数据库原理核心概念回顾

一、数据库概念回顾：描述实体、属性及其间的关系。 从形式上看，数据库是一张二维表，包含所涉及属性的子集。 关系模式：用于定义数据库中的关系。 关系数据库：基于关系模型，用关系描述现实世界。 数据库模式：定义了数据库中所有关系的结构。

将深入探讨 MySQL 数据库的核心概念，涵盖数据存储、查询处理、事务管理等关键方面，帮助读者建立对 MySQL 数据库的全面理解。 数据存储 存储引擎: MySQL 支持多种存储引擎，例如 InnoDB 和 MyISAM，每种引擎在数据存储、索引和锁机制方面具有不同的特性，理解这些差异对于选择合适的存储引擎至关重要。 数据类型: MySQL 提供丰富的数据类型，包括数值、字符串、日期和时间等，正确选择数据类型可以提高数据存储效率和查询性能。 表结构设计: 良好的表结构设计是保证数据库性能的关键，合理的字段定义、索引创建和约束设置可以有效地优化数据存储和查询效率。 查询处理 SQL 语法: 结构化查询语言（SQL）是用于与 MySQL 数据库交互的标准语言，掌握 SQL 语法对于执行数据查询、更新和管理至关重要。 索引优化: 索引是提高查询性能的重要手段，了解不同类型的索引以及索引的创建和使用原则可以帮助开发人员编写高效的 SQL 查询语句。 查询优化器: MySQL 查询优化器负责分析 SQL 查询语句并生成最佳的执行计划，了解查询优化器的原理可以帮助开发人员编写更高效的 SQL 查询语句。 事务管理 事务概念: 事务是指一组数据库操作，这些操作要么全部执行成功，要么全部回滚，保证数据的一致性和完整性。 事务隔离级别: MySQL 支持不同的隔离级别，例如读未提交、读已提交、可重复读和串行化，每个级别提供不同程度的数据一致性保证。 锁机制: MySQL 使用锁机制来控制并发访问数据，了解不同类型的锁以及锁的机制可以帮助开发人员避免数据竞争和死锁问题。 通过深入理解上述核心概念，读者可以更好地掌握 MySQL 数据库的使用方法，并能够根据实际需求进行数据库设计、开发和优化。

数据挖掘通过探索大量数据集寻找有价值的模式和趋势，帮助企业了解客户、优化流程和做出明智决策。

掌握 MySQL 的基石 数据类型 数值类型：存储数字，如 INT, FLOAT, DECIMAL 等。 字符串类型：存储文本，如 CHAR, VARCHAR, TEXT 等。 日期和时间类型：存储日期和时间值，如 DATE, TIME, DATETIME 等。 表操作 创建表：使用 CREATE TABLE 语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。 插入数据：使用 INSERT INTO 语句向表中添加新的数据行。 查询数据：使用 SELECT 语句检索表中的数据，可进行条件筛选、排序和连接等操作。 更新数据：使用 UPDATE 语句修改表中已有的数据。 删除数据：使用 DELETE 语句删除表中的数据行。 运算符 算术运算符：进行基本的数学运算，如 +, -, *, /。 比较运算符：比较两个值的大小关系，如 >, <, =, !=。 逻辑运算符：组合多个条件，如 AND, OR, NOT。 函数 MySQL 提供了丰富的内置函数，用于处理字符串、数值、日期等数据，例如： 字符串函数：CONCAT, SUBSTR, LENGTH 等。 数值函数：ABS, ROUND, SUM 等。 日期函数：CURDATE, NOW, DATE_FORMAT 等。 索引 索引是一种数据结构，可以加速数据的检索速度。MySQL 支持多种类型的索引，例如 B-Tree 索引、哈希索引等。 查询优化 优化查询性能是数据库管理的重要任务，可以通过以下方式进行优化： 使用合适的索引。 避免全表扫描。 优化查询语句。 使用缓存机制。 事务 事务是一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败，确保数据的一致性。MySQL 支持事务管理，可以使用 COMMIT 和 ROLLBACK 语句控制事务。

Hadoop 核心概念 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。其核心组件包括： HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 将大文件分割成块，分布存储在集群节点上，提供高容错性和高吞吐量。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 负责集群资源管理和调度，为应用程序分配资源。 MapReduce: 一种编程模型，用于大规模数据处理，将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，并行执行。 Hadoop 特点 高可靠性: 通过数据冗余和节点故障自动恢复机制，确保数据安全和系统稳定性。 高可扩展性: 可线性扩展至数千个节点，处理 PB 级数据。 高吞吐量: 并行处理能力强，可高效处理大规模数据集。 低成本: 采用普通硬件构建集群，降低硬件成本。 Hadoop 应用场景 数据存储: 存储海量非结构化、半结构化和结构化数据。 数据分析: 使用 MapReduce 或 Spark 等框架进行数据分析和挖掘。 机器学习: 训练机器学习模型，进行预测和分类。

分类与聚类 分类是将数据划分到预先定义好的类别中。例如，将邮件识别为垃圾邮件或非垃圾邮件。 聚类则是将数据分组到不同的类别，这些类别事先并不确定。例如，根据用户的购买行为将用户划分到不同的消费群体。 分类与预测 分类和预测都是数据分析的重要形式，用于解决预测问题。 分类侧重于预测数据的类别标签，例如将客户分类为高价值客户或低价值客户。 预测则侧重于预测连续值，例如预测未来一周的销售额。 预测与回归 预测是指利用历史数据识别数据变化规律，构建模型，并利用该模型预测未来的数据类型、特征等。 回归分析是预测的一种典型方法，用于建立自变量和因变量之间的关系模型，并利用该模型进行预测。

技术进步引领下，域（Domain）属性的取值范围被定义为该属性的域；实体型（Entity Type）通过实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体；实体集（Entity Set）指同型实体的集合。

这是一个关于数据库的练习，重点介绍了基础概念及其应用命令。

第三范式（3NF）是指当一个数据表已经达到第二范式要求，并且表中任何非主键字段之间不存在函数依赖关系时，该数据表符合第三范式。或者说，它涉及商品的单价、数量和总额。