数据库 | 期末复习专题（HBUT 韩洪木）

总结：

考研数据库系统概论题目整理_若视图的属性来自聚集函数、表达式,则该视图是可以更新的。-CSDN博客数据库系统概论 ---知识点大全（期末复习版）_数据库系统概论期末复习-CSDN博客

1.数据库系统（DBS）的组成：

数据库系统（DBS）是由数据库、数据库管理系统(DBMS)、数据库管理员(DBA)用户和应用程序构成。它的核心是数据库管理系统

( l）数据（ Data ) ：描述事物的符号记录称为数据。数据的含义称为语义，数据与其语义是不可分的。
( 2）数据库（ DataBase，简称 DB ) ：若干个相互之间有关联关系的表的集合，表就是关系。数据库中的数据具有永久存储，易扩展，可共享的特点。
( 3）数据库系统（ DataBase Sytem，简称 DBS ) ：数据库系统是一个大的环境，是DB+DBMS+DBAP+DBA+计算机基本系统。（DBAP：为某一个用户更好的使用数据库而开发的应用程序）
(4）数据库管理系统（ DataBase Management sytem，简称 DBMs )：管理数据库的一种系统软件。位于用户和操作系统之间。DBMS的主要功能包括数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理功能、数据库的建立和维护功能。

数据库管理系统的功能

( l）数据库定义功能；定义数据库中表的格式，DBMS提供DDL给用户，用户通过DDL来描述表的结构，DBMS按照用户的定义创建数据库和表。
( 2）数据库操作功能；对数据库中的表进行操作，DBMS提供DML给用户，用户通过DML对表进行操作，DBMS按照用户的操作，去实际执行这些操作。
( 3）数据库控制功能；控制数据库中数据的使用（哪些用户可以访问，那些不可以），DBMS提供DCL给用户，用户通过DCL来描述对数据库所要实施的控制，DBMS按照用户的描述进行控制。
（4）数据库维护功能。DBMS提供一系列程序给用户，这些程序提供了数据库维护的各种功能，用户通过这些程序来对数据库进

2.E-R图的具体概念

反映现实世界中实体及实体间联系的信息模型是E-R模型（Entity-Relationship Model），也被称为实体-联系模型或实体关系模型。E-R图（Entity-Relationship Diagram）是这种模型的可视化表示，用于建立数据库的概念模型。

E-R图通过图形化工具来描述现实世界中的实体、属性以及实体之间的关系，主要组成部分包括：

实体（Entity）：
表示现实世界中具有独立存在和可区分性的事物，如人、物、地点等。
在E-R图中，实体用矩形框表示，框内写上实体的名称。
属性（Attribute）：
是描述实体特征或性质的信息，如人的姓名、年龄等。
在E-R图中，属性用椭圆形表示，椭圆内写上属性的名称，并用无向边将其与相应的实体连接起来。
关系（Relationship）：
表示实体之间的相互作用或联系，如学生和课程之间的选修关系。
在E-R图中，关系用菱形表示，菱形内写上关系的名称，并通过直线与相关的实体相连。

联系的几种形式包括：

一对一（One-to-One）关联：一个实体实例与另一个实体实例之间存在唯一的关联关系。
一对多（One-to-Many）关联：一个实体实例与多个其他实体实例相关联。
多对多（Many-to-Many）关联：多个实体实例与多个其他实体实例相关联。

在绘制E-R图时，还需要考虑其他元素，如：

主键（Primary Key）：用于唯一标识实体的属性，在实体框内用下划线或加粗表示。
箭头（Arrow）：用于表示关系的方向性，箭头指向的一方是从属方，箭头指向的另一方是主导方。
基数（Cardinality）：用于表示关系的数量关系，常见的基数有一对一(1:1)、一对多(1:N)和多对多(N:N)。

3.数据库三级模式结构是什么

我理解的数据库系统的三级模式与两层映像

假设我们高数考了99分（多一分怕你骄傲），然后教师和你都能在学校网站查询到这个成绩（外模式），实际呢这个成绩是在一个提前定义好的成绩表里面的（概念模式），然后这个表的数据实际存储在逸夫楼的一层机房的第一个机架的一台X86服务器的磁盘（内模式）里。

一、模式（Schema）

定义：

也称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。

理解：

① 一个数据库只有一个模式；

② 是数据库数据在逻辑级上的视图；

③ 数据库模式以某一种数据模型为基础；

④ 定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构（如数据记录由哪些数据项构成，数据项的名字、类型、取值范围等），而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求，定义这些数据之间的联系。

二、外模式（External Schema）

定义：也称子模式（Subschema）或用户模式，是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是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。

理解：

① 一个数据库可以有多个外模式；

② 外模式就是用户视图；

③ 外模式是保证数据安全性的一个有力措施。

三、内模式（Internal Schema）

定义：

也称存储模式（Storage Schema），它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（例如，记录的存储方式是顺序存储、按照B树结构存储还是按hash方法存储；索引按照什么方式组织；数据是否压缩存储，是否加密；数据的存储记录结构有何规定）。

理解：

① 一个数据库只有一个内模式；

② 一个表可能由多个文件组成，如：数据文件、索引文件。它是数据库管理系统(DBMS)对数据库中数据进行有效组织和管理的方法

外模式（子模式、用户模式）：用以描述用户看到或使用的那部分数据的逻辑结构，用户根据外模式用数据操作语句或用应用程序操作数据库中的数据。外模式主要描述组成用户视图的各个记录的组成，相互关系、数据项的特征、数据的安全性和完整性约束条件。
概念模式（模式、逻辑模式）：用以描述整个数据库中数据库的逻辑结构，描述现实世界中的实体及其性质与联系，定义记录、数据项、数据的完整性约束条件及记录之间的联系，是数据项值的框架。概念模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。
内模式（存储模式）：用以描述数据的实际存储组织，又称内部视图。物理级数据库由内部记录组成，物理级数据库并不是真正的物理存储，而是最接近于物理存储的一个抽象级。

描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的是“概念模式”。

当模式改变时（如增加新的数据类型、数据项等），数据库管理员修改有关的外模式/模式映像，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。
当数据库的存储结构改变了（如选用了另一种存储结构），数据库管理员修改模式/内模式映像，使模式保持不变，从而外模式也可保持不变，则应用程序不受影响。保证了数据与程序的物理独立性。

二级映像

外模式/模式映像：一个模式可以有多个外模式。当模式改变时，由数据库管理员对各个外模式／模式的映像做相应改变，可以使外模式保持不变。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，简称数据的逻辑独立性。

模式/内模式映像：模式与内模式映像是唯一的。当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式／内模式映像做相应改变，可以使模式保持不变，从而应用程序也不必改变，保证了数据与程序的物理独立性，简称数据的物理独立性。
数据库管理系统在三级模式之间提供的两层映像保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。

4.数据库的物理/逻辑独立性是指什么?

物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。具体来说，数据在磁盘上如何存储由数据库管理系统(DBMS)管理，用户程序并不需要了解存储的具体细节，只需要处理数据的逻辑结构。因此，当数据的物理存储方式发生改变时，应用程序可以保持不变。

逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的，即，当数据的逻辑结构改变时，用户程序也可以不变。数据与程序的独立，把数据的定义从程序中分离出去，加上数据的存取又由DBMS负责，从而简化了应用程序的编制，大大减少了应用程序的维护和修改。

5.理解关系表中行、列、属性、元组等概念

在关系数据库管理系统中，关系表（通常简称为“表”）是一个核心组件，用于存储和检索数据。以下是您提到的几个概念的解释：

行（Row）：

在关系表中，每一行通常代表一个唯一的实体或记录。
在SQL中，行通常被称为“记录”（record）或“元组”（tuple）。
行的唯一性通常由主键（primary key）来保证。

列（Column）：

列是关系表中垂直的数据项集合。
每一列都有一个名字，通常称为“属性名”或“字段名”。
同一列中的所有数据项都具有相同的数据类型。
列可以包含数据（如整数、文本、日期等），也可以包含空值（NULL），表示该数据项没有值。

属性（Attribute）：

在关系数据库中，属性是指表中的列（Column）所具有的某个特性。
换句话说，属性是列的一个更通用的术语，它描述了列所代表的数据类型、意义或约束。
例如，在一个“员工”表中，可能会有“姓名”、“年龄”、“职位”等属性，这些属性在表中分别对应名为“姓名”、“年龄”和“职位”的列。

元组（Tuple）：

在关系数据库中，元组是关系表中的一个行（Row）。
元组是行的另一种称呼，特别是在关系代数和理论数据库中更为常见。
一个元组是表中各个属性（列）的一个值集合。例如，一个包含“姓名”、“年龄”和“职位”属性的元组可能看起来像这样：(张三, 30, 经理)。

6. 在关系代数运算中，五种基本运算是什么?

几种基本的关系代数运算方法

在关系代数运算中，五种基本运算清晰归纳如下：

并（Union）：
差（Difference）：
笛卡尔积（Cartesian Product）：
投影（Projection）：
选择（Selection）：

7.能表示sql语句的关系代数形式

SQL 形式化语言——关系代数_sql关系代数

【手写】数据库关系代数练习题_数据库关系代数例题

关系代数表达式练习（针对难题）_关系代数表达式例题

关系代数两道经典题目

关系代数例题+知识点

8.自然连接

自然连接、左连接

9.在SQL中，与关系代数中的选择、投影运算对应的关键字是什么

在SQL中，关系代数的选择和投影运算分别对应的关键字如下：

选择（Selection）：在SQL中，选择运算符通常使用关键字来实现。它用于从结果集中筛选出满足特定条件的行。例如：WHERE
```
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition;
```
投影（Projection）：在SQL中，投影操作通常使用关键字来执行，它用于从表中选择并返回指定列的数据，有时也被称为“列选择”。例如：SELECT
```
SELECT column1, column3 FROM table_name;
```
或者更简洁地，如果不需要列名：
```
SELECT * (星号代表所有列) FROM table_name;
```

10.Grant和Revoke

SQL—授权grant与回收revoke_revoke with grant option-CSDN博客

11.数据库三类约束是什么？各类约束在sql中的定义。

三类约束的通俗理解

数据库中的三类主要约束包括：

实体完整性约束 （Entity Integrity Constraint）：确保每个实体都有唯一的标识符。在SQL中，这通常通过关键字来定义，如，确保了id字段的唯一性。PRIMARY KEYCREATE TABLE table_name (id INT PRIMARY KEY)
参照完整性约束 （Referential Integrity Constraint）：确保引用其他表中的数据的有效性。在SQL中，使用和来实现，例如：FOREIGN KEYREFERENCES

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

3.用户定义的完整性约束 （User-Defined Constraints）：包括约束、约束等，用于自定义字段的特定条件，如：CHECKNOT NULL

CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    price DECIMAL(10, 2) NOT NULL CHECK (price > 0),
    name VARCHAR(50)
);

这里保证了表中的引用了表中存在的。orderscustomer_idcustomerscustomer_id

12.函数依赖最小的特点。

函数依赖等基础概念

怎样求最小函数依赖集

函数依赖最小的特点是指依赖项尽可能简单，即关系中的属性不依赖于其他属性的组合。在数据库设计中，这有助于减少冗余和提高查询性能

13.能判断一个关系模式属于第几范式。

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14.任何一个满足2NF但不满足3NF的关系模式都不存在什么？

判断一个关系模式属于第二范式（2NF）而不满足第三范式（3NF），意味着存在部分依赖（非主属性对键的部分函数依赖）。这意味着存在非主属性直接依赖于键的某个部分，而非整个键。一个仅包含两个属性的关系模式如果满足2NF但不满足3NF，它可能存在传递依赖，但没有更严重的违反范式的情况。

当一个关系模式满足第二范式（2NF）但不满足第三范式（3NF）时，它通常意味着该关系中存在传递依赖。在关系数据库中，传递依赖是指一个非主属性（非键属性）依赖于另一个非主属性，而这个非主属性又依赖于主键。

在这种情况下，关系模式不存在非传递的、非主属性对候选键的完全函数依赖。换句话说，虽然这些非主属性可能依赖于候选键（满足2NF），但它们也可能依赖于某个非主属性，而这个非主属性又依赖于候选键（不满足3NF）。

举个例子来说明这个概念：

假设我们有一个关于学生课程的数据库，其中有一个关系模式StudentCourse如下：
StudentCourse (StudentID, CourseID, InstructorName, CourseLocation)
假设StudentID和CourseID的组合是该关系的主键（候选键）。

满足2NF：因为StudentID和CourseID的组合是主键，所以所有非主属性（InstructorName和CourseLocation）都完全依赖于整个主键。因此，它满足2NF。
不满足3NF：但是，InstructorName可能只依赖于CourseID（即某个课程的教师名字与该课程相关，但与学生ID无关）。同样，CourseLocation也可能只依赖于CourseID（即某个课程的地点与该课程相关，但与学生ID无关）。这表示存在传递依赖：InstructorName和CourseLocation通过CourseID间接依赖于主键（StudentID, CourseID）。因此，它不满足3NF。

为了解决这个问题并使关系模式满足3NF，我们可以将StudentCourse关系分解为两个关系：

StudentCourse (StudentID, CourseID)
Course (CourseID, InstructorName, CourseLocation)

这样，InstructorName和CourseLocation就只依赖于CourseID，而StudentCourse关系则只包含主键属性和没有其他依赖关系的属性。

15.能完成2NF，3NF范式规范化，

规范化理论-范式_范式规范化-CSDN博客

6.2 规范化 6.2.6 BC范式（BCNF） 6.2.9 规范化小结_bc范式存在插入异常和删除异常吗?-CSDN博客

当涉及到关系数据库的规范化时，第二范式（2NF）和第三范式（3NF）是确保数据冗余最小化、依赖关系明确化的重要步骤。以下是关于2NF和3NF规范化的例子：

第二范式（2NF）规范化例子

原始关系模式：
假设我们有一个StudentCourse关系模式，用于记录学生选修的课程及其成绩：

其中，(Sno, Cno)是复合主键。

问题：在这个关系模式中，Instructor属性仅依赖于Cno（课程号），而不是完全依赖于复合主键(Sno, Cno)。这违反了2NF的要求，即非主属性必须完全依赖于整个主键。

规范化后的关系模式：

StudentCourse（满足2NF）

Sno (学号)
Cno (课程号)
Grade (成绩)
主键：(Sno, Cno)

Course（新增表）

Cno (课程号)
Instructor (教师)
主键：Cno

第三范式（3NF）规范化例子

基于2NF的关系模式：
继续使用上面的StudentCourse和Course关系模式。

问题：在StudentCourse表中，虽然Grade属性完全依赖于主键(Sno, Cno)，但它也可能间接地依赖于Cno（例如，某些课程可能有固定的评分标准）。这可能导致冗余和更新异常。

规范化后的关系模式：

Student（新增表，如果还没有的话）

Sno (学号)
学生信息（如姓名、年龄等）
主键：Sno

Course（已存在，稍作修改）

Cno (课程号)
Instructor (教师)
课程信息（如课程名称、学分等）
主键：Cno

Enrollment（新增表，替代原StudentCourse表）

Sno (学号)
Cno (课程号)
Grade (成绩)
主键：(Sno, Cno)
外键：Sno引用Student表的Sno，Cno引用Course表的Cno

归纳：

在2NF中，我们确保非主属性完全依赖于整个主键，通过分解关系模式达到此目的。
在3NF中，我们进一步消除传递依赖，即非主属性不依赖于其他非主属性。这通常涉及将关系模式进一步分解为更小的、更专注的表，并通过外键建立它们之间的联系。

16.只有2个属性的关系模式最高达到BCNF。

一个关系模式能够完成2NF和3NF规范化，但只有两个属性，说明它已经是最小的结构，不存在更多的非平凡划分。在这种情况下，该模式必然满足 Boyce-Codd 第一范式（BCNF，也称为 4NF），因为两个属性的模式不会违反 BCNF。

17.范式分解

【通俗易懂】关系模式范式分解教程 3NF与BCNF口诀!小白也能看懂-CSDN博客

18.理解创建视图的语句create view

SQL语句创建视图:_sql创建视图-CSDN博客

数据库之视图基本操作SQL语句_视图语句-CSDN博客

CREATE VIEW customer_orders AS
SELECT customers.customer_name, orders.order_date
FROM customers
INNER JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id;

建立索引的sql语句。

创建索引sql 语句_创建索引的sql语句-CSDN博客

sql语句创建索引_添加索引的sql语句-CSDN博客

数据库视图与索引经典题_数据库索引练习题-CSDN博客

练习6：创建索引_对读者表中的单位列按降序创建普通索引-CSDN博客

数据库表中哪些情况适合建立索引，哪些一般不适合建立索引。

在数据库表中，关于何时适合或不适合建立索引，我们可以根据以下情况进行归纳：

适合建立索引的情况：

频繁作为WHERE条件查询的字段：如果一个字段在SELECT语句的WHERE条件中经常被使用到，尤其是当数据量较大时，为该字段创建索引可以大幅提升数据查询的效率。

关联字段：当两个或多个表进行关联查询时，关联字段上建立索引可以加快查询速度。

排序字段：经常用于ORDER BY语句的字段可以建立索引，以加快排序操作。

分组字段：GROUP BY语句中经常使用的字段建立索引，因为分组操作往往需要先进行排序。

统计字段：如需要频繁使用COUNT(), MAX()等统计函数的字段，建立索引可以加速统计过程。

字段的数值有唯一性的限制：例如唯一索引、主键索引等，可以确保数据的唯一性，同时加快查询速度。

UPDATE、DELETE的WHERE条件列：对于按照某个条件查询后再进行UPDATE或DELETE操作的字段，建立索引可以提高操作效率。

不适合建立索引的情况：

频繁更新的字段：因为更新数据的时候，也需要更新索引，如果索引过多，会影响更新的效率。

WHERE条件中用不到的字段：索引的价值是快速定位，如果起不到定位的作用，通常不需要创建索引。

数据量小的表：如果表记录太少（如少于1000个），是否创建索引对查询效率的影响并不大，甚至查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短。

有大量重复数据的列：如性别、真假值等字段，因为索引的价值是帮你快速定位，如果数据重复度很高（如高于10%），索引就失去了它的使用价值。

避免对经常更新的表创建过多的索引：索引虽然提高了查询速度，但会降低更新表的速度。

不建议用无序的值作为索引：例如身份证、UUID、MD5、HASH、无序长字符串等，因为它们在索引比较时需要额外的计算，并可能导致页分裂。

综上所述，在决定是否为一个字段建立索引时，需要综合考虑该字段的查询频率、更新频率、数据重复度以及表的大小等因素。

19.集函数的应用。分组group by、组限定having语句。

玩转SQL语句之group by 多字段分组查询与having子句，一篇解决你的疑惑！_sql group by-CSDN博客

题目：

sqlserver进阶查询必知- having查询典型练习题案例_sql having试题-CSDN博客

牛客sql题第七题——group by和having_可以group by表名·*-CSDN博客

多表查询分组排序-数据库习题_有两个关系模式:students(学号,姓名,性别,出生日期,学院,身份证号);dept(学院编号-CSDN博客数据库经典查询23道题（附答案）_查询所有部门详细信息-CSDN博客

20.事务及ACID特性是什么，理解每种特性的内容。

ACID

原子，一致，独立，持久

什么是事务，事务的ACID特性_请简述什么是事务。请简述什么是事务的acid特性。-CSDN博客

21.理解事务故障、系统故障、介质故障，他们产生的原因，引起的问题，恢复策略和步骤。

事务故障

产生原因：

逻辑上的错误，如运算溢出、死循环、非法操作、地址越界等。
违反完整性限制的无效的输入数据。
违反安全性限制的存取权限。
资源限定，如为了解除死锁、实施可串化的调度策略等而ABORT一个事务。
用户的控制台命令。

引起的问题：事务在达到正常终止点前被终止，导致数据的不一致性和不完整性。

恢复策略和步骤：

反向扫描日志文件，找出事务的更新操作。
对更新操作执行逆操作，即用日志中的“更新前值”恢复数据。
持续反向扫描直至事务开始标记，完成恢复。

系统故障

产生原因：

软件问题，如DBMS的实现问题（如未捕获的除零异常）导致系统不得不停止。
硬件问题，如DBMS所在的计算机出现崩溃，如系统突然掉电、CPU故障等。

引起的问题：未完成事务的更新可能已写入数据库，或已提交事务的更新尚未写入数据库，导致数据的不一致性和丢失。

恢复策略和步骤：

正向扫描日志文件，创建重做（REDO）和撤销（UNDO）队列。
对撤销队列中的事务进行UNDO处理。
对重做队列中的事务进行REDO处理。

介质故障

产生原因：

当物理存储损坏时发生的不可修复的故障，如磁盘损坏、磁头碰撞、强磁场干扰等。

引起的问题：介质故障会破坏数据库的数据文件、控制文件或重做日志文件，导致系统无法正常运行，数据丢失。

恢复策略和步骤：

重装最近的数据库后备副本，恢复到最近一次转储时的状态。
装入相应的日志文件副本，重做已完成的事务。
恢复至故障前的一致状态。

总结：

事务故障、系统故障和介质故障是数据库系统中常见的三种故障类型。它们各自有不同的产生原因和引起的问题，需要采用不同的恢复策略和步骤来确保数据的完整性和一致性。在恢复过程中，日志文件发挥着核心作用，通过记录事务的修改信息来支持数据的恢复。

事务故障、介质故障、系统故障恢复方法及区别_系统故障和介质故障的区别是什么?-CSDN博客

事务故障、系统故障和介质故障的恢复_介质故障恢复-CSDN博客

22.并发操作会带来哪些数据不一致性，主要有哪几种数据不一致性。

并发操作会带来哪些数据不一致性-CSDN博客

并发操作在数据库系统中可能会带来数据不一致性，这主要是由于多个事务同时访问和修改数据，而事务之间可能存在相互干扰或冲突。数据不一致性主要可以归纳为以下几种类型：

丢失修改（Lost Update）：
定义：两个或多个事务同时读取同一数据项并进行修改，其中一个事务的修改结果覆盖了其他事务所做的修改，导致其他事务所做的修改丢失。
示例：事务T1和T2都读取了数据项X的值为10，T1将其修改为20并提交，随后T2也将其修改为30并提交。由于T2的提交覆盖了T1的提交，所以T1的修改丢失了。
不可重复读（Non-Repeatable Read）：
定义：一个事务读取数据项后，另一个事务修改了该数据项或删除了某些记录，导致第一个事务再次读取时无法获取到相同的数据。
示例：
事务T1读取了数据项X的值为10。
事务T2随后将X的值修改为20并提交。
事务T1再次读取X时，发现其值已变为20，与之前的读取结果不一致。
不可重复读还包括以下两种情况：
幻读（Phantom Read）：一个事务读取了一些记录后，另一个事务插入了新的记录，导致第一个事务再次读取时看到了更多的记录。
消失读（Disappearing Read）：一个事务读取了一些记录后，另一个事务删除了其中的一些记录，导致第一个事务再次读取时这些记录不见了。
读“脏”数据（Dirty Read）：
定义：一个事务读取了另一个尚未提交的事务修改过的数据。如果第二个事务发生错误并执行了回滚操作，那么第一个事务读取到的数据就是脏数据。
示例：事务T1修改了数据项X的值为20，但尚未提交。此时事务T2读取了X的值为20。如果T1由于某种原因执行了回滚操作，X的值将恢复为10，但T2已经读取了X的值为20，此时T2读取到的数据就是脏数据。

为了应对这些数据不一致性，数据库管理系统通常采用并发控制技术，如封锁（Locking）和时间戳（Timestamp）等机制来确保事务的隔离性和一致性。此外，还可以使用乐观控制法（Optimistic Control）等其他技术来减少并发操作带来的数据不一致性问题。

23.解决并发操作带来的数据不一致性问题普遍采用什么机制？

解决并发操作带来的数据不一致性问题，普遍采用的机制主要包括以下几种：

封锁机制：
排它锁（X锁）：当一个事务对某个数据项加上排它锁后，其他事务不能对该数据项加任何锁，直到该锁被释放。这保证了同一时间只有一个事务能够修改数据，从而避免了数据不一致性。
共享锁（S锁）：多个事务可以同时对数据项加共享锁，但此时任何事务都不能对数据项加排它锁，直到所有共享锁被释放。这允许多个事务同时读取数据，但阻止了对数据的修改。
事务控制：
事务的ACID属性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）是事务的基本属性，其中隔离性确保了一个事务的执行不会被其他事务所干扰。
事务的隔离级别：通过设置不同的事务隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读、串行化），可以控制事务之间的可见性和并发性，从而解决数据不一致性问题。
并发控制策略：
乐观控制法：假设冲突不太可能发生，因此不进行锁定。在数据提交时检查是否有冲突，如果有则回滚事务。这种方法适用于读操作远多于写操作的场景。
悲观控制法：认为冲突总是可能的，因此通过锁定来防止冲突。在数据被读取时即进行锁定，直到事务完成。这种方法适用于写操作较多的场景。
其他机制：
时间戳：为每个事务分配一个唯一的时间戳，并根据时间戳的顺序来决定事务的执行顺序，从而解决冲突。
多版本并发控制（MVCC）：为每个数据项保存多个版本，每个版本对应于一个事务的时间戳。当事务需要读取数据时，它读取的是与自己时间戳一致的数据版本，从而避免了与其他事务的冲突。

24.数据库备份、日志文件的作用。

数据库备份和日志文件在数据库管理中起着关键作用：

数据库备份：数据库备份是为了防止数据丢失或系统故障时能够恢复数据而创建的复制副本。它通常包含数据库中的所有数据和元数据，如结构信息。定期备份可以分为完全备份、增量备份和差异备份。完全备份是最基础的，每次备份都会包含所有数据；增量备份只备份自上次备份以来更改的数据；差异备份则只备份自上次完整备份以来更改的数据。这样可以在灾难发生后快速恢复到某个特定的时间点。
日志文件（也称为事务日志或审计日志）：日志文件记录了对数据库的所有操作，包括读取、写入和修改等。它们用于实现ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性中的事务处理。当系统崩溃时，可以通过日志恢复未完成的事务，确保数据的一致性。此外，日志还常用于审计跟踪，帮助追踪操作历史，防止未经授权的访问和数据篡改。

25.共享锁、排它锁。

【数据库原理与应用 - 第八章】数据库的事务管理与并发控制_数据库事务管理-CSDN博客

详解:S锁(读锁)和X锁(写锁)_s锁和x锁-CSDN博客

26.1-3级封锁协议与其作用。

数据库的一级、二级、三级封锁协议_一级锁协议-CSDN博客

27.两段锁协议

数据库原理两段锁协议-CSDN博客

两段锁协议_并行调度和串行的区别-CSDN博客

11.6 两段锁协议-CSDN博客

28.死锁的概念与解决办法

什么是死锁？死锁如何解决？-CSDN博客

死锁的概念：

死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象。当这些进程在等待其他进程释放资源时，若无外力作用，它们都将无法继续执行下去，此时系统处于死锁状态。简单来说，就是每个进程都在等待其他进程释放资源，从而导致所有相关进程都无法进一步执行。

死锁的解决办法：

解决死锁问题可以从多个方面入手，以下是一些主要的解决策略：

预防策略：
避免多次锁定：尽量减少对一个资源的多次锁定，以降低死锁的可能性。
顺序请求资源：如果多个进程需要请求多个资源，确保它们按照相同的顺序请求这些资源。
避免策略：
银行家算法：这是一种避免死锁的经典算法，它模拟了银行贷款的策略来分配资源，确保系统在分配资源时不会进入不安全状态。
检测与恢复策略：
定期检测：使用检测算法定期检查系统是否进入死锁状态。
资源抢占：一旦检测到死锁，可以选择一个或多个进程作为“牺牲品”，强行终止并回滚，释放它们所占用的资源，以解开死锁。
其他策略：
超时和重试：为每个资源请求设置一个超时时间，超时后放弃请求并重试，这有助于解开潜在的死锁情况。
资源分级：给资源分配不同的级别，进程只能按照级别从低到高的顺序请求资源，这也可以预防死锁的发生。

29.数据库设计阶段分为哪几个阶段？

数据库设计的六个阶段详解_数据库阶段-CSDN博客

数据库设计阶段主要可以清晰地分为以下六个阶段：

需求分析阶段：
此阶段主要任务是综合各个用户的应用需求，明确系统需要存储哪些数据、数据的来源、数据的处理要求以及系统需要实现的功能等。
概念结构设计阶段：
在需求分析的基础上，形成独立于机器特点、独立于各个DBMS（数据库管理系统）产品的概念模式（如E-R图）。此阶段主要关注数据的逻辑结构，而非物理存储方式。
逻辑设计阶段：
将概念设计阶段产生的E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。此外，根据用户处理的要求、安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（View），形成数据的外模式。
物理设计阶段：
根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，包括确定数据的存储结构、设计索引、确定数据的存放位置以及存储路径等，形成数据库内模式。
数据库实施阶段：
依赖于数据库管理系统，包括编程、测试和试运行等过程。在此阶段，将逻辑设计和物理设计的结果转化为实际可运行的数据库系统。
数据库运行和维护阶段：
数据库系统正式运行后，需要不断地进行维护和管理，包括备份、恢复、性能优化、安全控制等，以确保数据库系统的稳定运行和数据的安全可靠。

30.概念结构设计是对现实世界的一种抽象，一般有哪几种抽象机制。

数据库设计之概念结构设计_数据库概念结构设计-CSDN博客

概念结构设计是对现实世界的一种抽象，其主要目的是产生一个用户易于理解的、反映系统信息需求的整体数据库概念结构。在这个过程中，通常运用以下几种抽象机制：

分类（Classification）：
定义：分类是将具有相同属性和共同语义的实体归为一类，形成实体集。
作用：通过分类，可以将现实世界中的具体对象抽象为数据库中的实体，从而简化对数据的描述和管理。
聚集（Aggregation）：
定义：聚集是定义某一类型的组成部分，它抽象了对象内部类型和对象内部“组成部分”的语义。若干属性的聚集组成了实体型。
示例：在一个电商系统中，用户（User）实体可能包含多个订单（Order）实体，这里订单就是用户的组成部分，通过聚集机制将订单作为用户的属性来处理。
概括（Generalization）：
定义：概括定义了类型之间的一种子集联系，它抽象了类型之间的“所属”的语义。
示例：在学生信息管理系统中，学生（Student）是一个实体型，而本科生（Undergraduate）和研究生（Graduate）也是实体型，并且本科生和研究生都是学生的子集。这里就运用了概括机制，将本科生和研究生视为学生的特殊类型。

31.概念结构设计的方法与步骤。

概念结构设计的方法与步骤可以清晰地分为以下几个方面：

一、方法

概念结构设计的方法通常包括以下几种：

自顶向下：
定义全局概念结构框架，逐步细化为完整的全局概念结构。
自底向上：
定义每一局部应用的概念结构，然后集成它们，得到全局概念结构。
逐步扩张：
首先定义核心概念结构，逐渐向外扩充生成其他概念结构，完成总体概念结构。
混合策略：
结合自顶向下和自底向上，先设计全局概念结构框架，然后自底向上设计局部概念结构，并集成它们。

在实际应用中，最常用的方法是自底向上设计策略。

二、步骤

概念结构设计的步骤通常包括：

进行数据抽象，设计局部概念模式：
根据局部用户的信息需求，建立相应的局部概念结构。这涉及到对现实世界中的实体和关系进行抽象，提取其共同的重要特征，形成特定的模型。
将局部概念模式综合成全局概念模式：
解决各局部模式对各种对象定义不一致的问题，合并各个局部结构，并解决可能存在的冗余问题。
进行评审、改进：
提交全局概念结构进行评审，包括用户评审和系统开发人员评审。
用户评审确认全局概念模式是否完整准确反映了用户信息需求。
系统评审确认全局结构是否完整、成分划分是否合理，是否存在不一致性等。
根据评审结果及时改进发现的问题。

32.合并E-R图主要出现的冲突类型有哪几种？

合并分E-R图的冲突_属性冲突命名冲突结构冲突-CSDN博客

合并E-R图时主要出现的冲突类型可以归纳为以下三种：

属性冲突：
属性域冲突：属性值的类型、取值范围或取值集合不同。例如，属性“零件号”在一个局部E-R图中定义为字符型，而在另一个局部E-R图中可能定义为数值型。
属性取值单位冲突：属性值的度量单位不同。例如，属性“重量”在一个局部E-R图中以克为单位，而在另一个局部E-R图中可能以公斤为单位。
命名冲突：
同名异义：不同意义的对象在不同的局部E-R图中具有相同的名称。
异名同义（一义多名）：同一意义的对象在不同的局部E-R图中具有不同的名称。例如，“项目”和“课题”可能表示的是同一类实体，但在不同的局部E-R图中使用了不同的名称。
结构冲突：
同一对象在不同应用中具有不同的抽象：例如，“课程”在某一局部E-R图中被当作实体，而在另一局部E-R图中可能被当作属性。
同一实体在不同局部视图中所包含的属性不完全相同：或者属性的排列次序不完全相同。
实体间的联系在不同局部视图中为不同的类型：例如，两个实体在某一局部E-R图中存在一对一的联系，而在另一局部E-R图中可能存在多对多的联系。

33.逻辑设计的任务与步骤

逻辑设计的任务与步骤可以清晰地归纳为以下几点：

一、逻辑设计的任务

逻辑设计的主要任务是将概念结构设计阶段设计好的基本实体-关系图转换为与选用的数据库管理系统产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构。具体地说，就是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。

二、逻辑设计的步骤

将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型：
这一步骤是将概念设计阶段产生的E-R图转换为逻辑设计阶段的关系、网状或层次模型。
将转换来的关系、网状、层次模型向指定数据库管理系统支持的数据模型转换：
这一步是将上一步得到的一般关系、网状、层次模型进一步转换为具体数据库管理系统（如SQL Server、Oracle等）所支持的数据模型。
对数据模型进行优化：
在确定了数据库管理系统支持的数据模型后，还需要对模型进行优化，以提高数据的存储效率和查询性能。
ER图转换为初始关系模式：
将E-R图中的实体转换为关系模式，并确定关系的属性和主键。
对初始关系模式进行优化：
根据具体的应用需求和数据特性，对初始关系模式进行调整和优化，以减少数据冗余和提高查询效率。
检查关系表对数据库事务的支持性：
判断关系模式的设计是否有遗漏，确保所有的数据库事务都能得到正确的支持。
确定关系模式的完整性约束：
包括实体完整性约束、值域约束和空值约束、参照完整性约束和与应用相关的业务规则。这些约束有助于确保数据的准确性和一致性。
设计基于关系模式的用户视图：
从数据安全性和独立性出发，根据系统规划与分析阶段得到的用户视图，设计数据库中面向各类用户的基于关系模式的用户视图。

34.物理设计的目的与任务

数据库：数据库的物理设计_数据库物理设计-CSDN博客

物理设计的目的是找到一个有效、可实现的数据库存储结构，确保数据库能够满足应用需求，并达到性能、存储和访问效率等方面的优化。以下是物理设计的任务，按照不同方面进行分点表示和归纳：

一、任务概述

物理设计是数据库设计的一个关键阶段，它的主要任务是确定数据库在存储设备上的存储结构及存取方法，确保数据的高效存储和访问。

二、具体任务

确定存储结构和存取方法：
根据数据库的逻辑结构和应用需求，确定数据的物理存储结构，包括数据的存储位置、存储方式、索引结构等。
选择合适的存取方法，如顺序存取、索引存取等，以满足不同查询和更新操作的需求。
设计索引：
根据查询需求和数据分布特点，设计合理的索引结构，以提高查询性能。
确定索引的类型（如B树索引、哈希索引等）、数量以及索引字段的选择等。
设计数据压缩方法：
根据数据的特性和存储需求，选择合适的数据压缩方法，以节省存储空间并提高I/O效率。
设计数据库文件的物理组织：
确定数据库文件的组织方式，如文件大小、文件数量、文件与数据块的映射关系等。
考虑数据的增长和变化，设计合理的扩展策略。
设计数据库管理系统配置参数：
根据硬件环境和应用需求，配置数据库管理系统的相关参数，如缓冲区大小、并发连接数等。
优化参数设置，以提高系统的性能和稳定性。
考虑安全性和备份恢复策略：
设计数据库的备份和恢复策略，确保数据的安全性和完整性。
考虑数据的加密、访问控制等安全措施。

35.数据库的完整性概念与数据库的安全性概念有什么区别和联系

数据库的完整性和安全性是两个密切相关的概念，但它们在目标和实现方式上存在明显的区别。以下是关于这两个概念的区别和联系的详细解释：

区别：

定义与目标：
数据库的完整性是指存储在数据库中的数据正确无误并且相关数据具有一致性，数据在逻辑上的一致性、正确性、有效性和相容性。其目标是确保数据库中的数据满足预定义的语义规则和业务逻辑，从而避免无效数据和错误操作。
数据库的安全性则是指保护数据库以防止不合法使用所造成的数据泄露、更改或破坏。其目标是确保只有授权的用户能够访问和修改数据，防止未经授权的访问和数据篡改。
关注点：
数据库的完整性主要关注数据的逻辑正确性、一致性和有效性，即数据本身的质量和完整性。
数据库的安全性主要关注数据访问和操作的权限控制，即数据的安全性和保密性。
实现方式：
数据库的完整性通常通过完整性约束（如主键约束、外键约束、唯一性约束等）和触发器、存储过程等数据库对象来实现。
数据库的安全性则通过访问控制（如用户认证、权限管理、角色管理等）、数据加密、审计和监控等技术手段来实现。

联系：

目标一致性：
虽然数据库的完整性和安全性在定义和关注点上有所不同，但它们的最终目标都是为了确保数据库中的数据正确、可靠和安全。
相互依赖：
数据库的完整性需要依赖于数据库的安全性来保证。如果没有适当的安全措施来保护数据库，那么完整性约束可能会被恶意用户绕过或破坏。
同时，数据库的安全性也需要依赖于完整性来保证。如果数据库中的数据存在错误或不一致，那么即使实施了严格的安全措施，也可能无法防止数据被错误地访问或修改。
共同构成数据库保护体系：
数据库的完整性和安全性是数据库保护体系的两个重要方面。它们共同构成了数据库的安全防线，确保数据库中的数据既正确又安全。