数据库基础：大学计算机课程（第7集）

第7章 数据库基础的教学设计：

教学目标：

• 理解数据库的基础知识，包括基本概念、数据管理技术的发展和数据模型。
• 掌握关系数据库基础，包括基本概念、关系运算和结构化查询语言SQL的简介。
• 熟悉Access 2016的基本概念，包括access数据库、表、表间关系和参照完整性。
• 了解数据库的新技术，包括大数据、NoSQL非关系型数据库、分布式数据库、面向对象的数据库和时序数据库。

教学内容和安排：

1. 基础知识

介绍数据库的基本概念，如数据、数据库、数据管理系统（DBMS）等。

讲解数据管理技术的发展历程，包括文件系统、层次数据库、网络数据库和关系数据库等。

介绍常见的数据模型，如层次模型、网络模型和关系模型等，重点介绍关系模型的特点和优势。

数据库是指按照特定的数据模型组织、存储和管理数据的系统。它是一个结构化的数据集合，可以通过各种操作对其中的数据进行存储、检索、更新和删除等操作。数据是描述现实世界中的事物和关系的符号记录，可以是数字、文字、图像、音频等形式。

数据管理系统（DBMS）是专门用于管理数据库的软件。它提供了各种功能和工具，可以帮助用户创建、操作和维护数据库。DBMS不仅负责数据的存储和检索，还控制数据的安全性、完整性和一致性，并提供数据备份和恢复机制等。

数据管理技术发展历程经历了多个阶段。

1. 文件系统：早期的数据管理方式是使用文件系统来存储和组织数据。数据以文件的形式存储在磁盘上，应用程序通过文件操作来实现数据的读写和管理。然而，文件系统缺乏数据独立性和数据之间的关联性，不便于数据的共享和维护。
2. 层次数据库：为了解决文件系统的问题，层次数据库引入了层次结构来组织数据。数据以树状结构表示，其中每个节点代表一个记录，节点之间通过父子关系连接。这种结构提供了数据之间的关系和层次性，但对于复杂的数据查询和数据间关系的更改仍存在限制。
3. 网络数据库：网络数据库扩展了层次结构的概念，通过允许一个节点有多个父节点的方式表示更复杂的数据关系。这种结构可以更好地表示实际世界中的多对多关系，但仍然存在数据冗余和难以维护的问题。
4. 关系数据库：关系数据库采用了表格的形式来组织数据，通过行和列的结构存储数据和描述数据之间的关系。关系模型使用关系代数进行查询和操作，提供了灵活的数据查询和数据完整性保证。关系数据库管理系统（RDBMS）是最常见和广泛使用的数据管理系统类型，如MySQL、Oracle和SQL Server等。

关系模型的特点和优势包括：

1. 结构化数据：关系数据库使用严格定义的表格结构来组织数据，数据之间的关系通过主键和外键进行连接。这使得数据具有结构性和规范性，便于数据的存储和查询。
2. 灵活的查询：关系数据库支持使用结构化查询语言（SQL）进行复杂的数据查询和操作。SQL提供了丰富的语法和功能，可以轻松地实现数据的检索、过滤、排序和聚合等操作。
3. 数据一致性和完整性：关系数据库使用各种约束和规则来保证数据的一致性和完整性。例如，可以定义主键、唯一约束和外键约束等来保证数据的有效性和正确性。
4. 数据共享和并发控制：关系数据库支持多用户对数据进行并发访问和操作，同时可以控制数据的隔离性和一致性。这使得多个用户可以同时使用数据库，并通过事务管理来保证数据的一致性和隔离性。

举个例子，假设我们有一个学生信息管理系统，需要存储学生的姓名、年龄、性别和成绩等信息。通过关系模型，我们可以创建一个名为"Students"的表格，表格的每一列对应一个属性（姓名、年龄、性别、成绩），每一行对应一个学生记录。我们可以使用SQL查询语言来进行各种操作，如查询年龄大于18岁的学生或按成绩排序显示学生名单等。关系数据库的结构化和灵活的特点使得这些操作变得简单而直观。

2. 关系数据库基础

解释关系数据库的基本概念，如关系、属性、元组等。

介绍关系运算，如选择、投影、连接和除运算等，以及它们在关系代数和关系演算中的应用。

简要介绍结构化查询语言SQL的基本语法和常见操作，如创建表、插入数据、查询和更新等。

关系数据库是一种常用的数据管理系统，它是基于关系模型构建的。关系模型使用表的形式来表示数据，其中表由关系（Relation）组成。在关系数据库中，主要涉及三个基本概念：关系、属性和元组。

1. 关系（Relation）：关系是指一个二维的表格，其中的每个列称为属性（Attribute），每行称为元组（Tuple）。每个关系都有一个唯一的名称，并且包含固定的列（属性）和可变的行（元组）。关系中的数据以无序的方式存储，并且没有重复的元组。
2. 属性（Attribute）：属性是关系的列，它描述了关系中每个元组的特征。每个属性都有一个名称和一个相关的数据类型，用于定义属性可以存储的数据的类型（如整数、字符串等）。
3. 元组（Tuple）：元组是关系的行，它包含了属性的实际数据。每个元组通过属性的值进行描述，其中每个属性的值都在给定的域（Domain）范围内。

关系数据库中的数据操作主要通过关系运算来实现。以下是一些常见的关系运算：

1. 选择（Selection）：选择运算根据给定的条件从一个关系中选择符合条件的元组。例如，从一个关系表中选择出所有满足某个特定条件的行。
2. 投影（Projection）：投影运算从一个关系中选择指定的属性列，生成一个新的关系。例如，从一个关系表中选择出特定的几列属性。
3. 连接（Join）：连接运算是将两个关系基于一个或多个公共属性进行匹配合并的操作。例如，将两个含有相同属性的关系连接在一起形成一个新的关系。
4. 除（Division）：除运算用于检索满足给定条件的元组的属性值。它通常用于关系代数和关系演算中的复杂查询。

关系数据库的结构化查询语言（SQL）是一种用于管理和操作关系数据库的编程语言。SQL提供了一组命令和语法用于创建、查询、更新和删除数据。以下是SQL的基本语法和常见操作：

1. 创建表（CREATE TABLE）：使用CREATE TABLE命令可以在数据库中创建新的表。语法如下：

CREATE TABLE table_name ( column1 datatype, column2 datatype, ... );Copy

2. 插入数据（INSERT INTO）：使用INSERT INTO命令向表中插入新的数据行。语法如下：

INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);Copy

3. 查询（SELECT）：使用SELECT命令可以从一个或多个表中检索数据行。语法如下：

SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition;Copy

4. 更新（UPDATE）：使用UPDATE命令可以修改表中的现有数据行。语法如下：

UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition; Copy

上述只是SQL的一小部分功能，SQL还包括其他命令和语法用于删除表、排序、分组聚合等操作。

总结起来，关系数据库的基本概念包括关系、属性和元组，而关系运算涉及选择、投影、连接和除运算等。SQL作为关系数据库的操作语言，提供了创建表、插入数据、查询和更新等丰富的功能和语法，可以满足各种数据管理需求。

3. Access 2016简介

介绍Access 2016作为一种常用的关系数据库管理系统的基本概念和特点。

讲解如何创建一个Access数据库，包括定义表结构、设置主键和外键等。

解释表间关系的概念和常见类型，如一对一关系、一对多关系和多对多关系。

强调参照完整性的重要性，介绍如何设置和管理参照完整性约束。

Access 2016是一种常用的关系数据库管理系统 (RDBMS)，由Microsoft开发和发布。它提供了一种简单易用的方式来创建和管理数据库，适用于个人用户、小型企业和组织。下面将介绍Access 2016的基本概念和特点，以及创建一个数据库和设置表间关系的步骤。

Access 2016的基本概念包括表、字段、记录和查询。表是数据存储的基本单元，类似于一个电子表格。字段是表中的列，每个字段对应数据的一个特定属性。记录是表中的行，每一行存储了一条具体的数据。查询允许用户根据特定条件对表中的数据进行搜索、排序和计算等操作。

创建一个Access数据库的第一步是定义表结构。可以通过创建新表来实现，然后为每个表定义所需的字段。在“设计视图”中，可以指定每个字段的名称、数据类型（如文本、数字、日期等）以及其他属性（如是否允许空值、默认值等）。

主键是用来唯一标识表中记录的字段。在Access中，常用的主键类型是自增长的数字字段，每次插入新记录时会自动递增生成一个唯一的值。设置主键可以保证数据的唯一性和完整性。

外键用于建立表与表之间的关系。它是一个指向另一个表的字段，用来关联相关数据。通过设置外键，可以实现不同表之间的关联与引用。例如，在订单表中，可以添加一个外键字段来引用顾客表中的顾客ID，从而建立订单和顾客表之间的关系。

表间关系分为一对一关系、一对多关系和多对多关系。一对一关系表示两个表之间的记录是一一对应的，每个记录在另一个表中只有一个对应记录。一对多关系表示一个表中的记录可以对应另一个表中的多个记录，但在另一个表中的每个记录只能对应一个记录。多对多关系表示两个表中的记录可以相互对应多个，需要通过中间表来实现关联。

参照完整性是保证表间关系的一致性和完整性的重要概念。通过设置参照完整性约束，可以防止插入或更新数据时出现不一致或无效的引用。例如，设置外键约束可以确保表中的外键值必须在关联表的主键中存在。

要设置和管理参照完整性约束，可以在设计视图中选择相关的字段或表，并设置对应的约束规则，如“允许无效值”、“禁止更新”、“禁止删除”等。这样，在尝试插入或更新数据时，如果违反了参照完整性约束，则会收到错误提示。

总结一下，Access 2016是一种常用的关系数据库管理系统，它提供了简单易用的功能来创建和管理数据库。通过定义表结构、设置主键和外键，以及管理参照完整性约束，可以建立表间关系并确保数据的完整性。这些功能使得Access成为适用于个人用户和小型企业的强大数据库管理工具。

4. 数据库新技术

简要介绍大数据的概念和特点，以及与传统数据库的区别。

介绍NoSQL非关系型数据库的基本原理和分类，如键值存储、文档数据库、列族数据库和图形数据库等。

解释分布式数据库的概念和优势，包括数据分片、复制和一致性等。

引入面向对象的数据库的概念和特点，包括对象、类、继承和多态等。

介绍时序数据库的应用领域和特点，如高速写入、时间序列数据分析和实时查询等。

大数据的概念和特点： 大数据指的是处理以往规模无法胜任的海量数据，这些数据在数量上、类型上或速度上都超出了传统数据处理软件的能力范围。大数据具有以下特点：

1. 海量性：大数据通常是以TB、PB甚至EB为单位进行计量的，涉及到庞大的数据集合。
2. 高速性：大数据要求在海量数据的情况下进行高速的数据处理和分析，以满足实时性的需求。
3. 多样性：大数据来自各种来源，包括结构化数据（例如传统数据库中的数据）、半结构化数据（如日志文件、XML文件）和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
4. 实时性：大数据处理需要在数据产生的同时进行，以便及时挖掘和应用数据中潜在的价值。
5. 价值密度低：海量数据中可能包含很多噪音和冗余的信息，需要进行数据清洗和分析，提取有价值的信息。

大数据与传统数据库的区别： 大数据和传统数据库在数据处理能力、数据结构、数据类型和数据存储等方面存在差异：

1. 数据处理能力：传统数据库在数据量和计算能力上存在限制，而大数据处理平台（例如Hadoop）能够处理PB级别的数据，并以分布式方式进行计算处理。
2. 数据结构：传统数据库通常采用表格结构，而大数据可以存储和处理多种类型的数据，如结构化、半结构化和非结构化数据。
3. 数据类型：传统数据库主要处理关系型数据，而大数据还需要处理文本、图像、音频、视频等非结构化数据。
4. 数据存储：传统数据库采用集中式存储，而大数据采用分布式存储，将数据分散存储在多台机器上。

NoSQL非关系型数据库： NoSQL（Not Only SQL）是一类非关系型数据库，它放宽了传统关系型数据库的一些限制，主要包括以下几种类型：

1. 键值存储数据库（Key-Value Store）：通过一个唯一的键来索引和获取数据，数据以键值对的形式存储，适合于简单的读写和快速的查找操作。例如Redis和Riak。
2. 文档数据库（Document Database）：以类似于JSON或XML的文档形式存储数据，可以嵌套和包含不同类型的数据，适合存储半结构化数据。例如MongoDB和Couchbase。
3. 列族数据库（Column Family Database）：以列族的形式存储数据，每个列族可以包含多个列，适用于存储大量拥有不同结构和属性的数据。例如HBase和Cassandra。
4. 图形数据库（Graph Database）：以图的方式存储数据，使用图的结构和算法来表示和处理数据之间的关系，适合于复杂的网络和关系分析。例如Neo4j和OrientDB。

分布式数据库： 分布式数据库是指将数据分散存储在多个计算机节点上的数据库系统。它具有以下概念和优势：

1. 数据分片：将数据按照某种规则分割成多个片段，每个片段存储在不同的节点上，实现数据的分布式存储和管理，提高数据处理和查询的效率。
2. 数据复制：通过数据的复制在多个节点上实现冗余存储，提高数据的可靠性和容错性，当某个节点发生故障时，可以从其他节点恢复数据。
3. 一致性：分布式数据库通过一致性协议来确保数据在不同节点上的一致性，例如使用Paxos或Raft算法来处理节点之间的一致性和数据更新。
4. 横向扩展：分布式数据库可以通过添加更多的节点来扩展存储和处理能力，适应高并发和大规模数据的需求。

面向对象的数据库： 面向对象的数据库使用面向对象的概念和模型来组织和存储数据。它的特点包括：

1. 对象：在面向对象的数据库中，数据以对象的形式存储，每个对象具有属性和方法。对象可以直接在数据库中存储和检索，更符合面向对象编程的思维方式。
2. 类：对象根据其属性和行为的类别进行分类，类定义了对象的属性和方法的模板，可以创建多个相同类别的对象。
3. 继承：面向对象的数据库支持对象之间的继承关系，子类可以继承父类的属性和方法，并可以进行扩展或重写。
4. 多态：允许不同对象对同一消息作出不同的响应，即同一方法可以在不同的对象上具有不同的行为。

时序数据库： 时序数据库专门用于存储和处理时间序列数据。它的应用领域包括：

1. 物联网（IoT）：时序数据库适用于存储传感器生成的大量实时数据，例如温度、湿度、压力等传感器数据。
2. 金融领域：时序数据库能够高效地存储和分析金融市场的行情数据、交易数据和订单数据，支持实时的数据分析和决策。
3. 运营监控：时序数据库可用于存储和分析网络设备、服务器和应用程序的监控数据，实时追踪系统的状态和性能。
4. 日志分析：时序数据库能够处理和分析日志数据，帮助识别系统故障、安全威胁和异常行为。

时序数据库的特点包括：

1. 高速写入：时序数据库需要快速写入大量的数据，以满足实时数据采集的需求。
2. 时间索引：时序数据库支持按照时间进行快速的数据检索和查询，可以高效地处理时间窗口查询和区间查询。
3. 数据分析：时序数据库提供丰富的时间序列数据分析功能，例如平滑、降采样、聚合和模式识别等。
4. 实时查询：时序数据库能够在大规模数据集上支持实时查询，用于快速获取最新的时间序列数据和执行复杂的分析任务。

教学方法和教学资源：

• 授课结合实例进行演示和讲解，以便学生更好地理解和应用知识。
• 提供课程讲义和幻灯片，供学生参考和复习。
• 组织小组讨论和案例分析，以促进学生的思考和解决问题的能力。
• 提供相关的学习资源，如教材、参考书、在线文档和学术论文。

评估方式：

• 设计小型练习和编程作业，检验学生对数据库基础知识、关系数据库和SQL语言的掌握程度。
• 组织课堂测验，考察学生对Access 2016的理解和运用能力。
• 进行课程项目，要求学生应用所学知识解决实际问题，评估他们对新技术的理解和应用能力。
• 定期进行课堂讨论，检验学生对各个内容模块的理解和思考能力。

通过以上的教学设计，学生将能够全面了解数据库基础知识，掌握关系数据库的基本概念和操作技巧，熟悉Access 2016的使用，同时了解当前数据库领域的新技术和发展趋势。这将为学生未来深入学习和实践数据库相关领域奠定坚实的基础。