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数据离散度指标及其应用
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【关键词】：
【正文快照】：
均数,中位数和众数等是位置量数。这些数据资料平均水平的代表值,固然重要,而表示测得的数据资料的分布集中或分散程度的离散度指标也同样重要。如同样均数为100,有的从50、100、150平均得来,有的从95、100、105平均得来,两者在统计学上的意义是不同的。对一个数据资料来说,
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《数据库原理与设计》为国家级优秀教材团队教材成果、国家级双语示范课程主教材。《数据库原理与设计》全面介绍了数据库基本原理与设计技术，并以目前流行的SQL Server 2008为平台介绍了数据库管理系统的功能和重要技术。全书分为三部分：第一部分是基础知识部分（1～5章），主要介绍数据库的一般原理性知识；第二部分是数据库系统技术部分（6～9章），主要介绍数据库应用系统的开发步骤和提高数据库系统性能的技术；第三部分是数据库技术的应用和发展部分（10～13章），主要介绍数据库技术的发展新趋势和新应用。《数据库原理与设计》附录给出了一个“网上服装销售系统”的数据库应用系统设计的案例。《数据库原理与设计》为教师将提供配套的实验指导书，可以作为高等院校数据库及相关课程的教材，也可供相关技术人员参考。
《数据库原理与设计》为国家级双语教学示范课程主教材，国家级优秀教学团队教学成果，重庆市精品课程主教材。
目 录第一部分 基础知识第1章 数据库系统概论 31.1 基本概念 31.1.1 数据库管理系统 31.1.2 数据库系统的组成及特点 41.2 数据管理技术的发展 61.3 数据库系统的体系结构 91.3.1 数据库系统的内部体系结构 91.3.2 数据库系统的应用体系结构 111.4 SQL Server 2008关系数据库概述 131.5 本书应用实例――网上服装销售系统简介 14本章小结 14习题1 14第2章 数据模型 162.1 数据建模的过程 162.2 概念模型 162.2.1 基本概念 172.2.2 实体-联系模型 192.2.3 UML 192.3 数据模型的组成要素 202.4 结构化数据模型 202.5 非结构化数据模型 24本章小结 24习题2 24第3章 关系数据库 263.1 关系数据库的概念 263.2 关系模型的基础 283.3 关系代数 293.4 关系代数的应用 32本章小结 33习题3 33第4章 关系数据库查询语言SQL 354.1 SQL的基本概念 354.2 数据定义语句 364.3 数据查询语句 384.3.1 查询语句的基本结构 384.3.2 SQL中的简单查询 394.3.3 多个关系上的查询 414.3.4 子查询 434.3.5 集合查询 444.4 数据操纵语句 454.5 视图 474.6 嵌入式SQL 494.7 存储过程与函数 534.7.1 PL/SQL的块结构和变量常量的定义 534.7.2 控制结构 544.7.3 存储过程 554.7.4 SQL Server 2008存储过程 56本章小结 60习题4 60第5章 关系数据库的设计理论 625.1 函数依赖 625.1.1 函数依赖的定义 625.1.2 候选码的定义 635.1.3 Armstrong公理 635.1.4 闭包及其计算 645.2 关系模式的规范化 665.2.1 基本概念 665.2.2 第一范式（1NF） 685.2.3 第二范式（2NF） 685.2.4 第三范式（3NF） 695.2.5 BC范式（BCNF） 695.2.6 多值依赖和第四范式 705.3 模式分解 715.3.1 模式分解的定义 715.3.2 无损连接性与函数依赖保持性 725.3.3 模式分解的算法 74本章小结 75习题5 75第二部分 数据库系统技术第6章 数据库设计 796.1 软件开发过程简介 796.2 数据库设计 816.2.1 数据库设计的特点 816.2.2 数据库设计的基本步骤 826.3 需求分析 836.3.1 需求分析的任务和方法 836.3.2 数据流图 866.3.3 数据字典 876.4 概念结构设计 886.4.1 概念结构设计的方法与步骤 886.4.2 局部E-R模型设计 906.4.3 全局E-R模型设计 926.4.4 UML模型的设计 956.5 逻辑结构设计 1036.5.1 逻辑结构设计的方法和步骤 1036.5.2 E-R模型向关系模型的转换 1046.5.3 关系模型的优化 1056.5.4 用户子模式的设计 1056.6 数据库的物理设计 1066.6.1 物理设计的内容与方法 1066.6.2 存取方法的选择与存储结构的确定 1076.6.3 物理设计性能的评价 1096.7 数据库的实施和维护 1096.8 自动数据库设计工具介绍 111本章小结 113习题6 113第7章 关系数据库系统及其查询优化 1167.1 关系数据库系统 1167.1.1 关系数据库系统的定义与分类 1167.1.2 全关系系统的基本准则 1167.1.3 关系数据库管理系统 1187.2 关系数据库的查询优化 1207.2.1 概述 1207.2.2 关系代数表达式的变换 1217.2.3 查询优化的一般准则 1227.2.4 查询优化的构建和算法 1237.2.5 优化器的处理过程 1237.2.6 物理优化 123本章小结 124习题7 125第8章 数据库管理 1268.1 事务处理 1268.1.1 事务的状态与特性 1268.1.2 事务的并发与可串行化 1278.1.3 SQL中的事务处理模型 1298.2 事务的并发控制 1308.2.1 封锁与封锁协议 1308.2.2 活锁与死锁 1318.2.3 两阶段锁 1328.2.4 多粒度锁 1338.2.5 基于时间戳的协议 1348.2.6 SQL Server 2008的并发控制 1358.3 数据库的备份与恢复 1368.3.1 数据库故障与恢复的基本概念 1368.3.2 数据库恢复的技术 1378.3.3 数据库恢复的策略 1398.3.4 数据库的备份策略 1408.3.5 SQL Server 2008的备份与恢复技术 141本章小结 142习题8 143第9章 数据库的完整性和安全性 1449.1 数据库的完整性控制 1449.2 断言 1479.3 触发器 1489.4 数据库的安全性控制 1519.5 数据库安全性的控制策略 1549.6 角色与权限 1579.7 SQL Server 2008的安全机制 159本章小结 163习题9 163第三部分 数据库技术的应用与发展第10章 数据库技术的应用 16710.1 数据仓库 16710.1.1 数据仓库概述 16710.1.2 数据仓库的体系结构 16810.1.3 数据仓库的数据存储与处理 16910.1.4 数据仓库的开发步骤 17010.2 联机分析处理 17110.2.1 联机分析处理概述 17110.2.2 联机分析处理的实现方法 17210.2.3 联机分析处理的实施 17310.2.4 联机分析处理的新发展 17410.3 数据挖掘 17510.3.1 数据挖掘概述 17510.3.2 关联规则 17610.3.3 数据分类 17810.3.4 数据聚类 17810.4 决策支持系统 18010.4.1 传统决策支持系统 18010.4.2 基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的新决策支持系统 18110.4.3 传统决策支持系统与新的决策支持系统的比较 18210.4.4 综合决策支持系统 18310.5 信息检索系统 18410.6 SQL Server 2008联机分析服务 18610.6.2 OLAP模型设计和应用开发 18910.6.3 多维数据库设计 189本章小结 191习题10 191第11章 XML与关系数据库 19211.1 XML的基础知识 19211.1.1 XML简介 19311.1.2 XML应用程序接口 19811.2 XML与关系数据库 20011.3 SQL Server 2008对XML的支持 201本章小结 205习题 205第12章 对象－关系数据库 20612.1 面向对象的基本概念 20612.1.1 类 20612.1.2 对象 20612.1.3 继承 20712.1.4 多重继承 20812.1.5 对象标识 20812.1.6 对象包含 20812.2 面向对象语言 20912.3 对象关系模型 20912.3.1 嵌套关系 21012.3.2 复杂类型 21012.3.3 引用类型 21212.3.4 继承类型 21212.4 面向对象设计和关系设计 21412.4.1 从面向对象属性到关系属性 21212.4.2 面向对象中联系的标识 21512.4.3 关系模型与对象关系模型的区别 21512.5 与复杂类型有关的查询 217本章小结 218习题 219第13章 数据库发展趋势 22013.1 数据库技术的发展趋势 22013.1.1 数据库技术的发展趋势 22013.1.2 数据库技术面临的挑战 22113.2 多种主流数据库系统简介 22113.2.1 分布式数据库 22213.2.2 空间数据库 22413.2.3 主存数据库 22513.2.4 多媒体数据库 22713.3 云存储技术及云数据库 229本章小结 234习题13 235附录A 数据库发展趋势 236A.1 需求分析 236A.2 概念结构设计 241A.3 逻辑结构设计 243A.4 物理设计与实施 247A.5 数据库运行与维护 250A.5 系统中与数据库相关的部分代码 251参考文献 256
2.3数据模型的组成要素从逻辑上来说，数据模型面向计算机系统，描述了数据库中的数据及数据问的整体逻辑结构。数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成，是建立数据库的基础。数据结构是所研究的对象类型的集合，刻画对象和对象间的联系，是对数据库系统静态特性的描述。如对象的类型、性质、对象之间的参照、所属关系等。数据结构是刻画一个数据模型性质最重要的方面。在数据库系统中，人们通常按照其数据结构的类型来命名数据模型，如基于层次结构、网状结构、关系结构、面向对象结构的数据模型分别被命名为层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型等。数据操作是指对数据库中各种对象的值允许执行的操作的集合，包括有关的操作要求，是对数据库系统动态特性的描述。数据库主要有查询和更新（增加、删除和修改）操作。数据模型中需要定义这些操作的具体含义、操作符号、操作规则和实现操作的语句。数据模型的完整性约束即数据和数据间应该满足的条件，是一组完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态以及状态的变化，以保证数据的正确性、有效性和相容性。数据模型应该能够定义必须遵守的基本的完整性约束条件，如关系模型中，任何关系必须满足实体完整性和参照完整性。数据模型中还应提供定义完整性约束条件的机制，以反映实际应用中数据或数据之间必须满足的约束条件。如每款服装的编号必须唯一，每款服装的编号不超过10字节，网上商店中每款服装的剩余数量不能少于10，发货时间不能早于收到货款的日期等。数据更新时，数据库系统将根据事先定义好的各种约束条件进行完整性检查，不满足约束条件的数据不能在数据库中保存。现有的数据库系统都是建立在某种数据模型基础上的，如建立在关系模型基础上的关系数据库系统，建立在面向对象模型上的面向对象数据库系统等。数据模型是数据库系统的核心和基础，了解数据模型的基本概念是学习数据库的基础。2.4结构化数据模型结构化数据模型简称数据模型，后面内容中如果没有特别说明，数据模型就是指结构化数据模型。数据模型是概念模型根据计算机上的某一数据库管理系统进一步抽象转换而成的。数据库领域中常用的数据模型有4种：层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型。其中层次模型和网状模型统称为非关系模型，也称为格式化数据模型。非关系模型的数据库系统在20世纪70年代非常流行，到了20世纪80年代，逐渐被关系模型的数据库系统取代。现在随着数据库技术的不断发展，面向对象模型的数据库系统也已经崭露头角。
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设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。
关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足
最低要求的范式是第一范式（1NF）。
在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。下面我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这种方法可以使从数据库得到的结果更加明确。这样可能使数据库产生重复数据，从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。
下面是范化的一个例子
(Customer ,Item ,purchased ,
Purchase price)
(Thomas , Shirt, $40 , Maria
Tennis shoes, $35 )
(Evelyn , Shirt,
$40,& Pajaro
Trousers $25)
如果上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除其中的一个顾客，这时你就必须同时删除一个价格。范化就是要解决这个问题，你可以将这个表化为两个表，一个用于存储每个顾客和他所买物品的信息，另一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对其中一个表做添加或删除操作就不会影响另一个表。
关系数据库的几种设计范式介绍
第一范式（1NF）
在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。例如，对于员工信息表，不能将员工信息都放在一列中显示，
也不能将其中的两列或多列在一列中显示；员工信息表的每一行只表示一个员工的信息，一个员工的信息在表中只出现一次。简而言之，第一范式就是无重复的列。
第二范式（2NF）
第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式
（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。员工信息表中加上了员工编号（emp_id）列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。简而言之，第二范式就
是非主属性非部分依赖于主关键字。
第三范式（3NF）
满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。简而言
之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号
（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。那么在员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。
如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。
4.数据库设计三大范式应用实例剖析
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。设计范式是不是很难懂呢？非也，大学教材上给我们一堆数学公式我们当然看不懂，也记不住。所以我们很多人就根本不按照范式来设计数据库。实质上，设计范式用很形象、很简洁的话语就能说清楚，道明白。本文将对范式进行通俗地说明，并以笔者曾经设计的一个简单论坛的数据库为例来讲解怎样将这些范式应用于实际工程。
4.1第一范式（1NF）：
数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。
这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
例如，如下的数据库表是符合第一范式的：
而这样的数据库表是不符合第一范式的：
很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。
4.2第二范式（2NF）：
数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。
假定选课关系表为SelectCourse(学号,
学分)，关键字为组合关键字(学号,
课程名称)，因为存在如下决定关系：
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：
(课程名称)
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题：
数据冗余：同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。
更新异常：若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。
插入异常：假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。
删除异常：假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。
把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：
学生：Student(学号,
课程：Course(课程名称,
选课关系：SelectCourse(学号,
这样的数据库表是符合第二范式的，
消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式，因为不可能存在组合关键字。
第三范式（3NF）：
在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如果
→ C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：
关键字段→
非关键字段x
非关键字段y
假定学生关系表为Student(学号,
学院电话)，关键字为单一关键字"学号"，因为存在如下决定关系：
这个数据库是符合2NF的，但是不符合3NF，因为存在如下决定关系：
→ (所在学院)
→ (学院地点,
即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况，读者可自行分析得知。
把学生关系表分为如下两个表：
学生：(学号,
所在学院)；
学院：(学院,
这样的数据库表是符合第三范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
4.4鲍依斯-科得范式（BCNF）：
在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。
假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID,
存储物品ID,
数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系：
存储物品ID)
→(管理员ID,
(管理员ID,
存储物品ID)
→ (仓库ID,
所以，(仓库ID,
存储物品ID)和(管理员ID,
存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
→ (管理员ID)
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&(管理员ID)
→ (仓库ID)
即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。它会出现如下异常情况：
删除异常：当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。
插入异常：
当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。
更新异常：
如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。
把仓库管理关系表分解为二个关系表：
　　 &&&&&&
仓库管理：StorehouseManage(仓库ID,
管理员ID)；
　　 &&&&&&
仓库：Storehouse(仓库ID,
存储物品ID,
这样的数据库表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。
4.5范式应用
我们来逐步搞定一个论坛的数据库，有如下信息：
用户：用户名，email，主页，电话，联系地址
帖子：发帖标题，发帖内容，回复标题，回复内容
第一次我们将数据库设计为仅仅存在表：
用户名& email&
这个数据库表符合第一范式，但是没有任何一组候选关键字能决定数据库表的整行，唯一的关键字段用户名也不能完全决定整个元组。我们需要增加"发帖
ID"、"回复ID"字段，即将表修改为：
用户名& email&
这样数据表中的关键字(用户名，发帖ID，回复ID)能决定整行：
　 (用户名,发帖ID,回复ID)
→ (email,主页,电话,联系地址,发帖标题,发帖内容,回复标题,回复内容)
但是，这样的设计不符合第二范式，因为存在如下决定关系：
　　 (用户名)
→ (email,主页,电话,联系地址)
　 (发帖ID)
→ (发帖标题,发帖内容)
　　 (回复ID)
→ (回复标题,回复内容)
即非关键字段部分函数依赖于候选关键字段，很明显，这个设计会导致大量的数据冗余和操作异常。
我们将数据库表分解为（带下划线的为关键字）：
用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址
帖子信息：发帖ID，标题，内容
回复信息：回复ID，标题，内容
发贴：用户名，发帖ID
回复：发帖ID，回复ID
这样的设计是满足第1、2、3范式和BCNF范式要求的，但是这样的设计是不是最好的呢？
观察可知，第4项"发帖"中的"用户名"和"发帖ID"之间是1：N的关系，因此我们可以把"发帖"合并到第2项的"帖子信息"中；第5项"回复"中的"
发帖ID"和"回复ID"之间也是1：N的关系，因此我们可以把"回复"合并到第3项的"回复信息"中。这样可以一定量地减少数据冗余，新的设计为：
用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址
帖子信息：用户名，发帖ID，标题，内容
回复信息：发帖ID，回复ID，标题，内容
数据库表1显然满足所有范式的要求；
数据库表2中存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"发帖ID"的部分函数依赖，即不满足第二范式的要求，但是这一设计并不会导致数据冗余和操作异常；
数据库表3中也存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"回复ID"的部分函数依赖，也不满足第二范式的要求，但是与数据库表2相似，这一设计也不会导致数据冗余和操作异常。
由此可以看出，并不一定要强行满足范式的要求，对于1：N关系，当1的一边合并到N的那边后，N的那边就不再满足第二范式了，但是这种设计反而比较好！
对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致操作异常和数据冗余。对于1：1的关系，我们可以将左边的1或者右边的1合并到另一边去，设计导致不符合范式要求，但是并不会导致操作异常和数据冗余。
结论:满足范式要求的数据库设计是结构清晰的，同时可避免数据冗余和操作异常。这并意味着不符合范式要求的设计一定是错误的，在数据库表中存在1：1或1：N关
系这种较特殊的情况下，合并导致的不符合范式要求反而是合理的。
5.1关系的完整性
在关系型数据库中，完整性约束用于确保数据的准确性和一致性。关系完整性规则是对关系的某种约束条件，完整性有三类：实体完整性、参照完整性、用户自定义的完整性。
实体完整性：主属性不能取空值，在主码由多个属性组成的情况下，要求每个属性都不能为空，而不是主码整体不为空。
参照完整性：也称为引用完整性，原则是不引用不存在的实体，或者为空，或者为被参照的关系的主码值。
用户自定义的完整性：就是针对某一具体关系数据库的约束条件，它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。
5.2SQL语句
创建视图：
Create view
视图名[(列名,….)]
With check
使用with check
就可以透过视图进行增删改操作的时候，不得破坏视图定义中的条件（也就是子查询中的where条件表达式）。
对视图的更新最终要转换为对基本表的更新，实际系统对视图更新的限制：允许对行列子集视图进行更新，对其他类型视图的更新不同操作系统有不同的限制。
创建视图的好处：
视图能够简化用户的操作
视图能够使用户以多种角度看待同一数据
视图对重构数据库提供一定程度的逻辑独立性
视图能够对机密数据提供安全保护
&对象类型&&对象名& to
用户 with grant
&对象类型&&对象名& from
系统会在revoke的时候自动收回所有通过这个用户授权的权限，也就是收回权限的操作会级联下去的。
事务是用户定义的一个数据库序列，这些操作要么全做要么全不做，是一个不可分割的工作单位。
Begin transaction
rollback&&&&&&&
事务具有四个特性：原子性，一致性，隔离性和持续性。
原子性：事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸多操作要么都做，要么都不做。
一致性：事务执行的结果必须是使数据库从一个一致状态变到另一个一直状态。
隔离性：一个事务的执行不能被其他事务干扰，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持续性：一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。
可能破坏ACID的因素有：
多个事务并发运行时，不同事务的操作交叉执行。---并发控制
事务在运行的过程中被强迫停止。---恢复机制
数据库系统的故障大致分为如下四类：
事务内部的故障。
系统故障：CPU故障，操作系统故障
计算机病毒
可以通过冗余来进行数据库故障的恢复：
数据转存：静态转存（转存期间不允许对数据库的任何存取、修改活动）和动态转存（允许数据库存取和修改，通过建立日志文件可以保证数据的正确性）。
登陆日志文件：记录操作的日志文件和记录那些数据块被更新的日志文件。
日志文件比较大，为了快速检索日志文件，使用检查点技术（checkpoint），增加一个重新开始文件，并让恢复子系统在登陆日志文件期间动态地维护日志，检查点记录的内容包括：
建立检查点时刻所有正在执行的事务清单
这些事务最近一个日志记录的地址。&&&&&&&&
并发控制：主要使用的封锁技术（locking）。所谓封锁就是事务T在对某个数据对象例如表，记录等操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其他的事务不能更新此数据对象。锁有两种类型：
排他锁（Exclusive
Locks）：只允许T读取和修改，其他任何事务都不能加任何锁，不能读取和修改
共享锁 (Share
Locks)：T可以读，但不能修改，其他事务只能加共享锁，不能加排他锁，其他事务也职能读，不能修改。
避免死锁：先来先服务的策略。
预防死锁：一次封锁法（一次将所有需要的锁都上上）；顺序封锁法。
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