨，说公司的数据乱得像一团麻。
客户信息、订单详情、员工资料啥的，全都混在一起，每次找个数据都要翻半天，简直要把他逼疯了。
我就跟他说，哎呀，你们这就是缺个好的数据库管理啊。
他一脸懵地问我，数据库？那是啥玩意儿？简单来说呢，数据库就像是一个超级大的仓库。
你想啊，假如你开了个杂货店，你是不是得把各种商品分类摆放啊？饼干放一块儿，饮料放一块儿，日用品再放一块儿。
数据库也是这样，它把各种各样的数据按照一定的规则存放起来，这样当你需要某个数据的时候，就像你在杂货店里找饼干一样，一下子就能找到。
数据库里有好多重要的概念。
就说数据表吧，这就好比是仓库里的一个个货架。
每个数据表都有自己的结构，就像货架有不同的层数和格子大小。
比如说有个客户信息表，这个表里面可能就有客户的姓名、年龄、联系方式这些“货物”，也就是数据字段。
你要是把年龄这个数据放在本来该放姓名的地方，那就乱套了，就像你把饼干放到饮料的格子里一样，多奇怪呀。
还有数据类型这个概念呢。
这就像是不同种类的商品有不同的包装。
有些数据是数字类型的，就像那些按瓶卖的饮料，数量是明确的数字。
有些是字符类型的，就像商品的名字，是一串文字。
要是你把数字类型的数据当成字符类型来处理，那可就麻烦了。
就好像你想数饮料有多少瓶，结果你把瓶子上的名字当成数量，那肯定是不对的呀。
再说说数据库的查询操作。
这就像是你在仓库里找东西的时候，有个搜索工具。
你告诉这个工具你要找什么，它就能给你找出来。
比如说你想找所有年龄大于30岁的客户，你只要把这个要求告诉数据库的查询语句，它就会像个超级小助手一样，在客户信息表这个“货架”上，把符合条件的客户信息都给你找出来。
这可比你自己一个一个去翻那些纸质记录快多了吧。
我又跟小李讲，数据库管理系统就像是仓库的管理员呢。
《大数据技术基础》-课程教学大纲
《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。
大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。
大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。
让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
数据库原理第五章关系数据库的规范化设计
12
模式分解是关系规范化的 主要方法(二)
与TDC相比，分解为三个关系模式后，数据的冗余度明显 降低。 当新插入一个系时，只要在关系D中添加一条记录。 当某个教师尚未讲课，只要在关系T中添加一条教师记录， 而与TC授课关系无关，这就避免了插入异常。 当某个系的教师不再讲课时，只需在TC中删除该教师的 全部授课记录，而关系D中有关该系的信息仍然保留，从 而不会引起删除异常。 同时，由于数据冗余度的降低，数据没有重复存储，也不 会引起更新异常。
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2.2 完全函数依赖和部分函数依赖
例如：学生成绩表中
姓名 王一 王二 王三 王一
学号 1 2 3 4
年龄 16 15 16 16
籍贯 河北 山东 北京 天津
姓名不能推出年龄，学号也不能推出年龄，但是 姓名 + 学号能推出年龄，故完全依赖；
学号能直接推出籍贯，故是部分依赖
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2.3 传递函数依赖
当关系中的元组增加、删除或更新后都不能被破 坏这种函数依赖。因此，必须根据语义来确定属 性之间的函数依赖，而不能单凭某一时刻关系中 的实际数据值来判断。
20
函数依赖的定义和性质（六）
函数依赖可以保证关系分解的无损连接性
设R(X,Y,Z)，X,Y,Z为不相交的属性集合，如果X Y或X Z，则有R(X,Y,Z)=R[X,Y]*R[X,Z]，其中，R[X,Y]表示关 系R在属性(X,Y)上的投影，即 R等于其投影在X上的自然连 接，这样便保证了关系R分解后不会丢失原有的信息，称为 关系分解的无损连接性
数据库系统概论第五版PDF
数据库系统概论第五版PDF简介《数据库系统概论第五版PDF》是一本介绍数据库系统的入门教材，旨在帮助读者理解数据库系统的基本概念、原理和应用。
本书由柯里斯·李(Morris R. Li)和布鲁斯·斯图尔特(Bruce G. Lindsay)合著，是数据库领域的经典教材之一。
内容概述本书共分为八个章节，每章介绍了数据库系统的不同方面。
下面是各章节的简要概述。
第一章：引论该章节介绍了数据库的基本概念和发展历程。
通过对数据库系统的定义和优势的解释，给读者提供了对数据库系统的初步了解。
第二章：关系数据模型该章节介绍了关系数据模型，包括关系模型的构成要素、关系数据库设计和关系代数。
通过对关系数据模型的详细介绍，读者可以理解关系数据库的基本原理和数据组织方式。
第三章：SQL语言该章节介绍了SQL语言，包括SQL的基本语法、数据的查询和修改操作。
通过对SQL语言的学习和实践，读者可以掌握数据库操作的基本技巧。
第四章：数据库设计该章节介绍了数据库设计的基本原理和方法。
包括数据模型的设计、关系模式的规范化和数据库的物理组织方式。
通过对数据库设计的学习，读者可以理解如何设计一个高效稳定的数据库系统。
第五章：数据库编程该章节介绍了数据库编程的基本概念和技术。
包括存储过程、触发器和函数的编写，以及数据库事务的管理。
通过对数据库编程的学习，读者可以掌握如何编写高效的数据库应用程序。
第六章：关系数据库标准化及数据完整性该章节介绍了关系数据库的标准化和数据完整性保证。
包括关系数据模式的规范化、实体完整性和参照完整性的实现。
通过对数据库标准化和数据完整性的学习，读者可以设计出符合标准和完整性要求的数据库系统。
第七章：物理数据库设计和调优该章节介绍了物理数据库设计和调优的基本原理和方法。
包括数据库索引的设计、查询优化和数据存储方式的选择。
通过对物理数据库设计和调优的学习，读者可以设计出高效的数据库系统和查询方案。
初学者必读的SQL数据库基础教程
初学者必读的SQL数据库基础教程SQL数据库是一种常用的数据库管理系统，广泛应用于各种软件开发和数据管理领域。
对于初学者来说，掌握SQL数据库的基础知识是非常重要的。
本文将从数据定义语言、数据操作语言、数据查询语言和数据控制语言等方面，为初学者提供一份必读的SQL数据库基础教程。
第一章数据定义语言（DDL）数据定义语言（DDL）是SQL数据库中用来定义数据库结构的语言。
它包括创建、修改和删除数据库、表、列以及其他对象的操作。
在SQL中，创建数据库使用CREATE DATABASE语句，创建表使用CREATE TABLE语句，修改表结构使用ALTER TABLE语句，删除表使用DROP TABLE语句等。
初学者在学习时应该了解这些常用的DDL语句，并能够正确地使用它们。
第二章数据操作语言（DML）数据操作语言（DML）是SQL数据库中用来对数据库中的数据进行操作的语言。
它包括插入、更新和删除数据的操作。
在SQL中，插入数据使用INSERT INTO语句，更新数据使用UPDATE语句，删除数据使用DELETE FROM语句等。
初学者需要熟悉这些基本的DML语句，并能够通过它们来操作数据库中的数据。
第三章数据查询语言（DQL）数据查询语言（DQL）是SQL数据库中用来查询数据库中的数据的语言。
它包括SELECT语句和一些用于过滤、排序和聚合数据的函数。
初学者需要掌握SELECT语句的基本用法，了解如何使用WHERE子句进行条件过滤，如何使用ORDER BY子句进行排序，以及如何使用GROUP BY子句进行数据聚合。
第四章数据控制语言（DCL）数据控制语言（DCL）是SQL数据库中用来控制数据库访问权限和事务处理的语言。
它包括GRANT和REVOKE语句用于授权和撤销权限，以及BEGIN TRANSACTION、COMMIT和ROLLBACK语句用于管理事务。
初学者需要了解如何使用DCL语句来管理数据库的安全性和事务一致性。
第五章JDBC数据库编程基础知识
第五章JDBC数据库编程基础知识数据库开发在当前的Web开发与应用中占有着十分重要的地位，信息科技进步的日新月异，实际应用基本都是对数据的保存，加工和处理，所以应用软件的开发离不开数据库知识。
鉴于数据库操作的重要性，本章就此技术进行详细的介绍，以方便大家学习使用。
Java提供的JDBC（Java Database Connectivity）使得我们在数据库编程中如鱼得水，实现操作平台独立以及供应商独立的目标。
本章中，我们会首先搭建起JSP开发数据库环境，然后对SQL数据库操作语言进行简单介绍，再通过具体的示例，让读者整体了解和掌握此项技术。
5.1 JDBCJDBC是Java数据库编程的总称，是JDK重要组成部分，指java.sql包中提供的所有支持数据库编程的API类。
JDBC同时提供对第三方数据库提供商在编写驱动软件时遵循的协议和规范。
JDBC通过drivers与数据库通讯和交流，驱动软件翻译Java程序中对数据库访问的代码，使之成为数据库语言，同时，当数据库将数据或信息传给Java程序，驱动软件又将其翻译为Java语言的代码和数据。
当前主流的数据库提供商有很多，如IBM的DB2，微软的SQL Server，MySQL，甲骨文的Oracle等。
当要添加数据到数据库时，不同数据库中添加操作使用的程序可能都不尽相同，是否就意味着必须针对不同的数据库编写相应的程序呢？实际上，根本无需如此麻烦，Java提供的驱动软件称为JDBC/ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库连接协议）桥，通过这个ODBC作为我们存取数据库的接口，可以轻易的存取不同数据库。
ODBC最初是MS公司提供的数据库编程协议模式，现成为JDK中java.sql包的数据库驱动软件。
JDBC包含了“应用程序”（Application）、“驱动管理器”（Driver Manager）、“驱动程序”（Driver）、“数据来源”（Data Sources）4个要素，关系如下图5-1所示。
《数据库系统原理》04735课后习题答案(2018版)
答案仅供参考第一章数据库系统概述选择题B、B、A简答题1.请简述数据,数据库,数据库管理系统,数据库系统的概念。
P27数据是描述事物的记录符号，是指用物理符号记录下来的，可以鉴别的信息。
数据库即存储数据的仓库，严格意义上是指长期存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合。
数据库管理系统是专门用于建立和管理数据库的一套软件，介于应用程序和操作系统之间。
数据库系统是指在计算机中引入数据库技术之后的系统，包括数据库、数据库管理系统及相关实用工具、应用程序、数据库管理员和用户。
2.请简述早数据库管理技术中，与人工管理、文件系统相比，数据库系统的优点。
数据共享性高数据冗余小易于保证数据一致性数据独立性高可以实施统一管理与控制减少了应用程序开发与维护的工作量3.请简述数据库系统的三级模式和两层映像的含义。
P31答：数据库的三级模式是指数据库系统是由模式、外模式和内模式三级工程的，对应了数据的三级抽象。
两层映像是指三级模式之间的映像关系，即外模式/模式映像和模式/内模式映像。
4.请简述关系模型与网状模型、层次模型的区别。
P35使用二维表结构表示实体及实体间的联系建立在严格的数学概念的基础上概念单一，统一用关系表示实体和实体之间的联系，数据结构简单清晰，用户易懂易用存取路径对用户透明，具有更高的数据独立性、更好的安全保密性。
第二章关系数据库选择题C、C、D简答题1.请简述关系数据库的基本特征。
P48答：关系数据库的基本特征是使用关系数据模型组织数据。
2.请简述什么是参照完整性约束。
P55答：参照完整性约束是指：若属性或属性组F是基本关系R的外码，与基本关系S的主码K 相对应，则对于R中每个元组在F上的取值只允许有两种可能，要么是空值，要么与S中某个元组的主码值对应。
3.请简述关系规范化过程。
答：对于存在数据冗余、插入异常、删除异常问题的关系模式，应采取将一个关系模式分解为多个关系模式的方法进行处理。
一个低一级范式的关系模式，通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式，这就是所谓的规范化过程。
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21
5.2.2
概念模型
实体型：具有相同属性的实体所具有的共同 特征，用实体名和属性名集合来表示
如： 学生 (学号, 姓名, 年龄, 性别, 专业) 就 是一个实体型
学生
E-R 图中实体型的表示
实体集：同型实体的集合称为实体集
例如： 学校的全体学生就是一个实体集
如： 学生实体可有学号、姓名、年龄、性别、专业等 属性
19
5.2.2
概念模型
姓名
年龄 性别
学号 学生
E-R 图中实体与属性的表示
20
5.2.2
概念模型
值域：属性的取值范围
如： 性别的值域为（男，女）
如： 年龄的值域为（0~150）
码：能唯一标识实体的属性或属性集
如： 学生实体的键为学号
41
简单查询
SELECT <列名表/表达式表>|* FROM <表名>
1)查全部字段信息：用“*”表示全部字段。 例5.1 查询STUDENT表的全部信息。
SELECT * FROM STUDENT
42
简单查询
SELECT <列名表/表达式表>|* FROM <表名>
2)查部分字段：逐一列出所需字段并以“,”分隔。
属性 (字段)
元组 (记录）
32
5.2.4 关系模型
主键：能唯一标识一个元组的属性集合 外键：若属性组F不是关系R1的主键，但它是关系 R2的主键，则F称是关系R1的外键
主键
外键
主键
33
5.2.4 关系模型
现实世界、信息世界和机器世界间概念对应关系如下：
现实世界
事物 特征 事物集 事物型
数据可以长期保存 数据由文件系统统一管理 数据共享性差，数据冗余大 数据独立性较差 数据一致性差
7
文件系统阶段数据与程序的关系
应用程序１ 文件１
应用程序２
文件2
应用程序ｎ
...…
...…
文件系 统
文件n
8
3．数据库系统阶段(60年代末开始)
数据库系统管理方式即对所有的数据实行
统一规划管理，形成一个 数据中心 ，构成一个
信息世界
实体 属性 实体集 实体型
机器世界(关系)
元组 字段 关系 关系模式
关键特征
键
主键
34
5.2.4 关系模型
关系的特性：
每一列是不可再分的 列是同质的，即每一列取值范围必须相同
任意两个元组不能相同
列的顺序交换不影响关系意义的表达
行的顺序交换不影响关系意义的表达
不同的列取值范围可以相同，但必须有唯 一的属性名
27
5.2.3 实体间的联系及实体联系方法
学号 姓名 性别
年龄
学生
m
学习
成绩
n
课号 课程 学分
课名
学时
28
5.2.4 关系模型
随着数据实施模型的发展，在数据库技术 发展的过程中出现了以下几种产品： 网状、层次型数据库系统 关系型数据库系统
以面向对象模型为主要特征的数据库系统
29
逻辑数据模型的类型：
4
1．人工管理阶段（从50年代开始）
特点：
数据不保存
无专门的数据管理软件 数据不共享，冗余量大 数据不具有独立性
5
人工管理阶段数据与程序的关系
应用程序１ 应用程序２
...…
数据集１ 数据集２
...…
应用程序ｎ
数据集n
6
2．文件系统阶段（50年代后期至60年代中期)
特点：
44
简单查询
SELECT <列名表/表达式表>|* FROM <表名> 4)查询输出常量、表达式的值，且可以
为常量或表达式取一个有含义的名称作为
查询结果的列标题。
45
例5.4 查询显示STUDENT表中所有学生的学校、学号、 姓名、年龄。假设学校为“福州大学”。
SELECT “福州大学" AS 学校,学号,姓名, year(DATE())- year(出生日期) as 年龄 FROM STUDENT
典型产品：
典型产品：
•1969年IBM公司 •CODASYL 系统 的IMS系统
树
图
30
5.2.4
关系模型
基本概念 一个关系的逻辑结构是一张二维表，它 由行和列组成
关系名
关 系
31
5.2.4 关系模型
元组：表中的一行即为一个元组； 字段：表中的一列，列值称为字段值，列名称为
字段名
值域：字段值的取值范围
数据仓库，数据库中的数据能够满足所有用户
的不同要求，供不同用户共享。特点如下:
数据结构化
数据共享性高
数据独立性高 统一的数据管理和控制
9
数据库系统阶段数据与程序的关系
应用程序1
数据库
应用程序2
DBMS
…
10
Hale Waihona Puke 5.1 引言数据库的相关概念
数据(Data) 数据库(Database) 数据库管理系统(DBMS) 数据库系统(DBS)
息世界的某一概念模型；(此模型独立于任何计算机系统， 即不涉及信息在计算机系统中的表示) 再把概念模型转换为机器世界所支持的某一逻辑数据
模型。(层次、网状、关系)
17
5.2.2
E-R方法：
概念模型
E-R方法是P．P．S. chen于1976年提出 的，它是一组对信息世界建模的概念工
具。这个模型是直接从现实世界中抽象
是实体-联系（E-R）模型；
实施（逻辑）模型：侧重于数据的表达方式和 数据结构的实现方法；主要有层次模型、网状模
型与关系模型。
15
5.2.1 数据模型
建立数据模型的过程(图示)：
实体 抽象 转换
现实世界
信息世界
机器世界
16
5.2.1 数据模型
建立数据模型的过程：
首先在认识现实世界中的客观事物后，将其抽象为信
SQL是一体化的语言 SQL是一种高度非过程化的语言
SQL语言简洁但功能强大
SQL是关系数据库系统的国际标准语言
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5.3.1
SQL概述
SQL的功能
数据定义： 创建表 数据查询： SELECT
数据操纵： 追加、更新、删除
数据控制：
本章重点学习“数据查询”SELECT-SQL命令
40
5.3.3
条件查询
SELECT <列名表> FROM <表名> WHERE <条件>
条件的表达形式有：
生的技术，是计算机科学的重要分支，它的 出现极大地促进了计算机应用向各行各业的
渗透，数据库的建设规模、数据库信息量的
大小和使用频度已成为衡量一个国家信息化 程度的重要标志。
3
5.1 引言
数据管理技术的发展历程
人工管理阶段(40年代中--50年代中) 文件系统阶段(50年代末--60年代中)
数据库系统阶段(60年代末--现在)
出实体类型及实体间联系，然后用E－R 图表示数据模型。
18
5.2.2
概念模型
概念模型的主要术语：
实体：客观存在并可相互区别的事物。可以是具体的
人、事、物，也可是抽象的概念或联系。
如： 一个学生, 一个部门；也可以是抽象的事件,如
学生一次选课
属性：实体所具有的某一特征。一个实体可以用若干 个属性来刻画
第5章 数据库技术基础
【本章内容】 5.1 引言 5.2 关系模型与关系数据库系统
5.3 关系数据库标准语言SQL
5.4 数据库应用系统设计
1
5.1 引言
数据库技术的应用实例
学校教学管理系统 超市销售系统 铁路售票系统
图书馆管理系统
银行业务系统
2
5.1 引言
数据库技术是应数据管理任务的需求而产
11
5.1 引言
数据：对客观事物的一种符号化表示，数据
库中可处理的数据有文字、数字、图形、图
像、声音等。
数据库（DB）：长期存储在某种存储介质上
的有组织的、可共享的相关的数据的集合。
12
5.1 引言
数据库管理系统（DBMS）：对数据库进行
定义、描述、建立、管理和维护的一套系统
软件。 数据库系统（DBS）：
集 B 为1:n的联系。
如： 班级与学生间是1:n的联系
25
5.2.3 实体间的联系及实体联系方法
专业号 专业名 创建时间
专业
1
有
n
学号 学生 年龄
姓名
性别
26
5.2.3 实体间的联系及实体联系方法
多对多联系 (m:n)：实体集A中的每个实体可
以与实体集B中的任意多个实体相对应, 反之,
实体集B中的每个实体可以与实体集A中的任 意多个实体相对应。则称实体集A与实体集 B 间是m:n联系。 例如： 学生与课程间是m:n联系
关系数据库标准语言-SQL
SELECT-SQL命令格式： select [all/distinct] */ <字段名表/表达式表> from <表名/表别名> [联接类型] [join <表名> on <联接条件>] [where <筛选条件>] /<联接条件> [order by <字段名> [asc/desc]] [group by <字段名表> [having <筛选条件>]]