数据库系统概论笔记

本文是 拯救者：数据库系统概论速成 课程笔记，另外还包含 实验题的 SQL，测试试卷 和 题库。

• 1. 绪论
  • 1.1 基本概念
  • 1.2 数据库发展阶段
  • 1.3 数据模型
  • 1.4 E-R 图
  • 1.5 常用的数据模型
  • 1.6 数据库系统的结构
  • 1.7 数据库系统的组成
• 2. 关系型数据库
  • 2.1 概念
  • 2.2 关系操作
  • 2.3 关系语言的分类
  • 2.4 关系的完整性
• 3. SQL 语言
  • 3.1 基本概念
  • 3.2 SQL 语言功能
  • 3.3 SQL 语言的特点
  • 3.4 SQL 语法（上）
  • 3.5 SQL 语法（中）
  • 3.6 SQL 语法（下）
  • 3.7 创建视图
• 4. 数据库的安全性
  • 4.1 数据库安全性控制
  • 4.2 数据库的角色
  • 4.3 其他安全机制
• 5. 数据库的完整性
  • 5.1 完整性要求
  • 5.2 断言
  • 5.3 触发器
• 6. 关系数据理论
  • 6.1 范式
  • 6.2 依赖
  • 6.3 候选码和超码
  • 6.4 第一范式：1NF
  • 6.5 第二范式：2NF
  • 6.6 第三范式：3NF
  • 6.7 巴斯-科德范式：BCNF
  • 6.8 第四范式：4NF
  • 6.9 第五范式：5NF
  • 6.10 公理系统
  • 6.11 求函数最小依赖
  • 6.12 模式分解
• 7. 数据库的设计
  • 7.1 数据库谁的基本步骤
  • 7.2 E-R 图
• 8. 数据库编程
  • 8.1 嵌入式 SQL
• 9. 关系查询处理和优化
  • 9.1 查询过程
• 10. 数据恢复技术
  • 10.1 事务
  • 10.2 故障
• 11. 并发控制
  • 11.1 概念
  • 11.2 锁
  • 11.3 可串行性

1. 绪论

1. 了解数据库的四个基本概念
2. 了解数据库的发展阶段
3. 了解常见的数据库的数据模型
4. 了解数据库系统的组成

1.1 基本概念

数据：是描述事物的符号记录。

数据库：永久储存、有组织、可共享三个基本特点。

严格来讲，数据库是长期储存在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

数据库管理系统：是位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件。

功能：

1. 数据定义
2. 数据组织、存储和管理
3. 数据操纵
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
   • 通信
   • 数据转换
   • 互访、互操作

数据库系统：是由数据库、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（DBA）组成的储存、管理、处理和维护数据的系统。

1.2 数据库发展阶段

1. 人工阶段
   • 数据不保存
   • 不共享
   • 不具有独立性
2. 文件系统阶段
   • 可保存
   • 共享性差
   • 冗余度差
   • 独立性差
3. 数据库管理系统
   • 共享性高
   • 冗余度低
   • 易扩展
   • 独立性高
     • 物理的独立性：用户的应用程序与数据库中的数据的物理储存相互独立
     • 逻辑的独立性：用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的

数据库管理系统的出现使信息系统从以 加工数据为中心 转向围绕 共享的数据库 为中心的新阶段。

1.3 数据模型

数据模型：

1. 概念模型
   • 也称为 信息模型，它是按用户观点来对数据和信息建模，主要用于数据库的设计
   • 概念模型的一种表示方法是：实体 - 联系方法，用 E-R 图来描述现实世界的概念模型，E-R 方法也称为 E-R 模型
   • 基本概念：
     • 实体：即对象
     • 属性：对象的特征
     • 码：具有唯一识别的属性
     • 实体型：即类
     • 实体集：同一类实体的集合
     • 联系：通常指的是不同实体集之间的联系
2. 逻辑模型
   • 是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于数据库管理系统的实现
   • 包括：
     1. 层次模型
     2. 网状模型
     3. 关系模型
     4. 物理模型
   • 是对数据最底层的抽象，它描述数据在系统内部的表示方法和存取方法，或在磁盘或磁带上的储存方式和存取方法，是面向计算机系统的

联系：

• 实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。实体之间的联系有一对一、一对多和多对多等
• 实体内部的联系通常是指实体各属性之间的联系

1.4 E-R 图

E-R 图风格

本文使用的 E-R 图是乌鸦脚画法，而教科书上一般使用经典的 Chen 方法，可以相互转换。

作为主键的属性下面加上下划线。

E-R 图分为实体、属性、关系三个核心部分：

• 实体是长方形
• 属性是椭圆形
• 关系为菱形

1.5 常用的数据模型

模型：

• 层次模型
• 网状模型
• 关系模型
• 面向对象模型
• 对象关系模型
• 半结构化数据模型

层次模型：

1. 有且只有一个根结点
2. 根以外的其他结点都只有一个父结点

• 根结点
  • R2
    • R4
    • R5
  • R3

网络模型：

1. 允许多个没有父结点的结点
2. 一个结点可以有多个父结点

关系模型 就是一张表：

学生记录表：

学号	姓名	年龄	性别	系名	年级
2013004	王小明	19	男	社会学	2013
2013006	张文斌	20	女	法律	2013

表的一些概念：

• 关系：一个关系对应一张表
• 元组：表的一行
• 属性：表的一列
• 码：也称 码键，表的某个属性组
• 域：一组具有相同数据类型的值的集合
• 分量：元组中的一个属性

1.6 数据库系统的结构

结构是模式数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，它仅仅涉及型的描述，不涉及具体的值。其一个具体值称为模式的一个实例。

模式是相对稳定的，实例是相对变动的。

三级模式结构：

• 外模式
  • 也称为 子模式 或 用户模式 它是数据库用户（包括程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示
• 模式
  • 也称为 逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图
• 内模式
  • 也称 存储模式，一个数据库只有一个内模式，它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组织方式

二级映像：

• 外模式 / 模式映像：当模式改变时，由数据库管理员对各个外模式 / 模式映像作相应更改，可以使外模式保持不变，应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性
• 内模式 / 模式映像：当数据库的储存结构更改时，由数据库管理员对模式 / 内模式作相应更改，可以使模式保持不变，从而应用程序也不必修改，保证了数据与程序的物理独立性

数据与程序直接的独立性使得数据的定义和描述可以从应用程序中分离出去，另外，由于数据的存取由数据库管理系统管理，从而简化了应用程序的编制，大大减少了应用程序的维护和修改。

1.7 数据库系统的组成

包括：

1. 硬件平台及数据库：足够大的内存、磁盘或磁盘阵列等设备，较高的通道能力以提高数据的传送率
2. 软件：数据库管理系统，支持数据库管理系统运行的操作系统，具有与数据库接口的高级语言及其编译系统，以数据库管理系统为核心的应用开发工具，为特定应用环境开发的数据库应用系统
3. 人员：开发、管理和使用数据库的人员主要包括数据库管理员、系统分析员和数据库设计人员、应用程序员和最终用户

数据库管理员职责：决定数据库中的信息内容和结构、决定数据库的存储结构和存取策略、定义数据的安全性要求和完整性约束条件、监控数据库的使用和运行、数据库的改进和重组、重构。

2. 关系型数据库

1. 关系模式
2. 关系操作
3. 关系语言的分类
4. 关系的代数语言
5. 关系的完整性

2.1 概念

什么是关系？

关系是一张表。

关系有哪些需要描述？

• 关系中的属性
• 这些属性来自于哪些域
• 属性与域之间的映射关系

关系可以表示为

$$R\left(U,\, D,\, \mathrm{DOM},\, F\right)$$

• $R$ ：关系名
• $U$ ：所有属性名
• $D$ ：属性来自哪些域
• $\mathrm{DOM}$ ：属性和域的映射
• $F$ ：属性间的依赖关系

关系数据库：关系数据库也有关系数据库模式。

2.2 关系操作

关系操作：

• 插入
• 查询
• 删除
• 修改

查询操作

• 选择
• 投影
• 连接
• 除法
• 并
• 差
• 交
• 笛卡尔积

查询操作的基本操作有

• 选择
• 投影
• 并
• 差
• 笛卡尔积

2.3 关系语言的分类

分类：

• 关系代数语言
• 关系演算语言
• SQL 语言

关系代数语言 是一种抽象的查询语言，它用对关系的运算来表达查询。

三大要素：

• 运算对象（关系）
• 运算符（集合运算符和专门的关系运算符）
• 运算结果（关系）

关系代数的运算符：

运算符	含义	类别
$\cup$	并	集合运算符
$-$	差	集合运算符
$\cap$	交	集合运算符
$\times$	笛卡尔积	集合运算符
$\sigma$	选择	专门的关系运算符
$\Pi$	投影	专门的关系运算符
$\Join$	连接	专门的关系运算符
$\div$	除	专门的关系运算符

关系代数运算中的基本运算：

• 交 $A \cap B$
• 并 $A \cup B$
• 差 $A - B$
• 笛卡尔积 $A \times B$
• 选择 $\sigma$，使用条件表达式
• 投影 $\Pi$
• 连接
  • 自然连接
  • 外连接
  • 左连接
  • 右连接

条件表达式中的运算符：

运算符类型	运算符
比较运算符	$>$
比较运算符	$\ge$
比较运算符	$<$
比较运算符	$\le$
比较运算符	$=$
比较运算符	$\neq$
逻辑运算符	$\neg$
逻辑运算符	$\vee$
逻辑运算符	$\wedge$

Sno	Sname	Ssex	Sage	Sdept
201215125	张立	男	19	IS

查询表达式

$$\sigma_{\mathrm{Sdept}=\text{‘Is’}}(\text{Student})$$

查找学生的年龄和姓名

$$\Pi_{\mathrm{Sname,\,Sage}}(\text{Student})$$

查找学号为 201215125 的学生的年龄和姓名

$$\Pi_{\mathrm{Sname,\,Sage}}\left( \sigma_{\mathrm{Sno}=\text{201215125}}(\text{Student}) \right)$$

自然连接，选取公共属性

$R=$

A	B	C	D
m	1	n	a
n	4	m	b
p	1	p	a
q	2	q	b

$S=$

B	D	E
1	a	d
3	a	f
1	a	g
2	b	h
3	b	j

$R \Join S =$

A	B	C	D	E
m	1	n	a	d
m	1	n	a	g
p	1	p	a	d
p	1	p	a	g
q	2	q	b	h

悬浮元素：关系 $R$ 与 关系 $S$ 在作自然连接时，关系 $R$ 中某些元组有可能不存在公共属性上值相等的元组，从而造成 $R$ 中这些元组在操作时被舍弃了，这些被舍弃的元组称为悬浮元组。

外连接：

• 外连接：把悬浮元组也保存在关系中，其他属性上填空值 NULL
• 左连接：保留关系 $R$ 中的悬浮元组
• 右连接：保留关系 $S$ 中的悬浮元组

除：保留 $R$ 中满足 $S$ 的，$R$ 中的列去掉 $S$ 的列。

$R=$

姓名	选修课程
张三	计算机
张三	数据库
张三	网络
李四	网络
李四	计算机
王五	数据库
王五	网络

$S=$

选修课程
数据库
网络

$R \div S =$

姓名
张三
王五

2.4 关系的完整性

1. 实体完整性
   • 主码唯一且非空
2. 参照完整性
   • 外码要么为空，要么对应另一个表的主码
3. 用户定义完整性
   • 自定义的完整性

3. SQL 语言

1. SQL 概念
2. SQL 语法

3.1 基本概念

结构化数据查询语言（SQL, Structured Query Language）是一种在数据库管理系统中查询或对数据库里面的数据进行更改的语言。

数据库管理系统主要有：

• 关系型
  • MySQL
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • SQL Server
• 非关系型
  • Redis
  • MongoDB

不同的数据库管理系统的 SQL 略有不同。

3.2 SQL 语言功能

SQL 数据定义语言（DDL, Data Definition Language）主要用来定义逻辑结构，包括定义基表，视图和索引。

数据定义语言：

• 删除表
• 定义表
• 修改表

SQL 数据查询语言（DQL, Data Query Language）对数据库各种数据进行查询。

SQL 数据操纵语言（DML, Data Manipulation Language）改变数据库中的数据，包括插入，删除，修改。

SQL 数据控制语言（DCL, Data Control Language）对表和视图授权，完整性规则的描述以及事务开始和结束等控制语句。

3.3 SQL 语言的特点

特点：

1. 综合统一，即独立完成数据库生命周期全部活动
   • 定义关系模式
   • 录入数据
   • 建立数据库
   • 查询
   • 更新
   • 维护
   • 重构
2. 高度非过程化
   • 用户只需要写做什么
   • 不需要写怎么做
3. 面向集合的操作方式
   • SQL 采用集合操作的方式
4. 以同一种语法结构提供两种使用方式
   • SQL 是自含式语言
   • SQL 也是嵌入式语言，可以嵌入到高级程序语言中
5. 语言简单，易学易用
   • 语法简单
   • 接近英语口语

3.4 SQL 语法（上）

数据类型

数据类型	含义
char(n) character(n)	定长字符串
varchar(n) charactervarying(n)	最大长度为 $n$ 的变长字符串
clob	长字符串
blob	二进制大对象
int, integer	整数（4 字节）
smallint	短整数（2 字节）
bigint	大整数（8 字节）
numeric(p, d)	定点数，$p$ 位数字，小数点后有 $d$ 位
dec(p, d) decimal(p, d)	定点数，同 numeric
real	单精度
double	双精度
float(n)	精度至少 $n$ 位数字的浮点数
boolean	逻辑变量
time	HH:MM:SS
date	YYYY-MM-DD
timestamp	时间戳类型
interval	时间间隔

模式的定义和删除：

create schema <name> authorization <user>;

参数：

• <name> 模式名
• <user> 用户名

例如，为用户 WANG 定义一个学生 - 课程模式 S-T：

create schema 'S-T' authorization WANG;

模式定义 + 视图：

create schema <name> authorization <user>
[<表定义子句>|<视图定义子句>|<授权定义子句>];

例如：

create schema 'Learn' authorization alex create table user(
    id int primary key,
    age int,
    name varchar(255)
);

模式删除：

drop schema <name> cascade|restrict;

cascade 与 restrict 必须二选一：

• cascade 级联，把该模式下的数据库也删除
• restrict 限制模式，如果该模式下有下属对象，比如表视图，就就拒绝这个语句执行

创建表：

create table <表名称>(
    <字段名> <类型> <字段约束>, ...
);

比如：

create table user(
    name varchar(20),
    age int,
    sex char(1)
);

删除表：

drop table <表名> [cascade|restrict];

如果是 cascade，那么表有外键、视图、触发器也会被删除。

修改表：

alter table <表名>
    [add [column] <新列名><数据类型>[完整性约束]]
    [add <表级完整性约束>];

当数据量比较大的时候，查询耗时间长，建立索引可以有效减少时间消耗，索引可以建立在一列或多列上。

索引的建立和修改：

create [unique] [cluster] index <索引名> on <表名>(
    <列名> [<次序>], ...
);

含义：

• cluster 聚簇索引，物理顺序与索引的逻辑顺序相同
• unique 唯一索引

修改索引：

alter index <旧索引名> rename to <新索引名>;

删除索引：

alter table <table> drop index <索引名>;

3.5 SQL 语法（中）

选择语句，选择所有：

select * from <表名>;

列或表起别名：

select title as 课程 from course as ec;

结果去重：

select distinct title as 课程 from course;

distinct 通常效率较低。它不适合用来展示去重后具体的值，一般与 count 配合用来计算条数，例如：

select count(distinct task_id) task_num from Task;

distinct 使用中，放在 select 后边，对后面所有的字段的值统一进行去重。比如 distinct 后面有两个字段，那么 1,1 和 1,2 这两条记录不是重复值。

查询条件：

条件类型	谓词
比较	= > < >= <= != <> !> !< 或 not 加上前面的比较符号
范围	between ... and ..., not between ... 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

条件子句：

select title from course
    where price > 2;

like 子句中，'%' 可以代替多个字符，而 '_' 只能代替一个，例如 like 'test%'。

聚集函数：

函数	功能
count(*)	元组的个数
count([distinct│all] <列名>)	列中值的个数，可去重
sum([distinct│all] <列名>)	求和
avg([distinct│all] <列名>)	平均数
max([distinct│all] <列名>)	最大值
min([distinct│all] <列名>)	最小值

select count(distinct teacher_id) from course;

分组查询：

select teacher_id from course
    group by teacher_id
    having teacher_id = 1;

可以使用 having 关键字进行筛选。

连接，相当于笛卡尔积：

select * from m_blog, m_user
    where m_blog.user_id = m_user.id;

自身连接：

select * from m_blog as m1, m_blog as m2
    where m1.id = m2.id;

外连接：

select * from m_ques mq
    left join m_user mu on mq.id = mu.id
    limit 100;

select * from m_ques mq
    right join m_user mu on mq.`index` = mu.id
    where mq.index < 5;

多表查询和子查询：

select * from m_ques as mq
    where mq.id in (
        select id from m_user);

带有 any all some 的子查询：

select * from m_ques as mq
    where mq.id <all (
        select id from m_user where id > 20);

任意比较符号可以加上 any 或 or。

exists 可以检查子查询是否有可返回的值，返回布尔值。

并集：

select * from m_ques
    where m_ques.`index` = 1
union
select * from m_ques
    where m_ques.line = 2

将 union 换为 intersect 即可变为交集，换为 excpt 即为差集。MySQL 不支持交集 intersect 和差集 excpt。

3.6 SQL 语法（下）

插入数据：

insert into <表名> [(cols...)]
    values(values...);

批量插入数据：

insert into <表名> values
    (cols...),
    ...;

修改：

update <表名> set col1 = val1, ...
    [where <条件>];

删除：

delete from <表名>
    [where <条件>];

3.7 创建视图

什么是视图？

视图 也称为 虚表，是一组数据的逻辑表示，其本质是对应一条 select 语句，结果集被赋予一个名字，即视图的名字。

视图本身不包含任何数据，它只包含映射到基表的一个查询语句，当基表数据发生变化时，视图也随之变化。

目的：方便、简化数据操作。当我们业务需求要查多张表的数据，这时我们可能会关联多张表的查询处理。如果这个查询 SQL 复杂的话也影响了查询效率。

这个时候我们可以创建视图，查询的时候只需要

select * from view;

即可。

创建语法：

create view <视图名> [cols...]
    as <子查询>
    [with check option];

with check option 将保证更新、插入、删除操作时被操作的行满足视图中的条件。

删除视图：

drop view <视图名> [cascade];

cascade 将定义为级联删除，由此视图产生的视图也会被删除。

更新视图语句：

update <视图名> set col1 = val1, ... [where <条件>];

将映射为实际对表的操作。

4. 数据库的安全性

1. 权限控制
2. 角色
3. 其他安全机制

4.1 数据库安全性控制

不安全因素：

1. 非授权对数据库的恶意存取和破坏
2. 数据库中重要的数据泄露
3. 安全环境的脆弱性

自主存取控制方法：

-- grant
grant <权限> on table <表名> to <用户>;

-- revoke
revoke <权限> on table <表名> from <用户>;

数据库安全控制：

1. 用户身份鉴别
   • 静态口令鉴别
   • 动态口令鉴别
   • 生物特征识别
   • 智能卡识别
2. 存取控制
3. 自主存取控制方法
   • 即自定义和分配其他用户的权限
     • grant 授予权限
     • revoke 撤回权限
   • 构成元素有 数据库对象 和 操作权限

对象类型	对象	操作类型
数据库模式	模式	create schema
数据库模式	基本表	create table, alter table
数据库模式	视图	create view
数据库模式	索引	create index
数据	基本表和视图	select, insert, update, delete, references, all privileges
数据	属性列	select, insert, update, references, all privileges

授予用户对一个表的查询权限：

grant select on student to user1 with grant option;

with grant option 可以使这个用户将自己的权限授予给其他用户。

回收权限:

revoke select on student from user1 cascade;

cascade 级联将撤销其他相关用户的权限，如果其他用户的权限来自这个用户。

4.2 数据库的角色

角色指的是一类人，比如 CEO、总监、普通职员，可以给一类人授权。

创建角色：

create role <角色名>;

角色权限：

grant <权限> on [<对象类型>] <对象名> to <角色1>...;

create role CEO;

grant select on Student to CEO;

将角色赋给用户或角色：

grant CEO to user1 with admin option;

with admin option 意味着这个用户可以将权限赋给别的用户。

收回角色权限：

revoke select on Student from CEO;

使用视图提供保护机制：

create view CS_Student as
    select * from Student
        where sdept = 'IS'
    with check option;

grant select on CS_Student to user1;

grant all privileges on CS_Student to user1;

4.3 其他安全机制

审计：将数据库所有操作记录到审计日志中，然后可以通过日志查看非法行为。

对修改 'SC' 的操作进行审计：

audit update on SC;

取消对 'SC' 表的审计：

noaudit update on SC;

数据加密：通过一些加密算法，把明文变成密文，这样别人无法查看。

5. 数据库的完整性

1. 数据库的安全性
2. 数据库的完整性
3. 掌握断言和触发器的使用

5.1 完整性要求

数据库的完整性：

• 正确性：符合现实世界描述
• 相容性：同一对象在不同表里面是符合逻辑的
• 维护完整性
  1. 提供完整性约束条件的机制
  2. 提供完整性的检查方法
  3. 进行违约处理
• 三大完整性
  1. 实体完整性：主码唯一且非空
  2. 参照完整性：外码要么没有，要么只有一个
  3. 用户定义完整性
     • 非空 not null
     • 列值唯一 unique
     • 条件表达式 check in ('男', '女')

比如下面这个表：

create table `m_user`  (
  `id` bigint not null auto_increment,
  `username` varchar(64),
  `avatar` varchar(255),
  `email` varchar(64),
  `password` varchar(64),
  `status` int not null,
  `created` datetime,
  `last_login` datetime,
  primary key (`id`) using BTree,
  index `uk_username`(`username` asc) using BTree
) engine = InnoDB;

5.2 断言

断言的建立：

create assertion <断言名>
    check <子句>;

例如，限制每一门课程最多 60 名学生选修：

create assertion ASSE_SC_CNUM
    check (60 >= all (
        select count(*) from sc
           group by cno
    ));

删除断言：

drop assertion <断言名>;

5.3 触发器

触发器是 事件 -> 条件 -> 动作 的规则。

当对一个表增、删、改的时候，对触发器里面的条件进行执行，如果成立则执行触发器的动作。

触发器的建立：

create trigger <触发器名>
    before|after <触发事件> on <表名>
    [referencing
        old as <变量>,
        new as <变量>]
    for each row|statement
        [when <触发条件>]
        <触发动作>;

row 是每改变一行触发一次，statement 是每个语句触发一次。

如果修改表的属性，那么将此操作记录到另一个表：

create trigger SC_T
    after UPDATE_OF_GRADE on SC
    referencing
        oldrow as oldtuple,
        newrow as newtuple
    for each row
        when (newtuple.grade >= 1.1 * oldtuple.grade)
            insert into SC_U (sno, cno, oldgrade, newgrade)
            values (oldtuple.sno, oldtuple.cno,
                    oldtuple.grade, newtuple.grade);

语句触发器：

create trigger Student_Count
    after insert on Student
    referencing
        new table as delta
    for each statement
        insert into StudentInsertCount(numbers)
            select count(*) from delta;

6. 关系数据理论

1. 数据库的安全性概述
2. 依赖候选码
3. 如何求最小依赖候选码
4. 数据库三大范式和 BCNF 概念
5. 公理系统
6. 如何求最小函数依赖集
7. 求模式分解

6.1 范式

为什么引入范式？因为数据库存在下面的异常

1. 数据冗余
2. 更新异常
3. 插入异常
4. 删除异常

设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，这些不同的规范要求被称为不同的 范式，范式越高，冗余越小。

六种常见范式：

• 第一范式（1NF）
• 第二范式（2NF）
• 第三范式（3NF）
• 巴斯 - 科德范式（BCNF）
• 第四范式（4NF）
• 第五范式（5NF），又称为 完美范式

一般来说，数据库只需要满足第三范式（3NF）即可。

6.2 依赖

若 $X \to Y$ 但 $Y \nsubseteq X$，则称 $X \to Y$ 是 非平凡的函数依赖。

若 $X \to Y$ 但 $Y \subseteq X$，则称 $X \to Y$ 是 平凡的函数依赖。

在 $R(U)$ 中，如果 $X \to Y$，并且对于 $X$ 的任何一个真子集 $X'$，都有 $X' \nrightarrow Y$，则称 $Y$ 对 $X$ 完全函数依赖，记作

$$X \mathop{\to}\limits^{F} Y$$

若 $X \to Y$，但 $Y$ 不完全函数依赖于 $X$，则称 $Y$ 对 $X$ 部分函数依赖，记作

$$X \mathop{\to}\limits^{P} Y$$

6.3 候选码和超码

候选码：可以推导出所有属性的最小集。

如何选出候选码？

• 只出现在左边的一定是候选码
• 只出现在右边则一定不是候选码
• 左右都出现的不一定
• 左右都不出现的一定是候选码

然后确定的候选码的闭包，如果能推导出全部则是候选码。否则逐个尝试求闭包。

比如

$$R\text{<} U,\, F \text{>},\, U(A,\,B,\,C,\,D,\,E,\,G)$$

$$F = \left\{ AB \to C,\, CD \to E,\, E \to A,\, A \to G \right\}$$

求候选码？

1. $B$ 只在左边，一定是候选码
2. $G$ 只在右边，一定不是候选码
3. $D$ 只在左边，一定是候选码
4. 每一个求闭包
   • $BDA$ 可以推得全部
   • $BDC$ 可以推得全部
   • $BDE$ 可以推得全部
5. 最终可能是 $\{(BDA),\,(BDC),\,(BDE)\}$

超码：能表示所有属性的集合。

比如：

$$(BDA),\,(BDC),\,(BDE),\,(BDCA),\,(BDEA),\,(ABCDE)$$

候选码是最小的超码。

概念：

• 主码：候选码中的任意一个
• 主属性：包含所有候选码的属性，如 $ABCDE$
• 非主属性：不包含在候选码中的属性，如 $G$
• 全码：所有的属性都是主码

6.4 第一范式：1NF

1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解。

数据库表的每一列（也称为属性）都是不可分割的原子数据项，不能是集合，数组，记录等非原子数据项。实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性。

在符合第一范式（1NF）表中的每个域值只能是实体的一个属性或一个属性的一部分。简而言之，第一范式就是无重复的域。

用户信息表：

编号	姓名	性别	年龄	联系电话	省份	城市	详细地址
1	张洪新	男	26	0378-23459876	河南	开封	朝阳区新华路 23 号
2	李四平	女	32	0751-65432584	广州	广东	白云区天明路 148 号

比如，某些数据库系统需要地址这个属性，那么需要合并 省份、城市、详细地址 这三个属性。如果我们仅仅将 地址 作为属性的话，那么它不满足第一范式。

6.5 第二范式：2NF

在满足第一范式（1NF）的基础上，每一个非码属性（不在主键中的列）都必须完全函数依赖于候选码。

2NF 是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性，更通俗的说法就是一个表必须有主键 ID。

6.6 第三范式：3NF

在满足第二范式的基础上，每个非主属性不依赖于其它非主属性，即在 2NF 基础上，消除非码属性对候选码的传递函数依赖。

3NF 是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。

也就是说，任何非主属性都直接依赖于主属性，不能传递依赖于主属性。即表中的每一列只与主键直接相关，而不是间接相关（表中的每一列只能依赖于主键）。每一个非码属性既不部分依赖于码，也不传递依赖于码。

6.7 巴斯-科德范式：BCNF

某些特殊情况下，即使关系模式符合 3NF 的要求，仍然存在着插入异常，修改异常与删除异常的问题。BCNF 由 Boyce 与 Codd 提出，通常被认为是修正的第三范式。

巴斯-科德范式（BCNF，Boyce-Codd Normal Form）即在满足第三范式基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖（即在 3NF 基础上，消除主属性对候选码的部分函数依赖和传递函数依赖）。

巴斯-科德范式既检查非主属性，又检查主属性。当只检查非主属性时，就成了第三范式。满足巴斯-科德范式的关系都必然满足第三范式。或者还可以换一种说法：若一个关系达到了第三范式，并且它只有一个候选码，或者它的每个候选码都是单属性，则该关系符号巴斯-科德范式。

一般来说，一个数据库设计符合 3NF 或 BCNF 就可以了。

6.8 第四范式：4NF

多值依赖的概念：多值依赖即属性之间的一对多关系，记为 $K \twoheadrightarrow A$。

函数依赖事实上是单值依赖，所以不能表达属性值之间的一对多关系。

平凡的多值依赖：全集 $U=K+A$，一个 $K$ 可以对应于多个 $A$，即 $K \twoheadrightarrow A$。此时整个表就是一组一对多关系。

非平凡的多值依赖：全集 $U=K+A+B$，一个 $K$ 可以对应于多个 $A$，也可以对应于多个 $B$，$A$ 与 $B$ 互相独立，即 $K \twoheadrightarrow A$，$K \twoheadrightarrow B$。整个表有多组一对多关系，且有：“一” 部分是相同的属性集合，“多” 部分是互相独立的属性集合。

第四范式即在满足巴斯-科德范式（BCNF）的基础上，消除非平凡且非函数依赖的多值依赖（即把同一表内的多对多关系删除）。

6.9 第五范式：5NF

即在满足第四范式（4NF）的基础上，消除不是由候选码所蕴含的连接依赖。如果关系模式 $R$ 中的每一个连接依赖均由 $R$ 的候选码所隐含，则称此关系模式符合第五范式。

函数依赖是多值依赖的一种特殊的情况，而多值依赖实际上是连接依赖的一种特殊情况。但连接依赖不像函数依赖和多值依赖可以由语义直接导出，而是在关系连接运算时才反映出来。存在连接依赖的关系模式仍可能遇到数据冗余及插入、修改、删除异常等问题。

6.10 公理系统

Armstrong 公理系统（Armstrong’s axiom）：设 $U$ 为属性集总体，$F$ 是 $U$ 上的一组函数依赖，于是有关系模式 $R\text{<}U,\,F\text{>}$，对 $R\text{<}U,\,F\text{>}$ 来说有以下的推理规则：

1. 自反律：若 $Y \subseteq X \subseteq U$，则 $X \to Y$ 为 $F$ 所蕴含
2. 增广律：若 $X \to Y$ 为 $F$ 所蕴含，且 $Z \subseteq U$，则 $XZ \to YZ$ 为 $F$ 所蕴含
3. 传递律：若 $X \to Y$ 及 $Y \to Z$ 为 $F$ 所蕴含，则 $X \to Z$ 为 $F$ 所蕴含

根据这三条推理规则得：

1. 合并规则：由 $X \to Y,\,X \to Z$，有 $X \to YZ$
2. 伪传递规则：由 $X \to Y,\,WY \to Z$，有 $XW \to Z$
3. 分解规则：由 $X \to Y,\,Z \subseteq Y$，有 $X \to Z$

6.11 求函数最小依赖

什么是 依赖？

依赖是指关系中一个或一组属性的值可以决定其他属性的值，比如 $A \to B$ 就是一个依赖。

如何求最小依赖集？

1. 拆右边为多个元素的依赖关系
   • 比如 $A \to BC$ 拆分为 $A \to B,\,A \to C$
2. 去除当前元素，然后求闭包
   • 如果可以推出全部则去除
   • 重复上面的步骤直到不能操作为止
3. 左边最小化
   • 将左边的一个去除求闭包，如果可以推出全部则去除
   • 重复上面的步骤

例如，已知关系 $R\text{<}U,\,F\text{>}$，$U\{A,\,B,\,C,\,D,\,E,\,F,\,G\}$，且

$$F = \{ BCD \to A,\, BC \to E,\, A \to F,\, F \to G,\, C \to D,\, A \to G \}$$

最终答案为

$$\{ BC \to E,\, BC \to A,\, A \to F,\, F \to G,\, C \to D \}$$

6.12 模式分解

准则：

• 无损连接
  • 无损就是分解后再次连接，和分解之前一样
• 保持函数依赖
  • 即函数依赖不变

已知

$$R(ABCDEGH),\, F = \{ A \to D,\, E \to D,\, D \to B,\, BC \to D,\, DC \to A \}$$

求保持函数依赖的 3NF 的分解。

步骤：

1. 求最小函数依赖集
2. 把不在 $F$ 里面的属性都找出来，单独分一类，并去除
3. 把每一个依赖左边相同的分成一类，没有一样的，就把 $A \to D$ 改为 $\{AD\}$，如果一样 $\{A \to B,\, A \to C\}$ 就改为 $\{ABC\}$
4. 如果候选码没有出现在分离里面，把任意一个候选码作为一类

过程：

• 函数最小依赖集为

  $$F_{\min} = \{A \to D,\,E \to D,\,D \to B,\,BC \to D,\,DC \to A\}$$

• $GH$ 没有在 $F$ 里面，单独分类 $\{GH\}$
• 候选码 $CE$
• 结果

  $$\{AD\}\{ED\}\{DB\}\{BCD\}\{DCA\}\{CE\}\{GH\}$$

7. 数据库的设计

1. 数据库设计的基本步骤
2. E-R 图的构建
3. E-R 图转换为关系模型

7.1 数据库谁的基本步骤

步骤：

1. 需求分析
2. 概念结构设计
   • E-R 图
   • 设计数据字典
3. 逻辑结构设计
   • 把 E-R 图转换为逻辑模型
4. 物理结构设计
   • 把逻辑模型转换为物理模型
5. 数据库实施
   • 写 SQL 代码
6. 数据库运行维护
   • 性能检测

7.2 E-R 图

特点：

• 实体是矩形
• 属性是椭圆形
• 关系为菱形

关系：

• 一对一： $1:1$
• 一对多： $1:n$
• 多对多： $m:n$

8. 数据库编程

1. 了解嵌入式 SQL
2. 嵌入式 SQL 的处理过程
3. SQL 与主语言的通信

8.1 嵌入式 SQL

本节简单阐述概念，如果想深入了解可以阅读相关语言、框架的文档。

嵌入式 SQL：把 SQL 语句嵌入到其他程序里面，如 Java / C++。

嵌入式 SQL 的处理过程：

1. 预编译转换为函数调用
2. 主语言编译
3. 变成主语言所编译的类型

SQL 与主语言通信：

1. SQL 给主语言传递状态
2. 主语言给 SQL 提供参数
3. SQL 把查询结果交给主语言处理
   • 游标
   • 主变量实现

9. 关系查询处理和优化

1. 查询过程
2. 查询优化的四个阶段
3. 代数优化

9.1 查询过程

查询优化的四个阶段：

1. 查询分析
2. 查询检查
3. 查询优化
   • 代数优化
   • 物理优化
4. 查询执行

代数优化原则：

• 选择运算尽量先做
• 把投影运算和选择运算同时执行
• 把投影同它前后的双目运算符连接起来

查询树：

• project(Sname)
• select(SC.Cno='2')
• join(Student.Sno=SC.Sno)
  • Student
  • SC

关系代数语法图：

• $\Pi_{\text{Sname}}$
• $\sigma_{\text{SC.Cno=‘2’}}$
• $\sigma_{\text{Student.Sno=SC.Sno}}$
  • $\text{Student}$
  • $\text{SC}$

优化后的查询树：

• $\Pi_{\text{Sname}}$
• $\Join$ ： $\text{Student.Sno=SC.Sno}$
  • $\text{Student}$
  • $\sigma_{\text{SC.Cno=‘2’}}$
    • $\text{SC}$

10. 数据恢复技术

1. 事务特性
2. 故障及恢复

10.1 事务

事务的四大特性（ACID）：

1. A：原子性（autom）：要么全做、要么全不做
2. C：一致性（consistent）：与原子性相关，数据必须是一致的，比如银行汇款
3. I：隔离性（isolate）：一个事务的执行不能被其他事务打扰
4. D：持久性（duration）：数据库的改变是永久的，比如写入磁盘

10.2 故障

故障的种类：

• 事务内部故障
  • 采取 REDO 和 UNDO 技术（重做和撤销）
• 系统故障
  • DBMS 所运行的机器停转或宕机，需要重启
• 介质故障
  • 硬件设备损坏
• 计算机病毒

恢复方式：

• 数据转储
  • 对失败的事务重新执行
• 日志文件
  • 记录事务对数据的更新操作

恢复策略：

• 事务故障
  • 事务异常终止，撤销之前的操作，回滚操作
• 系统故障
  • 没有执行完的事务 UNDO
  • 丢失的事务 REDO
• 介质故障
  • 重装数据库
  • 重做事务

11. 并发控制

1. 什么是并发
2. 并发带来的问题
3. 三级锁协议
4. 可串行性

11.1 概念

数据库的 并发：多个数据同时写入。

并发带来的问题：

1. 丢失修改
   • 修改没有生效
2. 读脏数据
   • 读取时恰好别的用户在修改它，读取了正在被修改的数据
3. 不可重复读
   • 连续两次读取的数据不同

丢失修改：

$T_1$	$T_2$
$\rm R(A)=16$
	$\rm R(A)=16$
$\rm A=A-1$
$\rm W(A)=15$
	$\rm A=A-1$
	$\rm W(A)=15$

读脏数据：

$T_1$	$T_2$
$\rm R(C)=100$
$\rm C=C*2$
$\rm W(C)=200$
	$\rm R(C)=200$
$\rm ROLLBACK$
	$\rm W(A)=15$

不可重复读：

$T_1$	$T_2$
$\rm R(A)=16$
$\rm R(B)=100$
此时 $A+B=150$
	$\rm R(B)=100$
	$\rm B=B*2$
	$\rm W(B)=200$
$\rm R(A)=50$
$\rm R(B)=200$
此时 $C$ 恢复为 $100$

11.2 锁

有两种锁：

1. 排它锁，也叫写锁 X 锁
2. 共享锁，也叫读锁 S 锁

封锁协议：

1. 一级封锁协议
   • 修改时，必须加上 X 锁，直到结束
   • 解决 丢失修改 问题
2. 二级封锁协议
   • 读的时候，加上 S 锁，用完就释放
   • 解决 读脏数据 问题
3. 三级封锁协议
   • 读的时候加上 S 锁，直到结束
   • 解决 不可重复读 问题

	X	锁	S	锁	一	致	性
特点	事务结束释放	操作结束释放	事务结束释放	操作结束释放	不丢失修改	不读脏数据	可重复读
一级	🟢				🟢
二级	🟢			🟢	🟢	🟢
三级	🟢		🟢		🟢	🟢	🟢

11.3 可串行性

可串行性 意味着多种情况都可以，并发后结果是任意一个就可以。

例如：

• 事务 $T_1: A = B + 1$
• 事务 $T_2: B = A + 1$
• 先 $T_1$ 后 $T_2$ ： $A = 4,\,B = 3$
• 先 $T_2$ 后 $T_1$ ： $A = 3,\,B = 4$

如果这两种结果都是可接受的，那么它就是可串行的。