《数据库系统基础 》课件.pptx

数据库系统基础PPT课件目录数据库系统概述关系型数据库非关系型数据库数据库系统的安全与隐私保护数据库系统的应用与发展趋势CONTENTS01数据库系统概述CHAPTER一种计算机软件系统，用于存储、检索和管理大量数据。数据库系统数据存储、数据检索、数据更新、数据安全和数据完整性。数据库系统的主要功能金融、医疗、教育、科研、电子商务等。数据库系统的应用数据库系统的定义数据库技术的发展历程层次数据库、网状数据库、关系数据库、面向对象数据库等。数据库技术的发展趋势大数据处理、云计算、人工智能等。数据库技术的未来展望更加高效、智能、安全和可扩展。数据库系统的历史与发展030201数据模型描述数据组织和数据之间关系的模型，包括概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。关系数据库基于关系模型的数据库，使用表格形式存储数据，每个表格由行和列组成。SQL语言用于操作关系数据库的标准编程语言，包括查询、插入、更新和删除数据等操作。数据库系统的基本概念02关系型数据库CHAPTER总结词：关系型数据库的定义、特点关系型数据库是一种按照数据结构来组织、存储和管理数据的数据库，数据以表格的形式存储，每个表格包含一系列的记录，记录之间通过某种关系相互关联。关系型数据库的特点包括数据完整性、事务处理能力、数据独立性等。关系型数据库的定义与特点总结词：关系型数据库的设计原则、方法关系型数据库设计是数据库系统开发的核心环节，主要涉及概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计。设计时应遵循规范化理论，避免数据冗余和操作异常，提高数据的一致性和完整性。关系型数据库的设计VS总结词：SQL语言的基本语法、功能、应用SQL（Structured Query Language）是用于管理关系型数据库的标准编程语言。它提供了查询、插入、更新、删除等操作数据的方法，以及管理数据库对象（如表、视图、索引等）的功能。了解和掌握SQL语言是关系型数据库应用开发和管理的基础。关系型数据库的SQL语言总结词：关系型数据库的优化策略、维护方法关系型数据库的优化和维护对于提高数据库性能和稳定性至关重要。常见的优化策略包括索引优化、查询优化、分区优化等。维护工作则包括数据备份与恢复、性能监控与调优、安全控制等。通过合理的优化和维护，可以确保关系型数据库系统高效、稳定地运行。关系型数据库的优化与维护03非关系型数据库CHAPTER特点无需事先定义数据结构，灵活性高。适合存储大量非结构化数据，如文本、图片、视频等。无需担心数据关系和完整性约束，简单高效。定义：非关系型数据库是指不基于传统的关系型数据模型（如行和列）构建的数据库。非关系型数据库的定义与特点以键值对形式存储数据，如Redis。键值存储数据库以列族形式存储数据，如HBase。列存储数据库以文档形式存储数据，如MongoDB。文档存储数据库以节点和边形式存储数据，如Neo4j。图形存储数据库非关系型数据库的常见类型用于快速读取大量数据，如电商网站商品缓存。内容缓存系统处理大量非结构化数据，如社交媒体数据分析。大数据处理快速获取实时数据并进行分析，如股票交易系统。实时数据分析构建高可用、可扩展的分布式系统，如云计算平台。分布式系统非关系型数据库的应用场景04数据库系统的安全与隐私保护CHAPTERABCD数据库系统的安全威胁与风险数据泄露风险由于数据库的安全防护措施不足，可能导致敏感数据被非法获取。非授权访问风险未授权的用户可能获得数据库的访问权限，导致数据被非法查看或修改。恶意攻击风险黑客利用漏洞对数据库进行攻击，如SQL注入、跨站脚本等，可能导致数据损坏或被篡改。数据完整性问题由于数据库的错误操作或恶意攻击，可能导致数据的不一致或损坏。通过权限管理，限制对数据库的访问，确保只有授权用户才能访问敏感数据。访问控制加密技术防火墙技术审计与监控对敏感数据进行加密存储，即使数据被泄露，也无法被非法获取。通过设置防火墙规则，防止外部非法访问数据库。对数据库的访问进行记录和监控，及时发现异常行为并进行处理。数据库系统的安全策略与技术对敏感数据进行匿名化处理，隐藏用户的真实身份信息。匿名化处理在数据分析中加入噪声，保护个体隐私的同时保证数据的可用性。差分隐私对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的隐私保护。加密技术严格控制对敏感数据的访问权限，并对访问行为进行审计，确保数据的隐私安全。访问控制与审计数据库系统的隐私保护方法与技术05数据库系统的应用与发展趋势CHAPTER金融行业用于存储和管理大量的金融数据，支持金融交易和风险控制。医疗行业用于存储和管理医疗记录、病历和影像数据，支持医疗诊断和治疗。电子商务用于存储和管理商品信息、订单和用户数据，支持在线购物和交易。政府机构用于存储和管理公民信息、公共服务和行政管理数据，支持政府服务和决策。数据库系统的应用领域数据库技术的发展趋势大数据处理随着大数据技术的不断发展，数据库系统将更加注重处理和分析大规模数据的能力。云端化随着云计算的普及，数据库系统将更加倾向于云端部署和服务，提供更加灵活和可扩展的数据库服务。智能化数据库系统将集成更多的智能化功能，如自适应优化、智能推荐和智能分析等，以提高数据管理和应用的效率。安全性随着网络安全威胁的不断增加，数据库系统的安全性将更加受到重视，将采用更加先进的安全技术和措施来保护数据的安全和隐私。时序数据库专门用于存储和管理时间序列数据，支持高效的数据插入、查询和聚合操作。全文搜索引擎集成全文搜索功能，支持文本数据的快速检索和分析，提高信息检索的准确性和效率。列式存储数据库采用列式存储方式，提高数据压缩比和查询效率，适用于大数据处理和分析。NewSQL数据库结合传统关系型数据库和NoSQL数据库的优点，提供高性能、可扩展和分布式的新型数据库技术。未来数据库系统的新技术 感谢观看 THANKS