数据库系统概论第五版课后答案

### 数据库系统概论第五版课后答案解析 #### 第7章：数据库设计 - **知识点1：数据库设计过程** - **概述**：数据库设计是建立高效且满足用户需求的数据库的重要步骤。本章主要介绍了数据库设计的六个关键阶段。 - **详细解释**： 1. **需求分析**：这一阶段主要关注于收集和理解用户的需求，明确数据库需要支持哪些业务功能。通过访谈、问卷调查等方式获取信息，确保后续设计符合实际业务场景。 2. **概念结构设计**：基于需求分析的结果，设计师会构建一个高层次的数据模型，如实体-关系（E-R）模型，来表示数据之间的关系和结构。这是数据库设计的基础。 3. **逻辑结构设计**：将概念模型转化为具体的数据模型（如关系模型），并考虑索引等逻辑层面的设计。 4. **数据库物理设计**：涉及如何将逻辑设计映射到具体的硬件和软件环境中，包括存储结构、访问方法等。 5. **数据库实施**：实际创建数据库的过程，包括编写SQL脚本、测试数据加载等。 6. **数据库运行和维护**：数据库上线后的监控、备份、性能调优等活动，确保系统稳定运行。 - **知识点2：概念结构设计的重要性** - **重要性分析**：概念设计阶段的目标是将需求分析得到的应用需求抽象为概念结构。这个阶段之所以关键，是因为它为后续的逻辑结构设计和物理设计奠定了坚实的基础。 - **设计步骤**： - **自底向上方法**：这是一种常见的设计策略，首先从单个部门或领域的角度出发，设计局部的数据视图，然后逐步整合这些视图形成全局的概念结构。 - **第一步**：抽象数据并设计局部视图，即针对不同领域或部门的具体需求进行建模。 - **第二步**：集成局部视图，消除冲突和冗余，最终形成一个完整且一致的概念模型。 - **知识点3：逻辑结构设计** - **定义**：逻辑结构设计的任务是将概念结构转化为具体的逻辑模型，以便能够在选定的数据库管理系统（DBMS）上实现。 - **设计步骤**： 1. **模型转换**：将E-R图中的实体和关系转换为关系模型中的表结构。 2. **特定DBMS支持下的模型转换**：根据所选DBMS的特点进一步调整逻辑结构，例如添加索引、定义完整性约束等。 3. **优化**：通过对模型进行规范化、去冗余等操作来提升数据质量和查询效率。 #### 第9章：关系查询处理和查询优化 - **知识点4：查询优化策略** - **背景介绍**：随着数据库规模的增长，查询优化变得越来越重要。优化的目的在于提高查询的执行效率，减少资源消耗。 - **策略**： 1. **尽早执行选择运算**：选择运算是过滤条件的一种，将其放在查询处理的早期可以减少参与后续处理的数据量。 2. **结合投影和选择运算**：投影操作用于指定查询结果中的列，而选择则筛选行。将这两个操作合并可以减少数据传输和处理的成本。 3. **优化双目运算**：双目运算通常涉及到两个表之间的连接操作。通过将某些选择条件与连接操作结合，可以减少不必要的计算。 4. **识别公共子表达式**：避免重复计算相同的子表达式，尤其是在复杂的嵌套查询中。 5. **选择合适的连接算法**：根据数据集的大小和分布特点选择最合适的连接算法。 #### 第10章：数据库恢复技术 - **知识点5：事务的ACID特性** - **定义**：事务是用户定义的一组操作序列，这些操作作为一个整体被执行，要么全部成功，要么全部失败。事务具有四个关键特性，即ACID特性。 - **特性详解**： - **原子性（Atomicity）**：事务的所有操作要么全部完成，要么一个也不执行。 - **一致性（Consistency）**：事务完成后，数据库的状态必须保持一致。 - **隔离性（Isolation）**：并发执行的事务之间不会相互干扰。 - **持久性（Durability）**：一旦事务成功提交，其效果将永久保存在数据库中。 - **知识点6：故障类型及其恢复** - **故障类型**：数据库系统中可能出现的故障主要包括事务内部故障、系统故障、介质故障和计算机病毒。 - **恢复技术**： - **数据转储**：定期将数据库的当前状态备份到外部存储介质上，以便在故障发生后能够恢复数据。 - **日志文件**：记录了所有事务的执行情况，包括事务开始、结束以及中间的每个操作。利用日志文件可以重建事务的执行过程。 - **恢复步骤**： - **事务故障恢复**：通过逆向扫描日志文件，找到故障事务的所有更新操作，并执行相反的操作（回滚）来撤销这些更改。 - **系统故障恢复**：正向扫描日志文件，区分已完成的事务和未完成的事务，分别进行重做（redo）和撤销（undo）操作。 数据库设计是一个复杂但至关重要的过程，涉及多个阶段和步骤。概念结构设计和逻辑结构设计对于构建高质量的数据库至关重要。同时，为了提高查询效率和保障数据安全，查询优化和恢复技术也是必不可少的组成部分。