《数据库技术与》课件.pptx

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1、数据库技术与ppt课件数据库技术概述数据库设计关系型数据库非关系型数据库数据库技术的应用与发展数据库安全与维护contents目录CHAPTER数据库技术概述01数据库是一种存储、管理和检索数据的技术，它能够高效地存储大量数据，并允许用户通过查询语言检索、更新和管理数据。数据库技术是信息系统的核心组成部分，它能够实现数据的集中管理、共享和保护，提高数据的安全性和可靠性，支持各种业务和决策需求。数据库的定义与作用数据库的作用数据库定义在早期，数据存储和管理主要依靠人工操作，数据存储效率低下，容易丢失。人工管理阶段文件系统阶段数据库系统阶段随着计算机技术的发展，数据以文件形式存储在磁盘上，提高了数

2、据存储和访问的效率。为了更好地管理和共享数据，数据库系统应运而生，它能够实现数据的集中存储、高效查询和管理。030201数据库技术的发展历程数据库系统提供数据存储的功能，包括数据文件、索引和日志等。数据存储数据库系统通过数据模型来组织和管理数据，常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型等。数据模型数据库系统提供数据查询、更新和管理等操作功能，支持SQL等查询语言。数据操作数据库系统通过数据控制来保证数据的安全性和完整性，包括用户权限控制、事务管理和并发控制等。数据控制数据库系统的基本组成CHAPTER数据库设计02是指根据需求分析，构建数据库结构的过程，包括选择合适的数据模型、定义表及其关

3、系、设置约束条件等。数据库设计是描述数据、数据关系以及数据操作的抽象表示，常用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。数据模型是用于管理数据库的系统软件，提供数据存储、查询、更新和管理等功能。数据库管理系统数据库设计的基本概念实施与维护根据设计结果创建数据库，并进行日常维护和优化。物理设计为逻辑模型选择合适的存储结构和存储路径。逻辑设计将概念模型转换为特定DBMS支持的数据模型，如关系模型。需求分析通过与用户沟通，了解其数据需求和业务规则，为后续设计提供依据。概念设计根据需求分析结果，设计出概念数据模型，如实体关系图。数据库设计的方法与步骤用于描述现实世界中的事物及其关系，如实体关系图。概念

4、数据模型描述数据及其关系的结构形式，如关系模型。逻辑数据模型描述数据在存储介质上的物理存储结构，如文件系统结构。物理数据模型数据库设计中的数据模型CHAPTER关系型数据库03关系型数据库是一种基于关系模型的数据库管理系统，它使用表格来存储数据，每个表格由行和列组成，类似于电子表格。关系型数据库中的数据以表格的形式存储，表格之间的关系通过键值对进行关联。关系型数据库支持标准化的查询语言，如SQL（结构化查询语言），用于数据的检索、插入、更新和删除操作。关系型数据库的基本概念数据库设计是指根据实际需求，规划并创建数据库的过程。在关系型数据库的设计中，需要确定表格的结构、字段、数据类型和约束条件，

5、以及表格之间的关系。数据库的实现包括创建表格、定义关系、输入数据以及维护和管理数据库的过程。关系型数据库的设计与实现 关系型数据库的优缺点关系型数据库的优点包括数据完整性、安全性和可靠性高，以及查询性能优越。关系型数据库支持多用户并发访问，具有良好的可扩展性和可维护性。然而，关系型数据库也存在一些缺点，例如设计复杂度高、数据模型灵活性差以及对于大数据处理能力有限。CHAPTER非关系型数据库04特点非关系型数据库具有高性能、可伸缩性、易用性和灵活性等特点，能够满足高并发、大数据量的应用场景需求。定义非关系型数据库是一种数据存储和管理方式，它不基于传统的关系型数据库模型，而是采用键值对、文档、列

6、族等数据结构来存储数据。应用场景非关系型数据库适用于社交网络、博客平台、电商网站等需要快速读写、高并发的Web应用。非关系型数据库的基本概念根据应用需求选择合适的数据模型，如键值对模型、文档模型或列族模型等。数据模型选择数据存储方式数据一致性数据查询与索引非关系型数据库可以采用分布式存储、内存存储或持久化存储等方式，以满足不同应用场景的需求。非关系型数据库在数据一致性方面有多种解决方案，如最终一致性、强一致性和读写分离等。非关系型数据库支持丰富的查询和索引功能，以提高数据检索效率。非关系型数据库的设计与实现非关系型数据库具有高性能、可伸缩性、易用性和灵活性等特点，能够满足高并发、大数据量的应用

7、场景需求。同时，非关系型数据库的查询语言简单易学，易于上手。优点非关系型数据库在数据一致性和事务处理方面相对较弱，可能存在数据冗余和数据不一致的问题。此外，非关系型数据库在数据结构上的限制也较多，难以支持复杂的数据关系。缺点非关系型数据库的优缺点CHAPTER数据库技术的应用与发展05数据库技术用于存储和管理金融数据，保障交易安全，支持金融分析和决策。金融行业数据库技术用于存储商品信息、用户信息、交易数据等，支持在线购物、订单处理等功能。电商行业数据库技术用于跟踪和管理物流信息，提高物流效率和准确性，支持物流决策。物流行业数据库技术用于存储和管理医疗数据，支持医疗诊断、病历管理、药物管理等。医

8、疗行业数据库技术在各行业的应用随着数据量的增长，数据库技术将更加注重大数据处理能力，提高数据处理效率和准确性。大数据处理随着云计算的发展，数据库技术将更加倾向于云端化，提供更加灵活和可扩展的数据库服务。云端化数据库技术将集成更多智能化功能，如自适应优化、智能推荐等，提高数据库的使用效率和准确性。智能化随着网络安全问题的日益突出，数据库技术的安全性将更加受到重视，加强数据保护和隐私保护。安全性数据库技术的发展趋势与未来展望CHAPTER数据库安全与维护06通过用户名和密码等身份验证机制，确保只有授权用户能够访问数据库。用户身份验证根据用户的角色和权限，限制对数据库的访问和操作，防止未经授权的访问

9、和数据泄露。访问控制对敏感数据进行加密存储，确保即使数据被盗或丢失，也无法被非授权人员轻易解密和使用。数据加密数据库的安全性保护备份管理对备份数据进行有效管理，包括备份的存储、恢复点选择等。恢复策略制定详细的恢复策略，包括恢复点选择、恢复流程等，确保在数据丢失或损坏时能够快速恢复。定期备份按照一定的频率和策略，对数据库进行备份，确保数据安全。数据库的备份与恢复查询优化通过优化查询语句和索引设计，提高数据库的查询效率。硬件优化根据数据库的使用情况，对硬件资源进行合理配置和优化，提高数据库的性能。监控与维护通过监控工具对数据库的运行状态进行实时监控，及时发现和解决潜在的性能问题。数据库的性能优化与维护THANKS感谢观看