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数据库、数据表、表数据操作以及数据库编程相关的知识点

1. 数据库的概念:

  • 数据库是用于存储和组织数据的系统。
  • 数据库管理系统(DBMS)是管理数据库的软件,提供对数据的访问、查询和维护。
  • 关系型数据库是一种通过表格结构来组织和管理数据的数据库。

2. 数据表:

  • 数据表是关系型数据库中的基本组织单位,用于存储数据。
  • 每个表由列组成,每列定义了一种数据类型。
  • 表中的每一行包含了特定数据实体的信息。

3. 表的创建:

  • 使用SQL(结构化查询语言)来创建表。
  • CREATE TABLE语句用于定义表的结构。

4. 列的数据类型:

  • 整数(Interger), 文本(TEXT)等是常见的列数据类型。
  • 数据类型定义了每列可以存储的数据的种类。

5. 主键和外键:

  • 主键是表中的唯一标识,用于唯一标识表中的每一行。
  • 通常使用AUTOINCREMENT实现自动递增的主键。
  • 外键:用于关联两个表之间的关系。

6. 约束:

  • NOT NULL约束确保列不允许包含NULL值。
  • PRIMARY KEY约束用于定义主键。

7. 数据库操作:

  • SELECT语句用于检索数据。
  • INSERT语句用于插入数据。
  • UPDATE语句用于更新数据。
  • DELETE语句用于删除数据。
  • 8. 数据库编程:

  • 数据库编程涉及使用编程语言(如Python、Java、C#)与数据库交互。
  • 数据库连接、执行SQL语句、处理结果集是数据库编程的基本操作。
  • 使用预处理语句以及防止SQL注入是良好的编程实践。

9. 事务处理:

  • 事务是数据库操作的逻辑单元,要么全部执行成功,要么全部失败。
  • BEGIN TRANSACTION、COMMIT、ROLLBACK是事务处理中常见的语句。
  • 事务的特定:ACID属性(原子性、一致性、隔离性、持久性)。
  • 事务隔离级别:READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ、SEROIALIZABLE。

10. 并发控制的方法和机制:

  • 锁机制、MVCC(多版本并发控制)。

11. 异常处理:

  • 处理数据库操作中的异常情况,例如连接失败、语法错误等。
  • 使用try-catch或类似机制来捕获和处理异常。

12. SQL语言:

  • 基本查询语言:SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY等。
  • 聚合函数和分组查询:SUM,AVG,COUNT等,GROUP BY语句。
  • JOIN操作和子查询:INNER JOIN、OUTER JOIN,嵌套查询的使用。

数据库编程:

1. 数据库设计和规范:

  • 数据库范式和反范式设计:了解1NF、2NF、3NF等范式的概念,以及反范式设计的场景。
  • 数据库设计中的冗余和一致性问题:处理冗余数据可能导致更新异常,一致性问题需要谨慎考虑。

2. 存储过程和触发器:

  • 存储过程的定义和使用:可存储一系列SQL语句的过程,提高数据库操作的封装性和效率。
  • 触发器的概念和应用场景:在特定事件发生时触发自动化操作,如数据插入、更新、删除。

3. 索引和性能优化:

  • 索引的类型和作用:了解主键索引、唯一索引、聚簇索引等,以及如何选择合适的索引。
  • 查询性能优化的常见办法:合理使用索引、避免全表扫描、适当分表等。

4. 数据库连接和连接池:

  • 数据库连接的建立和关闭:保证连接的正确释放,避免资源泄露。
  • 连接池的作用和实现:提高数据库连接的复用性和效率。

5. 数据库安全性:

  • 用户权限管理:分配最小必要权限,确保安全性。
  • 数据库加密和防范SQL注入:使用SSL/TLS加密连接,预防恶意SQL注入攻击。

6. NoSQL数据库:

  • NoSQL的定义和优势:非关系数据库的特点和使用场景。是指一类非关系型数据库,用于处理大量、松散结构或半结构化数据,不遵循传统关系型数据库的数据模型。
  • 常见的NoSQL数据库类型和应用场景:文档型、键值型、列族型、图形型数据库的介绍。

http://www.15wanjia.com/news/156465.html

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