数据:描述事物的符号记录,数据的含义称为数据的语义,二者是不可分的。
数据库:数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 数据库数据基本特点:永久存储、有组织、可共享。
数据库管理系统(DBMS):是计算机的基础软件。 主要功能:(1)数据定义功能(2)数据组织、存储和管理功能(3)数据操纵功能(4)数据库的事务管理和运行管理(5)数据库的建立和维护功能(6)其他功能
数据库系统(DBS):由数据库、数据库管理系统(及其应用开发工具)、应用程序和数据库管理员组成的存储、管理、处理和维护数据的系统
数据管理三个阶段的特点及其比较:
| 人工管理阶段 | 文件系统阶段 | 数据库系统阶段 | |
|---|---|---|---|
| 应用背景 | 科学计算 | 科学计算、数据管理 | 大规模数据管理 |
| 硬件背景 | 无直接存取存储设备 | 磁盘、磁鼓 | 大容量磁盘、磁盘阵列 |
| 处理方式 | 批处理 | 联机实时处理、批处理 | 联机实时处理、分布处理、批处理 |
| 数据的管理者 | 程序员 | 文件系统 | 数据库管理系统 |
| 数据面向对象 | 某一应用程序 | 某一应用 | 部门企业 |
| 数据的共享程度 | 无共享,冗余度极大 | 共享性差,冗余度大 | 共享性高,冗余度低 |
| 数据独立性 | 不独立 | 独立性差 | 具有高度的物理独立性和一定的逻辑独立性 |
| 数据结构化 | 无结构 | 记录内有结构、整体无结构 | 整体结构化,用数据模型描述 |
| 数据控制能力 | 应用程序自己控制 | 应用程序自己控制 | DBMS提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力 |
数据结构化(与文件系统的本质区别)
共享性高,冗余度低且易扩展
数据独立性高:
(1)物理独立性:用户的应用程序与数据库中的数据的物理存储是相互独立的; (2)逻辑独立性:用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。
数据独立性是由数据库管理系统提供的二级映像功能来保证的。
数据统一管理和控制
【联想】数据库系统的三级模式结构:外模式、模式和内模式。模式也称逻辑模式,是所有用户的公共数据视图;外模式也称用户模式,是数据库用户的数据视图;内模式也称存储模式,是数据在数据库内部的组织方式。
概念模型(实体-联系 E-R模型)、逻辑模型和物理模型
基本概念:实体、属性、码、实体型、实体集、联系
数据结构、数据操作、数据的完整性约束条件
层次模型
优点:
数据结构比较简单清晰
数据库的查询效率高
数据模型提供了良好的完整性支持
缺点:
现实世界中很多联系是非层次化的
程序编写复杂,插入删除限制多
查询子女节点必须通过双亲节点
由于结构严密,层次命令趋向于结构化
网状模型
优点:
能够更为直接的描述现实世界
具有良好的性能,存取效率较高
缺点:
结构比较复杂
DDL/DML复杂,不好掌握使用
因为联系是通过存取路径实现的,用户需要了解系统结构的细节
关系模型
优点:
建立在严格的数据概念基础上
概念单一,都用关系表示
存取路径对用户透明,简化工作
缺点:
存取路径隐蔽,导致查询效率不高,为了提升性能,DMBS必须对用户查询请求进行优化
外模式/模式映像 模式改变,对映象做修改,可以保证外模式不变,保证了逻辑独立性。
模式/内模式映象 内模式改变(数据库的存储结构改变),对映象做修改,可以保持模式不变,保证了物理独立性。
按照数据模型三要素,关系模型由数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成
关系:在域D上笛卡尔积的子集
关系可以有三种类型:基本关系(基本表)、查询表、视图表。
查询操作: 选择、投影、连接、除、并、差、交、笛卡尔积 选择、投影、并、差、笛卡尔积是五种基本操作
数据更新:插入、删除、修改
关系模型中有三类完整性约束:实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
若属性A是基本关系R的主属性,则A不能取空值。
若属性F是基本关系R的外码,它与基本关系S的主码K相对应,则对R中的每个元组在F上的值,必须为空值或者S中某个元组的主码值
| 运算符 | 含义 |
|---|---|
| ∪ | 并 |
| - | 差 |
| ∩ | 交 |
| × | 笛卡尔积 |
| σ | 选择 |
| Π | 投影 |
| ⋈ | 连接 |
| ÷ | 除 |
前四种为传统的集合运算,后四种为专门的关系运算
| SQL功能 | 动词 |
|---|---|
| 数据查询 | SELECT |
| 数据定义 | CREATE,DROP,ALTER |
| 数据操纵 | INSERT,UPDATE,DELETE |
| 数据控制 | GRANT,REVOKE |
数据定义语句
| 操作对象 | 创建 | 删除 | 修改 |
|---|---|---|---|
| 模式 | CREATE SCHEMA | DROP SCHEMA | |
| 表 | CREATE TABLE | DROP TABLE | ALTER TABLE |
| 视图 | CREATE VIEW | DROP VIEW | |
| 索引 | CREATE INDEX | DROP INDEX | ALTER INDEX |
主要(常用)数据类型
| 数据类型 | 含义 |
|---|---|
| int,smallint | 整数 |
| char(n) | 长度为n的字符串 |
| float(n) | 可选精度的浮点数 |
| date | 日期,格式为YYYY-MM-DD |
| time | 时间,格式为HH:MM:SS |
数据查询语句
select [all/distinct] <目标列表表达式>
from <表名/视图名> [as] <别名>
[where <条件表达式>]
[group by <列名>[having <条件表达式>]]
[order by <列名>] --升序或降序
where查询常用条件
| 查询条件 | 谓词 |
|---|---|
| 比较 | (not) =,>,<,>=,<=,!=,<>,!>,!< |
| 确定范围 | between and; not betweeen and |
| 确定集合 | in, not in |
| 字符匹配 | like, not like |
| 空值 | is null, is not null |
| 多重条件 | and, or, not |
字符匹配:(1)%(百分号):代表任意长度字符串;(2)_(下横线):代表任意单个字符
聚集函数:
| 函数 | 含义 |
|---|---|
| count(*) | 统计元组个数 |
| count([all/distinct] <列名>) | 统计一列中值的个数 |
| sum([all/distinct] <列名>) | 统计一列中值的总和 |
| avg([all/distinct] <列名>) | 统计一列中值的平均值 |
| max([all/distinct] <列名>) | 统计一列中值的最大值 |
| min([all/distinct] <列名>) | 统计一列中值的最小值 |
带有EXISTS谓词的子查询不返回任何数据,只产生逻辑真值“true”或逻辑假值“false”。使用存在量词后,若内层查询结果非空,则外层的where字句返回真值,否则返回假值。
空值的判断:is null或者is not null
视图能够简化用户的操作
视图使用户能以多种角度看待同一数据
视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性
视图能对机密数据提供安全保护
适当利用视图可以更清晰地表达查询
数据库的安全性:保护数据库以防止不合法使用所造成的的数据泄露、更改或破坏
grant授权语句一般格式:
grant <权限>
on <对象类型><对象名>
to <用户>
with grant option --该用户可以将权限授予他人
revoke回收权限语句:
revoke <权限>
on <对象类型><对象名>
from <用户> [cascade|restrict]
检查主码是否唯一,拒绝插入或修改
检查主码的各个属性是否为空,拒绝插入或修改
属性上约束条件的定义:(1)列值非空(not null);(2)列值唯一(unique);(3)检查列值是都满足一个条件表达式(check短语)
constraint<完整性约束条件名><完整性约束条件>
定义格式:
CREATE TRIGGER <触发器名>
BEFORE|AFTER <触发事件> ON <表名>
REFERENCING NEW|OLD ROW AS <变量>
FOR EACH{ROW|STATEMENT}
[WHEN<触发条件>]<触发动作体>
触发事件:可以是insert、delete或update;after/before表示触发的时机
常见的关系模式问题:
数据冗余
更新异常
插入异常
删除异常
X函数确定Y或Y函数依赖X,记做X->Y; F(X)=Y
X->Y,但Y不属于X,则称X->Y是非平凡的函数依赖
X->Y,但Y属于X,则称X->Y是平凡的函数依赖
区别:完全函数依赖(x-^F>y)、部分函数依赖(x-^P>y)、传递函数依赖
R<U,F>,若U对K存在完全函数依赖,则K为R的候选码
如果U函数依赖于K,即K->U,则K称为超码
若候选码多余一个,则选定其中一个为主码
包含在任何一个候选码中的属性称为主属性,其余为非主属性
NF:码X,非主属性Z,不存在X->Y,Y->Z成立,且Y不函数依赖于Z。
2NF:在NF的基础上删除非主属性对码的部分函数依赖
3NF:在2NF的基础上消除非主属性对码的传递函数依赖
BCNF:在3NF的基础上消除主属性对码的部分和传递函数依赖
需求分析
概念结构设计
逻辑结构设计
物理结构设计
数据库实施
数据库运行和维护
由于期末考核需要,整理了一份发一下叭
制作:BDT20040
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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