数据库基础整理
中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理
中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理摘要：一、前言二、数据库系统基本概念1.数据2.数据库3.数据库管理系统4.数据库系统三、数据库设计1.需求分析2.概念设计3.逻辑设计4.物理设计四、关系数据库基本概念1.关系模型2.关系运算3.关系数据库的规范化五、SQL 语言1.SQL 概述2.SQL 数据定义3.SQL 数据操作4.SQL 数据查询5.SQL 数据更新六、数据库的安全与保护1.数据安全2.数据完整性3.并发控制4.数据备份与恢复七、数据库应用系统设计与开发1.数据库应用系统设计2.数据库应用系统开发3.数据库应用系统实例八、数据库技术的发展趋势正文：【前言】随着计算机技术的飞速发展，数据库技术在各行各业中得到了广泛的应用。
数据库技术不仅成为了计算机科学与技术领域的一个重要分支，而且已经深入到了日常工作和生活的方方面面。
本章将介绍数据库应用基础，帮助读者了解和掌握数据库技术的基本原理和应用方法。
【数据库系统基本概念】为了更好地理解数据库技术，首先需要了解数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统这四个基本概念。
数据是指存储在计算机中的各种信息，数据库是对数据进行统一组织、存储、管理和维护的集合，数据库管理系统是用于管理数据库的计算机软件，而数据库系统则是数据库与数据库管理系统相结合的产物。
【数据库设计】数据库设计是数据库应用的基础，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个阶段。
需求分析是为了了解用户的需求，概念设计是将需求转化为信息结构，逻辑设计是将信息结构转换为逻辑结构，物理设计则是将逻辑结构转换为物理结构。
【关系数据库基本概念】关系数据库是基于关系模型的数据库，采用关系运算、关系查询和关系更新等方式进行数据操作。
为了保证数据的一致性和正确性，需要对关系数据库进行规范化。
【SQL 语言】SQL（结构化查询语言）是关系数据库的通用语言，用于对数据库进行定义、操作和查询。
数据库中数据清洗与整理的常用方法总结
数据库中数据清洗与整理的常用方法总结数据清洗和整理是数据库管理中非常重要的步骤，它涉及到从原始数据中筛选、提取、清除错误或不相关数据的过程。
数据清洗和整理的目标是保证数据的准确性、一致性和完整性，以便进行后续的分析和应用。
本文将总结一些常用的数据清洗和整理方法。
1. 规范化数据规范化数据指的是将数据转换为统一的格式和单位。
例如，将日期统一为特定的格式（如YYYY-MM-DD），或将货币金额转换为特定的货币符号和小数位数。
这样可以解决数据中不一致的格式和单位的问题，以便于后续的计算和比较。
2. 缺失值处理在数据中常常会出现缺失值，即某些观测值缺少了某些特征值。
处理缺失值的常用方法包括删除、替换和插补。
删除是指直接删除包含缺失值的行，但这可能涉及到信息的丧失。
替换是指使用常量或统计量替换缺失值，例如用均值、中位数或众数来替代缺失的数值。
插补是利用其他相关变量的信息进行估计，来填补缺失值。
具体方法包括回归插补、最近邻插补等。
3. 异常值检测和处理异常值是指与其他观测值明显不同的数据点，它可能是由于测量误差、数据错误或统计偏差造成的。
检测和处理异常值的方法可以通过绘制箱线图、直方图等图表来识别不符合正常数据分布的值，并决定是否要删除或修正这些值。
修正方法包括替换为平均值、中位数或使用插值方法进行替代。
4. 数据类型转换在数据库中，数据的类型需要与表格、字段的定义相匹配。
当数据类型不匹配时，可能导致错误或数据丢失。
因此，数据清洗和整理的过程中，需要将数据转换为适当的数据类型，例如将字符型数据转换为数值型，确保数据的精确度和完整性。
5. 删除重复值数据库中的数据可能存在重复记录，即多个记录具有相同的特征值。
删除重复值可以提高数据的质量和准确性。
常见的方法是基于一个或多个字段检查记录是否重复，并根据需要进行删除或保留。
6. 数据分割和合并在数据库中，数据可能存储在一个字段中，需要进行分割成多个字段以便于分析和应用。
DBS知识整理(冶旭)
数据库系统概念知识点整理冶旭华东师范大学10计算机科学技术系Chapter 1 引言数据库管理系统（DBMS）：由一个互相关联的数据的集合和一组用以访问这些数据的程序组成，数据描述某特定的企业。
DBMS的主要目标是为人们提供方便高效的环境来存储和检索数据。
数据不一致性：即同一数据的不同副本不一致。
模式分为数据库模式，物理模式和逻辑模式。
物理数据独立性：应用程序如果不依赖于物理模式，它们就被称为是具有物理数据独立性，因此即使物理模式改变了它们也无须重写。
数据模型：是数据库结构的基础，是一个用于描述数据、数据联系、数据语义和数据约束的概念工具的集合。
数据操纵语言（DML）：是使得用户可以访问和操纵数据的语言。
分为过程化和非过程DML （即声明式DML）。
过程化DML：要求用户指定需要什么数据以及如何获得这些数据。
非过程化DML：只要求用户指定需要什么数据，而不指明如何获得这些数据。
事务：是数据库应用中完成单一逻辑功能的操作集合，是一个既具有原子性又具有一致性的单元。
事务管理：负责保证不管是否有故障发生，数据库都要处于一致的（正确的）状态。
事务管理器还保证并发事务的执行互不冲突。
数据库管理员（DBA）:对系统进行集中控制的人。
Chapter 2 关系模型关系数据模型(relational data model): 建立在表的集合的基础上。
数据库系统的用户可以对这些表进行查询，可以插入新元组、删除元组以及更新(修改)元组。
关系代数：定义了一套在表上运算，且输出结果也是表的代数运算。
这些运算可以混合使用以得到表达所希望查询的表达式。
关系代数定义了关系查询语言中使用的基本运算。
关系代数运算可分为：基本运算（选择，投影，并，集合差，笛卡尔积，更名）；附加运算（集合交，自然连接，除，赋值），扩展的运算（广义投影，聚集函数，外连接）。
码：是整个关系的性质，而不是一个个元组的性质。
关系中的任意两个元组都不允许同时在码属性上具有相同的值。
数据库基础知识整理与复习总结
数据库基础知识整理与复习总结关系型数据库MySQL1、数据库底层MySQL数据库的底层是B+树。
说到B+树，先说下B树，B树也叫多路平衡查找树，所有的叶⼦节点位于同⼀层，具有以下特点：1）⼀个节点可以容纳多个值；2）除⾮数据已满，不会增加新的层，B树追求最少的层数；3）⼦节点中的值与⽗节点的值有严格的⼤⼩对应关系。
⼀般来说，如果⽗节点有a个值，那么就有a+1个⼦节点；4）关键字集合分布在整棵树中；5）任何⼀个关键字出现且只出现在⼀个节点中；6）搜索可能在叶⼦结点结束，其搜索性能等价于在关键字全集做⼀次⼆分查找。
B+树是基于B树和叶⼦节点顺序访问指针进⾏实现，它具有B树的平衡性，并且通过顺序访问指针来提⾼区间查询的性能，⼀个叶⼦节点中的key从左⾄右⾮递减排列。
特点在于：1）⾮叶⼦节点中含有n个关键字，关键字不保存数据，只作为索引，所有数据都保存在叶⼦结点；2）有的叶⼦节点中包含了全部关键字的信息及只想这些关键字记录的指针，即叶⼦节点包含链表结构，能够⽅便进⾏区间查询；3）所有的⾮叶⼦结点可以看成是索引部分，节点中仅包含其⼦树中的最⼤（或最⼩）关键字；4）同⼀个数字会在不同节点中重复出现，根节点的最⼤元素就是B+树的最⼤元素。
MySQL中的InnoDB引擎是以主键ID为索引的数据存储引擎。
InnoDB通过B+树结构对ID建⽴索引，在叶⼦节点存储数据。
若建索引的字段不是主键ID，则对该字段建索引，然后再叶⼦节点中存储的是该记录的主键，然后通过主键索引找到对应的记录。
因为不再需要全表扫描，只需要对树进⾏搜索即可，所以查找速度很快，还可以⽤于排序和分组。
InnoDB和MyISAM引擎都是基于B+树，InnoDB是聚簇索引，数据域存放的是完整的数据记录；MyISAM是⾮聚簇索引，数据域存放的是数据记录的地址。
InnoDB⽀持表锁、⾏锁、间隙锁、外键以及事务，MyISAM仅⽀持表锁，同时不⽀持外键和事务。
InnoDB注重事务，MyISAM注重性能。
中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理
中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理根据你提供的信息，我整理了《中等职业教材数据库应用基础(第三版)》第一章的笔记如下：第一章：数据库基础知识1. 数据库概述- 数据库是一种组织和管理数据的系统，可以按照特定的结构和方式存储、检索和处理数据。
- 数据库管理系统（DBMS）是管理和操作数据库的软件。
2. 数据库的组成要素- 数据库的组成要素包括数据、数据库模型、数据库管理系统（DBMS）、数据库管理员和数据库应用程序。
3. 数据库模型- 数据库模型是描述和定义数据、数据结构、数据关系、数据操作和数据约束的方式。
- 常见的数据库模型包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和面向文档模型。
4. 关系模型- 关系模型是最常用的数据库模型，采用表的形式表示数据，表之间通过关系建立联系。
- 表由行和列组成，每行表示一个记录，每列表示记录的一个属性。
5. 数据库管理系统（DBMS）- DBMS是管理和操作数据库的软件，提供数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）和数据查询语言（DQL）等功能。
- 常见的DBMS包括Oracle、MySQL、SQL Server等。
6. 数据库管理员- 数据库管理员负责数据库的设计、安装、配置、维护和管理等工作。
- 数据库管理员还负责数据库的备份和恢复、性能优化和安全管理等工作。
7. 数据库应用程序- 数据库应用程序是使用数据库存储和处理数据的应用软件。
- 数据库应用程序可以通过编程语言（如Java、C#）或者数据库查询语言（如SQL）进行开发。
8. 数据库的基本操作- 数据库的基本操作包括创建数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据等操作。
上述内容是第一章《数据库基础知识》的笔记整理，主要介绍了数据库的概述、组成要素、模型、数据库管理系统、数据库管理员、数据库应用程序以及数据库的基本操作等相关知识点。
希望对你有帮助！。
简述数据整理的基本步骤
简述数据整理的基本步骤一、引言在数据分析和处理的过程中，数据整理是一个至关重要的环节。
它涉及到对原始数据进行一系列的处理，以确保数据的质量、准确性和一致性。
数据整理的目的是将原始数据转化为一个可分析、可理解的形式，从而为后续的数据分析、数据挖掘和决策提供可靠的基础。
本文将详细介绍数据整理的基本步骤，包括数据清洗、数据分类与编码、数据转换与组织、数据质量评估与校验、数据存储与备份等。
二、数据清洗数据清洗是数据整理的第一步，其目的是识别和纠正数据中的错误、异常和不一致之处。
数据清洗主要关注以下方面：1.缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，并根据实际情况选择填充缺失值的方法，如使用均值、中位数或根据其他相关数据进行填充。
2.异常值处理：识别数据中的异常值，并根据业务规则或统计方法进行处理。
常见的处理方法包括删除异常值、用平均值或中位数替换异常值等。
3.重复数据处理：检查并处理重复数据，确保每条记录的唯一性。
常见的去重方法包括删除重复记录、合并重复记录或保留最新或最早的记录。
4.格式统一：确保数据的格式统一，以便于后续的数据处理和分析。
例如，将日期格式统一为YYYY-MM-DD格式。
5.数据标准化：对数据进行标准化处理，以消除不同特征间的量纲和取值范围差异对分析的影响。
三、数据分类与编码在数据清洗之后，为了便于数据的组织和查询，我们需要对数据进行分类和编码。
分类是将数据按照一定的规则和标准进行划分的过程，而编码则是将分类的结果转化为计算机能够识别和处理的数字或符号的过程。
在进行分类和编码时，需要注意以下几点：1.明确分类的标准和规则，确保分类的合理性和科学性。
2.尽量使用有意义的名称或缩写来表示分类结果，以提高可读性和可理解性。
3.确保编码的唯一性，避免出现重复或冲突的情况。
4.根据实际需求选择合适的编码方式，如二进制编码、十进制编码等。
四、数据转换与组织在完成数据清洗和分类编码之后，我们需要将数据进行适当的转换和组织，以便于后续的数据分析和挖掘。
数据的收集和整理
数据的收集和整理一、概述数据的收集和整理是指通过采集、整理和处理各种形式的数据，以便为决策和分析提供准确、可靠的信息。
本文将详细介绍数据收集和整理的步骤、方法和技巧。
二、数据收集的步骤1.明确需求：首先要明确数据收集的目的和需求，确定需要收集的数据类型、范围和时间周期。
2.确定数据来源：根据需求确定数据的来源，可以是内部数据库、外部数据供应商、调查问卷、互联网等。
3.设计数据收集工具：根据数据类型和来源，设计合适的数据收集工具，如问卷、调查表、数据库查询等。
4.收集数据：根据设计好的数据收集工具，进行数据的采集，确保数据的准确性和完整性。
5.验证数据：对收集到的数据进行验证，比对数据的来源和实际情况，确保数据的可靠性。
6.整理数据：对收集到的数据进行整理和分类，便于后续的分析和处理。
三、数据整理的方法和技巧1.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复数据、缺失数据和异常数据，确保数据的准确性。
2.数据标准化：对数据进行标准化处理，使其具有一致的格式和单位，方便比较和分析。
3.数据归类：根据数据的特征和目的，将数据进行分类和归档，便于后续的检索和使用。
4.数据转换：对数据进行转换，如将文本数据转换为数值数据，以便进行统计和分析。
5.数据可视化：利用图表、图形等方式将数据进行可视化展示，使数据更易于理解和分析。
6.数据备份：及时对整理好的数据进行备份，以防数据丢失或损坏。
四、数据整理的工具和软件1.电子表格软件：如Microsoft Excel、Google Sheets等，可以进行数据的整理、清洗、转换和可视化。
2.统计分析软件：如SPSS、R、Python等，可以进行更复杂的数据处理和分析。
3.数据库管理系统：如MySQL、Oracle等，可以进行大规模数据的存储、查询和分析。
4.数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，可以将数据进行可视化展示，制作图表和仪表盘。
五、数据整理的注意事项1.保护数据安全：在数据的收集和整理过程中，要注意保护数据的安全性，避免数据泄露和滥用。
第2章关系数据库（重点）数据库知识点整理
第2章关系数据库（重点）数据库知识点整理第2章关系数据库（重点）了解：关系数据结构及形式化定义、关系操作、关系的完整性、关系代数掌握关系模型的三个组成部分及各部分所包括的主要内容关系数据结构及其形式化定义关系的三类完整性约束关系代数及其运算，包括并、交、差、选择、投影、连接、除、⼴义笛卡⼉积知识点关系模型三个组成部分关系数据结构关系操作集合关系完整性约束实体完整性规则：若属性A是基本关系R的主属性，则属性A不能取空值参照完整性规则：若属性（或属性组）F是基本关系R的外码它与基本关系S的主码Ks相对应（基本关系R和S不⼀定是不同的关系），则对于R中每个元组在F上的值必须为：或者取空值（F的每个属性值均为空值）或者等于S中某个元组的主码值⽤户定义的完整性：针对某⼀具体关系数据库的约束条件，反映某⼀具体应⽤所涉及的数据必须满⾜的语义要求关系数据语⾔的特点和分类关系代数语⾔关系演算语⾔具有关系代数和关系演算双重特点的语⾔域、笛卡⼉积、关系、元组、属性域：域是⼀组具有相同数据类型的值的集合笛卡⼉积：D1*D2*…*Dn={(d1,d2,…,dn)|di∈Di,i=1,2,…,n}关系：在域D1，D2，…，Dn上笛卡⼉积D1*D2*…*Dn的⼦集，表⽰为R(D1,D2,…,Dn)元组：关系中的每个元素是关系中的元组属性：关系也是⼀个⼆维表，表的每⾏对应⼀个元组，表的每列对应⼀个域。
由于域可以相同，为了加以区分，对每列起⼀个名字，称为属性候选码、主码、外码候选码：若关系中的某⼀属性组的值能唯⼀地标识⼀个元组，⽽其⼦集不能，则称该属性组为候选码（candidate key）主码：若⼀个关系有多个候选码，选定其中⼀个为主码（primary key）外码：设F是基本关系R的⼀个或⼀组属性，但不是关系R的码，如果F与基本关系S的主码Ks相对应，则称F是基本关系R的外部码（foreign key），简称外码关系模式、关系、关系数据库关系模式：关系的描述称为关系模式（relation schema），关系模式形式化表⽰为R(U，D，DOM，F)。
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例子：alert table Course add unique（Cname）；
索引
建立索引：
Create [unique][cluster] index <索引名>
On<表名>（<列名>[<次序>] [, <列名>[<次序>]].....）；
Cluster：建立聚簇索引；unique：唯一索引
例子：create unique index SCno on SC（Sno ASC，Cno DESC）；
删除数据
Delete
From<表名>
Where<条件>
视图（虚表：隐藏底层表结构，简化数据访问）
建立视图
Create view<视图名>[(列名，列名....)]
As <子查询>
[with check option]；
例子：
CREATE VIEW S_G(Sno,Gavg)
AS
SELECT Sno,AVG(Grade)
子查询；
修改数据
修改一个元祖的值
Update Student
Set Sage=22
Where Sno=‘201929292’；
修改多个元祖的值
Update Student
Set Sage = Sage+1；
带子查询的修改语句
Update SC
Set Grade=0
Where Sno IN
（子查询
）；
数据定义
模式的创建删除
模式定义：
Create schema <模式名> authorization <用户名>；
若没有指定<模式名>，那么<模式名>隐含为<用户名>
删除模Байду номын сангаас：
Drop schema <模式名><cascade|restrict>
表的创建、删除、修改
创建表：
create table<表名>（
内外连接区别:内连接只显示符合连接条件的记录，外连接除了显示符合连接条件的记录外，还显示表中的记录。
最左匹配原则:
就是最左边优先，就类似于通关类游戏，过了第一关，才能过第二关，过了第一关和第二关，才能过第三关
建立索引a，b，c下列查询a b ， a c ，b c谁会走这个索引及原因？
根据最左前缀原则 只有ab会走这个索引
修改索引（重命名）
Alter index SCno rename to SCSno；
删除索引
Drop index <索引名>
数据查询
Select....
From....
Where....
单表查询：
例子：Select Sname, 2014-Sage
From student;
Where
分组查询:having用过吗？知道group by吗？
<列名><数据类型>[列级完整性约束条件]，
Sno char(20)，
Sname char(20) unique，
Cname char(40) not null，
Primary key（Sno，Cno），
Foreign key(Sno) references Student（Sno）
）；
删除表：
Drop table<表名>[cascade|restrict]
FROM SC
GROUP BY Sno;
由于AS子句中SELECT语句的目标列平均成绩是通过作用聚集函数得到的，所以CREATE VIEW中必须明确定义组成S_G视图的各个属性列名。S_G是一个分组视图。
删除视图
DROP VIEW<视图名〉［CASCADE］;
查询视图（同基本表一样）
视图的更新：自动换为基本表的更新，除非加上with check option
嵌套查询：
并操作union
使用 UNION将多个查询结果合并起来时，系统会自动去掉重复元组
如果要保留重复元组则用 UNION ALL操作符。
更新数据：
插入数据
插入元祖
insert
Into<表名>（属性值，属性值....）
Values（‘常量1’，‘常量2’....）；
插入子查询
insert
Into<表名>（属性值，属性值....）
HAVING语句通常与GROUP BY语句联合使用，用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集，弥补了WHERE关键字不能与聚合函数联合使用的不足。
聚集函数
消除取值重复的行distinct（默认为all）
连接查询：
内连接:内连接也叫自然连接，只有两个表相匹配的行才能在结果集中出现。返回的结果集选取两个表中所匹配的数据，舍弃不匹配的数据
修改表：
Alert table<表名> add [column] <新列名><数据类型>[完整性约束]
Add<完整性约束>
Drop [column] <列名>[cascade|restrict]
Drop constraint<完整性约束>[cascade|restrict]
Alter column <列名><数据类型>
数据库左右连接的区别及实现语句
左连接：以左表为基准，查出左表所有的数据和右表与之连接字段相等的记录，如果右表中没有对应数据，则显示为null。
select a.*,b.* from a left join b on a.id=b.parent_id
右连接：以右表为基准，查出右表所有的数据和左表与之连接字段相等的记录，如果左表中没有对应数据，则显示为null