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数据库表设置的关系及意义,对功能实现的支撑在哪里?,什么是数据库?数据库有哪些基本分类和主要特点?

一、数据库表设置的关系及意义,对功能实现的支撑在哪里?

数据库系统DBS(DataBaseSystem)包含数据库DB(DataBase)和数据库管理系统DBMS(DatabaseManagementSystem)。

拓展资料

数据库系统:

数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统,也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统,是存储介质、处理对象和管理系统的集合体。

数据库系统必须满足以下几个要求:

①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度,节省开发费用。

②冗余数据少,数据共享程度高。

③系统的用户接口简单,用户容易掌握,使用方便。

④能够确保系统运行可靠,出现故障时能迅速排除;能够保护数据不受非受权者访问或破坏;能够防止错误数据的产生,一旦产生也能及时发现。

⑤有重新组织数据的能力,能改变数据的存储结构或数据存储位置,以适应用户操作特性的变化,改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。

⑥具有可修改性和可扩充性。

⑦能够充分描述数据间的内在联系。

常见的数据库系统:

MySQL

MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用,也可以将它嵌入到一个大配置(mass-deployed)的软件中去。

SQLServer

SQLServer提供了众多的Web和电子商务功能,如对XML和Internet标准的丰富支持,通过Web对数据进行轻松安全的访问,具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。

Oracle

Oracle产品系列齐全,几乎囊括所有应用领域,大型,完善,安全,可以支持多个实例同时运行,功能强。能在所有主流平台上运行。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。

数据库:

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

数据库的特点:

⑴实现数据共享

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,并提供数据共享。

⑵减少数据的冗余度

同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。

⑶数据的独立性

数据的独立性包括逻辑独立性(数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立)和物理独立性(数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构)。

⑷数据实现集中控制

文件管理方式中,数据处于一种分散的状态,不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理,并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

⑸数据一致性和可维护性,以确保数据的安全性和可靠性

主要包括:①安全性控制:以防止数据丢失、错误更新和越权使用;②完整性控制:保证数据的正确性、有效性和相容性;③并发控制:使在同一时间周期内,允许对数据实现多路存取,又能防止用户之间的不正常交互作用。

⑹故障恢复

由数据库管理系统提供一套方法,可及时发现故障和修复故障,从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障,可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。

数据库的种类:

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

数据库管理系统:

数据库管理系统(DatabaseManagementSystem)是一种操纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据,数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。大部分DBMS提供数据定义语言DDL(DataDefinitionLanguage)和数据操作语言DML(DataManipulationLanguage),供用户定义数据库的模式结构与权限约束,实现对数据的追加、删除等操作。

主要功能:

1.数据定义:DBMS提供数据定义语言DDL(DataDefinitionLanguage),供用户定义数据库的三级模式结构、两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。DDL主要用于建立、修改数据库的库结构。DDL所描述的库结构仅仅给出了数据库的框架,数据库的框架信息被存放在数据字典(DataDictionary)中。

2.数据操作:DBMS提供数据操作语言DML(DataManipulationLanguage),供用户实现对数据的追加、删除、更新、查询等操作。

3.数据库的运行管理:数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制、管理功能,包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取限制控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复,即保证事务的原子性。这些功能保证了数据库系统的正常运行。

4.数据组织、存储与管理:DBMS要分类组织、存储和管理各种数据,包括数据字典、用户数据、存取路径等,需确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据,如何实现数据之间的联系。数据组织和存储的基本目标是提高存储空间利用率,选择合适的存取方法提高存取效率。

5.数据库的保护:数据库中的数据是信息社会的战略资源,所以数据的保护至关重要。DBMS对数据库的保护通过4个方面来实现:数据库的恢复、数据库的并发控制、数据库的完整性控制、数据库安全性控制。DBMS的其他保护功能还有系统缓冲区的管理以及数据存储的某些自适应调节机制等。

6.数据库的维护:这一部分包括数据库的数据载入、转换、转储、数据库的重组合重构以及性能监控等功能,这些功能分别由各个使用程序来完成。

7.通信:DBMS具有与操作系统的联机处理、分时系统及远程作业输入的相关接口,负责处理数据的传送。对网络环境下的数据库系统,还应该包括DBMS与网络中其他软件系统的通信功能以及数据库之间的互操作功能。

常见的数据库:

达梦数据库

SYBASE

DB2

ORACLE

MySQL

ACCESS

VisualFoxpro

MSSQLServer

Informix

PostgreSQL

二、数据库对于现代社会有什么作用呢?

数据库的作用:

数据库是为了实现一定目的按某种规则和方法组织起来的“数据”的“集合”。

数据库可以直观的理解为存放数据的仓库,只不过这个仓库是在计算机的大容量存储器上,而且数据必须按照一定的格式存放,因为它不仅需要存放,而且要便于查找。

数据库可以做到:

⑴实现数据共享

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,并提供数据共享。

⑵减少数据的冗余度

同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。

⑶数据的独立性

数据的独立性包括逻辑独立性(数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立)和物理独立性(数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构)。

⑷数据实现集中控制

文件管理方式中,数据处于一种分散的状态,不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理,并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

⑸数据一致性和可维护性,以确保数据的安全性和可靠性

主要包括:安全性控制、完整性控制、并发控制,使在同一时间周期内,允许对数据实现多路存取,又能防止用户之间的不正常交互作用。

⑹故障恢复

由数据库管理系统提供一套方法,可及时发现故障和修复故障,从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障,可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。

扩展资料:

数据库管理系统:

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统,一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。

数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类,例如关系式、XML;或依据所支持的计算机类型来作分类,例如服务器群集、移动电话;

或依据所用查询语言来作分类,例如SQL、XQuery;或依据性能冲量重点来作分类,例如最大规模、最高运行速度;亦或其他的分类方式。

不论使用哪种分类方式,一些DBMS能够跨类别,例如,同时支持多种查询语言。

参考资料:百度百科:数据库

什么是数据库?数据库有哪些基本分类和主要特点?

2023-11-0715:28·九章云极DataCanvas数据库是以某种有组织的方式存储的数据集合。本文从数据库的基本概念出发,详细解读了数据库的主要类别和基本特点,并就大模型时代备受瞩目的数据库类型——向量数据库进行了深度剖析,供大家在了解数据库领域的基本概念时起到一点参考作用。

1.什么是数据库?

先来看看维基百科对于数据库的定义:以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间构成。

百度百科对数据库的定义如下:数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”,是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

数据库(Database,英文简称DB)是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。可以理解为是一个存放计算机数据的仓库,这个仓库按照一定的数据结构(即数据的组织形式或数据之间的联系)来对数据进行组织和存储,我们可以通过数据库提供的多种方法来管理其中的数据。

2.数据库的分类

根据组织存储数据时所采用的数据模型,数据可分为关系型数据库(RelationalDatabaseManagementSystem,简称RDBMS)和非关系型数据库(NoSQL)。

关系型数据库:以表格形式存储数据,SQL为操作语言,如MySQL、Oracle、SQLServer等。特点是可以对数据进行高度组织、分类、筛选,并能够等值查找。适用于数据维护强一致性,交易量大,结构变化少的应用场景。

非关系型数据库(NoSQL):不使用表格进行数据存储,而是使用文档、列族、键值等不同的数据模型存储数据。优点是能够处理海量数据,高并发读写,扩展性强,但不支持JOIN类操作,不适用于需要多表操作且事务要求较高的应用场景。

Tips:非关系型数据库的诞生历程

·非关系型数据库也称为NoSQL数据库,NoSQL的本意是“NotOnlySQL”,指的是非关系型数据库,而不是“NoSQL”(没有SQL)的意思。NoSQL数据库的产生之初并不是要彻底地否定和终结关系型数据库,而是作为传统关系型数据库的一个有效补充。

·随着互联网Web2.0、Web3.0网站的兴起,传统的关系型数据库在应对规模日益扩大的海量数据,超大规模和高并发的动态网站时遇到了很多问题与挑战,例如,传统关系型数据库的I/O瓶颈、性能瓶颈等都难以有效突破。

·于是出现了大批针对特定场景,以高性能、高并发以及使用便利为目的的功能特异化的数据库产品,非关系型数据库就是在这样的情景中诞生并得到非常迅速发展的。在这些特定的场景下,NoSQL数据库可以发挥出难以想象的高效率和高性能。NoSQL是非关系型数据库的广义定义,它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。

·NoSQL数据库的数据存储不需要固定的表结构,通常也不存在连接操作,其在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势,满足了企业应用需要将数据存储在横向且伸缩性上更强的功能需求。

目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准,现在有四种大的分类:键值数据库、列存储数据库、文档数据库、图数据库。

·键值(Key-Value)存储数据库

键值(key-value)数据库类似于传统语言中使用的哈希表,可以通过key来添加、查询或者删除数据,因为是使用key主键访问,所以会获得很高的性能及扩展性。

键值数据库主要使用一个哈希表,表中有一个特定的键和一个指针(指向特定的数据)。对于IT系统来说,key/value模型的优势在于简单、易部署、高并发。

·列存储数据库

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra,HBase,Riak.

·文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于LotusNotes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值,在处理网页等复杂数据时,文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB,MongoDb.

·图形(Graph)数据库

图数据库顾名思义,就是一种存储图形关系的数据库,而图模型是图数据库中的重要概念。图模型由两个要素组成:节点和边,每个节点代表一个实体(人、地点、事物等),每条边代表两个节点之间的连接,这种通用结构可以对各种场景进行建模,如社交网络以及由关系定义的任何其他事物。特点是可以处理高密度连接和稀疏数据,支持快速的复杂查询。GraphDB和Neo4j是常用的图形数据库。

此外,随着大模型技术的爆发式增长,作为一种新型数据库,“大模型的海马体”——向量数据库(VectorDatabase)成为当前最为灼热的技术焦点。

向量数据库:

向量数据库是一种以向量嵌入方式存储和管理向量数据的数据库。在向量数据库中,每个向量都有一个唯一的标识符,并且可以存储在一个连续的向量空间中。

图像、文本和音视频这种非结构化数据都可以通过某种变换或者嵌入学习转化为向量数据存储到向量数据库中,从而实现对图像、文本和音视频的相似性搜索和检索。这意味着可以使用向量数据库根据语义或上下文含义查找最相似或相关的数据,而不是使用基于精确匹配或预定义标准查询数据库的传统方法。

向量数据库在处理向量数据方面具有以下特点:

·高效存储和查询:向量数据库采用特定的存储结构和索引算法,可以高效地存储和查询向量数据,减少数据冗余,提高查询效率。

·多维查询:向量数据库支持多维查询,可以根据向量的多个属性进行查询,例如相似度查询、范围查询等。

·向量相似度计算:向量数据库可以对向量进行相似度计算,用于寻找最相似的向量数据,常用于推荐系统、图像搜索等应用。

·高并发处理:向量数据库具有较强的并发处理能力,可以同时处理大量的向量数据查询请求。

·支持向量索引:向量数据库支持各种向量索引技术,例如倒排索引、KD-Tree、LSH等,用于加速向量数据的查询。

·分布式存储:一些向量数据库支持分布式存储和计算,可以横向扩展,适用于处理大规模的向量数据。

向量数据库可以实现高效存储与检索,利用索引技术和向量检索算法实现高维大数据下的快速响应。向量数据库也是非关系型数据库的一种,除了要管理向量数据外,还支持对传统结构化数据的管理。实际使用时,有很多场景会同时对向量字段和结构化字段进行过滤检索,这对向量数据库来说也是一种挑战。

3.数据库的特点

·实现数据共享

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,并提供数据共享。

·减少数据的冗余度

同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。

·数据的独立性

数据的独立性包括逻辑独立性(数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立)和物理独立性(数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构)。

·数据实现集中控制

文件管理方式中,数据处于一种分散的状态,不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理,并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

·数据一致性和可维护性,以确保数据的安全性和可靠性

·安全性控制:以防止数据丢失、错误更新和越权使用;

·完整性控制:保证数据的正确性、有效性和相容性;

·并发控制:使在同一时间周期内,允许对数据实现多路存取,又能防止用户之间的不正常交互作用。

·故障恢复:由数据库管理系统提供一套方法,可及时发现故障和修复故障,从而防止数据被破坏。

发布人:linghjing1110 发布时间:2024-07-28