《《数据库技术讲座》课件.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《数据库技术讲座》课件.pptx（31页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、数据库技术讲座ppt课件contents目录数据库概述关系型数据库非关系型数据库数据库设计数据库安全数据库技术的发展趋势01数据库概述数据库定义数据库是一个长期存储在计算机内的有组织、可共享的数据集合，它以一定的结构存储数据，以便管理和检索。数据存储数据库以表格的形式存储数据，每个表格都有行和列，每列包含同一类型的数据。数据关系数据库中的数据之间存在一定的关系，如一对一、一对多或多对多关系。数据库定义非关系型数据库不局限于固定的数据结构，可以灵活地存储数据，如MongoDB、Redis等。云数据库基于云计算技术构建的数据库服务，如Amazon RDS、Microsoft Azure Datab
2、ase for MySQL等。分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，以提高可扩展性和可用性，如Cassandra、Couchbase等。关系型数据库使用表格形式存储数据，数据之间存在固定的关系，如MySQL、Oracle等。数据库类型ABCD数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是一种软件，用于创建、设计、管理、维护和保护数据库。数据操纵语言（DML）用于插入、更新、删除和查询数据库中的数据的语言。数据定义语言（DDL）用于定义和管理数据库中的表、视图、索引等对象的语言。数据控制语言（DCL）用于控制对数据库的访问权限和安全性的语言。02关系型数据库关系型数据库定义关系型数据库（Relat
3、ional Database，RDB）是一种基于关系模型的数据库管理系统，它将数据存储在表格中，并通过表格之间的关系来维护数据的一致性和完整性。关系型数据库采用结构化查询语言（SQL）进行数据操作和管理。关系型数据库的特点结构化数据存储关系型数据库将数据组织成表格形式，每个表格都有行和列，每列具有相同的数据类型，每行表示一个数据记录。标准化数据关系型数据库通过规范化过程将数据结构化，以减少数据冗余和保持数据一致性。数据完整性关系型数据库支持主键、外键等约束条件，确保数据的完整性和准确性。事务处理关系型数据库支持事务处理，保证数据的并发控制和恢复能力。关系型数据库的优点和缺点01优点02结构化查
4、询语言（SQL）简单易学，方便操作和管理。数据完整性、安全性和并发控制得到保障。03数据冗余小，维护数据一致性和完整性。适用于大量数据的存储和处理。关系型数据库的优点和缺点02030401关系型数据库的优点和缺点缺点对于非结构化数据和复杂数据类型支持不足。在大数据量和高并发场景下性能可能受限。设计和实施成本较高，需要专业的数据库管理员进行维护。03非关系型数据库非关系型数据库定义非关系型数据库是指不是基于传统的关系型数据模型（如SQL）构建的数据库。它采用键值存储、列存储、文档存储、图形存储等非关系型数据存储方式。非关系型数据库不依赖于固定的数据表结构，而是通过键值对的方式来存储数据。灵活性非
5、关系型数据库不需要事先定义数据结构，可以随时添加字段或属性。高性能非关系型数据库通常具有高性能的读写能力，适用于高并发场景。易扩展性非关系型数据库支持分布式部署，容易实现横向扩展。数据一致性非关系型数据库通常采用最终一致性模型，保证数据的一致性。非关系型数据库的特点灵活性无需事先定义数据结构，可以随时调整数据模型。高性能适用于高并发读写场景，具有较好的性能表现。非关系型数据库的优点和缺点VS支持分布式部署，容易实现横向扩展。低成本相对于关系型数据库，非关系型数据库的硬件要求较低，成本更低。易扩展性非关系型数据库的优点和缺点数据一致性非关系型数据库通常采用最终一致性模型，可能导致数据不一致的问题
6、。数据完整性非关系型数据库不提供像关系型数据库那样的强数据完整性支持。复杂查询能力非关系型数据库通常不适用于复杂的联接查询和聚合操作。非关系型数据库的优点和缺点04数据库设计确保数据完整性通过实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性来保证数据的准确性和一致性。最小化数据冗余设计时尽量减少数据冗余，以提高数据利用率和减少数据不一致的风险。提高数据可维护性设计时考虑数据维护的便利性，以便于数据的更新、插入和删除操作。保证数据安全性通过用户权限控制和数据加密等手段，确保数据不被未经授权的用户访问或篡改。数据库设计的基本原则概念设计将概念模型转换为关系模型，确定合适的数据模型和表结构。逻辑设计物理设计
7、优化设计01020403根据查询需求和性能要求，对数据库进行优化，提高查询效率。使用E-R图等工具进行概念模型设计，明确实体、属性和关系。根据实际存储需求，设计数据的物理存储结构和索引等。数据库设计的方法需求分析明确系统需求，收集和分析数据，确定实体和关系。概念设计使用E-R图等工具进行概念模型设计。逻辑设计将概念模型转换为关系模型，设计表结构和关系。物理设计设计数据的物理存储结构和索引等。数据库实施创建数据库结构、导入数据以及编写存储过程、触发器等。数据库维护定期对数据库进行备份、恢复和维护，保证数据库的安全性和稳定性。数据库设计的步骤05数据库安全数据库安全的定义数据库安全是指通过一系列的
8、安全机制和措施，确保数据库中数据的机密性、完整性和可用性，防止未经授权的访问、泄露、破坏、篡改和滥用。数据库安全涉及到数据存储、传输、处理和应用等各个环节，需要从多个层面进行保护和控制。恶意攻击黑客利用漏洞、病毒、木马等手段攻击数据库，窃取、篡改或删除数据。误操作由于管理人员的疏忽或操作不当，可能导致数据的泄露、损坏或丢失。系统故障硬件故障、软件故障或自然灾害等原因可能导致数据库的损坏或数据丢失。数据库安全的威胁030201通过身份认证和权限管理，限制对数据库的访问和操作，确保只有授权用户才能访问敏感数据。访问控制对数据库的访问和使用进行实时监控和记录，及时发现异常行为和潜在威胁。审计监控对敏
9、感数据进行加密存储，即使数据被窃取，也无法轻易解密和读取。数据加密定期对数据库进行安全更新和备份，确保数据的完整性和可用性。安全更新与备份01030204数据库安全的防护措施06数据库技术的发展趋势大数据时代的数据库技术通过数据挖掘技术，从海量数据中提取有价值的信息，为企业提供决策支持和业务优化。数据挖掘随着数据量的爆炸式增长，大数据时代的数据库技术需要具备高效处理海量数据的能力，包括数据存储、查询、分析和挖掘等方面的技术。大数据处理数据仓库是大数据时代数据库技术的重要发展方向，它能够将分散的数据进行整合，提供全面的数据分析和决策支持功能。数据仓库弹性扩展云计算时代的数据库技术需要具备弹性扩展
10、能力，能够根据业务需求灵活地扩展存储和计算资源。自动化运维通过自动化运维技术，降低数据库的运维成本，提高数据库的稳定性和可用性。云存储云计算时代的数据库技术需要具备云存储能力，能够将数据存储在云端，实现数据的集中管理和高效利用。云计算时代的数据库技术人工智能时代的数据库技术需要与机器学习、深度学习等算法相结合，实现更高效的数据分析和预测。数据挖掘与机器学习知识图谱是人工智能时代数据库技术的重要发展方向，它能够将不同来源的数据进行整合，构建全面的知识库，为智能问答、推荐系统等领域提供支持。知识图谱随着人工智能技术的广泛应用，数据安全和隐私保护成为重要问题，需要采取有效的技术手段保障数据安全和用户隐私。数据安全与隐私保护人工智能时代的数据库技术感谢观看THANKS