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数据管理技术知识点整理


数据管理技术知识点整理
必须保留好和考纲一起保留好
第一章:认识数据管理技术 1.1 感受数据管理技术 数据是人类社会的一种重要信息资源,是对现实世界中客观事物的符号化表示。 数据管理是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术就是指与数据管理活动有关的技术。 数据库技术主要应用于数据密集型应用的领域,这种数据密集型应用主要由以下一些特点: (1)涉及的数据量很大,数据一般需要存放在外存中,内存只能暂时存储很小的一部分。 (2)数据必须长期保留在计算机系统中,不随应用程序运行的结束而消失,如银行系统必 须长久的保存储蓄用户的信息。 (3)数据要为多个应用程序所共享,或者要求在一个单位或更大范围内共享。 1.2 了解数据管理技术的变迁 (1)人工管理阶段 1、没有专门的软件用来管理数据,管理数据需要依赖应用程序本身来处理。 2、数据和程序是紧密联系, 一组数据只能对应一个应用程序, 而数据又不能共享。 3、数据通常包含在程序中,不具有独立性,一旦数据的结构发生变化,应用程序就要 作相应的修改。 (2)文件系统阶段 1、数据独立性差 2、数据冗余度大(没用的数据太多) 3、数据的安全性和完整性难以保障。 (3)数据库系统阶段 数据库管理系统:DBMS 数据库:DB 数据库管理系统是对数据库进行管理的通用软件系统,是数据库系统的核心。 数据库管理系统具有三大功能:数据定义 数据操纵 数据库运行控制 数据库管理系统提供两种不同类型的语言: 数据定义语言:定义数据库结构 数据操纵语言:表达数据库的查询和更新 数据库系统与人工管理和文件系统相比的区别: 1、数据结构化。与文件系统的根本区别。 2、数据共享。文件系统基本不能共享。数据库系统可以,且冗余度(没用的东西)
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小。 3、数据具有较高的独立性。 4、数据的安全性得到保证。数据的安全性和完整性由 DBMS 统一管理。 1.3 认识数据库 一张二维表在关系数据库中称作关系。 (二维表就是我们平时常见的表, 操作题中我们一直做的 92 那题就是创建二维表,93 那题就是在创建好的二维表中输入数据) 关系数据库中,我们用表格的形式来存储数据。 表中的列称作字段(参照 92 那题中我们设置的字段名,就是给我们要创建的字段命名) 表中的行称作记录(参照 93 那题,我们输入的每一行都是一个记录) 并不是所有的二维表都能称作关系。 关系数据库规定,在关系数据库中的二维表(记得:关系数据库中的二维表叫做关系) ,必须满 足一下条件: 1、表中的一列的数据类型必须相同。 (例如:姓名那一列,设置的数据类型是文本型,不能出现 整型等其他数据类型。 ) 2、表中不允许有重复的字段(例:同一张关系表不能同时存在两个字段名都是“姓名”的字段, 因为没有意义。 ) 3、表中不应该有内容完全相同的行(例:一张学生表中不能同时存在两个 9 班 43 号张三,因为 这两条记录都表示同一个人。但可以存在一个 9 班 43 号张三,和一个 10 班 43 号张三,因为这两条 记录表示的是两个不同的人。 ) 4、任意交换两行、两列,不影响整个表的内容,行和列的排列顺序是无关紧要的。 5、表中的每一个字段必须是简单数据项,而不是组合数据项(组合数据项参照“统计表.xls”那 题中标题行,那个就是组合数据项。 ) 常见的数据库管理系统 SQLserver,Oracle,Sybase,FoxPro,Access 关键字:唯一标识一条记录。 (例如:一个学生的学号可以唯一的确定一个学生,所以学号就是 关键字,但是一个学生的姓名不能唯一的标识一个学生,因为可能存在同名同姓的人,所以姓名 不是关键字) 第二章:构建关系数据库 建立数据库的过程: 1、数据的收集与分类 2、建立“实体——联系”模型 ER 图 3、将 E-R 图转换为关系数据模型 4、创建数据库 2.1 数据的分析与建模 概念模型:现实世界的具体事物经过人们的认识、整理、分类之后在信息世界的表现形式。 数据模型:对现实世界数据特征的抽象表示,通常具有严格的定义,以便在机器上实现。 (理解辅助:概念模型就是我们认识的世界,但是这个认识不能存储到计算机中,我们就要将它 用一定的二进制数来表示,这样就可以将我们认识的世界记录到计算机中。 就像拍照,我们看到的景色是无法存储到计算机中的,就必须借助相机,将我们看 到的景色拍成数码相片,这样就可以在计算机中存储。 )
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现实世界 用户观点 信息世界(概念模型) 机器观点 机器世界(数据模型) 现实世界:真是存在的世界 信息世界:现实世界在头脑中的反映 信息世界的术语: 实体:客观存在可以相互区别的事物称为实体。例如:一个人是一个实体,一本书是一 个实体,一辆车是一个实体?? 属性:实体的特征称为属性。一个实体可以拥有多种属性。例如:一个学生包含姓名、 性别、班级、座号??属性。 键:能在实体中唯一标识一个实体的属性称为键。键可以只包含一个属性,也可以包含 多个属性。例如:学号就是一个学生的键,因为学号可以唯一确定一个学生。学校 +年段+ 班级这三个属性结合可以唯一确定班主任。 联系:在现实世界中,事物内部以及食物之间是有联系的,这些联系在信息世界中反映 实体内部的联系和实体之间的联系。 机器世界:又称数据世界,信息世界中的信息经过抽象和组织,以数据形式存储在计算机中,就 成为机器世界。 机器世界的常用术语: 字段:字段用来标记实体的一个属性,它是可以命名的最小信息单位。 (关系表中一列 就是一个字段) 记录:记录是有一定逻辑关系的字段的组合。 (关系表中一行就是一条记录) 文件:文件是同一类记录的集合。 关键字:关键字是可以唯一标识一条记录的字段。它可以是一个字段,也可以是多个字 段。关键字与信息世界的键相对应。

三个世界的术语对照表
现实世界
对象 特征 总体 关键特征 事物及其联系 2.2 建立关系数据模型

信息世界
实体 属性 实体集 键 概念模型

机器世界
记录 字段 文件 关键字 数据模型

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实体名 实体集

属性名 属性

联系名 联系

E-R 图的基本元素
正校长 1 担任 1 学校 一对一联系 学生 n 所在 1 班级 一对多关系 学生 m 所在 n 班级 多对多关系(注意看这个图,有 时候联系也有属性) 属性名

实体集间的三种联系
建立实体-联系模型(E-R 模型)的四个步骤 1、确定实体 2、确定相关实体的属性 3、确定实体之间的联系类型 4、设计出 E-R 图所表示的概念模型。 E-R 图转换成关系数据模型,一般分两步: (数据管理技术课本 P25) 1、将每一个实体集转换成一个二维表; 2、将实体集之间的联系转换成一个二维表。 其他常见的数据模型:层次模型:实体间的联系一层一层 (参照数据管理技术课本 P27) 网状模型:实体之间的联系相互交叉 (知道层次和网状长什么样就好 )关系模型:关系表建立的模型 2.3 创建数据库的结构 2.4 编辑数据库 2.5 关系数据库规范化思想 规范化处理的目的:对关系模式进行分解与转换,以消除数据冗余(没用的数据重复太多) 、插 入异常(数据无法插入) 、删除异常(数据无法删除)等不正常现象。 关系模式规范化:就是对关系模式进行某种处理,使它满足一定的规范化要求。 关系模式规范化的形式可以分成六级,每一级称为一个范式(NF) ,记为 XNF,其中 X 表示级 别。 第一范式(1NF) :如果关系模式 R 的每个属性的域都只包含单纯值,而不是一些值的集合,则 称 R 满足第一范式。
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第二范式(2NF) :如果关系模式 R 满足第一范式,且它的任一非关键字属性都函数依赖于任一 候选关键字,则成 R 满足第二范式。 函数依赖:如果对于属性 A,有且只有一个属性 B 与之对应,也就是说,A 决定 B,我们就说 B 函数依赖于 A。 第三范式(3NF) :如果关系模式 R 满足第二范式,且每一个非关键字属性都不传递依赖于候选 关键字,则称 R 满足第三范式。 第三章:使用数据库 3.1 数据段排序和筛选 3.2 数据的查询 3.3 数据的统计和报表输出 3.4 数据的导入、链接和导出 3.5 结构化查询语言 SQL 结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准语言。 SQL 语言具有以下特点: 1、数据描述、操纵、控制等功能一体化 a) 数据定义语言,用于定义、撤销和修改数据库、表、视图及索引。 b) 查询语言,用于查询数据 c) 数据操纵语言,用于增、删、改数据 d) 数据控制语言,用于数据访问权限的控制 2、两种使用方式,统一的语法结构 a) 交互式联机使用方式。适合对系统的维护。 b) 嵌入到某一种高级语言中使用。主要用于应用程序的开发。 3、高度的非过程化。使用 SQL,用户只要提出“干什么” ,而无需具体指明“怎么干” ,像 存取路径选择和具体处理操作等,均由系统自动完成。 4、语言简洁,易学易用。

SQL 的核心动词
SQL 功能 数据查询 数据定义(对表操作) 数据控制 动词 SELECT(查询) CREATE,DROP,ALTER GRANT,REVOKE

数据操纵(对数据操作) INSERT(插入数据) ,UPDATE(修改数据) ,DELETE(删除数据)

数据定义查询语句功能
SQL 语句 CREATE TABLE ALTER TABLE DROP CREATE INDEX 功能 创建表 将新字段或限制条件添加到已有的表中 从数据库中删除表,或从字段、字段组中删除一项索引 创建字段或字段组的索引
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第四章:开发数据库应用系统 4.1 数据库应用系统简介 数据库应用系统是指针对某个特定目标,建立在数据库管理系统之上的计算机应用系统。

数据库强调的是数据 数据库管理系统强调的是对数据库进行存储和管理的系统软件 数据库应用系统强调的是面向具体应用的应用软件 数据库应用系统中一般有三类用户: 1、数据库管理员(DBA) 2、系统开发人员 3、终端用户 数据库应用系统的开发流程: 1、需求分析 2、系统设计 3、系统实现 4、系统测试与维护 4.2 需求分析与系统设计 需求分析最重要的目标就是:弄清楚系统究竟要“做什么” 系统设计最重要的目标就是:明确系统究竟要“怎么做” 系统设计分为:1、功能设计 2、界面设计
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4.3 系统功能的实现 4.4 软件测试与数据库维护 软件测试的目的就是在软件投入正式运行之前, 尽可能多的发现并排除软件中潜在的和隐藏的错 误,最终将一个高质量的软件系统交给用户使用。 软件测试分为三个阶段: 1、单元测试:每个模块编写完成之后就对它进行测试,以保证每个模块都能正常运行。 2、集成测试:单元测试完成后才进行集成测试。把各个功能模块按照设计要求组装起来进 行测试,主要目标是发现与接口有关的问题。 3、验收测试:目的是向未来用户表明,系统能够像预定要求那样工作。 a) 黑盒测试:知道系统应该具有的功能,可以通过测试来检验是否每个功能都能正常 使用。例如网游的公测。 b) 白盒测试:知道系统内部的工作过程,可以通过测试来检验系统内部是否按照设计 要求的规定正常运行。 第五章:数据库技术新发展 5.1 新一代数据库技术 5.2 数据仓库与数据挖掘 数据处理大致分为两类 1、分析性处理:用于管理人员的决策分析,需要经常访问大量的历史数据。 2、操作性处理:也叫做联机事务处理(OLTP) ,是指对数据库练级的日常操作,通常是增 删改查,主要是为企业的特定应用服务的。人们所关心的是响应时间、数据的安全性和完整性。 数据仓库(DW)是用来更好的支持企业或组织决策分析处理的、面向主题的、集成的、稳定的、 随时间变化的一种数据集合。 数据仓库有一下特点: 1、面向主题 2、集成 3、稳定性 4、随时间变化 5、数据量大 6、硬件要求高 数据仓库至少包括三部分: 1、数据源与数据集成: a) 数据源包括数据库、文件系统等各种数据来源,数据源一般是异构的,通过网络互 联。 b) 在数据装载到数据仓库之前,要根据需要,对数据进行加工、变换、抽取等操作完 成数据的集成。 2、数据存储:数据仓库的核心部分 3、数据查询与分析工具。 数据挖掘(DM)利用人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域中的技术,通过对大量数 据进行各种技术处理,找出潜在的对用户有价值的信息和知识。

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