数据库相关学习
数据库模式：
概念模式即数据库中的数据逻辑结构，外模式即用户使用的数据逻辑结构，内模式即存储记录存储域的数据存储组织。
数据模型：
层次模型（1：n的关系），网状模型（m:n 的关系），关系模型（用表格结构表达实体集，用外键表示实体间联系），面向对象模型（用面向对象的观点来描述）
关系模型是目前数据库主要模型。
规范化理论：
函数依赖:由X能确定Y，则称Y依赖于X。
部分函数依赖：X的一部分能够确定Y；
传递函数依赖：X能确定Y，Y能确定Z，但Y不能确定X
键（码）：超键： 唯一标识元组
候选键：也是唯一标识元组，但消除了超键中多余的属性。
求候选键的方法：有向图示法，入度为零的属性能遍历所有属性。没有入度为零的，找中间节点属性组合。
主键：候选键中的任一个
外键：其他实体的主键
范式（1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF）：关系模式派别准则
1NF：属性值都是不可分的原子值
2NF：消除非主属性对候选键的部分依赖 ：每一个非键属性完全依赖主键（没有不完全依赖）
3NF：消除非主属性对候选键的传递依赖：实体中没有非主属性传递依赖于码时。
BCNF：消除主属性对候选键的传递依赖：设R是一个关系模式，F是它的依赖集，R属于BCNF当且仅当F中每个依赖的决定因素必定包含R的某个候选码。
（主属性：包含于任一一个候选键的属性）
模式分解：无损分解。表格法判断无损分解。
数据库控制：
ACID → A原子性 C一致性 I 隔离性 D持久性
并发性：并发产生的问题：丢失更新，不可重复读问题，脏数据
解决方案：并发控制→采用封锁技术
封锁类型：排他型封锁X，共享型封锁S
封锁协议：一级封锁协议，二级封锁协议，三级封锁协议，两段封锁协议（扩展阶段，收缩阶段）
备份与恢复；
安全性；
完整性：完整性控制
完整性约束：
实体完整性约束→任一属性不能为空，主键值不能重复。
参照完整性约束→外键的值为空或为对应关系主键值域。
用户定义完整性约束：用户定义值域。
触发器；
数据库性能；
数据库工程：
→需求分析
→概念结构设计（ER方法，实体联系，建立信息模型）
ER图包含三个要素：实体（矩形），属性（椭圆），实体间的联系（菱形）
→逻辑结构设计（数据模型，约束，关系模式：关系是元组的集合，关系模式要描述元组的集合，其中包括属性，属性来自于域，即属性与域的关系）
ER模型→ 关系模式的步骤：
1.把每个实体都转化为关系模式R(A,B) R是关系名， A、B是属性
2.实体中的属性即关系模式中的属性要求满足第一范式。
3.实体间联系的转换
1：1 一对一的情况 将两个实体转化为关系模式之后，然后把任意实体的主键和联系的属性放到另一个实习关系模式中
1：n 一对多的情况 将数量为1的实体主键放到n中
m:n 多对多的情况 把两个实体中的主键放到另一个关系模式中，即新建一个独立关系模式，新的关系模式中包含所有实体的主键。
→物理结构设计（存储结构，存储方法）
→应用程序设计（DBMS二次开发）
→运行维护
数据模型：确认核心实体→确认相关实体→确认关联和关系→确认属性→范式化→细节调整
数据仓库与传统数据库区别：
1.面向对象不同：数据库面向事务处理和应用，数据仓库面向主题
2.数据仓库是集成的，即对原有数据库中的数据进行采集、过滤、整理得到的。
3.数据仓库中数据更新少，长时间稳定
4.数据仓库中的数据是历史数据，时间期限长于数据库中的数据期限。
数据仓库架构：数据源 → 数据存储管理→OLAP服务器→前端工具
数据挖掘是在没有明确假设前提下去挖掘信息。
数据挖掘的常用技术;决策树，神经网络，遗传算法，关联规则挖掘算法
数据挖掘过程;问题定义→建立数据挖掘库→分析数据→调整数据→模型化→评价解释