数据库系统概论基础入门

（一）数据库的4个基本概念

• 数据（data）：描述事物的符号记录。数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。
• 数据库（DataBase DB）：长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合。三个基本特点：永久存储、有组织、可共享
• 数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）：位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件。主要功能包括：数据定义功能；数据组织、存储和管理；数据操纵功能；数据库的事务管理和运行管理；数据库的建立和维护功能；其他。
• 数据库系统（DataBase System，DBS）：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（DataBase Administrator，DBA）组成的存储、管理、处理和维护数据的系统。

（二）数据库管理技术的发展阶段

• 人工管理阶段
• 文件系统阶段
• 数据库系统阶段

（三）数据库系统的三级模式结构

• 模式（schema）：也称逻辑模式，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
• 外模式（external schema）：也称子模式（subschema）或用户模式，是数据库用户（包括应用程序猿和最终用户）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。
• 内模式（internal schema）：也称存储模式（storage schema），一个数据库只有一个内模式。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组织方式。

（四）数据模型（data model）

概念： 对现实世界数据特征的抽象，是数据库系统的核心和基础
组成要素：

• 数据结构：描述数据库的组成对象以及对象之间的联系，是对系统静态特性的描述
• 数据操作：对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许执行的操作的集合，包括操作及有关的操作规则。主要有查询和更新（包括插入、删除、修改）两大类操作，是对系统动态特性的描述
• 数据的完整性约束条件（integerity constraints）：是一组完整规则，保证数据的正确、有效和相容

分两类：

• 概念模型（conceptual model）：也称信息模型，是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据库设计。
  基本概念：
  a、实体（entity）：客观存在并可相互区别的事物
  b、属性（attribute）：实体所有的某一特性
  c、码（key）：唯一标识实体的属性集
  d、实体型（entity type）：用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体
  e、实体集（entity set）：同一类型实体的集合
  f、联系（relationship）：实体（型）内部的联系和实体（型）之间的联系，有一对一，一对多，多对多等多种类型
  一种表示方法： 实体-联系方法（Entity-Relationship approach）用E-R图（E-R diagram）来描述现实世界的概念模型，E-R方法也称为E-R模型。

• 逻辑模型和物理模型
  逻辑模型主要包括层次模型（hierarchical model）、网状模型（network model）、关系模型（relational model）、面向对象模型（object oriented data model）和对象关系模型（object relational data model）、半结构化数据模型（semistructured data model）等。按计算机的观点对数据建模，主要用于数据库管理系统的实现。
  物理模型是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，或在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法，是面向计算机系统的。

（五）关系数据库

定义： 在一个给定的应用领域中，所有关系的集合构成一个关系数据库
关系模型（Relation Schema）： 最重要的一种数据模型，是型，建立在严格的数学概念的基础上。关系数据库采用关系模型作为数据的组织形式。
关系是值，关系模式是对关系的描述

关系模型的相关术语：

• 关系（relation）：关系模式在某一时刻的状态或内容；动态的、随时间不断变化的（元组的插入、删除、更新），一个关系对应通常说的一张表
• 元组（tuple）：表中的一行
• 属性（attribute）：表中的一列，属性的名称即属性名
• 码（key）：也称码键。表中的某个属性组，可以唯一确定一个元组
• 分量：元组中的一个属性值
• 关系模式：对关系的描述，静态的、稳定的要，求关系必须是规范化的
  关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项

关系模式可以形式化地表示为：
	R（U，D，DOM，F）
	R       关系名
	U       组成该关系的属性名集合
	D       属性组U中属性所来自的域
	DOM     属性向域的映象集合
	F       属性间的数据依赖关系集合
通常可以简记为：
 	R (U)    或    R (A1，A2，…，An)
	R: 关系名
	A1，A2，…，An  : 属性名
注：域名及属性向域的映象常常直接说明为属性的类型、长度

• 域（domain）：一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域

• 笛卡尔积（Cartesian Product）：域的所有取值的一个集合（故不能重复）
  给定一组域D1，D2，…，Dn，这些域中可以有相同的。
  D1，D2，…，Dn的笛卡尔积为：
  D1×D2×…×Dn ＝｛（d1，d2，…，dn）｜diDi，i＝1，2，…，n｝
  D1，D2，…，Dn的笛卡尔积的某个子集才有实际含义
  笛卡尔积中每一个元素（d1，d2，…，dn）叫作一个n元组（n-tuple）或简称元组(Tuple)
  笛卡尔积元素（d1，d2，…，dn）中的每一个值di叫作一个分量
  关系（是笛卡儿积的有限子集，是有实际意义的）

   D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，D2，…，Dn上的
   关系，表示为
   R（D1，D2，…，Dn）             
   R：关系名
   n：关系的目或度（Degree）
  

n目关系必有n个属性
关系中的每个元素是关系中的元组，通常用t表示
当n=1时，称该关系为单元关系（Unary relation）或一元关系
当n=2时，称该关系为二元关系（Binary relation）

• 基数（Cardinal number）：元素的个数
• 候选码（Candidate key）
  若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组，则称该属性组为候选码
  简单的情况：候选码只包含一个属性
• 全码（All-key）：
  最极端的情况：关系模式的所有属性组是这个关系模式的候选码，称为全码（All-key）
• 主码（Primary key）：若一个关系有多个候选码，则（任意）选定其中一个，唯一的
• 主属性（Prime attribute）：候选码的诸属性
• 非主属性（ Non-Prime attribute）或非码属性（Non-key attribute）：不包含在任何侯选码中的属性

关系的三种类型：

• 基本关系（基本表或基表）：实际存在的表，是实际存储数据的逻辑表示
• 查询表：查询结果对应的表
• 视图表：由基本表或其他视图表导出的表，是虚表，不对应实际存储的数据

基本关系的6种性质：
① 列是同质的（Homogeneous）：每一列中的分量是同一类型的数据，来自同一个域。
② 不同的列可出自同一个域：其中的每一列称为一个属性，不同的属性要给予不同的属性名
③ 列的顺序无所谓，列的次序可以任意交换
④ 任意两个元组的候选码不能相同
⑤ 行的顺序无所谓，行的次序可以任意交换
⑥ 分量必须取原子值（即不能有表中表）：这是规范条件中最基本的一条
关系操作：
常用的关系操作：
查询（query）：并、交、差、选择、投影、连接、除
数据更新：插入（insert）、删除（delete）、修改（update）
查询的表达能力是其中最主要的部分，由可分为选择（select）、投影（project）、连接（join）、除（divide）、并（union）、差（except）、交（intersection）、笛卡尔积等。其中选择、投影、并、差、笛卡尔积是5种基本操作
关系操作的特点：
集合操作方式：操作的对象和结果都是集合，一次一集合的方式
关系的三类完整性约束：

• 实体完整性
• 参照完整性
• 用户定义的完整性

关系代数
关系代数运算符:

转载：https://blog.csdn.net/suoyue_py/article/details/100921533