软考中级软件设计师自我总结知识分享--数据库技术基础(下)

简介: 该系列文章全篇文字在10w+,全文都是自己备考中的干货,软考涉及很多计算机基础,数据结构,算法分析,编程思想,开发流程等等,不仅适合参加软考的人学习,也适合扩宽自己知识视野的人去学习,每一篇都将会把重点加粗处理,特别是易错点,考试常考平时也容易记错,请一定仔细看
  • 模式分解

网络异常,图片无法展示
|


  • 网络异常,图片无法展示
    |

网络异常,图片无法展示
|


  • 数据库的控制功能:事务管理,数据库的备份与恢复,并发控制。
  • 事务:把多个操作封装起来当作整体去操作。4个特征:原子性,一致性,隔离性和持久性。

网络异常,图片无法展示
|


  • 数据的备份:

网络异常,图片无法展示
|


网络异常,图片无法展示
|


  • 数据库的故障和恢复:

网络异常,图片无法展示
|


  • 并发控制:所谓的并发操作是指的是多用户共享的系统中,许多用户可能同时对同一数据进行操作。该操作问题带来的原因是:破坏了事务的隔离性。主要有数据不一致性有三类:丢失修改,不可重复读和读“脏”数据。

网络异常,图片无法展示
|


  • (*)并发控制技术主要是封锁:
  • *共享锁(S读锁):T事务在对对象在加锁之后只允许T读取A,但不能修改。其他事务也只能加S锁。
  • *排他锁(X写锁):T事务在对对象在加锁之后只允许T读取和修改。加锁之后其他事务不能加任何锁。
  • 死锁和活锁: 活锁就是在在等待资源时不断有人插队。死锁就是两个以上的事务分别请求封锁对方已经封锁的数据,导致长期等待而无法继续运行下去的现象。

网络异常,图片无法展示
|


  • 数据库设计和软件生命周期基本类似:数据库规划,需求描述与分析,数据库与应用程序设计,数据库系统实现,测试和运行维护6个阶段。

网络异常,图片无法展示
|


网络异常,图片无法展示
|


  • 大数据:

网络异常,图片无法展示
|


  • 反规范化

网络异常,图片无法展示
|


错题整合



JDBC(java database connectivity)是一种用于执行sql语句的java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它是由一组用java语言编写的类和接口组成。

查询语句中:查询条件where与having的区别要清楚。Where是针对单条记录的判断条件,而having是针对分组之后的判断条件,

  • 关系代数表达式查询优化原则:1、提早执行选取运算。2、合并乘积与其后的选择运算为连接运算。(在表达式中,当乘积运算后面是选择运算时,应该合并为连接运算,使选择与乘积一道完成,以避免做完乘积后,需要再扫描大的乘积关系进行选择运算)3、将投影运算与其后的其他运算同时进行,以避免重复扫描关系。4、将投影运算和前后的其他运算同时进行,以避免重复扫描关系。5、在执行连接前对关系适当地预处理,就能迅速地找到要连接的元组。方法有:索引连接,排序合并。6、存储公共子表达式。
  • (*)物理独立性:数据库的内模式发生改变时,数据的逻辑结构不变。此时要修改模式与内模式之间的映像,而不用修改应用程序。
  • (*)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,当数据的逻辑结构变化,只需要调整外模式与模式之间的映像,而不用修改应用程序。
  • 主属性和非主属性是互补的,一个关系模式的属性不是主属性就是非主属性。组成候选码的属性就是主属性,其他的就是非主属性,所以要判断关系模式中的属性是主属性还是非主属性,首先要求解出其候选码。
  • 4NF就是限制关系模式的属性之间不允许有非非凡且非函数的多值依赖。
  • *分片透明:用户不必知道关系数据是如何分片的,它们对数据的操作在全局关系进行,即关系如何分片是对用户透明的。
  • *复制透明:用户不用关心数据库在网络中各个节点的复制情况,被复制的数据的更新都由系统自动完成。
  • *位置透明:用户不必知道所操作的数据放在何处,即数据分配到哪个或者哪些站点存储是对用户是透明的。
  • *逻辑透明:是最低的透明性,提供数据到局部数据库的映像,用户不必关心局部DBMS支持哪些数据模型,使用哪种数据操纵语言,数据模型和操纵语言都是由系统完成。
  • 全码:关系模型的所有属性组成该关系的候选码。
  • 超码:该值可以区别两者不同。
  • 遗传算法:是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
  • 命名冲突:在合并ER模型时提出的概念,合并ER模型时之所以产生冲突,是因为对于同样的对象,不同的局部ER模型有着不同的定义。
目录
相关文章
|
14天前
|
存储 关系型数据库 数据库
数据库技术深度解析与未来趋势展望
数据库,简而言之,就是存储数据的仓库。它可以按照一定的规则存储和管理数据,提供数据的增删改查(CRUD)等基本操作。数据库不仅限于存储功能,还具备数据的共享性、持久性和安全性等特点。通过数据库管理系统(DBMS),用户可以方便地对数据进行管理和访问。
44 3
|
16天前
|
NoSQL 大数据 数据处理
现代数据库技术的演进与挑战
传统的数据库管理系统在处理大数据和实时应用方面面临挑战。本文探讨了现代数据库技术如何应对这些挑战,重点关注了分布式数据库、NoSQL 数据库和内存数据库等新兴技术的发展与应用。
|
16天前
|
人工智能 NoSQL 关系型数据库
现代数据库技术发展趋势与应用前景探析
在当今数字化时代,数据库技术正日益成为信息管理与应用开发的核心。本文从现代数据库技术的发展趋势出发,探讨了关系型数据库、NoSQL数据库以及新兴的分布式数据库技术,分析它们在各自领域的优势与挑战。结合实际应用场景,探索现代数据库技术的应用前景,为技术从业者提供思路与参考。
|
18天前
|
存储 监控 数据挖掘
【计算机三级数据库技术】第14章 数据仓库与数据挖掘-
文章概述了数据仓库和数据挖掘技术的基本概念、决策支持系统的发展、数据仓库的设计与建造、运行与维护,以及联机分析处理(OLAP)与多维数据模型和数据挖掘技术的步骤及常见任务。
19 3
|
17天前
|
存储 负载均衡 中间件
构建可扩展的分布式数据库:技术策略与实践
【8月更文挑战第3天】构建可扩展的分布式数据库是一个复杂而具有挑战性的任务。通过采用数据分片、复制与一致性模型、分布式事务管理和负载均衡与自动扩展等关键技术策略,并合理设计节点、架构模式和网络拓扑等关键组件,可以构建出高可用性、高性能和可扩展的分布式数据库系统。然而,在实际应用中还需要注意解决数据一致性、故障恢复与容错性以及分布式事务的复杂性等挑战。随着技术的不断发展和创新,相信分布式数据库系统将在未来发挥更加重要的作用。
|
10天前
|
SQL 存储 Oracle
"挑战极限!Oracle数据库精英试炼场:夺命连环5问,你能否一路披荆斩棘,登顶技术巅峰?"
【8月更文挑战第9天】Oracle,数据库领域的巨擘,以卓越的数据处理能力、稳定性和安全性成为企业级应用首选。今天我们带来“Oracle夺命连环25问”。首问:核心组件有哪些?答:实例(含内存结构和后台进程)、物理存储(数据文件、控制文件等)及逻辑存储(表空间、段等)。第二问:如何理解事务隔离级别?答:Oracle支持四种级别,默认READ COMMITTED,避免脏读,但可能遇到不可重复读和幻读。
23 0
|
16天前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
现代数据库技术的演进与应用
本文探讨了现代数据库技术在面对日益复杂和庞大的数据需求时的演进路径及其应用实例。从传统关系型数据库到NoSQL和NewSQL,再到分布式数据库系统,我们分析了每种技术的特点、优势和适用场景,并讨论了它们在大数据处理、实时分析和云计算环境中的应用案例。通过本文的阐述,读者将能够深入理解不同数据库技术的选择依据及其在现代技术架构中的关键作用。
|
6天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL——数据库备份上传到阿里云OSS存储
MySQL——数据库备份上传到阿里云OSS存储
20 0
|
6天前
|
缓存 NoSQL Redis
一天五道Java面试题----第九天(简述MySQL中索引类型对数据库的性能的影响--------->缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿)
这篇文章是关于Java面试中可能会遇到的五个问题,包括MySQL索引类型及其对数据库性能的影响、Redis的RDB和AOF持久化机制、Redis的过期键删除策略、Redis的单线程模型为何高效,以及缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿的概念及其解决方案。
|
8天前
|
Oracle 关系型数据库 MySQL
Mysql和Oracle数据库死锁查看以及解决
【8月更文挑战第11天】本文介绍了解决MySQL与Oracle数据库死锁的方法。MySQL可通过`SHOW ENGINE INNODB STATUS`查看死锁详情,并自动回滚一个事务解除死锁;也可手动KILL事务。Oracle则通过查询V$LOCK与V$SESSION视图定位死锁,并用`ALTER SYSTEM KILL SESSION`命令终止相关会话。预防措施包括遵循ACID原则、优化索引及拆分大型事务。