数据库系统的目的(Purpose of Database Systems)

在早期，数据库应用程序直接建立在文件系统之上，导致一系列的问题

• 数据冗余和不一致(Data redundancy and inconsistency)

• 数据访问难度大(Difficulty in accessing data)

• 数据隔离(Data isolation)

• 完整性问题(Integrity problems)

  完整性约束(Integrity constraints)问题

  难以添加新约束和修改约束

• 原子性更新(Atomicity of updates)

  更新失败可能会导致数据库的数据处于不一致的状态，或者只更新了部分数据

  例如: 从一方转账给另一方，只会有完成转账和完全没发生转账两种情况，不会出现转账方转账了但是收款方未收到款项的问题

• 多用户并发访问(Concurrent access by multiple users)

  并发访问需要高性能的支持， 而不受控制的并发访问可能会导致数据不一致

• 安全问题(Security problems)

  文件系统难以提供安全保障

  数据库系统就是为了解决这些问题产生的

数据模型(Data Models)

组成

• 一系列用于描述的工具

• 数据(Data)

• 数据关系(Data relationships)

  • 数据语义(Data semantics)
  • 数据约束(Data constraints)

• 关系模型(Relational model)
• 实体关系数据模型(Entity-Relationship data model 主要用于数据库设计)
• 基于对象的数据模型(Object-based data models (Object-oriented and Object-relational))
• 半结构化数据模型(Semi-structured data model (XML))

数据视图(View of Data)

一个数据库系统的结构如下图

模式与实例(Instances and Schema)

类似于编程语言中的类型和变量

• 逻辑模式(logic schema) 数据库的总体逻辑结构，类似于程序设计中的变量类型信息
• 物理模式(physical schema) 数据库的总体物理结构
• 实例(instance) 数据库在特定时间点的实际内容， 类似于变量的值

物理数据独立性(Physical Data Independence)

定义： 在不更改逻辑模式的情况下修改物理模式的能力

• 应用程序依赖于逻辑模式(logic schema)

• 一般来说，不同级别和组件应该定义得很好，以便在某些部分中进行更改，不严重影响他人

数据定义语言(Data Definition Language)

定义数据库模式的规范表示法

 create table instructor (
     ID char(5),
     name varchar(20),
     dept_name varchar(20),
     salary numeric(8,2))

DDL编译器生成一组存储表模板信息的数据字典（data dictionary)

数据字典包含元信息(metadata)

• 数据库模式(database schema)
• 完整性约束(Integrity constraints)
  • 主键
• 授权(Authorization)

数据处理语言(Data Manipulation Language )

用于访问和更新由适当数据模型组织的数据的语言（查询语言）

• DML一般分为两种类型
  • Pure
  • Commercial
    • 例如SQL

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结构化查询语言(Structured Query Language, SQL)

SQL查询语言是非过程的查询将多个表（可能只有一个）作为输入，并始终返回一个表(SQL query language is nonprocedural. A query takes as input several tables (possibly only one) and always returns a single table)

数据库设计(Database Design)

• 逻辑设计(logic design) – 决定数据库模式

  • 业务决定

    我们应该在数据库中记录哪些属性

  • 计算机科学决定

    • 我们应该有什么关系模式

    • 属性应该如何分布在不同的关系模式中

• 物理设计(physical design) – 决定数据库的物理布局