《數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù)》課件

數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù)本課程將介紹數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)模型、SQL語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)等內(nèi)容。by課程介紹課程目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)，學(xué)習(xí)SQL語(yǔ)言，了解數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù)。課程內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SQL語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用課程實(shí)踐通過(guò)案例和實(shí)驗(yàn)，鞏固理論知識(shí)，提高數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用能力。數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)模型描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)之間關(guān)系。常用的模型包括關(guān)系模型、層次模型、網(wǎng)狀模型和面向?qū)ο竽Ｐ?。?shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）是數(shù)據(jù)庫(kù)的管理軟件，提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、訪問(wèn)、維護(hù)等功能，如Oracle、MySQL、SQLServer等。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(DBMS)DBMS是一個(gè)軟件系統(tǒng)，用于創(chuàng)建、維護(hù)和訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。它提供了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理功能，例如數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)操縱、數(shù)據(jù)控制等。數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器是物理硬件，用于存儲(chǔ)和運(yùn)行DBMS軟件，并提供對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)服務(wù)。數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)是實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的集合，它包含多個(gè)表，每個(gè)表表示一個(gè)特定主題的數(shù)據(jù)，例如學(xué)生信息表、課程信息表等。應(yīng)用程序應(yīng)用程序是用戶與數(shù)據(jù)庫(kù)交互的工具，例如Web應(yīng)用程序、桌面應(yīng)用程序等。它們使用DBMS提供的API或接口來(lái)訪問(wèn)和操作數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。用戶用戶是最終使用數(shù)據(jù)庫(kù)的人員，他們通過(guò)應(yīng)用程序訪問(wèn)和操作數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，例如學(xué)生、教師、管理員等。關(guān)系數(shù)據(jù)模型11.關(guān)系關(guān)系是數(shù)據(jù)組織的基本單位，以二維表格的形式表示。22.元組元組是關(guān)系中的一行數(shù)據(jù)，代表一個(gè)實(shí)體實(shí)例。33.屬性屬性是關(guān)系中的一列數(shù)據(jù)，代表一個(gè)實(shí)體的特征。44.鍵鍵是用來(lái)唯一標(biāo)識(shí)元組的屬性集，可以是單個(gè)屬性或多個(gè)屬性的組合。SQL語(yǔ)言基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言SQL是一種標(biāo)準(zhǔn)化的查詢語(yǔ)言，用于訪問(wèn)和操作關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言DML用于數(shù)據(jù)插入、更新、刪除和查詢操作，例如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE語(yǔ)句。數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言DDL用于定義數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，例如創(chuàng)建、修改和刪除表、視圖、索引和存儲(chǔ)過(guò)程。數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言DCL用于管理數(shù)據(jù)庫(kù)權(quán)限和安全性，例如GRANT、REVOKE和COMMIT語(yǔ)句。SQL查詢語(yǔ)句1SELECT選擇數(shù)據(jù)2FROM指定表3WHERE過(guò)濾條件4ORDERBY排序結(jié)果SQL查詢語(yǔ)句是用來(lái)從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索數(shù)據(jù)的指令，它遵循特定的語(yǔ)法規(guī)則。通過(guò)指定SELECT、FROM、WHERE、ORDERBY等子句，用戶可以精確地獲取所需的數(shù)據(jù)庫(kù)信息。數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言創(chuàng)建表使用CREATETABLE語(yǔ)句定義表的結(jié)構(gòu)，包括列名、數(shù)據(jù)類型和約束。修改表使用ALTERTABLE語(yǔ)句修改表結(jié)構(gòu)，例如添加、刪除或修改列，修改約束等。刪除表使用DROPTABLE語(yǔ)句刪除表，刪除表后其數(shù)據(jù)也會(huì)被刪除。創(chuàng)建索引使用CREATEINDEX語(yǔ)句為表創(chuàng)建索引，提高查詢效率。數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言11.數(shù)據(jù)權(quán)限控制DCL用于管理數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)權(quán)限，包括用戶和角色的授權(quán)與撤銷操作。22.數(shù)據(jù)完整性約束DCL允許創(chuàng)建和修改數(shù)據(jù)完整性約束，例如主鍵、外鍵和唯一性約束。33.事務(wù)控制DCL提供了事務(wù)控制語(yǔ)句，例如COMMIT、ROLLBACK和SAVEPOINT，用于管理數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)。44.安全審計(jì)DCL可以記錄數(shù)據(jù)庫(kù)操作日志，幫助跟蹤用戶行為并識(shí)別潛在的安全威脅。存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器存儲(chǔ)過(guò)程存儲(chǔ)過(guò)程是一組預(yù)編譯的SQL語(yǔ)句，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，可重復(fù)執(zhí)行。觸發(fā)器觸發(fā)器是一種特殊的存儲(chǔ)過(guò)程，自動(dòng)執(zhí)行，由數(shù)據(jù)庫(kù)事件觸發(fā)。數(shù)據(jù)庫(kù)索引加快查詢速度索引就像書(shū)籍目錄，可以快速定位數(shù)據(jù)。組織數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)索引采用樹(shù)形結(jié)構(gòu)，高效存儲(chǔ)和查找數(shù)據(jù)。提升數(shù)據(jù)庫(kù)性能索引優(yōu)化查詢效率，減少數(shù)據(jù)訪問(wèn)時(shí)間。數(shù)據(jù)庫(kù)備份與恢復(fù)1備份目的防止數(shù)據(jù)丟失，意外刪除，惡意攻擊?；謴?fù)數(shù)據(jù)到正常狀態(tài)。2備份類型完整備份增量備份差異備份3恢復(fù)過(guò)程從備份文件中還原數(shù)據(jù)庫(kù)到指定時(shí)間點(diǎn)，恢復(fù)數(shù)據(jù)完整性。數(shù)據(jù)庫(kù)安全性數(shù)據(jù)加密使用加密算法保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，例如AES、DES等。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，防止數(shù)據(jù)被竊取或篡改。訪問(wèn)控制通過(guò)設(shè)置用戶權(quán)限和角色，控制不同用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)權(quán)限，確保數(shù)據(jù)安全訪問(wèn)。審計(jì)追蹤記錄數(shù)據(jù)庫(kù)操作日志，包括用戶操作、數(shù)據(jù)修改等，方便追溯問(wèn)題來(lái)源。備份恢復(fù)定期備份數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，并制定恢復(fù)計(jì)劃，以便在數(shù)據(jù)丟失時(shí)能夠快速恢復(fù)。數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化索引優(yōu)化索引是加速數(shù)據(jù)查詢的關(guān)鍵。選擇合適的索引類型和字段，并避免過(guò)度索引。索引可以幫助數(shù)據(jù)庫(kù)快速定位所需數(shù)據(jù)，從而提高查詢效率。查詢優(yōu)化使用最佳實(shí)踐編寫SQL語(yǔ)句，例如使用索引、避免使用通配符，并優(yōu)化連接語(yǔ)句。選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎和參數(shù)設(shè)置，并定期監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)性能。硬件優(yōu)化選擇性能強(qiáng)大的服務(wù)器硬件，例如高速CPU、大容量?jī)?nèi)存和快速磁盤。優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)配置，例如分配足夠的內(nèi)存和磁盤空間，并使用RAID技術(shù)提高數(shù)據(jù)可靠性。數(shù)據(jù)優(yōu)化定期清理和壓縮數(shù)據(jù)庫(kù)，刪除冗余數(shù)據(jù)，并優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，選擇合適的數(shù)據(jù)類型和存儲(chǔ)格式，并使用數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù)提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，提供靈活的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。它不像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)那樣依賴于固定表格結(jié)構(gòu)，而是根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)進(jìn)行組織。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常用于處理海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)訪問(wèn)以及快速擴(kuò)展的應(yīng)用場(chǎng)景。它可以更有效地管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如社交媒體上的文本、圖片、視頻等。MongoDB入門MongoDB簡(jiǎn)介MongoDB是一個(gè)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，也稱為NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。它使用文檔存儲(chǔ)模型，數(shù)據(jù)以JSON格式存儲(chǔ)，提供靈活性和可擴(kuò)展性。MongoDB特點(diǎn)MongoDB支持多種數(shù)據(jù)類型，包括字符串、數(shù)字、數(shù)組、嵌套對(duì)象等。它提供高性能、高可用性和易于擴(kuò)展性，適用于多種應(yīng)用程序場(chǎng)景。Redis入門Redis簡(jiǎn)介Redis是一個(gè)開(kāi)源的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，用于快速訪問(wèn)數(shù)據(jù)，例如緩存、消息隊(duì)列、會(huì)話管理。Redis特性Redis支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如字符串、列表、集合、哈希表和有序集合，并提供高性能和高可用性。Redis應(yīng)用場(chǎng)景Redis適用于需要快速訪問(wèn)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，例如網(wǎng)站緩存、游戲排行榜、實(shí)時(shí)消息推送。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集中存儲(chǔ)來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一視圖。支持分析和決策數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持多維分析，幫助企業(yè)了解業(yè)務(wù)趨勢(shì)和模式，進(jìn)行決策。面向主題組織數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以主題為中心組織數(shù)據(jù)，例如客戶、產(chǎn)品和銷售。歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行趨勢(shì)分析和時(shí)間序列分析。維度建模維度建模是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)方法，用于構(gòu)建多維數(shù)據(jù)模型，以便于分析和理解數(shù)據(jù)。通過(guò)將數(shù)據(jù)分解為維度和度量，可以更容易地進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合、切片和切塊，從而得到更有意義的結(jié)果。1事實(shí)表存儲(chǔ)核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)2維度表描述事實(shí)表中的數(shù)據(jù)3星型模式事實(shí)表與多個(gè)維度表關(guān)聯(lián)4雪花模式維度表之間有層次關(guān)系數(shù)據(jù)ETL過(guò)程數(shù)據(jù)提取從源數(shù)據(jù)系統(tǒng)中提取需要的數(shù)據(jù)，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、API等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換，使其符合目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的格式和標(biāo)準(zhǔn)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。數(shù)據(jù)加載將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可以使用不同的方法，例如批量加載、增量加載等。數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化工具TableauPowerBID3.js可視化類型圖表類型包括折線圖、柱狀圖、餅圖、散點(diǎn)圖等，根據(jù)數(shù)據(jù)類型選擇合適的圖表。數(shù)據(jù)可視化原則清晰、簡(jiǎn)潔、易于理解，使數(shù)據(jù)更具說(shuō)服力。Tableau案例分析Tableau是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，可用于創(chuàng)建交互式儀表板和報(bào)告，幫助用戶深入了解數(shù)據(jù)。本案例分析將介紹Tableau在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用，例如金融分析、銷售數(shù)據(jù)可視化、市場(chǎng)研究和客戶關(guān)系管理。我們將展示如何使用Tableau進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析以及創(chuàng)建可視化圖表和地圖。通過(guò)案例分析，我們將學(xué)習(xí)如何在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用Tableau的強(qiáng)大功能，并掌握數(shù)據(jù)可視化的最佳實(shí)踐。PowerBI案例分析PowerBI是一種強(qiáng)大的商業(yè)智能工具，可以幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中提取洞察力。通過(guò)PowerBI，您可以創(chuàng)建交互式儀表板，可視化數(shù)據(jù)并進(jìn)行深入分析。本案例分析將展示如何使用PowerBI分析企業(yè)銷售數(shù)據(jù)，以揭示銷售趨勢(shì)，識(shí)別關(guān)鍵客戶并優(yōu)化營(yíng)銷策略。大數(shù)據(jù)概念1數(shù)據(jù)量大數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法處理。2數(shù)據(jù)類型多樣包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。3數(shù)據(jù)速度快數(shù)據(jù)生成和處理速度非常快。4價(jià)值密度低大部分?jǐn)?shù)據(jù)沒(méi)有直接商業(yè)價(jià)值，需要分析挖掘。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)HadoopHadoop是一個(gè)開(kāi)源的分布式軟件平臺(tái)。用于存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù)集。HDFS分布式文件系統(tǒng)，可將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上。適合存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，并提供高容錯(cuò)性。MapReduce用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行處理的編程模型。將數(shù)據(jù)處理分成多個(gè)步驟。YARN資源管理器，用于調(diào)度和管理集群資源。為應(yīng)用程序提供資源，并監(jiān)控其運(yùn)行狀態(tài)。Spark入門ApacheSpark一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算框架，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理?？焖偬幚硐啾菻adoopMapReduce，Spark提供更快的處理速度和更高的效率。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，可用于流數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。多種編程語(yǔ)言支持多種編程語(yǔ)言，包括Scala、Java、Python和R。流數(shù)據(jù)處理1數(shù)據(jù)收集流數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)會(huì)收集來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，例如傳感器、網(wǎng)絡(luò)日志、社交媒體平臺(tái)等。2數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理包括清理、轉(zhuǎn)換和格式化數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。3數(shù)據(jù)分析分析處理后的數(shù)據(jù)，以識(shí)別模式、趨勢(shì)和異常，并進(jìn)行實(shí)時(shí)洞察和決策。數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的知識(shí)和模式，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，做出更明智的決策。數(shù)據(jù)挖掘的方法數(shù)據(jù)挖掘使用多種方法，包括統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等，來(lái)分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)有用的信息。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，例如市場(chǎng)分析、欺詐檢測(cè)、疾病預(yù)測(cè)等。機(jī)器學(xué)習(xí)入門概念機(jī)器學(xué)習(xí)是一種讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并執(zhí)行特定任務(wù)的能力。無(wú)需明確編程，通過(guò)算法和模型來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)在各種領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)控制等。分類常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)類型包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，每種類型針對(duì)不同任務(wù)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)。學(xué)習(xí)過(guò)程機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)模型參數(shù)，模型學(xué)習(xí)完成后可用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的結(jié)果。人工智能應(yīng)用實(shí)踐11.自然語(yǔ)言處理機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、文本摘要、聊天機(jī)器人等。22.計(jì)算機(jī)視覺(jué)人臉識(shí)別、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、視頻分析等。33.機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)分析、推薦系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。44.智能機(jī)器人工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人、無(wú)人駕駛汽車等。行業(yè)案例分享電商平臺(tái)利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)構(gòu)建高效的商品庫(kù)存管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的庫(kù)存預(yù)警和智能化的供應(yīng)鏈管理。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行海量金融數(shù)據(jù)分析，支持