软考-数据库系统工程师学习笔记

数据库系统工程师软考知识点一、数据库系统工程师软考知识点大集合小伙伴们，今天咱们来唠唠数据库系统工程师软考的那些知识点呀。

数据库这个东西呢，就像是一个超级大的仓库，里面存着各种各样的数据。

首先得知道数据库的模型，像层次模型、网状模型还有关系模型这些。

关系模型可是现在用得超级多的呢，就像我们平时用的那些数据库管理系统，很多都是基于关系模型的。

数据库的设计也是很重要的一部分。

从需求分析开始，这就好比我们要盖房子，得先知道住的人有啥要求。

然后是概念结构设计，这一步就是画出大概的蓝图啦。

接着是逻辑结构设计，把概念结构变成数据库能懂的逻辑形式。

最后是物理结构设计，就像是给房子选建筑材料，确定怎么存储数据能让效率最高。

在数据库的操作方面，那SQL语句可是个大明星。

查询语句，比如说“SELECT”语句，就像一个小侦探，能从海量的数据里找到我们想要的东西。

插入语句“INSERT”呢，就像是把新的东西放进仓库。

更新语句“UPDATE”和删除语句“DELETE”也都各自有着重要的使命。

数据库的安全性也不能忽视。

用户的权限管理得好好的，不能让随便什么人都能对数据进行修改或者删除。

要设置不同的用户角色，每个角色有不同的权限。

还有数据库的备份和恢复。

就像我们重要的东西要备份一样，数据库里的数据万一出了问题，有备份就能恢复回来，不至于让所有的努力都白费。

再说说数据库的并发控制。

好多人可能同时要对数据库进行操作，要是没有好的并发控制机制，那就乱套啦，数据可能就变得乱七八糟的。

另外呢，数据库的性能优化也是个大学问。

怎么让查询的速度更快，怎么减少数据的冗余，这些都是需要考虑的问题。

比如说合理地建立索引，就像给书做个目录一样，能让查询数据的时候更快地找到目标。

数据库系统工程师软考里还有很多关于数据库新技术的知识点。

像大数据背景下的数据库发展，云数据库之类的。

这些都是随着时代发展出现的新东西，我们也要了解呀。

反正呢，要想在这个软考里取得好成绩，就得把这些知识点都好好掌握，多做练习，多去理解，这样才能顺利通过考试啦。

1。

计算机系统知识计算机系统由硬件系统和软件系统组成。

硬件由运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备5部分组成；软件由系统软件、应用软件组成。

运算器:对数据进行处理的部件，主要完成算术和逻辑运算；控制器:从主存中取出指令，并指出下一条指令在主存中的位置，取出的指令经指令寄存器送往指令译码器，经过对指令的分析发出相应的控制和定时信息;控制器的组成部分为:程序计数器指令寄存器指令译码器状态条件寄存器时序产生器微信号发生器计算机硬件的典型结构:单总线、双总线（以cpu为中心、以存储器为中心)、采用通道的大型系统。

2、二、八、十、十六进制间的转换方法十进制转换成二进制：十进制整数转换成二进制整数通常采用除2取余法，小数部分乘2取整法。

例如，将30D转换成二进制数.2｜30…。

0--—-最右位215…。

127…。

123 (1)1…。

1—---最左位∴30D=11110B八、十六进制转二进制方法类似。

二进制数转换成八进制数：对于整数，从低位到高位将二进制数的每三位分为一组,若不够三位时，在高位左面添0，补足三位,然后将每三位二进制数用一位八进制数替换，小数部分从小数点开始，自左向右每三位一组进行转换即可完成。

例如：将二进制数1101001转换成八进制数，则001101001B||｜151O1101001B=151O八进制数转换成二进制数：只要将每位八进制数用三位二进制数替换，即可完成转换，例如,把八进制数（643.503)8，转换成二进制数，则(643.503）8｜｜｜｜｜|（110100011.101000011）2(643。

503)8=（110100011.101000011)2二进制与十六进制之间的转换(1）二进制数转换成十六进制数：由于2的4次方=16，所以依照二进制与八进制的转换方法,将二进制数的每四位用一个十六进制数码来表示,整数部分以小数点为界点从右往左每四位一组转换，小数部分从小数点开始自左向右每四位一组进行转换。

软考数据库系统工程师备考笔记哎，说到“软考数据库系统工程师”，咋感觉有点深不可测呢？像个大海，谁都怕掉进去。

其实吧，这个考试一点也不可怕，就跟做菜一样，掌握了基本的材料和调料，慢慢操作就能做出一桌好菜。

要知道，数据库这个东西说难不难，说简单也不简单，关键是你得用心去理解。

听我说，你要真想通过软考数据库系统工程师，得像泡茶一样细心。

你得泡，得闻，得看，得品，最后才能得到一个好结果。

别以为我说的是茶艺，实际也是数据库的学习之道。

有些人一看到“数据库”就头疼，觉得这是天书，什么索引、SQL、事务、范式，看得脑袋嗡嗡响，什么都不懂。

这不，刚接触数据库的人就像拿着锤子在搞电子产品，根本不懂怎么用。

这时候，你要做的，就是从最简单的地方开始，不要一下子就想吃掉整头牛。

数据库的基本概念其实并没有想象中的那么复杂。

比如说，表格就是一个二维的容器，存的就是数据。

数据里面的每一项都代表一个实体，比如一个学生、一辆车或者一笔交易。

你试想一下，数据库就像你家里的大衣柜，每个抽屉里都是不同的东西，不同的分类。

至于如何去查找和管理它们，那就是后面需要掌握的技巧啦。

学数据库，最怕的就是死记硬背，记住一些看似高大上的概念，结果到考试的时候完全摸不着头脑。

什么是“关系型数据库”啊？好像很复杂对吧？关系型数据库就是用表格来存数据，表与表之间是有联系的，像是朋友之间互相串门那样。

你想查找某个学生的信息，只需要通过学生的ID号去对应的表里找到，快得像闪电一样。

反正就是一个“关系”，有关系就能查到，没关系就查不着。

简单吧？咱们说说SQL，这个玩意儿是你跟数据库沟通的语言。

想想你拿着个遥控器对着电视喊“开机”，电视才会动，那SQL就像是你的遥控器，你通过它去让数据库做事情。

SQL其实也没有那么神秘，最基本的查询语句就像“SELECT * FROM 表名”这样的简单指令。

你一看这条语句，是不是瞬间明白了它的意思？“SELECT”就是选择，“FROM”是从哪个表里拿数据，后面的“*”代表所有的字段，简单吧，简直就是数据库版的点餐菜单，你想要啥就选啥。

中级软考数据库工程师笔记中级软考数据库工程师是一个涵盖了数据库管理、设计、应用和维护等多个方面的认证。

以下是一个简要的笔记，帮助你准备这个考试：1. 数据库基础：数据模型：关系模型、层次模型、网状模型等。

关系数据库：关系术语、关系代数、关系规范化等。

2. 数据库设计：需求分析：数据流图、实体-关系图。

概念设计：ER图。

逻辑设计：范式、关系模式设计。

3. SQL语言：数据定义语言（DDL）：CREATE, ALTER, DROP等。

数据操纵语言（DML）：INSERT, UPDATE, DELETE等。

数据查询语言（DQL）：SELECT。

数据控制语言（DCL）：GRANT, REVOKE等。

4. 数据库管理：事务管理：ACID属性、事务隔离级别。

安全性：用户认证、权限控制、数据加密。

性能优化：查询优化、索引优化。

5. 数据库应用开发：数据库连接：JDBC、ODBC等。

ORM框架：Hibernate、MyBatis等。

6. 数据库维护：数据库备份与恢复。

数据库监控与调优。

7. 数据库新技术：NoSQL数据库：MongoDB, Cassandra等。

NewSQL数据库：Google Spanner, MySQL Cluster等。

8. 案例分析：根据提供的实际案例，进行分析并选择合适的解决方案。

9. 项目管理和团队协作：如何在一个团队中有效地管理数据库项目，包括规划、任务分配、进度控制和质量管理等。

10. 法律法规与职业道德：了解与IT行业相关的法律法规，如《中华人民共和国数据安全法》等，以及行业内的基本道德规范和行为准则。

11. 新技术与新趋势：了解数据库领域的新技术和新趋势，如分布式数据库、云原生数据库等，以及它们在实际应用中的优势和挑战。

12. 安全与隐私保护：了解数据库安全的基本概念和措施，如加密技术、访问控制等，以及如何在数据库应用中保护用户隐私。

13. 性能优化与调优：了解数据库性能优化的基本方法和技术，如查询优化、索引优化等，以及如何根据实际需求进行性能调优。

数据库系统工程师笔记嘿，朋友！今天我想跟你唠唠我的数据库系统工程师笔记。

这笔记啊，就像是我的宝藏地图，指引着我在数据库这个神秘又庞大的世界里穿梭。

你知道吗？数据库就像是一个超级大仓库，里面装满了各种各样的数据宝贝。

我刚开始接触数据库的时候，那真的是一头雾水，就像走进了一个迷宫，到处都是错综复杂的通道（这就类比刚开始接触数据库时面对复杂结构的迷茫感）。

我的导师就跟我说：“孩子啊，数据库这个东西，你得把它当成一个有序的城市，每个表就是一座大楼，字段就是大楼里的房间，数据就是住在房间里的居民。

”哇，这一下子就感觉没那么可怕了。

在我的笔记里，第一条重要的内容就是关于数据库的设计。

这就好比是规划一座城市，你得考虑哪里建居民区，哪里建商业区，哪里建工厂（用城市规划类比数据库设计，强调布局合理性）。

我记得和小组同学讨论一个数据库项目的时候，小李就说：“咱们得先确定好需求，就像知道这个城市将来大概会有多少人口，需要多少房子一样。

”小王也跟着说：“对呀，不然到时候数据塞都塞不下，就像城市人太多房子不够住，乱成一锅粥了。

”大家你一言我一语的，特别热闹。

还有数据完整性这一块，那可是数据库的底线啊！这就像一个国家的法律，不能随便破坏。

有一次，我不小心在数据库里插入了一些不符合规则的数据，就像在一个有严格法律的国家里做了违法的事情一样。

系统立马就给我报错了，当时我就想：“哎呀，我这脑子，怎么能犯这种低级错误呢？”从那以后，我在笔记里把数据完整性的规则重点标记了出来，还画了好几个大大的感叹号。

索引呢，这可是数据库里的小捷径。

就好比你在图书馆找书，要是有索引就像有了导航一样，能快速找到你想要的书（用图书馆找书类比数据库查询利用索引提高效率）。

我有次看到老张在优化数据库查询性能，他就跟我说：“这个索引要是设置得好，查询速度能快好几倍呢。

”我就赶紧把他的话和相关操作都记到了我的笔记里。

视图这个概念也很有趣。

它就像是数据库的一个特殊窗口，你通过这个窗口看到的数据是经过筛选和整理的。

笔记二事务具有以下特性。

（1）原子性（Atomicity）：数据库的逻辑工作单位。

要么全做，要么全不做。

（2）一致性（Consistency）：使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。

（3）隔离性（Isolation）：不能被其他事务干扰。

（4）持续性（永久性，Durability）：一旦提交，改变就是永久性的。

-----------------------------------------------------数据库系统出现故障的主要有以下几大类。

（1）事务内部的故障：该故障有的是可以通过事务程序本身发现，也有的是非预期的，不能由事务程序处理的。

（2）系统故障：是指造成系统停止运转的任何事件，使得系统要重新启动。

要对该故障进行恢复，则需要进行重做（Redo）和撤销（Undo）操作。

（3）介质故障：是指外存故障，如磁盘损坏、磁头碰撞等。

这种故障一般发生的可能性小得多，但破坏性最大。

转储可以分为海量转储和增量转储两种方式。

海量转储是指每次转储全部数据库。

增量转储则指每次只转储上一次转储后更新过的数据从恢复的角度来看，使用海量转储得到的后备副本进行恢复一般说来会更方便些。

但如果数据库很大，事务处理又十分频繁，则增量转储方式更实用、更有效。

不过它恢复时要联用事务日志文件一起来恢复。

在恢复技术中，为了解决浪费大量时间在系统恢复中的问题，于是就产生了具有检查点的恢复技术。

这种技术在日志文件中增加一类新的记录--检查点记录，增加一个重新开始文件，并让恢复子系统在登录日志文件期间动态维护日志。

--------------------------------------------------------数据库的并发操作会带来一些问题，例如丢失更新问题，不一致分析问题（读过时的数据），依赖于未提交更新的问题（读了"脏"数据）。

这三个问题需要DBMS的并发控制子系统来解决。

处理并发控制的主要方法是采用封锁技术。

软件考试数据库工程师知识点一、知识概述《数据库工程师知识点》①基本定义：数据库工程师得懂数据库相关知识。

简单说就是知道怎么管理、设计数据库呗。

数据库呢，就像是个大仓库，用来存储各种数据的，像超市存货物数据、学校存学生数据。

②重要程度：在软件领域，这数据库工程师的知识超级重要啊。

不管是开发软件要存用户信息，还是公司管理大量业务数据，都离不开。

要是没这些知识，数据就乱成一团麻了。

③前置知识：得先有点计算机基础概念，像什么是文件系统得知道吧，对数据存储有点概念才行。

还有基本的编程语言基础，这样才能在数据库和程序之间搭起桥来。

④应用价值：实际应用场景可太多了。

拿电商平台来说，数据库得存商品信息、用户订单、用户个人资料啥的。

没有数据库工程师精心设计，购物环节就会出各种问题，要么找不到商品，要么订单错乱。

二、知识体系①知识图谱：在软件工程学科里啊，数据库工程师知识就像大厦的基石之一。

从上层的软件应用到底层的数据存储，它是中间的关键环节。

②关联知识：和好多知识都有联系呢。

比如和软件开发流程，数据库得根据软件需求设计。

还和网络知识有关，要保证数据在网络间传输稳定才能准确地在数据库中存储和读取。

③重难点分析：- 掌握难度：说实话这难点不少。

首先数据库的设计模型，像关系型数据库的表结构设计就不容易。

模型建不好，数据存储和提取效率极低。

- 关键点：理解数据间的关系是关键。

我曾经在做一个小项目时，因为没理清用户信息和订单信息的关系，最后数据库搞得一塌糊涂。

④考点分析：- 在考试中的重要性：那是相当重要啊。

基本每部分都会考到。

- 考查方式：有选择题考基本概念，像数据库三大范式的定义；也有简答题让你设计一个小的数据库，包括表结构和关系等等。

三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析：- 数据库系统：就是管理数据库的一套系统，包括数据库本身和管理数据库的软件。

这就好比一个图书馆，书就是数据，书架和管理员那一套系统就是数据库系统。

- 关系型数据库：这种数据库是用表来存储数据的，表之间有关系。

笔记四数据分片的方式有多种，水平分片和垂直分片是两种基本的分片方式，混合分片和导出分片是比较复杂的分片方式。

水平分片是指按一定的条件将关系按行（水平方向）分为若干个相交的子集，每个子集为关系的一个片段。

垂直分片是指将关系按列（垂直方向）分为若干个子集。

因此为保证全局数据的可重构和最小冗余，分片满足的必要条件是对于任一分片，总存在另一个分片能够和它进行无损连接。

导出分片是指导出水平分片，即水平分片的条件不是本身属性的条件而是其他关系的属性的条件。

混合分片是指按上述三种分片方式得到的片段继续按另一种方式分片。

-----------------------------分布式数据库的体系结构分为全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层。

全局外层即全局外模式，是全局应用的用户视图；全局概念层是全体数据的逻辑结构和特征的描述，按照分片映射到各局部概念层。

局部概念层是对全局关系在这个节点上物理图像的逻辑结构及特征的描述。

局部内层描述局部概念模式涉及的数据在局部DBMS中的物理存储。

场地自治是指各局部的DBMS可以独立地管理所辖局部数据，通过局部概念层（相当于集中式的模式层）进行访问。

--------------------------------一次封锁协议和两段锁协议属于集中式事务处理所采用的技术两阶段提交协议分为参与者提交请求和协调者应答两个阶段三阶段提交协议要求在两阶段协议基础上提供参与者状态--------------------------------分布式数据库中每个节点都能够执行局部应用请求，是指 （场地自治性）参与分布式数据库的每一服务器分别独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。

每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。

--------------------------------分布式数据库用户无须知道数据的物理位置，称为 （位置透明）--------------------------------分布式数据库能够提高某些查询效率是因为其具有 （数据副本）--------------------------------分布式数据库允许部分数据存在多个复本，而用户不必知道这些复本的存在，称为复制透明。

数据库系统工程师知识点总结一、数据库基础概念。

1. 数据与数据库。

- 数据（Data）：是描述事物的符号记录。

例如学生的姓名、年龄、成绩等都是数据。

- 数据库（Database，DB）：是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。

它具有数据结构化、数据共享性高、冗余度低且易扩充、数据独立性高等特点。

2. 数据库管理系统（DBMS）- 功能：数据定义（定义数据库中的数据对象，如创建表、视图等）、数据操纵（对数据库中的数据进行查询、插入、删除、修改等操作）、数据库的运行管理（保证数据库的正常运行，如并发控制、安全性检查等）、数据库的建立和维护（数据库的初始建立、数据的转储和恢复等）。

- 常见的DBMS：Oracle（大型商业数据库，功能强大，适用于企业级应用）、MySQL（开源数据库，广泛应用于Web开发等多种场景）、SQL Server（微软的数据库产品，与Windows环境集成度高）等。

3. 数据库系统（DBS）- 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（DBA）和用户构成。

二、数据模型。

1. 概念模型。

- 用于信息世界的建模，是现实世界到机器世界的一个中间层次。

- 常用的概念模型是E - R模型（Entity - Relationship Model）。

- E - R模型的基本元素：实体（Entity，如学生、课程等客观存在并可相互区分的事物）、属性（Attribute，实体所具有的某一特性，如学生的姓名是学生实体的一个属性）、联系（Relationship，实体之间的联系，如学生与课程之间存在选课联系）。

2. 逻辑模型。

- 层次模型：用树形结构表示实体及其之间的联系，有且只有一个根节点，根节点以外的节点有且只有一个父节点。

例如，一个公司的部门组织架构可以用层次模型表示。

- 网状模型：用网状结构表示实体及其之间的联系，允许一个以上的节点无双亲，一个节点可以有多于一个的双亲。

数据库工程师软考知识点总结一、数据库基础概念。

1. 数据模型。

- 概念数据模型：如E - R模型（实体 - 联系模型），包括实体、属性、联系的概念。

实体是现实世界中可区别于其他对象的“事物”或“对象”；属性是实体所具有的某一特性；联系反映实体之间的关联关系，有一对一、一对多、多对多等类型。

- 逻辑数据模型：- 层次模型：以树形结构表示数据间的层次关系，有且只有一个根节点，根节点以外的节点有且只有一个父节点。

- 网状模型：用有向图结构表示实体和实体之间的联系，节点之间可以有多种联系。

- 关系模型：以二维表（关系）的形式组织数据，表中的行称为元组，列称为属性。

关系模型具有数据结构简单、操作方便等优点，是目前主流的数据库模型。

2. 数据库系统结构。

- 三级模式结构。

- 外模式：也称子模式或用户模式，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。

- 模式：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。

模式描述的是数据的全局逻辑结构，外模式通常是模式的子集。

- 内模式：也称存储模式，是数据在数据库系统内部的表示，即对数据的物理结构和存储方式的描述，包括数据的组织和存储方法、索引的组织和管理、数据压缩、加密等。

- 二级映像。

- 外模式/模式映像：定义了外模式与模式之间的对应关系。

当模式改变时（如增加新的关系、改变关系的属性等），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，从而应用程序不必修改，保证了数据的逻辑独立性。

- 模式/内模式映像：定义了数据库全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。

当数据库的存储结构改变时（如选用了另一种存储结构），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修改，保证了数据的物理独立性。