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数据库第五章习题及答案本文档为数据库第五章的习题及答案，帮助读者巩固数据库相关知识。
习题1. 数据库的优点有哪些？数据库具有以下优点： - 数据共享：多个用户可以同时访问和共享数据库中的数据。
- 数据一致性：数据库提供事务管理能力，保证了数据的一致性。
- 数据持久性：数据在数据库中是永久存储的，不会因为系统关机或程序结束而丢失。
- 数据冗余度低：数据库通过规范化设计，减少了数据的冗余性，提高了数据的存储效率。
- 数据独立性：数据库支持数据与应用程序的独立性，提高了系统的灵活性和维护性。
- 数据安全性：数据库提供了用户权限管理和数据备份机制，保证了数据的安全性。
2. 数据库的三级模式结构是什么？数据库的三级模式结构包括： - 外模式（视图层）：外模式是用户所看到的数据库的子集，用于描述用户对数据库的逻辑视图。
每个用户可以有不同的外模式来满足自己的需求。
- 概念模式（逻辑层）：概念模式是全局数据库的逻辑结构和组织方式，描述了数据的总体逻辑视图。
概念模式独立于具体的应用程序，是数据库管理员的角度来看待数据库的。
- 内模式（物理层）：内模式是数据库的存储结构和物理组织方式，描述了数据在存储介质上的实际存储方式。
3. 数据库的完整性约束有哪些？数据库的完整性约束包括： - 实体完整性约束：确保表的主键不为空，每个实体都能够唯一标识。
- 参照完整性约束：确保外键的引用关系是有效的，即外键值必须等于被引用表中的主键值或者为空。
- 用户定义完整性约束：用户可以自定义额外的完整性约束，如检查约束、唯一约束、默认约束等。
4. 数据库的关系模型有哪些特点？数据库的关系模型具有以下特点： - 数据用二维表的形式进行组织，表由行和列组成，每一行表示一个实体，每一列表示一个属性。
- 表与表之间通过主键和外键建立关联关系，形成关系。
- 关系模型提供了一种数据独立性的设计方法，使得应用程序与数据的逻辑结构相分离，提高了系统的灵活性和可维护性。
第5章数据库安全性（2课时）数据库的数据保护主要包括数据的安全性和数据的完整性。
数据的安全性是为了保护数据库防止恶意的破坏和非法访问，防范对象是非法用户和非法操作。
数据库的完整性是指数据的正确性和相容性，是为了防止数据库中存在不符合语义的数据，也就是防止数据库中存在不正确的数据，防范对象是不合语义的、不正确的数据。
举例说明数据的完整性（三种完整性各一例）。
为维护数据库的完整性，DBMS必须具备三个功能：1 提供定义完整性约束条件的机制完整性约束条件也称为完整性约束规则，是数据库必须满足的语义约束条件。
SQL标准使用了一系列概念来描述完整性，包括关系模型的实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。
这些完整性一般由SQL的DDL语句来实现。
它们作为数据库模式的一部分存入数据字典中。
2 提供完整性检查的方法DBMS中检查数据是否满足完整性约束条件的机制称为完整性检查。
一般在INSERT、UPDA TE、DELETE语句执行后开始检查，也可以在事务提交时检查。
检查这些操作执行后数据库中的数据库是否违背了完整性约束条件。
3 违约处理DBMS若发现用户的操作违背了完整性约束条件，就采取一定的动作，如拒绝（NOACTION）执行该操作，或级联（CASCADE）执行其他操作，进行违约处理以保证数据的完整性。
目前商用的DBMS产品都支持完整性控制，即完整性定义、检查控制和违约处理都是由DBMS来实现，不必由应用程序来完成，从而减轻了应用程序员的负担。
5.1 实体完整性是关系的两个不变性之一，关系的主属性的取值不能相同，主属性不能取空值，保证在一个关系中不存在两个完全相同的元组。
5.1.1 实体完整性定义关系模型的实体完整性在CREATE TABLE中用PRIMARY KEY定义。
对单属性构成的码有两种说明方法：一种是定义为列级约束条件；一种是定义为表级约束条件。
对多个属性构成的码只有一种说明方法：定义为表级约束条件。
数据库系统第5章数据库物理模型在数据库系统中，物理模型是一个至关重要的概念。
它是数据库设计的关键阶段之一，直接关系到数据库的性能、存储效率和数据的访问速度。
数据库物理模型主要涉及如何在物理存储设备上实现数据库的逻辑结构。
这包括确定数据的存储方式、索引的创建、数据分区以及如何优化存储和访问路径等方面。
首先，数据的存储方式是物理模型设计中的一个基本考虑因素。
常见的数据存储方式有顺序存储、链式存储和索引存储等。
顺序存储适用于经常需要顺序访问的数据，比如按时间顺序排列的日志数据。
链式存储则更适合于频繁插入和删除操作的数据结构。
而索引存储通过建立索引来加快数据的查询速度，但同时也会增加存储开销。
索引的创建是提高数据库查询性能的重要手段。
索引就像是一本书的目录，能够帮助数据库快速定位到所需的数据。
常见的索引类型包括 B 树索引、哈希索引等。
B 树索引适用于范围查询，而哈希索引则在精确匹配查询时表现出色。
然而，过多或不当的索引创建可能会导致数据插入和更新操作的性能下降，因此需要根据实际的业务需求进行权衡和选择。
数据分区也是物理模型中的一个重要策略。
通过将数据划分为不同的分区，可以将数据分布在多个存储设备上，从而提高数据的并行处理能力和访问效率。
常见的数据分区方式有水平分区和垂直分区。
水平分区是将数据按照行进行划分，例如按照时间范围或地理位置将数据分为不同的分区。
垂直分区则是按照列进行划分，将不常一起使用的列分开存储，减少每次查询的数据量。
在优化存储和访问路径方面，需要考虑数据的存储顺序和数据块的大小。
合理安排数据的存储顺序可以减少磁盘 I/O 操作，提高数据读取的效率。
同时，选择合适的数据块大小也能够影响数据库的性能。
较小的数据块大小可以提高存储空间的利用率，但可能会增加磁盘 I/O 次数；较大的数据块大小则可以减少磁盘 I/O 次数，但可能会造成存储空间的浪费。
另外，数据库物理模型还需要考虑硬件特性。
不同的存储设备（如硬盘、固态硬盘）具有不同的性能特点。
