【系统架构设计】数据库系统(一)
数据库模式与范式
数据库的结构与模式
数据库技术中采用分级的方法将数据库的结构划分多个层次。最著名的是美国ANSI/SPARC数据库系统研究组1975年提出的三级划分法,如图3-1所示。
- 三级抽象
数据库系统划分为三个抽象级:用户级、概念级、物理级。
- 用户级数据库:对应于外模式,是最接近用户的一级数据库,是用户可以看到和使用的数据库,又称为用户视图。用户级数据库主要由外部记录组成,不同的用户视图可以互相重叠,用户的所有操作都是针对用户视图进行的。
- 概念级数据库:对应于概念模式,是所有用户视图的最小并集,是数据库管理员可看到和使用的数据库,又称为DBA(DataBase Administrator ,数据库管理员)视图。概念级数据库由概念记录组成,一个数据库可有多个不同的用户视图,每个用户视图由数据库某一部分的抽象表示所组成。一个数据库应用系统只存在一个DBA视图,它把数据库作为一个整体的抽象表示。概念级模式把用户视图有机地结合成一个整体,综合平衡考虑所有用户要求,实现数据的一致性、最大限度降低数据冗余、准确地反映数据间的联系。
- 物理级数据库:对应于内模式,是数据库的底层表示,描述数据的实际存储组织,是最接近于物理存储的级,又称为内部视图。物理级数据库由内部记录组成,物理级数据库并不是真正的物理存储,而是最接近于物理存储的级。
- 三级模式
- 外模式:用以描述用户看到或使用的那部分数据的逻辑结构,用户根据外模式用数据操作语句或应用程序去操作数据库中的数据。一个数据库可以有多个外模式,一个应用程序只能使用一个外模式。
- 概念模式:用以描述整个数据库中数据库的逻辑结构,描述现实世界中的实体及其性质与联系,定义记录、数据项、数据的完整性约束条件及记录之间的联系,是数据项值的框架,是所有用户的公共数据视图。一个数据库只有一个概念模式。
- 内模式:是数据物理结构和存储方式的描述,是数据在数据库内部的表示方式。一个数据库只有一个内模式。
三者之间的关系:
- 概念模式是数据库的中心与关键;
- 内模式依赖于概念模式,独立于外模式和存储设备;
- 外模式面向具体的应用,独立于内模式和存储设备;
- 应用程序依赖于外模式,独立于内模式和概念模式。
- 两级独立性
是指物理独立性和逻辑独立性。三个抽象级间通过两级映射(外模式-概念模式映射、概念模式-内模式映射)进行相互转换,使得数据库的三级形成一个统一的整体。
- 物理独立性:指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中的数据是相互独立的。当数据的物理存储改变时,应用程序不需要改变。存在于概念模式-内模式之间的映射转换,说明物理组织发生变化时应用程序的独立程度。
- 逻辑独立性:指用户的应用程序与数据库中的逻辑结构是相互独立的。当数据的逻辑结构改变时,应用程序不需要改变。存在于外模式-概念模式之间的映射转换,说明概念模式发生变化时应用程序的独立程度。
ps:逻辑独立性比物理独立性更难实现。
数据模型
数据模型主要有2大类,分别是概念数据模型(实体-联系模型) 和 基本数据模型(结构数据模型)。
- 概念数据模型:按照用户的观点来对数据和信息建模,主要用于数据库设计。概念数据模型主要用实体-联系方法(Entity-Relationship Approach)表示,所以也称为E-R模型。
- 基本数据模型:按照计算机系统的观点来对数据和信息建模,主要用于数据库管理系统(Database Management System,DBMS)实现。基本数据模型是数据库系统的核心和基础,通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。其中 数据结构是对系统静态特性的描述,数据操作是对系统动态特性的描述,完整性约束是一组完整性规则的集合。常用的有:层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。
ps:关系模型常用,用表格结构表达实体集,用外键表示实体间的联系。优点有:
- 建立在严格的数据概念基础上;
- 概念(关系)单一,结构简单、清晰,用户易懂易用;
- 存取路径对用户透明,从而数据独立性、安全性好,简化数据库开发工作。
关系代数
-
笛卡尔积: 对R和S 做笛卡尔积运算,结果如下:
-
投影:从一个关系中抽取指明的属性(列)。对表3-1 关系R做投影操作,p1,2( R) 的结果如下:
注意:p1,2( R) 操作表示对第1列和第2列做投影。
-
选择:
注意:选择运算是从元组(行)的角度进行的运算。 -
等值连接/自然连接
-
除 :
ps :
笛卡尔积:就是把表的记录都一一组合;
投影:以列为单位,选择不重复的行;
选择:以行为单位,选择行;
等值连接:以相同列等值,选择行;
自然连接:在等值连接基础上,并在结果中将重复的属性去掉;
除:如果表A 和表B 做除法,先确定XYZ,Y和Z 一样,选择A和B 公共部分为YZ,然后A除去公共部分的就是X,然后对X进行投影操作,获取的结果X’与Z进行笛卡尔积操作,如果结果包含在A 中,则X’为最终结果。
数据的规范化
关系模型满足的确定约束条件称为范式。把一个低一级的关系模型分解为高一级关系模型的过程,称为关系模型的规范化。规范化的思想是:逐步消除不合适的函数依赖,使数据库中的各个关系模型达到某种程度的分离。关系模型分解必须遵守2个准则:
- 无损连接性: 信息不失真(不增减信息);
- 函数依赖保持性:不破坏属性间存在的依赖关系。
范式从低到高分为1NF(第一范式)、2NF(第二范式)、3NF(第三范式)、BCNF(BC范式)、4NF(第四范式)等。
-
第一范式:元素不可再分,如以下例子。但是满足了1NF会有很多重复值,并且增加了修改其数据时引起疏漏的可能性。为了消除这种数据冗余和避免更新数据的遗漏,需要更规范的2NF。
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第二范式:如果一个关系R属于1NF,且所以的非主属性都完全依赖于主属性,则称为第二范式。
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第三范式:如果一个关系R属于2NF,且每个非主属性不传递依赖于主属性,则称为第三范式。
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BC范式:一般满足3NF的关系模型已能消除冗余和各种异常现象,但无论2NF和3NF 都没有涉及主属性间的函数依赖,所以有时仍会引起一些问题,由此引入BC范式,通常也认为是3NF的改进。其定义是:每个函数依赖关系中的决定因素都包含码,即主属性都有外键和主键。
反规范化
优点是减少数据冗余,节约存储空间,相应逻辑和物理的I/O次数减少,同时加快了增、删、改的速度,但对完全规范的数据库查询,通常需要更多的连接操作,从而影响查询速度。因此,有时为了提高某些查询或应用的性能而破坏规范规则,即反规范化(非规范化处理)。
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