1、内容

数据库模式ER模型

关系代数与元组演算规范化理论

并发控制

数据库完整性约束分布式数据库

数据仓库与数据挖掘

2、三级模式-两级映射

3、数据库设计过程

4、E-R模型

集成的方法:
多个局部E-R图一次集成。
逐步集成,用累加的方式一次集成两个局部E一R。

集成产生的冲突及解决办法:

属性冲突:包括属性域冲突和属性取值冲突。

命名冲突:包括同名异义和异名同义。

结构冲突:包括同一对象在不同应用中具有不同的抽象，以及同一实体在不同局部E-R图中所包含的属性个数和属性排列次序不完全相同。

5、关系代数

6、规范化理论-函数依赖

部分函数依赖

 

7、规范化理论-价值与用途

非规范化的关系模式,可能存在的问题包括:数据冗余、更新异常、插入异常、删除异常

8、规范化理论_求候选关键字

9、规范化理论-求候选键

将关系模式的函数依赖关系用“有向图”的方式表示

找入度为0的属性，并以该属性集合为起点，尝试遍历有向图，若能正常遍历图中所有结点,则该属性集即为关系模式的候选键

若入度为0的属性集不能遍历图中所有结点，则需要尝试性的将一些中间结点(既有入度，也有出度的结点）并入入度为0的属性集中，直至该集合能遍历所有结点,集合为候选键

10、规范化理论-范式

11、规范化理论-第一范式

第一范式(1NF):在关系模式R中，当且仅当所有域只包含原子值，即每个分量都是不可再分的数据项,则称R是第一范式。

12、第二范式（2NF):当且仅当R是1NF,且每一个非主属性完全依赖主键(不存在部分依赖)时,则称R是第二范式。

13、第三范式（3NF）:当且仅当R是1NF,且E中没有非主属性传递依赖于码时，则称R是第三范式。

14、BC范式(BCNF):设R是一个关系模式,F是它的依赖集，R属于BCNF当且仅当其F中每个依赖的决定因素必定包含R的某个候选码。

15、例题

16、规范化理论-模式分解

17、规范化理论-模式分解-例题讲解

18、并发控制-基本概念

19、并发控制-存在的问题示例

20、并发控制-封锁协议

一级封锁协议。事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放。可防止丢失修改

二级封锁协议。一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加S锁，读完后即可释放S锁。可防止丢失修改,还可防止读“脏”数据

三级封锁协议。一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加S锁，直到事务结束才释放。可防止丢失修改、防止读“脏”数据与防止数据重复读

两段锁协议。可串行化的。可能发生死锁

21、数据库完整性约束

实体完整性约束

参照完整性约束

用户自定义完整性约束

触发器

22、数据库安全

23、数据备份

冷备份也称为静态备份，是将数据库正常关闭，在停止状态下，将数据库的文件全部备份(复制)下来。

热备份也称为动态备份，是利用备份软件，在数据库正常运行的状态下，将数据库中的数据文件备份出来。

完全备份:备份所有数据

差量备份:仅备份上一次完全备份之后变化的数据

增量备份:备份上一次备份之后变化的数据

(1）静态海量转储:在系统中无运行事务时进行，每次转储全部数据库。

(2）静态增量转储:在系统中无运行事务时进行，每次只转储上一次转储后更新过的数据。

(3）动态海量转储:转储期间允许对数据库进行存取或修改，每次转储全部数据库。

(4）动态增量转储:转储期间允许对数据库进行存取或修改，每次只转储上一次转储后更新过的数据。

日志文件:事务日志是针对数据库改变所做的记录，它可以记录针对数据库的任何操作,并将记录结果保存在独立的文件中

24、数据库故障与恢复

25、数据仓库与数据挖掘

26、数据挖掘方法分类

方法：

决策树

神经网络

遗传算法

关联规则挖掘算法

分类：

关联分析:挖掘出隐藏在数据间的相互关系。

序列模式分析:侧重点是分析数据间的前后关系(因果关系)。

分类分析:为每一个记录赋予一个标记再按标记分类。

聚类分析:分类分析法的逆过程。

27、反规范化

由于规范化会使表不断的拆分，从而导致数据表过多。这样虽然减少了数据冗余，提高了增、删、改的速度，但会增加查询的工作量。系统需要进行多次连接，才能进行查询操作，使得系统效率大大下降

技术手段：

增加派生性元余列

增加冗余列

重新组表

分割表

28、大数据