❶ 数据库系统原理的内容简介
《数据库系统原理》是一本全面介绍数据库系统理论、技术和方法的大学教科书，全书分为基础篇、设计篇、实现篇、专题篇和新技术篇。基础篇介绍数据库的基本概念和体系结构、关系数据库系统和数据库的安全性与完整性。设计篇讨论数据库设计的基本步骤和设计方法，并介绍实体-联系模型、扩展的实体-联系模型和关系数据库的函数依赖理论。实现篇介绍数据库的物理存储结构、数据字典、关系代数操作算法、查询优化技术和事务处理技术。专题篇介绍新一代数据库技术及应用、扩展的关系数据库系统、面向对象与对象关系数据库系统、分布式数据库系统和并行数据库技术。新技术篇介绍数据库领域的新进展，包括数据仓库与联机分析、数据挖掘、Web信息检索与Web数据管理技术等。
《数据库系统原理》内容丰富，系统性强，知识体系新颖，理论与实践结合，具有先进性和实用性，是高校计算机、信息与科学计算及信息管理与信息系统等专业本科生和研究生数据库课程教材，也可作为数据库领域从业人员的参考书。《数据库系统原理》还将提供电子课件和实验指导等教辅材料。
❷ 数据库系统原理 什么是存储过程有什么优点
存储过程也可以看成是函数的一种， 而且存储过程中的过程如果放到了开发 系统的 D 层的时候执行效果也是相同的。 存储过程是存储在数据库中的一个程序 块， 里面包含了自己定义的一段程序来实现相应的功能，比如要选择数据库的表 里面的记录，就可以使用下面的存储过程的框架：
这个实现的过程比较简单， 就是利用的是数据库自带的存储过程的模版，新 建存储过
程的时候就可以非常方便的实现自己所需要的功能。 存储过程中使用的 是数据库的语言， 跟其他的高级语言的用法相似，熟练的使用数据库的语言可以 加快开发的效率，技术也是很厉害的。 存储过程的到底有什么好处呢？一定要用存储过程吗？ 存储过程的优点： 1.存储过程只在创造时进行编译，以后每次执行存储过 程都不需再重新编译，而一般 SQL 语句每执行一次就编译一次,所以使用存储过 程可提高数据库执行速度。 2.当对数据库进行复杂操作时，可将此复杂操作用 存储过程封装起来与数据库提供的事务处理结合一起使用。更多数据库的知识， 尽在南京宝云官网。 3.存储过程可以重复使用,可减少数据库开发人员的工作量 4.安全性高,可设定只有某此用户才具有对指定存储过程的使用权。 存储过程有利于实现一系列的操作简化，提高系统的执行效率，而且放在存 储过程中的 SQL 语句是直接在数据库中编译过了的， 系统在执行的时候就可以减 少这部分代码的资源开销。 但是对于机房重构中，有时候我们只需要更新一个记录中的某一个字段的值， 这个时候用存储过程就有点不划算了，这个时候系统如 果不用存储过程直接用 SQL 语句来说，是比较方便的。所以存储过程并不是所有 的地方用都好，凡事都有一个合适的问题，一个度的问题。 可能有的人想存储过程这么有用，而且对系统的性能有提升，那就强迫症的 都去使用存储过程。 这里又有一个问题了，存储过程的作用主要是对数据库进行 操作， 那么学过数据库系统原理的我们就需要注意一个问题了，如何防止死锁？ 毫无节制的使用存储过程， 而不考虑数据库结构是不科学的。对于相同的表进行 不同的操作，所产生的结果也是不一样的，产生的顺序也是不一样的，如何在存 储过程中进行有效的操作来使系统健康强壮，这是需要注意的。 通过使用存储过程， 可以更加清晰的理解数据库和系统是如何相互关联工作 的，存储过程的使用不仅是一种技术上的提升，更是思想上的一种启发，在今后 的开发工作中是否有相同的地方需要这样的抽象封装呢。 面对更多的重复出现的 封装，我们的工作也将更加高效、简洁。
❸ 数据库系统原理与应用的内容简介
本书通过两个完整的案例，全面地介绍了SQL Server 2005数据库管理系统的各种操作技术和应用程序开发方法，寓原理于应用，于应用中解释原理。通过“图书管理系统”详细阐述了关系数据库的管理和开发过程，同时，利用“B?C电子商务系统”供读者进行模仿、练习和提高。本书共12章，分别介绍了数据库技术基础、数据库操作、表的管理、数据查询、索引和视图操作、T?SQL基础和存储过程、数据库完整性、数据库安全性、数据管理、事务和锁、数据库设计以及数据库应用程序开发等内容。同时，书后还配套有综合实训和模拟试题，以方便学生上机实训并巩固所学知识内容。本书适合作为高职高专、中职院校IT类专业数据库相关课程的教材，也可作为数据库管理和程序开发人员的参考用书。
❹ 数据库系统原理方面的知识点
default '???' 意思是缺省值为??? 也就是默认值。
当你插入记录的时候，如果color没有指定颜色值，也就是空值。系统就自动赋值为???
CHECK （VALUE IN（‘Red’，‘Yellow’，‘Blue’，‘Green’，‘???’）） 是一个约束。约束插入的颜色值只能是Red’，‘Yellow’，‘Blue’，‘Green’，‘???’其中的一种。
❺ 数据库系统原理：第一章 数据库系统概述
第一节 数据库基本概念
1. 数据：描述事物的符号记录，是指用物理符号记录下来的，可以鉴别的信息。
2. 数据库：存储数据的仓库，是指长期存储在计算机中，有组织可共享的数据集合。
3. 数据库管理系统：是指专门用于建立和管理数据库的软件，介于应用程序和操作系统之间。
数据库管理系统主要功能：
（1）数据定义功能。
（2）数据操纵功能。
（3）数据库的运行管理功能。
（4）数据库的建立和维护。
（5）数据组织、存储和管理功能。
4. 数据库系统：一个完整的数据库系统包括 数据库、数据库管理系统以及相关使用工具、应用程序、数据管理员和用户等。
第二节 数据管理技术的发展
1.人工管理阶段
20世纪50年代中期以前，基本上都是依靠手工方式来进行。
特点：1 数据不保存 2 应用程序管理数据 3 数据面向应用。
2.文件系统阶段
20世纪50年代以后到60年代中期。
特点：数据可以长期保存 可以专门管理，提供了物理数据的独立性。不能在记录或数据项级实现数据的共享，存在大量的数据冗余。
3.数据库系统阶段
20世纪0年代后期。出现数据库管理系统。
特点：（1）数据集成（最大成俗共享、且冗余小）。（2）数据共享性高 （3）数据冗余小（4）数据一致性（5）数据独立性高（6）实施统一管理与控制（7）减少应用程序开发与维护的工作量
第三节 数据库系统结构
一、数据库系统的三级模式结构
由模式、外模式、和内模式三级结构重组成。
模式：也为概念模式或者逻辑模式
外模式：也成为子模式或者用户模式
内模式：也成为存储模式。
三级模式结构的两层映像：外模式/模式映像 模式/内模式映像，从而保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。
二、数据库系统的运行与应用结构
1.客户/服务器结构 （C/S）2.浏览器/服务器结构（B/S）
第四节 数据模型
是现实时间特征的模拟和抽象表达。
一、数据特征与数据模型组成要素
数据模型三要素：数据结构、数据操作、数据约束。
二、数据模型的分类
1.概念层数据模型
基本概念：
实体：客观存在并可以相互区别的事物
属性：实体所具有的某种特性
码或键：可以唯一标识实体属性集
域：属性的取值范围
实体型：具有相同属性的实体必然具有共同的特征和性质。
实体集：同型实体的集合
联系：事物内部以及事物之间的关系。
标识方法：1976年提出的实体-关系法（ER图）
2.逻辑层数据模型
有 层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型
3.物理层数据模型
本人会成体系的把每本书相关知识重点一一总结，供同僚参考。
❻ 数据库得查询功能是怎么实现的
数据库的查询功能实现原理：
数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
图1展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。
❼ 数据库的基本原理是
是计算机科学与技术专业的专业基础课，主要讨论数据库系统的基本概念，基本原理，基本方法以及有关的应用。主要内容包括：数据库的结构与特点、数据库系统的组成及各部分的功能、关系数据库、面向对象数据库、结构化查询语言（SQL）、数据库设计以及数据保护等，同时讲解一种重要的数据库系统的应用。学生通过本课程的学习能够了解有关数据库系统的基本概念，掌握对数据库查询、更新等相关的知识，初步掌握数据库设计方法，并能用数据库系统建立数据库及简单的应用。
❽ 数据库索引的实现原理
数据库索引的实现原理
一、概述数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。其实说穿了，索引问题就是一个查找问题。二、索引的原理当我们的业务产生了大量的数据时，查找数据的效率问题也就随之而来，所以我们可以通过为表设置索引，而为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
上图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。创建索引可以大大提高系统的性能第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显着减少查询中分组和排序的时间。第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为，增加索引也有许多不利的方面。创建索引的弊端第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。三、索引的类型根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。唯一索引唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。主键索引数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。聚集索引在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。四、局部性原理与磁盘预读由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中着名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间，只需很少的旋转时间)，因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。预读的长度一般为页(page)的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页(在许多操作系统中，页得大小通常为4k)，主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。五、B树和B+树数据结构1、B树B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针，所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索，成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。在B树中查找给定关键字的方法是：首先把根结点取来，在根结点所包含的关键字K1,…,kj查找给定的关键字(可用顺序查找或二分查找法)，若找到等于给定值的关键字，则查找成功;否则，一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间，于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找，直到找到，或指针Pi为空时查找失败。2、B+树B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针，非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上，包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针，且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话，叶节点的索引必须是稠密索引，若实际数据存储按关键码次序存放的话，叶节点索引时稀疏索引。B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。所以 B+树有两种搜索方法：一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。一种是从根节点开始搜索，和B树类似，不过如果非叶节点的关键码等于给定值，搜索并不停止，而是继续沿右指针，一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功，都将走完树的所有层。B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。这两种处理索引的数据结构的不同之处：1、B树中同一键值不会出现多次，并且它有可能出现在叶结点，也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中，并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现，以维持B+树的平衡。2、因为B树键位置不定，且在整个树结构中只出现一次，虽然可以节省存储空间，但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。3、B树的查询效率与键在树中的位置有关，最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。六、B/+Tree索引的性能分析到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存)，渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小(通常不超过3)。而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。