NoSQL数据库原理 第一章 绪论

数据库系统基本概念数据管理技术发展经历的主要阶段有人工管理文件管理数据库和高级数据库阶段人工阶段数据不保存在计算机内没有专用的软件对数据进行管理只有程序的概念没有文件的概念数据面向程序一组数据对应一个程序文件管理阶段数据以“文件”形式可以常去保存在外部存储器的磁盘上数据的逻辑结构与物理结构有了区别，但比较简单文件组织已多样化数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用在文件系统阶段，由具有设备独立性，因此当改变存储设备时不必改变应用程序对于数据的操作以记录为单位暴露出的三个缺陷数据冗余由于各文件间缺乏联系，有可能会出现同样的数据在多个文件中重复存储数据不一致数据关系弱数据库阶段标志进入数据库阶段的标志是20世界60年代的三件大事1968年美国IBM推出层次模型的IMS系统1969年美国CODASYL组织发布DBTG报告1970年美国IBM提出关系模型奠定了关系数据库的理论基础特点采用数据模型表示复杂的数据结构。

数据模型不仅描述数据本身的特征还要描述数据之间的联系有较高的数据独立性数据库系统为用户提供了方便的用户接口数据控制功能增加系统的灵活性数据库系统提供四种数据控制功能数据库的恢复数据库的并发控制数据的完整性保证数据库中数据始终是正确的数据安全性在数据库方式下，数据占据了中心位置。

定义DB （数据库）DB是长期存储在计算机内，有组织的，有统一管理的相关数据的集合。

DB能为各种用户共享，具有较小的冗余度，数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点DBMS （数据库管理系统）DBMS是位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件，它为用户或应用程序提供访问DB 的方法，包括DB建立，查询，更新和各种数据的控制DBMS可以分为层次型，网状型和面向对象型等DBS (数据库系统)DBS是实现有组织的，动态的存储大量关联数据，方便更多用户访问计算机硬件，软件和数据资源组成的系统，即采用数据库技术的计算机系统数据库技术数据库技术是在操作系统的文件系统基础上发展起来的，而且DBMS本身要在操作系统的支持下才能工作高级数据库阶段高级数据库阶段的主要标志是20世纪80年代的分布式数据库系统，90年代的对象数据库系统以及21世纪的web数据库系统数据描述三个阶段概念设计逻辑设计物理设计概念设计中的数据描述概念设计是根据用户的需求是设计数据库的概念结构它以规范的形式表达了对用户需求所涉及的事物的理解。

NoSQL数据库学习教程本文档由整理发布。

1序2思想篇2CAP2最终一致性2变体2BASE2其他2I/O的五分钟法则2不要删除数据2RAM是硬盘,硬盘是磁带2Amdahl定律和Gustafson定律2万兆以太网3手段篇3一致性哈希3亚马逊的现状3算法的选择3Quorum NRW3Vector clock3Virtual node3gossip3Gossip (State Transfer Model)3Gossip (Operation Transfer Model)3Merkle tree3Paxos3背景3DHT3Map Reduce Execution3Handling Deletes3存储实现3节点变化3列存3描述3特点4软件篇4亚数据库4MemCached4特点4内存分配4缓存策略4缓存数据库查询4数据冗余与故障预防4Memcached客户端（mc）4缓存式的Web应用程序架构4性能测试4dbcached4Memcached 和dbcached 在功能上一样吗?4列存系列4Hadoop之Hbase4耶鲁大学之HadoopDB4GreenPlum4FaceBook之Cassandra4Cassandra特点4Keyspace4Column family（CF）4Key4Column4Super column4Sorting4存储4API4Google之BigTable4Yahoo之PNUTS4特点4PNUTS实现4Record-level mastering 记录级别主节点4PNUTS的结构4Tablets寻址与切分4Write调用示意图4PNUTS感悟4微软之SQL数据服务4非云服务竞争者4文档存储4CouchDB4特性4Riak4MongoDB4Terrastore4ThruDB4Key Value / Tuple 存储4Amazon之SimpleDB4Chordless4Redis4Scalaris4Tokyo cabinet / Tyrant4CT.M4Scalien4Berkley DB4MemcacheDB4Mnesia4LightCloud4HamsterDB4Flare4最终一致性Key Value存储4Amazon之Dynamo4功能特色4架构特色4BeansDB4简介4更新4特性4性能4Nuclear4两个设计上的Tips4Voldemort4Dynomite4Kai4未分类4Skynet4Drizzle4比较4可扩展性4数据和查询模型4持久化设计5应用篇5eBay 架构经验5淘宝架构经验5Flickr架构经验5Twitter运维经验5运维经验5Metrics5配置管理5Darkmode5进程管理5硬件5代码协同经验5Review制度5部署管理5团队沟通5Cache5云计算架构5反模式5单点失败（Single Point of Failure）5同步调用5不具备回滚能力5不记录日志5无切分的数据库5无切分的应用5将伸缩性依赖于第三方厂商5OLAP5OLAP报表产品最大的难点在哪里？5NOSQL们背后的共有原则5假设失效是必然发生的5对数据进行分区5保存同一数据的多个副本5动态伸缩5查询支持5使用Map/Reduce 处理汇聚5基于磁盘的和内存中的实现5仅仅是炒作?6附6感谢6版本志6引用序日前国内没有一套比较完整的NoSQL数据库资料，有很多先驱整理发表了很多，但不是很系统。

数据库原理与SQL教案第一章：数据库概述1.1 数据库基本概念理解数据库的定义了解数据库管理系统（DBMS）的作用掌握数据库系统的组成1.2 数据模型熟悉概念模型（例如ER模型）了解三种主要的数据模型：关系模型、层次模型、网状模型掌握从概念模型到逻辑模型的转换1.3 数据库设计学习需求分析掌握概念设计（实体-关系图）学习逻辑设计（转换为关系模型）第二章：关系数据库2.1 关系数据库基本概念理解关系模型的基本概念掌握关系的性质了解关系的操作2.2 关系代数学习关系代数的五种基本运算掌握投影、选择、笛卡尔积等高级运算2.3 SQL语言简介掌握SQL的基本语法学习数据定义语言（DDL）学习数据操纵语言（DML）第三章：数据库的创建与管理3.1 创建数据库学习使用SQL创建数据库掌握数据库的属性设置3.2 管理数据库学习使用SQL管理数据库对象掌握数据库的备份与恢复学习数据库的重组与压缩3.3 数据库的权限管理学习SQL中的权限管理语句掌握用户与角色的管理学习权限的分配与回收第四章：表的设计与操作4.1 表的设计原则学习范式理论掌握第三范式（3NF）的设计原则4.2 创建表学习使用SQL创建表掌握字段的数据类型和约束4.3 表的操作学习使用SQL对表进行操作掌握插入、查询、更新和删除数据的方法第五章：索引与视图5.1 索引的概念与作用理解索引的定义掌握索引的分类学习索引的设计原则5.2 创建和管理索引学习使用SQL创建和管理索引掌握索引的优化策略5.3 视图的概念与作用理解视图的定义掌握视图的创建和管理学习视图的更新和删除这五个章节涵盖了数据库原理与SQL语言的基础知识，通过学习这些内容，可以帮助学生建立对数据库和SQL语言的基本理解，并能够运用SQL语言进行数据库的创建、管理和操作。

第六章：事务管理6.1 事务的基本概念理解事务的定义和特性掌握事务的生命周期学习事务的ACID属性6.2 事务控制学习使用SQL进行事务控制掌握事务的开始、提交、回滚和结束了解并发控制的基本概念6.3 并发控制学习并发控制的技术掌握锁定机制了解死锁的概念和解决方法第七章：存储过程和触发器7.1 存储过程理解存储过程的概念和优点学习创建和执行存储过程掌握存储过程的参数和返回值7.2 触发器理解触发器的概念和类型学习创建和禁用触发器掌握触发器的执行时机和逻辑7.3 存储过程和触发器的管理学习管理和调试存储过程和触发器掌握查看和修改存储过程和触发器的代码第八章：数据库性能优化8.1 查询优化理解查询优化的目的学习查询优化的策略掌握查询优化工具的使用8.2 数据库性能监控学习使用数据库监控工具掌握性能监控的关键指标了解性能问题的诊断和解决方法8.3 索引设计和优化学习索引设计的原则掌握索引优化的方法了解索引性能的评估和调整第九章：数据库安全9.1 数据库安全概述理解数据库安全的意义学习数据库安全的基本策略掌握数据库安全威胁的分类9.2 用户和权限管理学习用户和角色的管理掌握权限的分配和回收了解复杂数据库环境的权限管理9.3 加密和审计学习数据加密的方法掌握数据库审计的实现了解安全策略的制定和执行第十章：数据库发展趋势与新技术10.1 新型数据库技术学习NoSQL数据库的概念和特点了解分布式数据库的技术和发展掌握新型数据库技术的应用场景10.2 云计算与大数据理解云计算对数据库的影响学习大数据时代的数据库技术掌握云数据库服务的使用和管理10.3 数据库的未来发展了解数据库技术的发展趋势学习数据库技术的创新方向掌握数据库技术的研究方法和途径重点和难点解析六、事务管理事务的定义和特性：理解事务是数据库操作的一个逻辑工作单位，具有原子性、一致性、隔离性和持久性。

NoSQL数据库1. 简介- NoSQL数据库是与传统关系型数据库不同的一种数据库管理系统。

NoSQL代表“非关系型数据库”，它设计用于大规模数据存储和处理。

- NoSQL的特点是高可扩展性、高性能和灵活的数据模型。

- NoSQL数据库通常将数据存储为键值对、文档、列族或图形等形式，与传统的表格模型不同。

2. NoSQL数据库类型- 键值存储数据库：以键值对的方式存储数据，适用于读写操作频繁、需要成本低的应用程序。

- 文档数据库：将数据组织为文档，通常使用JSON或类似的格式进行存储。

- 列存储数据库：将数据存储在列族中，适用于需要处理非结构化和半结构化数据的应用程序。

- 图形数据库：以图的形式存储数据，并使用图的算法进行查询和分析。

3. NoSQL数据库的优势- 高可扩展性：NoSQL数据库可以轻松处理大规模数据，通过水平扩展来满足增长的需求。

- 高性能：NoSQL数据库常常使用内存存储，使其具有更快的读写速度。

- 灵活的数据模型：NoSQL数据库允许快速更改数据模型，适应不同的应用需求。

4. NoSQL数据库的应用场景- 大数据分析：NoSQL数据库的高扩展性和性能使其成为大规模数据分析的理想选择。

- 社交媒体应用程序：NoSQL数据库适用于存储和处理社交媒体应用程序的大量用户数据。

- 物联网设备：NoSQL数据库可以处理物联网设备生成的海量数据。

- 实时应用程序：NoSQL数据库可以提供快速的实时数据查询和处理。

5. NoSQL数据库的挑战与解决方案- 数据一致性：NoSQL数据库通常采用最终一致性的数据模型，这可能会在某些应用场景下引发问题。

解决方案包括使用强一致性模型或设计应用程序以适应最终一致性。

- 查询能力限制：某些NoSQL数据库对查询的支持有限，特别是在复杂查询和聚合操作方面。

解决方案包括使用专门的数据分析工具或将数据导入更适合复杂查询的数据库。

结论NoSQL数据库提供了一种灵活、可扩展和高性能的数据存储和处理解决方案。

nosql数据库原理NoSQL是一个广泛应用于非关系型数据库的术语。

NoSQL意味着非SQL或非关系型数据库。

它是构建高效、可扩展和分布式数据库的一个新方法。

与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库通常不使用结构化查询语言（SQL）。

NoSQL数据库的基本原理是，将数据存储在非关系型形式中，比如JSON或者文档形式。

NoSQL数据库具有很高的灵活性和可扩展性，能够轻松地扩展增加更多的节点。

这些节点通常是分布在不同的服务器上，使得NoSQL数据库在大规模网站上的高可用性及可扩展性方面表现突出。

与关系型数据库不同，NoSQL数据库是分布式存储的。

这意味着数据存储在多个服务器上，而不是在一个中心存储位置。

NoSQL数据库使用分片技术来分割数据并存储在不同的服务器上。

这个过程称为水平扩展（Horizontal scaling）。

NoSQL数据库通常被称为结构文档数据库或键值存储系统，因为它们存储的是类似于文档或键值对的数据。

这些数据可以很灵活地组合和扩展，因此，NoSQL数据库具有很高的灵活性。

NoSQL数据库具有非常高的可扩展性和高可用性。

当数据库需要扩展时，只需要向集群中添加一个新节点即可。

如果某个节点发生故障，系统可以自动将故障节点的数据迁移到可用节点上，从而保证高可用性。

总体来说，NoSQL数据库的原理是以非关系型形态存储数据，并且采用分布式存储的方式。

这样可以高效地存储、管理和检索数据，并且具有高可扩展性和高可用性，非常适合用于大型网站、云计算和移动应用程序等场景。

数据库原理及应用教案第一章：数据库基础知识1.1 数据库概念介绍数据库的定义、特点和作用解释数据库管理系统（DBMS）的作用1.2 数据模型介绍实体-关系模型、关系模型和对象-关系模型解释模型中的概念，如实体、属性、关系等1.3 数据库设计介绍数据库设计的过程和方法解释需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计的关系第二章：SQL语言2.1 SQL概述介绍SQL的作用和特点解释SQL的基本语法和命令2.2 数据定义介绍数据表的创建、修改和删除命令解释字段数据类型的选择和约束条件的设置2.3 数据操作介绍数据插入、更新、删除和查询命令解释SQL语句中的条件筛选和排序功能第三章：关系数据库管理3.1 关系数据库概述介绍关系数据库的概念和特点解释关系数据库管理系统（RDBMS）的作用3.2 关系代数和元组演算介绍关系代数和元组演算的基本操作解释选择、投影、连接和除法等操作的含义和应用3.3 数据库事务管理介绍事务的概念和属性解释事务管理的基本操作，如提交、回滚和隔离级别第四章：数据库安全与性能优化4.1 数据库安全介绍数据库安全的重要性解释访问控制、用户身份验证和加密等安全措施4.2 数据库性能优化介绍数据库性能优化的目标和方法解释查询优化、索引创建和数据分区等技术的作用和应用4.3 数据库备份与恢复介绍数据库备份和恢复的概念和重要性解释备份策略、恢复模式和故障转移等操作的实现方法第五章：数据库应用系统设计与实现5.1 数据库应用系统概述介绍数据库应用系统的概念和组成部分解释系统分析、设计和实现的关系和流程5.2 数据库应用系统设计介绍数据库应用系统设计的方法和步骤解释需求分析、系统架构设计、界面设计和数据访问设计等内容5.3 数据库应用系统实现介绍数据库应用系统实现的工具和技术解释编程语言的选择、数据库连接和业务逻辑实现等步骤第六章：关系数据库高级功能6.1 函数依赖与规范化介绍函数依赖的概念和分类解释规范化理论及其应用，包括第一范式至第三范式6.2 数据库模式设计介绍模式设计的原则和方法解释如何进行模式分解和模式重构6.3 数据库触发器和存储过程介绍触发器和存储过程的概念和作用解释它们的语法和应用场景第七章：数据库编程技术7.1 数据库访问接口介绍ODBC、JDBC等数据库访问接口的概念和作用解释如何使用这些接口进行数据库编程7.2 参数化查询与预编译语句介绍参数化查询和预编译语句的概念解释它们的优点和编程实现方法7.3 事务处理与并发控制介绍事务的概念和并发控制的重要性解释事务处理和并发控制的技术，如锁定和乐观并发控制第八章：XML数据库和大数据技术8.1 XML数据库概述介绍XML数据库的概念和特点解释XML数据模型和XML查询语言8.2 大数据技术简介介绍大数据的概念、特征和挑战解释大数据处理技术，如Hadoop和Spark8.3 NoSQL数据库技术介绍NoSQL数据库的概念和分类解释非关系型数据库的优缺点和应用场景第九章：数据库系统的案例分析9.1 企业级数据库应用案例分析企业级数据库应用的典型案例解释案例中的数据库设计、性能优化和安全性考虑9.2 云计算环境下的数据库应用介绍云计算对数据库技术的影响分析云计算环境下的数据库部署和运维策略9.3 移动数据库应用案例探讨移动数据库的特点和挑战分析移动数据库在特定应用场景下的解决方案第十章：数据库发展趋势与未来10.1 数据库技术的发展趋势分析数据库技术的发展方向讨论新兴技术如NewSQL、图数据库等的发展状况10.2 数据库未来的挑战与机遇讨论数据库技术在未来的挑战探讨应对挑战的可能解决方案和发展机遇10.3 数据库教育的未来分析数据库教育在未来的发展需求讨论如何培养适应未来数据库技术发展的人才重点和难点解析重点环节1：数据库概念和特点数据库的定义和作用是理解数据库原理的基础，需要重点关注。

NoSQL数据库工作机制及产品应用案例NoSQL（Not Only SQL）数据库是近年来兴起的一种新型数据库管理系统，相较于传统的关系型数据库，在某些场景下具有更好的性能和可伸缩性。

本文将详细探讨NoSQL数据库的工作机制，并通过实际应用案例来展示其在不同领域的产品应用。

一、NoSQL数据库的工作机制NoSQL数据库的工作机制与传统的关系型数据库有所不同。

传统的关系型数据库采用结构化查询语言（SQL）作为数据操作的接口，而NoSQL数据库则采用不同的数据模型，如键值对、文档、列簇和图形等。

这种不同的设计理念使得NoSQL数据库具备了以下特点：1. 高可扩展性：NoSQL数据库可以方便地水平扩展，通过添加更多的节点来处理更大规模的数据和负载。

这使得其能够满足高并发和大数据量的应用需求。

2. 高性能：NoSQL数据库采用了一些优化策略，如去除了复杂的关系型模型、提高了数据读写的效率等，从而提供了更高的性能。

3. 灵活的数据模型：NoSQL数据库支持不同的数据模型，能够根据具体的应用场景选择合适的数据模型，更好地适应不同的数据结构和查询需求。

4. 异步写入：NoSQL数据库往往采用异步写入的方式，将写入操作缓冲至内存中，提高写入的效率。

这种方式在一些对数据一致性要求不高的场景下具有优势。

二、产品应用案例1. 键值对数据库：RedisRedis是一种广泛使用的键值对数据库，它支持在内存中高效地存储键值对，并提供富有特色的数据结构和丰富的操作指令。

Redis被广泛应用于缓存系统、消息队列和排行榜等场景，能够提供快速的读写能力和高并发的支持。

2. 文档数据库：MongoDBMongoDB是一种面向文档的数据库，它以BSON（Binary JSON）格式存储数据，能够快速地读取和存储复杂的文档结构。

MongoDB在大数据量、高并发读写以及动态数据结构的场景下表现出色，广泛应用于社交媒体、物联网和日志分析等领域。

nosql数据库入门与实践pdf在当今的信息化时代，数据已经成为企业的重要资产。

随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库已经无法满足企业的需求。

因此，NoSQL数据库应运而生，成为了大数据时代的新型数据库。

本文将介绍NoSQL数据库的基本概念、特点、应用场景以及实践案例，帮助读者快速入门NoSQL数据库。

一、NoSQL数据库概述NoSQL数据库是指非关系型数据库，它们不同于传统的关系型数据库，不需要事先定义数据结构，具有灵活的数据模型和良好的可扩展性。

NoSQL数据库适用于大数据、高并发、低一致性要求等场景，能够快速处理海量数据，提高系统的可用性和可扩展性。

常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等。

二、NoSQL数据库的特点1. 非关系型：NoSQL数据库不需要事先定义数据结构，可以随时添加字段或属性。

2. 灵活的数据模型：NoSQL数据库支持多种数据模型，如键值对、列族、文档等，可以根据实际需求选择合适的数据模型。

3. 高可扩展性：NoSQL数据库设计之初就考虑到了可扩展性，可以通过分片、复制等技术实现分布式处理和高可用性。

4. 大数据量处理：NoSQL数据库适用于大数据场景，可以快速处理海量数据，提高系统性能。

5. 低一致性要求：NoSQL数据库可以根据实际需求选择不同的一致性模型，如最终一致性、强一致性等。

三、NoSQL数据库应用场景1. 大数据处理：NoSQL数据库适用于大数据场景，能够快速处理海量数据，提高系统性能。

2. 高并发场景：NoSQL数据库具有良好的可扩展性和高可用性，能够应对高并发场景的请求压力。

3. 灵活的业务需求：NoSQL数据库的非关系型特点使其能够适应灵活多变的数据需求，降低开发成本和时间。

4. 数据存储量大：对于需要存储大量数据的场景，NoSQL数据库可以轻松应对，提高存储效率。

四、NoSQL数据库实践案例以下是一个简单的MongoDB实践案例：1. 安装MongoDB：首先需要在服务器上安装MongoDB，可以从MongoDB官网下载安装包并按照官方文档进行安装。

《NoSQL数据库》PPT课件•NoSQL数据库概述•NoSQL数据库类型•NoSQL技术原理及架构•NoSQL数据库应用实践目•NoSQL数据库性能评估与测试•NoSQL数据库挑战与未来发展录01NoSQL数据库概述NoSQL定义及特点定义分布式A B C D非结构化灵活性20世纪90年代21世纪初多样化目前存在多种类型的NoSQL数据库，如键值存储、文档数据库、列式存储等。

广泛应用NoSQL数据库在社交网络、电子商务、物联网等领域得到广泛应用。

NoSQL数据库能够处理大量非结构化数据，适用于日志分析、数据挖掘等场景。

实时应用NoSQL数据库通常具有高性能和可扩展性，适用于实时数据分析、在线游戏等场景。

大数据处理VS扩展性高性能灵活性02NoSQL数据库类型Redis 、Memcached 等代表产品数据模型优点缺点以键值对的形式存储数据，类似于字典查询速度快，支持大量数据的高并发读写数据无结构化，不支持复杂的查询和操作键值存储数据库文档型数据库代表产品数据模型优点缺点列式存储数据库代表产品数据模型优点缺点图形数据库代表产品Neo4j、OrientDB等数据模型以图形结构的形式存储数据，包括节点、边和属性等优点非常适合处理高度连接的数据和复杂的查询缺点学习成本较高，需要了解图形理论和相关算法03NoSQL技术原理及架构数据模型与数据结构键值对模型（Key-Value Mode…使用简单的键值对来存储数据，如Redis。

列式存储模型（Column-orient…以列为单位进行数据存储，适合处理大量数据，如HBase。

文档存储模型（Document-orie…以文档为单位进行数据存储，文档可以包含复杂的数据结构，如MongoDB。

图形存储模型（Graph Model）使用图形结构表示数据之间的关系，适合处理高度关联的数据，如Neo4j。

分布式系统原理及架构分布式系统概述CAP理论分布式数据库架构数据分片与路由数据一致性概述讲解数据复制的原理和实现方式，以及数据同步的策略和算法。

数据库系统概念原书第7版数据库系统是现代计算机科学和信息技术领域中的重要研究方向，它对于数据管理和数据处理具有举足轻重的意义。

本篇文章将围绕《数据库系统概念》第7版这本原书展开讨论，介绍数据库系统的基本概念和原理。

第一章：绪论数据库系统是通过计算机程序组织、存储和管理数据的系统。

它的核心目标是提供高效、可靠和安全的数据管理服务。

通过对数据的集中管理和共享，数据库系统可以提高数据存储和查询的效率，有效管理大量的数据。

第二章：关系模型关系模型是数据库系统中最重要的数据模型之一，它使用关系来表示数据之间的联系。

关系模型通过表格的形式来组织数据，表格中的每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。

关系模型能够提供灵活的数据查询和数据操作能力。

第三章：SQL语言结构化查询语言(SQL)是数据库系统中用于查询和操作数据库的标准语言。

SQL语言具有简洁、易学和强大的特点，能够帮助用户快速实现数据存储和查询操作。

本章内容将介绍SQL语言的基本语法和常用查询操作。

第四章：关系数据库设计关系数据库设计是数据库系统中一个关键的环节，它涉及到数据库的结构设计和数据模型设计。

合理的数据库设计可以提高数据存储和查询的效率，减少数据冗余和数据不一致的问题。

本章内容将介绍关系数据库设计的基本原理和方法。

第五章：高级关系数据库设计高级关系数据库设计是在关系数据库设计的基础上进一步优化和完善数据库的设计。

它包括了主键和外键的设计、索引的设计以及数据库规范化等内容。

通过高级关系数据库设计，可以提高数据库的性能和可靠性。

第六章：数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是数据库系统中的重要技术，用于从大量的数据中挖掘有价值的信息。

数据仓库是一个面向主题的、集成的和稳定的数据集合，数据挖掘是从数据仓库中发现隐藏在数据中的模式和规律。

本章内容将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念和方法。

第七章：NoSQL数据库NoSQL数据库是一种非关系型的数据库系统，它能够有效地处理大规模和高速增长的数据。

《数据库系统原理教程》学习指导书第一章绪论重点难点释疑一、用数据库系统来管理软件所具有的特点首先必须理解数据库系统的相关基本概念。

在此基础上进一步理解其特点所在。

（1）数据结构化：这是数据库与文件系统的根本区别，这一特点使得数据之间的联系必须以某种约定规则进行描述；（2）数据的共享性好，冗余度低：数据库系统中的数据不是面向单个具体应用，而是面向整个系统，既能减少数据冗余，又能避免数据的不相容和不一致；（3）数据独立性高：理解两种映像。

一类存在于数据的总体逻辑结构与局部逻辑结构之间；另一类存在于数据的存储结构与逻辑结构之间；（4）数据由DBMS统一管理和控制：了解DBMS的主要管理功能和控制功能。

二、理解概念模型首先必须理解相关的基本概念，如实体、属性、码、域等；进一步理解实体之间的联系及其类型定义，此处比较难的是多对多联系的概念。

由于是初次接触数据库原理，可能对这个概念的认识有限，必须在本教材后继章节中不断体会其定义的内涵所在。

注意教材第11页到第12页文字部分对其形式化的定义和分析。

学习简单的E-R图，理解教材中所举的例子。

需要注意的是，联系本身也是一种实体型，也可以有属性。

三、掌握最常用的数据模型，特别是其中的关系模型任何一个数据库管理系统都至少提供了一种数据模型，因此数据模型是数据库研究的基础。

根据某种数据模型，人们可以用数据世界来合理表示现实世界的某一部分，并且将数据世界映照成一个意识世界（用户界面）。

数据模型有两方面含义：数据以何种形式存储、用户以何种形式看待数据。

常见的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型、逻辑模型、实体联系(E-R)模型和面向着对象模型等。

层次模型的每一个结点代表一个记录类型，而这些记录类型之间的关系具有层次性。

一般它只能直接表示一对多的联系，如果要用它表示多对多联系则必须使用冗余结点法或虚拟结点法进行分解。

网状模型允许结点没有或有多个双亲结点，也允许两个结点之间出现多个联系。

非关系型数据库原理非关系型数据库（NoSQL）是指与传统关系型数据库（RDBMS）不同的数据库管理系统。

它们的设计思路和原理与关系型数据库有所不同，主要关注解决大规模数据存储和处理的问题。

非关系型数据库使用不同的数据模型进行数据存储，例如键值对模型、文档模型、列族模型和图形模型等。

与关系型数据库的表结构不同，非关系型数据库的数据存储可以更加灵活，没有固定的模式和结构。

非关系型数据库的原理主要包含以下几个方面：1. 分布式架构：非关系型数据库支持水平扩展，可以在多个物理节点上存储和处理数据。

通过分片（Sharding）和复制（Replication）等技术，将数据分散存储于多个节点，实现高可用性和负载均衡。

2. 存储引擎：非关系型数据库选择不同的存储引擎来实现数据的存储和访问。

存储引擎可以针对不同的数据模型提供高效的数据结构和查询方式。

3. CAP原理：非关系型数据库通常根据CAP原理进行设计和实现。

CAP原理指出，在分布式系统中，无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）三个特性，只能在其中选择两个。

根据不同的应用场景和需求，非关系型数据库可以选择不同的特性组合。

4. 高性能和高并发：非关系型数据库为了应对大规模数据的存储和处理，通常采用并行计算、异步IO、内存缓存等高性能技术。

通过优化数据结构和查询算法，提供高速的读写性能和处理能力。

5. 数据一致性：非关系型数据库提供不同程度的数据一致性保证。

有些非关系型数据库强调最终一致性，即数据在一段时间后达到一致状态。

而有些非关系型数据库提供强一致性，保证数据的实时一致性。

总的来说，非关系型数据库的原理包括分布式架构、不同的存储引擎、CAP原理、高性能和高并发以及数据一致性等方面，通过这些原理实现了大规模数据的存储和处理。

第1章绪论1 ．试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。

答：( l ）数据（Data ) ：描述事物的符号记录称为数据。

数据的种类有数字、文字、图形、图像、声音、正文等。

数据与其语义是不可分的。

解析在现代计算机系统中数据的概念是广义的。

早期的计算机系统主要用于科学计算，处理的数据是整数、实数、浮点数等传统数学中的数据。

现代计算机能存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也越来越复杂。

数据与其语义是不可分的。

500 这个数字可以表示一件物品的价格是500 元，也可以表示一个学术会议参加的人数有500 人，还可以表示一袋奶粉重500 克。

( 2 ）数据库（DataBase ，简称DB ) ：数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。

数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

( 3 ）数据库系统（DataBas 。

Sytem ，简称DBS ) ：数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成。

解析数据库系统和数据库是两个概念。

数据库系统是一个人一机系统，数据库是数据库系统的一个组成部分。

但是在日常工作中人们常常把数据库系统简称为数据库。

希望读者能够从人们讲话或文章的上下文中区分“数据库系统”和“数据库”，不要引起混淆。

( 4 ）数据库管理系统（DataBase Management sytem ，简称DBMs ) ：数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用于科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。

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。

解析DBMS 是一个大型的复杂的软件系统，是计算机中的基础软件。

目前，专门研制DBMS 的厂商及其研制的DBMS 产品很多。

NoSQL数据库简介Not Only SQL5.1 NoSQL数据库具有以下⼏个特点：（1）灵活的可扩展性(扩容⽅便，关系数据库扩容涉及复杂数据重新划分)（2）灵活的数据模型(关系数据库表结构固定，不能动态扩展。

Hbase中可动态扩展列族和列)（3）与云计算紧密融合（4）列数据库(如Hbase)读效率⾼，适合分析型应⽤场景5.2 NoSQL兴起的原因1、关系数据库已经⽆法满⾜Web2.0（⽤户产⽣多数据类型海量数据）的需求。

主要表现在以下⼏个⽅⾯：（1）⽆法满⾜海量数据的管理需求（访问数据库延时太⼤）（2）⽆法满⾜数据⾼并发的需求(⾼并发时访问数据库效率低)（3）⽆法满⾜⾼可扩展性和⾼可⽤性的需求2、“One size fits all”模式很难适⽤于截然不同的业务场景关系模型作为统⼀的数据模型既被⽤于数据分析，也被⽤于在线业务。

但这两者⼀个强调⾼吞吐，⼀个强调低延时，已经演化出完全不同的架构。

⽤同⼀套模型来抽象显然是不合适的Hadoop就是针对离线数据分析(吞吐率要求⾼，实时性要求低)MongoDB、Redis等是针对在线业务(吞吐率要求低，实时性要求⾼)，两者都抛弃了关系模型3、关系数据库的关键特性包括完善的事务机制(⼀次事务中多个数据修改操作同时⽣效或不⽣效)和⾼效的查询机制。

这两个关键特性(完善事务机制和⾼效查询机制)，到了Web2.0时代却成了鸡肋，主要表现在以下⼏个⽅⾯：（1）Web2.0⽹站系统为了提⾼性能通常不要求严格的数据库事务(允许操作失败，如发布微博失败)（2）Web2.0并不要求严格的读写实时性（3）Web2.0通常不包含⼤量复杂的SQL查询（去数据结构化，存储空间(数据冗余)换取更好的查询性能）5.3 NoSQL与关系数据库的⽐较（1）关系数据库优势：⽀持事务⼀致性，索引机制可以实现⾼效的查询劣势：可扩展性较差(扩展需要重新划分表)，⽆法较好⽀持海量数据存储，数据模型过于死板、⽆法较好⽀持Web2.0应⽤（2）NoSQL数据库优势：具有强⼤的横向扩展能⼒(扩容)，可以⽀持超⼤规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地⽀持Web2.0应⽤劣势：复杂查询性能不⾼，不能实现事务强⼀致性，很难实现数据完整性，技术尚不成熟，缺乏专业团队的技术⽀持，维护较困难等应⽤场景的差别关系数据库和NoSQL数据库各有优缺点，彼此⽆法取代关系数据库应⽤场景：电信、银⾏等领域的关键业务系统，需要保证强事务⼀致性NoSQL数据库应⽤场景：互联⽹企业、传统企业的⾮关键业务（⽐如数据分析）采⽤混合架构案例：亚马逊公司就使⽤不同类型的数据库来⽀撑它的电⼦商务应⽤对于“购物篮”这种临时性数据，采⽤键值存储会更加⾼效当前的产品和订单信息则适合存放在关系数据库中⼤量的历史订单信息则适合保存在类似MongoDB的⽂档数据库中。

数据库系统教案院系：教研室：教师：《数据库原理》课程教案第一章绪论一、教学目标及基本要求1．了解数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念和特点2．了解数据管理、数据处理的历史及各个阶段的特点3．掌握数据模型的概念及组成要素4．学会E-R图5．了解常见的4种逻辑模型，掌握关系模型的基本概念6．掌握数据库系统结构二、各节教学内容及学时分配1．数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念（1学时）2．数据管理技术的发展及数据库的特点（1学时）3．数据模型的概念、分类、要素（1学时）4．概念模型及概念模型的表示形式E-R图（1学时）5．了解常见的4种逻辑模型，掌握关系模型的概念（1学时）6．掌握数据库系统三级模式和两级映像结构（1学时）三、重点和难点及其处理和解析1．重点（1）数据库概念、特点（2）数据模型的概念、分类、要素（3）概念模型、E-R图（4）数据库三级模式和两级映像结构2．难点（1）概念模型，E-R图（2）数据库三级模式和两极映像结构对于重点与难点内容，着重讲解与分析，并对批处理操作系统的内容结合实例与例题，详细讲解与讨论。

四、深化和拓宽沿着数据管理的历史，结合学生们学习C++/Java的实际情况，让学生们体会到在高级语言环境下手工管理数据的难点。

引入数据库管理数据的技术，给学生们用一个实例展示数据库管理数据的方便性、快捷性、高效性和安全性。

五、教学方式主讲式教学，将讲义内容讲解完毕后，留一部分时间让学生们提问和使用多媒体技术给学什么展示数据技术。

六、本章的思考题和习题4．举出适合用文件系统而不是数据库系统的例子；再举出适合用数据库系统的应用例子。

5．试述数据库系统的特点。

6．数据库管理系统的主要功能有哪些？7．试述数据模型的概念、数据模型的作用和数据模型的三个要素。

8．试述概念模型的作用。

9．定义并解释概念模型中以下术语：实体，实体型，实体集，属性，码，实体联系图（ER 图）。

10．试给出3个实际部门的ER图，要求实体型之间具有一对一、一对多、多对多各种不同的联系。