当前位置: 首页 > news >正文

【数据库】数据库基础

第一章 数据库基础

  • 一、数据库基础
    • 1.1 数据库系统的体系结构 (三层模式两级映像)
      • 1.1.1 逻辑模式
      • 1.1.2 外模式
      • 1.1.3 内模式
      • 1.1.4 外模式/模式映象
      • 1.1.5 逻辑模式/内模式映象
      • 1.1.6 逻辑独立性
      • 1.1.7 物理独立性
  • 1.2 数据模型

一、数据库基础

1.1 数据库系统的体系结构 (三层模式两级映像)

在这里插入图片描述

1.1.1 逻辑模式

  • 逻辑模式定义的内容 类似Student(sid,sname,sex,tel)
    • 数据的逻辑结构(数据项的名字、类型、取值范围等)
    • 数据之间的联系
    • 数据有关的安全性、完整性要求
  • 逻辑模式的地位:是数据库系统模式结构的中间层
    • 与数据的物理存储细节和硬件环境无关
    • 与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关
  • 数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述
  • 是综合了所有用户的需求的公共数据视图
  • 一个数据库只有一个逻辑模式

1.1.2 外模式

  • 数据库用户(包括应用程序员和最终用户)使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述
  • 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
  • 外模式的地位:介于模式与应用之间
  • 逻辑模式与外模式的关系:一对多
    • 外模式通常是逻辑模式的子集
  • 外模式与应用的关系:一对多
  • 外模式的用途
    • 保证数据库安全性的一个有力措施。每个用户只能看见和访问所对应的外模式中的数据
    • 保证数据独立性的一个有力措施

1.1.3 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表示方式
    • 记录的存储方式(顺序存储,按照B树结构存储,按hash方法存储)
    • 索引的组织方式
    • 数据是否压缩存储
    • 数据是否加密
    • 数据存储记录结构的规定
  • 一个数据库只有一个内模式

1.1.4 外模式/模式映象

  • 定义外模式与逻辑模式之间的对应关系
  • 每一个外模式都对应一个外模式/模式映象

1.1.5 逻辑模式/内模式映象

  • 逻辑模式/内模式映象定义了数据全局逻辑结构存储结构之间的对应关系。
  • 数据库中模式/内模式映象是唯一的

1.1.6 逻辑独立性

  • 指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。数据的逻辑结构改变了,应用程序也可以不变。
  • 外模式/模式映象保证了数据的逻辑独立性
    • 当模式改变时,数据库管理员修改有关的外模式/模式映象,使外模式保持不变
    • 应用程序是依据数据的外模式编写的,从而应用程序不必修改,保证了数据与程序的逻辑独立性。

1.1.7 物理独立性

  • 指用户的应用程序存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。当数据的物理存储改变了,应用程序不用改变。
  • 模式/内模式映象的用途是保证数据的物理独立性
    • 当数据库的存储结构改变了(例如选用了另一种存储结构), 数据库管理员修改模式/内模式映象,使模式保持不变
    • 应用程序不受影响, 保证了数据与程序的物理独立性

1.2 数据模型

  • 在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。
  • 数据模型的三要素
    • 数据结构:用于描述静态特性
    • 数据操作:用于描述动态特性
    • 数据的约束条件:是一组完整性规则的集合

相关文章:

【数据库】数据库基础

第一章 数据库基础 一、数据库基础1.1 数据库系统的体系结构 (三层模式两级映像)1.1.1 逻辑模式1.1.2 外模式1.1.3 内模式1.1.4 外模式/模式映象1.1.5 逻辑模式/内模式映象1.1.6 逻辑独立性1.1.7 物理独立性 1.2 数据模型 一、数据库基础 1.1 数据库系统…...

端到端自动驾驶——cnn网络搭建

论文参考:https://arxiv.org/abs/1604.07316 demo 今天主要来看一个如何通过图像直接到控制的自动驾驶端到端的项目,首先需要配置好我的仿真环境,下载软件udacity: https://d17h27t6h515a5.cloudfront.net/topher/2016/November…...

深度学习R8周:RNN实现阿尔兹海默症(pytorch)

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖 原作者:K同学啊 数据集包含2149名患者的广泛健康信息,每名患者的ID范围从4751到6900不等。该数据集包括人口统计详细信息、生活方式因素、病史、临床测量、认知和功…...

vuex中的state是响应式的吗?

在 Vue.js 中,Vuex 的 state 是响应式的。这意味着当你更改 state 中的数据时,依赖于这些数据的 Vue 组件会自动更新。这是通过 Vue 的响应式系统实现的,该系统使用了 ES6 的 Proxy 对象来监听数据的变化。 当你在 Vuex 中定义了一个 state …...

JavaScript系列05-现代JavaScript新特性

JavaScript作为网络的核心语言之一,近年来发展迅速。从ES6(ECMAScript 2015)开始,JavaScript几乎每年都有新的语言特性加入,极大地改善了开发体验和代码质量。本文主要内容包括: ES6关键特性:解构赋值与扩展运算符&am…...

【量化金融自学笔记】--开篇.基本术语及学习路径建议

在当今这个信息爆炸的时代,金融领域正经历着一场前所未有的变革。传统的金融分析方法逐渐被更加科学、精准的量化技术所取代。量化金融,这个曾经高不可攀的领域,如今正逐渐走进大众的视野。它将数学、统计学、计算机科学与金融学深度融合&…...

3d投影到2d python opencv

目录 cv2.projectPoints 投影 矩阵计算投影 cv2.projectPoints 投影 cv2.projectPoints() 是 OpenCV 中的一个函数,用于将三维空间中的点(3D points)投影到二维图像平面上。这在计算机视觉中经常用于相机标定、物体姿态估计、3D物体与2D图…...

26-小迪安全-模块引用,mvc框架,渲染,数据联动0-rce安全

先创建一个新闻需要的库 这样id值可以逐级递增 然后随便写个值,让他输出一下看看 模板引入 但是这样不够美观,这就涉及到了引入html模板 模板引入是html有一个的地方值可以通过php代码去传入过去,其他的html界面直接调用,这样页…...

【第14节】C++设计模式(行为模式)-Strategy (策略)模式

一、问题的提出 Strategy 模式:算法实现与抽象接口的解耦 Strategy 模式和 Template 模式要解决的问题是相似的,都是为了将业务逻辑(算法)的具体实现与抽象接口解耦。Strategy 模式通过将算法封装到一个类(Context&am…...

播放器系列4——PCM重采样

FFmpeg重采样过程 #mermaid-svg-QydNPsDAlg9lTn6z {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-QydNPsDAlg9lTn6z .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-QydNPsDAlg9lTn6z .error-text{fill:#552222;stroke:#5…...

网络安全需要学多久才能入门?

网络安全是一个复杂且不断发展的领域,想要入行该领域,我们需要付出足够多的时间和精力好好学习相关知识,才可以获得一份不错的工作,那么网络安全需要学多久才能入门?我们通过这篇文章来了解一下。 学习网络安全的入门时间因个人的…...

通俗版解释:分布式和微服务就像开餐厅

一、分布式系统:把大厨房拆成多个小厨房 想象你开了一家超火爆的餐厅,但原来的厨房太小了: 问题:一个厨师要同时切菜、炒菜、烤面包,手忙脚乱还容易出错。 解决方案: 拆分成多个小厨房(分布式…...

JAVA安全—手搓内存马

前言 最近在学这个内存马,就做一个记录,说实话这个内存马还是有点难度的。 什么是内存马 首先什么是内存马呢,顾名思义就是把木马打进内存中。传统的webshell一旦把文件删除就断开连接了,而Java内存马则不同,它将恶…...

【神经网络】python实现神经网络(一)——数据集获取

一.概述 在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中,我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程,现在我们正式开始进行代码的实现,首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解:正向传导。本次代…...

历年湖南大学计算机复试上机真题

历年湖南大学计算机复试机试真题 在线评测:https://app2098.acapp.acwing.com.cn/ 杨辉三角形 题目描述 提到杨辉三角形。 大家应该都很熟悉。 这是我国宋朝数学家杨辉在公元 1261 年著书《详解九章算法》提出的。 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 …...

[LeetCode]day33 150.逆波兰式求表达值 + 239.滑动窗口最大值

逆波兰式求表达值 题目链接 题目描述 给你一个字符串数组 tokens ,表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。 请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。 注意: 有效的算符为 ‘’、‘-’、‘*’ 和 ‘/’ 。 每个操作数(运…...

【银河麒麟高级服务器操作系统实际案例分享】数据库资源重启现象分析及处理全过程

更多银河麒麟操作系统产品及技术讨论,欢迎加入银河麒麟操作系统官方论坛 https://forum.kylinos.cn 了解更多银河麒麟操作系统全新产品,请点击访问 麒麟软件产品专区:https://product.kylinos.cn 开发者专区:https://developer…...

C#中泛型的协变和逆变

协变: 在泛型接口中,使用out关键字可以声明协变。这意味着接口的泛型参数只能作为返回类型出现,而不能作为方法的参数类型。 示例:泛型接口中的协变 假设我们有一个基类Animal和一个派生类Dog: csharp复制 public…...

【JavaScript】《JavaScript高级程序设计 (第4版) 》笔记-附录B-严格模式

附录B、严格模式 严格模式 ECMAScript 5 首次引入严格模式的概念。严格模式用于选择以更严格的条件检查 JavaScript 代码错误,可以应用到全局,也可以应用到函数内部。严格模式的好处是可以提早发现错误,因此可以捕获某些 ECMAScript 问题导致…...

跨平台 C++ 程序崩溃调试与 Dump 文件分析

前言 C 程序在运行时可能会由于 空指针访问、数组越界、非法内存访问、栈溢出 等原因崩溃。为了分析崩溃原因,我们通常会生成 Dump 文件(Windows 的 .dmp,Linux 的 core,macOS 的 .crash),然后用调试工具分…...

ChatGPT等大模型安全指南:从数据泄露防护到模型滥用防范的7个关键策略

大模型安全实战手册:7个维度构建企业级防护体系 当ChatGPT在2023年掀起生成式AI的浪潮时,某跨国咨询公司曾发生一起典型的数据泄露事件——工程师将包含客户隐私的对话记录误上传至公开代码库,导致3.2万条敏感数据暴露。这个案例揭示了大模型…...

PrankWeb 蛋白质配体结合位点预测,超简单使用教程

一、PrankWeb 是什么? PrankWeb 是一个免费的在线蛋白质配体结合位点预测工具,基于机器学习算法 P2Rank。 它能帮你: 预测蛋白质上可能的药物结合口袋(pockets) 可视化蛋白质的三维结构和结合位点 …...

别再手动处理工单了!手把手教你用Docker Compose一键部署Ferry工单系统(附避坑指南)

容器化部署Ferry工单系统:10分钟打造高可用生产环境 传统工单系统部署往往需要耗费数小时在环境配置和依赖安装上,而Docker Compose的出现彻底改变了这一局面。想象一下,当你接手一个新项目需要快速搭建工单系统时,不再需要逐行执…...

我是如何突然把论文‘AI率’从85%降到6%?这6大保姆级教程,秒懂!

AI如今已成为大部分同学论文“提速神器”,但是不合规过度使用AI往往会导致论文AI率超标。如果你还在写初稿,一定要合理利用AI,让AI来搭建初稿框架,寻找灵感,整理数据,切勿过度使用AI。 今年知网&#xff0c…...

cronos:嵌入式C++17零依赖chrono时间抽象库

1. 项目概述cronos是一个轻量级、零依赖的 C17 头文件库,其核心目标是为嵌入式系统提供std::chrono兼容的、与硬件原生滴答计数器(native tick counter)无缝对接的时间抽象层。它并非实现一个独立的定时器驱动,而是作为“适配器”…...

学网络安全需要学编程吗?

作为数字化时代的守护者岗位,网络安全一直备受瞩目并引发热议,那么学网络安全需要学编程吗?学多久才可以就业?我们通过这篇文章来了解一下。学网络安全需要学编程吗?当然需要,网络安全需要学习编程。编程能力是网络安全领域的基础技能之一…...

打造高效离线文字识别系统:Umi-OCR插件深度应用指南

打造高效离线文字识别系统:Umi-OCR插件深度应用指南 【免费下载链接】Umi-OCR_plugins Umi-OCR 插件库 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/um/Umi-OCR_plugins 在数字化办公与信息处理领域,离线OCR技术正成为保护数据隐私与提升处理效率的…...

告别动物实验?AI设计抗体成功率低怎么办?聊聊RFdiffusion的局限与未来优化方向

AI抗体设计的突破与挑战:从RFdiffusion看技术瓶颈与未来路径 当David Baker团队在bioRxiv上发布利用RFdiffusion实现抗体原子级精度从头设计的论文时,整个AI制药领域为之振奋。这项技术突破意味着,我们可能正站在抗体药物研发范式转变的临界点…...

硬件(6)——定时器

硬件中如何确定引脚电平的高低?硬件内部有一个比较器,类似门电路,有两个输入一个输出,其中一个输入接稳定的参考值(DCDC 3.3V),另一个输入接引脚。当引脚高于3.3V就输出高电平,引脚低于3.3V就输…...

2026别错过!降AI率工具深度测评与推荐

2026年真正好用的AI论文降重与改写工具,核心看降重效果、去AI味、格式保留、学术适配四大指标。综合实测,千笔AI、ThouPen、豆包、DeepSeek、Grammarly 是当前最值得推荐的梯队,覆盖从免费到付费、从中文到英文、从文科到理工的全场景需求。 …...