第二章数据仓库原理
数据库原理及应用实验报告
数据库原理及应用实验报告数据库原理及应用实验报告一、引言数据库是计算机科学中的重要概念，它是用于存储、管理和检索大量有组织数据的系统。
数据库的应用广泛，从个人电脑上的简单数据文件到大型企业级数据仓库，都离不开数据库的支持。
本实验报告将介绍数据库的原理和应用，并通过实际实验来验证其有效性。
二、数据库原理1. 数据库的定义和特点数据库是一个有组织的数据集合，它具有持久性、共享性、独立性和可变性等特点。
持久性指数据可以长期保存；共享性指多个用户可以同时访问和使用数据库；独立性指数据库的逻辑结构和物理结构相互独立；可变性指数据库可以随时更新和修改。
2. 数据库管理系统（DBMS）数据库管理系统是用于管理数据库的软件，它提供了数据定义、数据操纵、数据控制和数据查询等功能。
常见的DBMS有MySQL、Oracle和SQL Server等。
3. 数据库模型数据库模型是用于描述数据库的结构和组织方式的概念模型。
常见的数据库模型有层次模型、网络模型和关系模型等。
其中，关系模型是最为常用的模型，它使用表格来表示数据，表格中的每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。
三、数据库应用实验为了验证数据库的应用效果，我们进行了以下实验。
1. 数据库设计首先，我们根据实际需求设计了一个简单的学生信息管理系统。
该系统包含了学生的基本信息、课程信息和成绩信息。
2. 数据库创建在MySQL数据库中，我们创建了一个名为"student"的数据库，并在其中创建了三张表格，分别是"student_info"、"course_info"和"score_info"。
3. 数据库插入通过SQL语句，我们向数据库中插入了一些样本数据，包括学生的姓名、学号、课程名称和成绩等信息。
4. 数据库查询为了验证数据库的查询功能，我们编写了一些SQL查询语句，如查询某个学生的所有成绩、查询某门课程的平均成绩等。
数据库原理及应用教案
数据库原理及应用教案教案：数据库原理及应用教学内容：1. 数据库的基本概念：数据库、数据模型、数据仓库、数据挖掘等。
2. 数据库系统的组成：数据库、数据库管理系统、数据库管理员、应用程序等。
3. 数据库的设计：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等。
教学目标：1. 了解数据库的基本概念，理解数据库在现代信息社会中的重要性。
2. 掌握数据库系统的组成，了解数据库管理系统的功能和作用。
3. 学习数据库设计的基本步骤，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
教学难点与重点：1. 教学难点：数据库的设计，特别是概念设计、逻辑设计和物理设计的具体方法和步骤。
2. 教学重点：数据库的基本概念，数据库系统的组成，数据库设计的基本步骤。
教具与学具准备：1. 教具：多媒体教学设备、投影仪、黑板、粉笔等。
2. 学具：笔记本电脑、教材、练习册等。
教学过程：1. 情景引入：通过一个实际案例，如学校图书馆的管理系统，引出数据库的概念，激发学生的兴趣。
2. 讲解数据库的基本概念：讲解数据库、数据模型、数据仓库、数据挖掘等基本概念，并通过示例进行说明。
3. 讲解数据库系统的组成：讲解数据库、数据库管理系统、数据库管理员、应用程序等组成要素，并介绍它们之间的关系。
4. 讲解数据库设计的基本步骤：讲解需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等步骤，并通过一个实际例子进行演示。
5. 实践操作：学生分组进行实践操作，根据给定的需求设计一个简单的数据库。
6. 例题讲解：通过一个具体的例题，讲解数据库设计的具体方法和技巧。
7. 随堂练习：学生根据所学内容，完成课堂练习，巩固所学知识。
板书设计：1. 数据库的基本概念2. 数据库系统的组成3. 数据库设计的基本步骤作业设计：1. 请简述数据库的基本概念。
2. 请说明数据库系统的组成。
3. 根据给定的需求，设计一个简单的数据库。
课后反思及拓展延伸：2. 拓展延伸：引导学生进一步深入学习数据库原理及应用的相关知识，如数据库的安全性、一致性、并发控制等，并提供相关的学习资源。
数据库原理教程习题答案全)
0000000000第1章数据库系统概述习题参考答案税务局使用数据库存储纳税人（个人或公司）信息、纳税人缴纳税款信息等。
典型的数据处理包括纳税、退税处理、统计各类纳税人纳税情况等。
银行使用数据库存储客户基本信息、客户存贷款信息等。
典型的数据处理包括处理客户存取款等。
超市使用数据库存储商品的基本信息、会员客户基本信息、客户每次购物的详细清单。
典型的数据处理包括收银台记录客户每次购物的清单并计算应交货款。
1.2 DBMS是数据库管理系统的简称，是一种重要的程序设计系统。
它由一个相互关联的数据集合和一组访问这些数据的程序组成。
数据库是持久储存在计算机中、有组织的、可共享的大量数据的集合。
数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，可以被各种用户共享，具有较小的冗余度、较高的数据独立性，并且易于扩展。
数据库系统由数据库、DBMS（及其开发工具）、应用系统和数据库管理员组成。
数据模型是一种形式机制，用于数据建模，描述数据、数据之间的联系、数据的语义、数据上的操作和数据的完整性约束条件。
数据库模式是数据库中使用数据模型对数据建模所产生设计结果。
对于关系数据库而言，数据库模式由一组关系模式构成。
数据字典是DBMS维护的一系列内部表，用来存放元数据。
所谓元数据是关于数据的数据。
1.3 DBMS提供如下功能：（1）数据定义：提供数据定义语言DDL，用于定义数据库中的数据对象和它们的结构。
（2）数据操纵：提供数据操纵语言DML，用于操纵数据，实现对数据库的基本操作（查询、插入、删除和修改）。
（3）事务管理和运行管理：统一管理数据、控制对数据的并发访问，保证数据的安全性、完整性，确保故障时数据库中数据不被破坏，并且能够恢复到一致状态。
（4）数据存储和查询处理：确定数据的物理组织和存取方式，提供数据的持久存储和有效访问；确定查询处理方法，优化查询处理过程。
（5）数据库的建立和维护：提供实用程序，完成数据库数据批量装载、数据库转储、介质故障恢复、数据库的重组和性能监测等。
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模式
也称为逻辑模式或概念模 式，定义了数据库中所有 数据的逻辑结构和关系。
内模式
也称为物理模式或存储模 式，描述了数据在物理存 储介质上的组织结构和存 储方式。
数据库管理系统
数据定义语言（DDL）
数据控制语言（DCL）
用于定义数据库中的各种对象，如表、 视图、索引等。
用于控制对数据库中数据的访问权限 和安全控制。
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目录
• 数据库概述 • 数据库系统结构 • 数据库设计 • 关系数据库 • 数据库管理系统实现技术 • 数据库新技术与发展趋势
01 数据库概述
数据库的定义与作用
数据库的定义
数据库是一个长期存储在计算机 内的、有组织的数据集合，它能 为多种应用提供数据服务。
数据库的作用
数据库用于存储、检索、更新和 管理大量数据，支持企业或组织 的运营和决策。
NoSQL数据库具有可伸缩性强、灵活 性高和可靠性好等优点，可以满足大 规模数据处理和实时分析的需求。
03
NoSQL数据库的挑 战
NoSQL数据库面临着数据一致性、查 询效率和标准化等挑战，需要进一步 研究和标准化工作。
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关系数据库标准语言SQL
SQL定义
SQL（Structured Query Language）是用于管理关系数 据库的标准编程语言，它包括数 据查询、数据操作、数据定义等
方面的命令。
SQL的主要功能
SQL的主要功能包括表格的定义 和维护、数据的查询和检索、数 据的插入和更新、数据的删除等。
SQL的特点
数据操纵语言（DML）
用于对数据库中的数据进行查询、插 入、更新和删除等操作。
数据库管理系统的架构与工作原理
数据库管理系统的架构与工作原理数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种软件系统，用于管理和组织数据。
它为用户提供了操作数据库的操作界面和功能，可以有效地管理大量的数据，并提供数据的安全性和一致性。
本文将介绍数据库管理系统的架构和工作原理。
一、数据库管理系统的架构数据库管理系统的架构可以分为三个主要层次：外层模式、概念模式和内层模式。
1. 外层模式（外模式）：外层模式是用户与数据库之间的接口，它定义了用户如何看待和访问数据库中的数据。
不同用户可以有不同的外层模式，以适应他们的需求和角色。
外层模式对于用户来说是透明的，用户可以通过查询语句和命令来对数据库进行操作。
2. 概念模式（模式）：概念模式是数据库的全局逻辑视图，它描述了数据库中数据的整体结构和关系。
概念模式定义了实体、属性、关系以及数据之间的约束和依赖关系。
概念模式通常由数据库管理员定义，并为数据库系统提供一致性和完整性的保证。
3. 内层模式（内模式）：内层模式是数据库的物理存储视图，它定义了数据在存储介质上的组织方式和访问方法。
内层模式包括数据的物理结构、索引结构和数据存储的算法等。
内层模式是对数据库的物理实现进行描述，并对用户来说是不可见的。
二、数据库管理系统的工作原理数据库管理系统的工作原理可以分为以下几个方面：1. 数据库的创建和定义：数据库管理员通过数据库管理系统创建数据库，并定义数据库中的实体、属性和关系。
管理员还可以设置数据的完整性约束和安全权限等。
2. 数据的存储和组织：数据库管理系统负责将数据存储到物理介质上，并组织数据的物理结构和索引结构。
它通过使用适当的数据结构和算法来提高数据的访问效率。
3. 数据的查询和操作：用户可以通过数据库管理系统提供的查询语言（如SQL）对数据库进行查询和操作。
数据库管理系统会解析用户的查询请求，并通过查询优化技术选择最优的查询执行计划。
4. 数据的完整性和安全性：数据库管理系统通过完整性约束和安全权限来保证数据的一致性和安全性。
数据仓库的数据同步原理
数据仓库的数据同步原理数据仓库是企业中用于存储和分析大量数据的重要系统。
在数据仓库中，数据的同步是一项关键任务。
数据同步指的是将源系统中的数据更新到数据仓库中，确保数据的一致性和准确性。
为了实现数据仓库的数据同步，需要采取一定的原理和方法。
数据同步的原理是基于增量更新。
增量更新是指仅将源系统中发生变化的数据同步到数据仓库中，而不是将所有数据都进行同步。
这样可以减少数据同步的时间和资源消耗，提高同步效率。
实现增量更新的关键是识别源系统中的新增、修改和删除的数据，并将其同步到数据仓库中。
数据同步的原理是基于数据抽取。
数据抽取是指从源系统中提取数据并将其导入到数据仓库中。
数据抽取可以采取多种方式，如全量抽取、增量抽取和增量抽取+全量抽取的混合方式。
全量抽取是指将源系统中的所有数据都抽取到数据仓库中，适用于数据量较小且变化不频繁的情况。
增量抽取是指仅将源系统中发生变化的数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较大且变化频繁的情况。
增量抽取+全量抽取的混合方式则是将全量抽取和增量抽取结合起来，以保证数据的完整性和准确性。
数据同步的原理是基于数据转换和数据加载。
数据转换是指对从源系统中抽取的数据进行清洗、过滤和转换，以适应数据仓库的数据模型和业务需求。
数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用批量加载和实时加载的方式。
批量加载是指将一定量的数据一次性加载到数据仓库中，适用于数据量较大且变化不频繁的情况。
实时加载是指将数据实时地加载到数据仓库中，适用于对数据要求实时性较高的情况。
数据同步的原理还涉及数据一致性和数据冲突的处理。
数据一致性是指在数据同步过程中保持数据的一致性和准确性。
为了实现数据一致性，可以采用事务和锁机制来控制并发访问和更新。
数据冲突是指在数据同步过程中可能出现的数据冲突和冲突解决的问题。
为了解决数据冲突，可以采用冲突检测和冲突解决的方法，如版本控制和分布式事务。
数据仓库的数据同步原理是基于增量更新、数据抽取、数据转换和数据加载。
数据库原理与应用重要知识点总结
数据库原理与应用重要知识点总结1.数据库的基本概念数据库是指存储、管理和组织数据的集合，它通过一系列的操作来实现对数据的有效管理和利用。
数据库管理系统（DBMS）则是对数据库进行管理的软件系统。
2.数据模型数据模型是描述数据库结构的方式，常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型在实际应用中应用最广泛。
3.关系模型关系模型通过表格的形式来表示数据，表格中的行表示记录，列表示字段。
表格之间可以建立关系，例如通过外键实现表格之间的关联。
4.数据库管理系统（DBMS）DBMS是对数据库进行管理和操作的软件系统，它提供了数据的存储、检索、更新和删除等功能。
常见的DBMS有MySQL、Oracle、SQL Server 等。
5.SQL语言SQL（Structured Query Language）是用于访问和管理关系数据库的语言，它包括数据定义语言（DDL）、数据查询语言（DQL）、数据操作语言（DML）和数据控制语言（DCL）等。
6.数据库设计数据库设计是指根据系统需求和功能要求，将现实世界中的实体和关系转化为数据库中的表格和关系的过程。
数据库设计需要考虑数据的完整性、安全性、可扩展性等方面。
7.关系数据库规范化关系数据库规范化是将数据库中的表格按照一定的条件和规则进行分解和重组的过程。
目的是减少数据冗余、提高数据的存储效率和查询性能。
8.数据库索引数据库索引是对数据库中的数据进行快速访问的数据结构，它可以提高查询效率。
常见的索引类型有B树索引、哈希索引和全文索引等。
9.数据库事务数据库事务是一系列的数据库操作，它要么全部完成，要么全部不完成。
事务具有ACID属性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。
10.数据库安全性数据库安全性是指保护数据库中的数据免受恶意攻击和非法访问的能力。
数据库的安全措施包括用户认证、访问控制、数据加密等。
11.数据库备份与恢复数据库备份是指将数据库中的数据和结构以其中一种形式进行复制和存储，以防止数据丢失。
数据库运作的基本原理
数据库运作的基本原理数据库运作的基本原理包括以下几个方面：1. 数据库管理系统（DBMS）：数据库的运作是通过数据库管理系统来实现的。
DBMS是一种软件，负责管理和操作数据库。
它提供了一系列的功能和接口，使得用户可以对数据库进行创建、读取、更新和删除等操作。
2. 存储结构：数据库中的数据以一种结构化的方式进行存储。
通常使用表格（表）的形式来组织数据，表中的每一行表示一个记录（记录）,每一列表示一个字段（字段）。
数据库还可以使用索引来提高数据访问的效率。
3. 数据操作语言：DBMS提供了一种特定的语言，用于对数据库进行操作。
常见的数据操作语言包括结构化查询语言（SQL），通过SQL语句可以进行数据的查询、插入、更新和删除等操作。
SQL语句可以通过命令行、图形界面或程序代码进行执行。
4. 事务处理：数据库支持事务处理，事务是由一系列操作组成的逻辑单元。
事务可以保证数据库的一致性和完整性，在事务中的操作要么全部执行成功，要么全部失败回滚。
通过事务的机制，可以确保数据的安全和一致性。
5. 并发控制：当多个用户同时对数据库进行操作时，可能出现数据的冲突和不一致。
并发控制是一种机制，用于控制并发操作的执行顺序，以避免数据的冲突和不一致。
常见的并发控制方法包括锁（lock）机制和事务隔离级别。
6. 数据库备份和恢复：数据库备份和恢复是保证数据库数据安全的重要措施。
数据库备份是指将数据库的数据和结构保存到其他存储介质中，以防止数据丢失。
数据库恢复是指在数据库发生故障后，将备份的数据和结构恢复到正常运行状态。
总的来说，数据库的运作原理就是通过数据库管理系统对数据进行存储、管理和操作，利用事务处理和并发控制机制保证数据的一致性和安全性，并使用备份和恢复机制保证数据的可靠性。
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面向主题
主题（Subject）：特定的数据分析领域 与目标。
面向主题：为特定的数据分析领域提供数据 支持。
面向主题
为特定数据分析领域提供的数据与传统数据库中的 数据是有不同的。传统数据库中的数据是原始的、 基础的数据，而特定分析领域数据则是需要对它们 作必要的抽取、加工与总结而形成。
数据仓库是面向分析、决策人员的主观要求的，不 同的用户有不同的要求，同一个用户的要求也会随 时间而经常变化，因此，数据仓库中的主题有时会 因用户主观要求的变化而变化的。
不同的主题之间也有重叠的内容，但这种重叠是逻辑上的，而 不是物理存储上的重叠；是部分细节的重叠，而不是完全的重 叠。
面向主题
每个主题所需数据的物理存储： 多维数据库（MDDB—Multi-Dimensional DataBase）用多维数组形式存储数据。
关系数据库。用一组关系来组织数据的存储， 同一主题的一组关系都有一个公共的关键字， 存放的也不是细节性的业务数据，而是经过一 定程度的综合形成的综合性数据。
面向主题示例
库存管理子系统：
领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期） 进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期） 库存（商品号，库房号，库存量，日期） 库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述）
人事管理子系统：
员工（员工号，姓名，性别，年龄，文化程度，部门号） 部门（部门号，部门名称，部门主管，电话）
2.1 数据仓库定义
William H.Inmon:数据仓库是一个面向主 题的、集成的、非易失的且随时间变化的数 据集合，用于支持管理人员的决策。
数据仓库之父--Bill Inmon
四个基本特征
数据仓库的数据是面向主题的 数据仓库的数据是集成的 数据仓库的数据是非易失的 数据仓库的数据是随时间不断变化的
集成的
集成的方法： 统一：消除不一致的现象 综合：对原有数据进行综合和计算
需要考虑的问题：
数据格式 计量单位 数据代码含义混乱 数据名称混乱
非易失的
数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型数据，不具有原 始性，主要供企业决策分析之用，执行的主要是‘查询’操作， 一般情况下不执行‘更新’操作。同时，一个稳定的数据环境 也有利于数据分析操作和决策的制订。
供应量等
主题三：顾客
顾客固有信息：顾客号，顾客名，性别，年龄，文化程 度，住址，电话等
顾客购物信息：顾客号，商品号，售价，购买日期，购 买量等
面向主题
在每个主题中，都包含了有关该主题的所有信息，同时又抛弃 了与分析处理无关或不需要的数据，从而将原本分散在各个子 系统中的有关信息集中在一个主题中，形成有关该主题的一个 完整一致的描述。面向主题的数据组织方式所强调的就是要形 成一个这样一致的信息集合。
集成的
数据是分散的；由于事务处理应用分散、蜘蛛 网问题、数据不一致问题、外部数据和非结构 化数据。
数据仓库中的数据是为分析服务的，而分析需 要多种广泛的不同数据源以便进行比较、鉴别， 因此数据仓库中的数据必须从多个数据源中获 取，这些数据源包括多种类型数据库、文件系 统以及Internet网上数据等，它们通过数据 集成而形成数据仓库中的数据。
但这也不等于数据仓库中的数据不需要‘更新’操作。 在需要进行新的分析决策时，可能需要进行新的数据抽 取和‘更新’操作 数据仓库中的一些过时的数据，也可以通过‘删除’操 作丢弃掉。
因此数据仓库的存储管理相对于DBMS来说要简单得多。
随时间不断变化
数据仓库中的数据必须以一定时间段为单位进行统一 更新。 不断增加新的数据内容 不断删去旧的数据内容 更新与时间有关的综合数据
商品采购数据集市 库房使用数据集市 商品销售数据集市
数据集市类型
按照数据获取来源：
独立型：直接从操作型环境获取数据。 从属型：从企业级数据仓库获取数据。
建设途径
从 全局数据仓库 到 数据集市
从 数据集市 到 全局数据仓库
数据仓库 VS 数据集市
数据仓库与数据集市的关系类似于传统关系数据库系统 中的基表与视图的关系。
主题一：商品
商品固有信息：商品号，商品名，类别，颜色等 商品采购信息：商品号，供应商号，供应价，供应日期，
供应量等 商品销售信息：商品号，顾客号，售价，销售日期，销
售量等 商品库存信息：商品号，库房号ຫໍສະໝຸດ 库存量，日期等主题二：供应商
供应商固有信息：供应商号，供应商名，地址，电话等 供应商品信息：供应商号，商品号，供应价，供应日期，
面向主题示例
上述数据模式基本上是按照企业内部的业务活动及 其需要的相关数据来组织数据的存储的，没有实现 真正的数据与应用分离，其抽象程度也不够高。
如果按照面向主题的方式进行数据组织，首先应该 抽取主题，即按照管理人员的分析要求来确定主题， 而与每个主题相关的数据又与有关的事务处理所需 的数据不尽相同。
数据集市的数据来自数据仓库，它是数据仓库中数据的 一个部分与局部，是一个数据的再抽取与组织的过程。
2.2 数据集市（Data Mart）
建立数据集市的原因 数据仓库是一种反映主题的全局性数据组织。但是,全局 性数据仓库往往太大，在实际应用中将它们按部门或个 人分别建立反映各个子主题的局部性数据组织,它们即是 数据集市。因此，有时我们也称它为部门数据仓库。
例：在有关商品销售的数据仓库中可以建立多个不同主题的数 据集市：
第2章 数据仓库原理
本章学习目标：
掌握数据仓库的定义，四个基本特征 掌握数据集市的概念，与数据仓库区分 掌握数据仓库中数据组织方式 掌握数据处理过程
第2章 数据仓库原理
2.1 数据仓库定义 2.2 数据集市 2.3 数据组织结构和形式 2.4 数据抽取E、转换T和装载L（ETL）
面向主题示例
例：一个面向事务处理的“商场”数据库系统，其 数据模式如下 采购子系统：
订单（订单号，供应商号，总金额，日期） 订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话）
销售子系统：
顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址， 电话）
销售（员工号，顾客号，商品号，数量，单价，日期）