数据管理系统-week1-文件系统、数据库和数据库管理系统
文章目录
- 前言
- 一、 文件系统
- 文件系统的限制
- 二、 数据库系统
- 三、 数据库管理系统
- 参考文献
前言
一、 文件系统
- 对于更高级的数据处理应用程序来说,基于数据块的持久存储逻辑模型过于简单
- 数据块序列被划分为称为文件的数据块的可变子序列,与文件相关的名称唯一地标识每个文件
- 文件是记录的集合
- 一个记录可以存储在一个或多个数据块中,数据块可以包含多个记录
- 记录是一系列字段
- 字段是一对[地址,值],其中值被实现为位于数据块中的字节序列,地址由文件名、块号和块内的偏移量组成
- 文件定义确定字段名称和每个字段的长度
文件系统的限制
- 数据的分离和隔离:数据的含义在应用软件中定义。(非逻辑独立性)
- 数据冗余
- 文件格式不兼容
- 修复了应用程序的查询/扩散
- 无安全或完整性规定
- 无法从硬件或软件故障中恢复
- 没有提供共享访问
二、 数据库系统
-
数据库系统消除了文件系统的一些重要限制:
-数据库系统存储与数据一起存储的数据的定义
-数据库系统提供了一种通用查询语言,可用于快速实现对数据的自组织访问
-数据库系统实现了不同类型数据的标准统一集合,例如,integer、float、string、date等
-数据库系统提供了加强数据安全性和完整性的机制
-数据库系统实现了在硬件或软件故障后自动恢复数据的机制
-数据库系统实现了许多不同用户共享和并发访问数据的机制 -
数据库是逻辑相关数据的共享集合,旨在满足组织的信息需求
-
我们也可以说,在更高的抽象级别上,数据库是对现实中选定片段的描述
-
数据库在概念(抽象)层面和逻辑层面可能有不同的视图
-
通常,在概念层面(抽象层面),数据库是由属性(属性)的值描述的对象(实体)的集合,并通过关联(关系)相互关联,例如,请参阅下面表示“供应商”和“零件”(对象)的图,以及链接“供应商”与“零件”的关联“供应”
-
通常,在逻辑级别上,数据库作为表的集合对用户可见,其中表由具有属性名称的标题和具有相应属性值的行组成
-
也有可能在逻辑级别上,用户可以将数据库视为与指针链接的记录集合或层次结构集合
-
数据库概念视图示例:
-数据库包含有关供应商、零件和供应商完成的零件装运的信息
概念模式:
-
数据库的概念性视图示例:
-数据库包含有关供应商、零件和供应商完成的零件装运的信息。
-实例图:
-
抽象级别:
硬件级别:位、字节、扇区、轨道、圆柱体
物理级别:字节、数据块、数据块的顺序
文件级别:字段、字段地址、记录、文件
逻辑级别:属性、值、行、列、链接、表、层次结构、网络
概念级别:对象、属性、值、链接、对象的类别、关联
三、 数据库管理系统
-
数据库管理系统(DBMS)是一种软件系统,允许用户定义、创建、维护和控制对数据库的访问
-
DBMS实现以下语言:-数据定义语言(DDL)允许用户在概念或逻辑级别指定数据库结构
-数据操作语言(DML)允许用户在概念或逻辑级别插入、修改和删除数据库的内容
-查询语言(QL)允许用户在概念或逻辑级别检索数据库的内容
-访问控制语言(ACL)允许用户在概念或逻辑级别上确定对数据的许多不同访问级别
-数据库管理语言(DAL)允许用户在逻辑或物理级别管理数据库。 -
数据库管理系统的优势
-数据冗余控制
-数据一致性控制
-数据共享
-提高了安全性
-性能提高(并非总是如此)
-提高生产力
参考文献
- C. Coronel, S. Morris, A. Basta, M. Zgola, Data Management and
Security, Chapter 1, Cengage Compose eBook, 2018, eBook: Data
Management and Security, 1st Edition - T. Connoly, C. Begg, Database Systems, A Practical Approach to Design, Implementation, and Management, Chapter 1 Introduction to Databases, Pearson Education Ltd, 2015
相关文章:

数据管理系统-week1-文件系统、数据库和数据库管理系统
文章目录 前言一、 文件系统文件系统的限制 二、 数据库系统三、 数据库管理系统参考文献 前言 一、 文件系统 对于更高级的数据处理应用程序来说,基于数据块的持久存储逻辑模型过于简单数据块序列被划分为称为文件的数据块的可变子序列,与文件相关的名…...
探索OpenCV中直方图的神奇之处:应用与实现
文章目录 导言:直方图概述:函数原型参数说明:代码示例 应用场景:结语: 导言: 直方图是数字图像处理中一个强大而重要的工具,它通过可视化数据的分布情况,帮助我们更好地理解图像的特…...
MapReduce编程——矩阵乘法(Python版本)
数据格式 对于矩阵元素 A i j A_{ij} Aij,将其处理为 < i , j , M a t r i x N a m e , v a l u e > <i,j,MatrixName,value> <i,j,MatrixName,value>的四元组格式,例如矩阵[[2, 1, 3, 4], [10, -8, 7, 2], [9, 1, 6, -2]]可被转化…...

nature日报:为什么印度德里现在的空气污染如此严重?
为什么印度德里现在的空气污染如此严重? 后季风季节为印度大城市的空气污染积累创造了理想的条件。 本文整理扩展自2023年11月10日nature杂志的NEWS EXPLAINER——Why is Delhi’s air pollution so bad right now? (nature.com) Highlights 季风期间࿰…...

ChatGPT、GPT-4 Turbo接口调用
接口地址 https://chat.xutongbao.top/api/light/chat/createChatCompletion 请求方式 post 请求参数 model可选值: “gpt-3.5-turbo-1106”、 “gpt-3.5-turbo-16k” 、 “gpt-4”、“gpt-4-1106-preview”。 默认值为: “gpt-3.5-turbo-1106” to…...
IDEA中常用的调试快捷键
启动调试 对于Maven项目:Shift F9 对于普通项目:Shift F10 进入调试模式 Shift F9 逐行执行 逐行跳过:F8 逐行步入:F7 逐行步出:Shift F8 继续执行 F9 停止调试 Ctrl F2 设置断点 在代码行号左侧双击&#x…...
需要设计易清洗的口琴
我发现口琴很容易被异物影响。然后就需要清洗。正好手头有一个合适的螺丝刀,还比较方便。 反之一想,应该设计一种口琴,可以方便的拆开,用水清洗。晾干后就能组装。设计上当然会面临一些问题,比如音簧容易变音等。这个可…...

贝锐蒲公英智慧运维方案:实现远程网络监控、管理、维护工业设备
为了提升运维效率,能够及时发现和响应设备的故障、异常和潜在问题。 越来越多的企业都在搭建“集中式”的远程智慧运维体系,以提高运维效率和降低成本。 但是,受限于网络,将不同地域的资源和信息进行整合,实现统一管理…...

Intel oneAPI笔记(4)--jupyter官方文档(Unified Shared Memory)学习笔记
前言 本文是对jupyterlab中oneAPI_Essentials/03_Unified_Shared_Memory文档的学习记录,主要包含对统一共享内存的讲解 USM概述 USM (Unified Shared Memory)是SYCL中基于指针的内存管理。对于使用malloc或new来分配数据的C和C程序员来说应该很熟悉。当将现有的C…...

dRep-基因组质控、去冗余及物种界定
文章目录 Install依赖关系 常用命令常见问题pplacer线程超过30报错当比较基因组很多(>4096)有了Bdv.csv文件后无需输入基因组list 超多基因组为什么需要界定种?dRep重要概念次级ANI的选择Minimum alignment coverage3. 选择有代表性的基因…...
截图贴图软件推荐 - 附下载链接 | Snipaste | Steuna
截图贴图软件推荐 - 附下载链接 | Snipaste | Steuna 前言下载链接Snipaste(推荐)Steuna 前言 Win系统下截图软件多种多样,但贴图软件少之又少,本文介绍2个带有贴图功能的截图软件,分别是Snipaste和Steuna。可将截图固…...

python调用chrome实现网页自动操作
一. 内容简介 python调用chrome实现网页自动操作。 二. 软件环境 2.1vsCode 2.2Anaconda version: conda 22.9.0 2.3代码 链接: 三.主要流程 3.1 下载驱动和插件 调用谷歌浏览器,需要下载浏览器驱动(https://registry.npmmirror.co…...

FFMPEG库实现mp4/flv文件(H264+AAC)的封装与分离
ffmepeg 4.4(亲测可用) 一、使用FFMPEG库封装264视频和acc音频数据到 mp4/flv 文件中 封装流程 1.使用avformat_open_input分别打开视频和音频文件,初始化其AVFormatContext,使用avformat_find_stream_info获取编码器基本信息 2.使…...

《红蓝攻防对抗实战》九.内网穿透之利用GRE协议进行隧道穿透
前文推荐: 《红蓝攻防对抗实战》一. 隧道穿透技术详解 《红蓝攻防对抗实战》二.内网探测协议出网之TCP/UDP协议探测出网 《红蓝攻防对抗实战》三.内网探测协议出网之HTTP/HTTPS协议探测出网 《红蓝攻防对抗实战》四.内网探测协议出网之ICMP协议探测出网 《红蓝…...

大数据毕业设计选题推荐-智慧消防大数据平台-Hadoop-Spark-Hive
✨作者主页:IT毕设梦工厂✨ 个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Py…...

LeetCode 面试题 16.20. T9键盘
文章目录 一、题目二、C# 题解 一、题目 在老式手机上,用户通过数字键盘输入,手机将提供与这些数字相匹配的单词列表。每个数字映射到0至4个字母。给定一个数字序列,实现一个算法来返回匹配单词的列表。你会得到一张含有有效单词的列表。映射…...

systemctl enable docker.service报错“Failed to execute operation: Bad message“
将docker加入到开机自启,报错: 解决: 重新粘贴复制: [Unit] DescriptionDocker Application Container Engine Documentationhttps://docs.docker.com Afternetwork-online.target firewalld.service Wantsnetwork-online.target…...

向量的范数、矩阵的范数
向量的范数 p-范数 常用的0-范数、1-范数、2-范数、无穷-范数其实都是p-范数的特殊情形。 0-范数 当p0时,表示0-范数。它比较特殊,本质是一种计数,表示向量中非0元素的个数。 1-范数(也称L1范数) 当p1时ÿ…...

C# OpenCvSharp 玉米粒计数
效果 项目 代码 using OpenCvSharp; using System; using System.Drawing; using System.Text; using System.Windows.Forms;namespace OpenCvSharp_Demo {public partial class frmMain : Form{public frmMain(){InitializeComponent();}string fileFilter "*.*|*.bmp;…...

前端缓存机制——强缓存、弱缓存、启发式缓存
强缓存和弱缓存的主要区别是主要区别在于缓存头携带的信息不同。 强缓存: 浏览器发起请求,查询浏览器的本地缓存,如果找到资源,则直接在浏览器中使用该资源。若是未找到,或者资源已过期,则浏览器缓存返回未…...

微信小程序之bind和catch
这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)
数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集,包含8种湿地亚类,该数据以0.5X0.5的瓦片存储,我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份,方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...
Java多线程实现之Callable接口深度解析
Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...

ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析
数据集成平台ETLCloud,主要用于支持数据的抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)过程。提供了一个简洁直观的界面,以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...
uniapp中使用aixos 报错
问题: 在uniapp中使用aixos,运行后报如下错误: AxiosError: There is no suitable adapter to dispatch the request since : - adapter xhr is not supported by the environment - adapter http is not available in the build 解决方案&…...
大学生职业发展与就业创业指导教学评价
这里是引用 作为软工2203/2204班的学生,我们非常感谢您在《大学生职业发展与就业创业指导》课程中的悉心教导。这门课程对我们即将面临实习和就业的工科学生来说至关重要,而您认真负责的教学态度,让课程的每一部分都充满了实用价值。 尤其让我…...
Go 语言并发编程基础:无缓冲与有缓冲通道
在上一章节中,我们了解了 Channel 的基本用法。本章将重点分析 Go 中通道的两种类型 —— 无缓冲通道与有缓冲通道,它们在并发编程中各具特点和应用场景。 一、通道的基本分类 类型定义形式特点无缓冲通道make(chan T)发送和接收都必须准备好࿰…...

莫兰迪高级灰总结计划简约商务通用PPT模版
莫兰迪高级灰总结计划简约商务通用PPT模版,莫兰迪调色板清新简约工作汇报PPT模版,莫兰迪时尚风极简设计PPT模版,大学生毕业论文答辩PPT模版,莫兰迪配色总结计划简约商务通用PPT模版,莫兰迪商务汇报PPT模版,…...
Python实现简单音频数据压缩与解压算法
Python实现简单音频数据压缩与解压算法 引言 在音频数据处理中,压缩算法是降低存储成本和传输效率的关键技术。Python作为一门灵活且功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现音频数据的压缩与解压。本文将通过一个简单的音频数据压缩与解压算法…...
人工智能 - 在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型
在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型。这些平台各有侧重,适用场景差异显著。下面我将从核心功能定位、典型应用场景、真实体验痛点、选型决策关键点进行拆解,并提供具体场景下的推荐方案。 一、核心功能定位速览 平台核心定位技术栈亮…...