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数据库原理~~~
第二步：被除关系R中与S中不相同的属性列是X ，关系R在属性（X）上做取消重复值的投影为{X1，X2}； 第三步：求关系R中X属性对应的像集Y 根据关系R的记录，可以得到与X1值有关的记录，如图3所示 3)安全环境的脆弱性 与计算机系统的安全性紧密联系。 3)为监控恶意访问， 可根据具体安全需求配置审计规则， 对用户访问行为和系统关键操作进行审计。 4)通过设置简单入侵检测规则， 对异常用户行为进行检测和处理。 3）生物特征鉴别及智能卡鉴别 2.存取控制 存取控制机制：确保只授权给有资格的用户访问数据库的权限， 同时令所有未被授权的人员无法接近数据。 3)用户定义的完整性 用户定义的完整性就是针对某一具体应用的数据必须满足的语义要求。
82720编辑于 2022-11-12 - 来自专栏Java3y
数据库原理
什么是数据库？ 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。也就是：保存有组织数据的容器（一个文件或一组文件） 为什么我们需要数据库？ 毫无疑问，数据库是用来存储数据的。 数据库就解决了上面的问题，并且数据库以特殊的机制管理数据文件，对数据有极高的读写速度，大大超过了操作系统对常规文件的读写速度。 数据库系统的组成 数据库系统由三个层次组成： 数据库（dataBase） 存放数据的仓库，按照一定的格式（有组织的方式）进行储存 数据库管理系统（dataBase Manager System） 建立、 管理、维护数据库的系统软件 数据库应用系统（dataBase Application System） 使用到数据库技术的应用软件 ? 下面的每一行数据都称之为元组 (C401001 数据结构 70) (C401002 操作系统 80) (C402001 计算机原理 60)
1.2K70发布于 2018-03-15 - 来自专栏ops技术分享
redis原理（3）
传统的取模方式 例如10条数据 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3个节点node a b c 如果按照取模的方式，那就是 node a: 0,3,6,9 node b: 1,4,7 node c : 2,5,8 当增加一个节点的时候，数据分布就变更为 node a:0,4,8 node b:1,5,9 node c: 2,6 node d: 3,7 总结：数据3,4,5,6,7,8,9在增加节点的时候 十条数据，算出各自的哈希值，（这里就不变了，实际上要经过一系列计算） 0 : 0 1 : 1 2 : 2 3 : 3 4 : 4 5 : 5 6 : 6 7 : 7 8 : 8 9 : 9 有三个节点， 算出各自的哈希值 node a: 3 node b: 5 node c: 7 这个时候比较两者的哈希值，5等于b，则归属b，4小于b，归属b，3等于a，则归属a，最后所有大于c的，归属于c(这里只是模拟 d: 9 这个时候对应的数据就会做迁移： node a: 0,1,2,3 node b: 4,5 node c: 6,7 node d: 8,9 只有最后8,9这2条数据被存储到新的节点，其他不变 三
39300发布于 2021-05-18 - 来自专栏计算机基础
数据库原理
数据库概念数据库：有组织，可共享的大量数据集合，数据之间的联系数据库管理系统：存储、维护...的软件应用系统：DBMS，Application，应用界面数据库系统：硬件HW，数据库DB，软件SW，DBMS 双线矩形关系模型关系R，元祖T，属性A，主码K分量：元祖中的一个属性值规范化理论属性不可再分，元组唯一，元祖次序无关，属性次序无关笛卡尔积CP：域的乘积（穷举所有可能的组合）CP的子集：关系R(D1,D2,D3) 左部的属性，R右部，LR左右都出现，NLR（F中未出现的属性）候选码K不能包含R属性，必须包含NLR属性L属性的闭包为U时，该K为唯一候选码最小函数依赖范式 1NF \supset 2NF \supset 3NF \supset BCNF \supset 4NF \supset 5NF 1NF：属性不可再分2NF：消除非主属性对K的部分函数依赖3NF：消除...部分和传递BCNF：每一个决定因素都包含K（ 保持函数依赖Chase法分解三个及以上的子模式：构造A-R追踪表，如果A in R填充ai，否则填充bij根据F中的依赖关系将b类值更新为a类值出现一行全为a，那么是无损分解，否则是有损关系模式分解到3NF
51210编辑于 2024-04-23 - 来自专栏程序员奇点
数据库索引原理
先看个例子 在下面这个表T中，如果我执行 select* from t where k between3and5，需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？ image 现在，我们一起来看看这条SQL查询语句的执行流程： 在k索引树上找到k=3的记录，取得ID=300 再到ID索引树查到ID=300对应的R3 在k索引树取下一个值k=5，取得ID=500 再回到 可以看到，这个查询过程读了k索引树的3条记录（步骤1、3和5），回表了两次（步骤2和4）。 如何进行索引优化，避免回表？ 什么是覆盖索引？ 这时， 你也能够用上这个索引， 查找到第一个符合条件的记录是ID3， 然后向后遍历， 直到不满足条件为止。 只要满足最左前缀， 就可以利用索引来加速检索。 只能从ID3开始一个个回表。 到主键索引上找出数据行， 再对比字段值。 ? image 有索引下堆优化的情况 把 age !=10 的先过滤掉，然后再回表查询。 ? 索引下堆优化
86030发布于 2020-05-29 - 来自专栏进步集
原创 数据库原理
层次和网状模型 这样可以表达一对多的关系(pcr关系 parent child relationship) 但是 多对多 无法表达 set-----系 网状 查啥的麻烦 都是费劲 关系型数据库 外连接 左外连接 右外连接 全外连接 就是 比如 左外连接 这种左边符合全留下 右边符合的补空值 外并操作 关系演算 用谓词逻辑 表达查询 sql 建立在 关系演算上面 关系型数据库
28220编辑于 2022-11-12 - 来自专栏yiyun 的专栏
数据库原理 笔记
杂 在关系数据库管理系统中，创建的视图在数据库三层结构中属于模式。（×） 若在一个关系中，某一个属性或属性组的值能唯一地标识该关系的元组， 而其真子集不行，则称该属性或属性组为候选码。 ，这种情况称为（介质故障） 关系操作的特点是（集合）操作 并发控制的主要方法是（封锁）机制 数据库设计分以下六个阶段： （1）需求分析 （2）概念 结构设计 （3）逻辑 结构设计 （4）物理 结构设计 （5）数据库实施 （6）数据库运行和维护 用户 或应用程序 看到的 那部分局部逻辑结构和特征的描述是 （子）模式 数据库三级模式体系结构的划分，有利于保持数据库的 数据独立性 要保证数据库的数据独立性， 需要修改的是 三级模式之间的两层映射 关系数据库 关系模式 3 部分 - 关系 数据结构 - 关系 操作集合 - 关系 完整性约束 关系数据语言 3 类 - 关系 代数语言 - 关系 演算语言 - 具有关系代数 参照 完整性 - 3. 用户定义 完整性 关系模型： - 1. 一关系 至少 有 一 候选码 √ - 2. 列次序 可 任意交换 √ - 3. 行次序 可 任意交换 √ - 4.
55930编辑于 2022-04-01 - 来自专栏捞月亮的小北
3. Servlet原理
Servlet 的原理如下： 服务器启动时，Servlet 容器读取部署描述符文件(web.xml)，并解析部署的 Servlet 和 URL 映射规则。 Servlet 是基于 Java 语言和 Servlet 规范来实现的，可以动态生成 HTML、XML、JSON 等文档，以及与数据库等系统进行交互，提供强大的 Web 应用程序开发功能。
15310编辑于 2023-12-01 LLM架构管窥：3模式、3原理
研究3天，6篇笔记 【点我头像 查看文章列表】因为咱是懂架构的，所以借助架构模式理解LLM架构并不困难。倒是向量语义叠加、多头注意力原理，颇是费脑细胞。
23720编辑于 2025-12-31- 来自专栏全栈程序员必看
springcloud原理详解_数据库底层实现原理
以下是《Java深入微服务原理改造房产销售平台》课程讲到的部分原理附图，现在免费开放给大家，让大家轻松应对原理面试题。 3.1 负载均衡器的内部基本实现原理 先熟悉一下负载均衡器LoadBalancer的实现原理图： Eureka与Ribbon整合工作原理 Eurek进行服务的注册与发现(请看之前的笔记[Spring 根据上述代码及注释，初看可能出现3种情况： 操作数据库成功，向消息代理投递事件也成功 操作数据库失败，不会向消息代理中投递事件了 操作数据库成功，但是向消息代理中投递事件时失败，向外抛出了异常，刚刚执行的更新数据库的操作将被回滚从上面分析的几种情况来看 最终结果是事件被投递，数据库确被回滚。 2) 在投递完成后到数据库commit操作之间如果微服务A宕机也将造成数据库操作因为连接异常关闭而被回滚。最终结果还是事件被投递，数据库却被回滚。 假设一位客户规划的行程是， （1）上海-北京6月19日9点的某某航班， （2）某某酒店住宿3晚， （3）北京-上海6月22日17点火车。
75330编辑于 2022-10-03 - 来自专栏Java知识点
数据库原理及应用
引言 # 1.1 数据库原理及应用 # 1.1.1 数据库的四个基本概念 # 1. （实体间的关系） # 3. 模式（Schema） 数据库逻辑结构和特征的描述 是型的描述 反映的是数据的结构及其联系 模式是相对稳定的 # 3. （3）关系的三类完整牲约束 关系模型允许定义三类完整性约束：实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。 a3：a3 b1 c2 不在 R 中 PASS! a4：a4 b1 c2 不在 R 中 PASS！
1.7K10编辑于 2023-08-07 - 来自专栏linux技术分享
oracle数据库原理相关
1、数据库的原理1、ps -ef|grep smon 名字就是实例名称oracle数据库的构成是 后台进程，加内存分配加数据文件2、oracle内存结构sga（系统全局区） 主要oracle的工作区包含 相关行发送到pga 返回给用户dml语句操作 用户发一条dml语句服务进程依然先去扫描缓冲区 如果缓冲命中 直接更新 数据变脏 如果没有命中 由服务器进程将对应的数据块先从磁盘复制到缓冲区内，在进行更新操作3、 多次执行的时候不需要重复的进行代码分析，可以很大程度提高系统性能2 数据字典缓存 存储oracle中的对线定义（表，视图，用意词，索引等数据对象）这样在分析sql代码的时候，就不用频繁的去磁盘读取数据字典了3 5、ogg原理简单依托于几个进程抽取源端的日志，再到目标端的应用来完成数据同步管理进程mgr 监控ogg进程 以及提高端口 清理trail文件（抽取完的数据生成的一个文件）源端进程extract 抽取进程 2ogg同步表，要具有主键或者唯一约束，否则还是可能会造成数据不一致3ogg目标端，需要根据情况，去禁用涉及用户的外键约束和触发器6数据库运维相关的awr报告重点监控1.
23510编辑于 2025-11-24 - 来自专栏java一日一条
MySql数据库索引原理
本文主要是阐述MySQL索引机制，主要是说明存储引擎Innodb 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。 第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。 第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略。 然后数据库通过把页读入内存，再在内存中进行查找，最后查到数据。 B+树索引在数据库中有一个特点就是其高扇出性，因此在数据库中，B+树高度一般在2-3层，也就是寻找某一键值的行记录，最多2-3次IO，而一般的磁盘每秒至少可以做100次IO，2-3次的意味着查询时间只需 举例来说：一颗高度为3的辅助索引树中查找数据，那么需要对这颗辅助索引遍历3次找到指定主键；如果聚集索引树的高度同样为3，那么还需要对聚集索引进行三次查找，才能查找一个完整的行数据所在的页，因此需要6次的逻辑
2.4K31发布于 2018-09-14 - 来自专栏技术进阶之路
数据库原理01——概述
本系列文章为笔者在校学习《数据库原理及应用》课程所作的课程笔记，文中大部分内容参考王珊的《数据库系统概论》 文章目录 一、数据库系统概述 1、常用术语和基本概念 1.1、数据 Data 1.2、数据库 Schema） 3、数据库的二级映像功能与数据独立性 3.1、外模式／模式映像 3.2、模式／内模式映像 4、小结 四、数据库系统的组成 1、硬件 2、软件 3、人员 ---- 一、数据库系统概述 1 数据管理技术经过了人工管理、文件系统、数据库系统3个阶段。 例如，顺序存储，按照B树结构存储，按hash方法存储等） 索引的组织方式 数据是否压缩存储 数据是否加密 数据存储记录结构的规定 一个数据库只有一个内模式 3、数据库的二级映像功能与数据独立性 三级模式是对数据的三个抽象级别 以数据库管理系统为核心的应用开发工具 为特定应用环境开发的数据库应用系统 3、人员 数据库管理员 系统分析员和数据库设计人员 应用程序员 最终用户 ?
1.4K11发布于 2020-07-30 - 来自专栏性能与架构
Redis3 cluster 原理
Redis3 正式支持了 cluster，是为了解决构建redis集群时的诸多不便 Redis3 之前的集群问题 redis就像一个箱子，里面放着N个 {key,value} 信息 一个箱子肯定会有满的时候 Redis3 cluster 特点 （1）像操作单个redis一样操作key，不用操心key在哪个节点上 （2）在线动态添加、删除redis节点，不用停止服务 （3）根据节点性能，动态分配不同数量的 key到不同redis节点 （4）每个节点都配有slave，并自动监测和切换 Redis3 cluster 核心思路 Redis3 cluster 中增加了一个重要概念： hash slot（哈希槽） hash值计算其所在的slot，再根据slot和redis节点的对应关系，找到此slot所在的节点，然后到这个节点对key进行操作 操作示例 （1）读写key （2）添加redis节点 例如现有3个 redis节点，每个节点各负责一半数量的slot，16384/3 = 5461个 现在想添加一个redis节点，可以从 节点1、节点2、节点3 中各拿出一部分的slot，移到新节点 每个redis节点中的
93560发布于 2018-04-03 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
HTTP3 原理实战
不知不觉的 HTTP 已经发展到了第三代，鹅厂也紧跟技术潮流，很多项目也在逐渐使用 HTTP/3。本文基于兴趣部落接入 HTTP/3 的实践，聊一聊 HTTP/3 的原理以及业务接入的方式。 1. HTTP/3 原理 1.1 HTTP 历史 在介绍 HTTP/3 之前，我们先简单看下 HTTP 的历史，了解下 HTTP/3 出现的背景。 而 HTTP/3 首次连接只需要 1 RTT，后面的连接更是只需 0 RTT，意味着客户端发给服务端的第一个包就带有请求数据，这一点 HTTP/2 难以望其项背。那这背后是什么原理呢？ 的每个请求都会被拆分成多个 Frame，不同请求的 Frame 组合成 Stream，Stream 是 TCP 上的逻辑传输单元，这样 HTTP/2 就达到了一条连接同时发送多条请求的目标，这就是多路复用的原理 HTTP/3 未来可期。 ?
2.1K51发布于 2020-05-27 - 来自专栏python3
MPLS BGP ×××——技术原理（3
原理很简单，就是最后一跳路由器，向自己的上游，也就是倒数第二跳路由器发送一个特殊的标签3。倒数第二跳路由器收到该标签3，即认为自己是倒数第二跳。 3.报文的转发问题，即使成功的解决了路由表的冲突，但是当PE接收到一个IP报文时，他又如何能够知道该发给那个×××？因为IP报文头中唯一可用的信息就是目的地址。而很多×××中都可能存在这个地址。
83720发布于 2020-01-13 - 来自专栏技术进阶之路
数据库原理02——关系数据库
关系数据库 4、关系模型的存储结构 二、关系操作 三、关系的完整性 1、实体完整性 2、参照完整性 3、用户自定义完整性 四、关系代数 1、传统的集合运算 2、专门的关系运算 2.1、选择 2.2、投影 研究生集合POSTGRADUATE=｛李勇，刘晨，王敏｝ D1，D2，D3的笛卡尔积为： D1×D2×D3＝｛ (张清玫，计算机专业，李勇)，(张清玫，计算机专业，刘晨)， 关系数据库 在一个给定的应用领域中，所有关系的集合构成一个关系数据库 关系数据库的型: 关系数据库模式，是对关系数据库的描述 关系数据库的值: 关系模式在某一时刻对应的关系的集合，通常称为关系数据库 4、关系模型的存储结构 有的关系数据库管理系统中一个表对应一个操作系统文件，将物理数据组织交给操作系统完成。 3、用户自定义完整性 用户根据当前环境自行定义，例如 check 分数 >= 0 and 分数 <= 60； 针对某一具体关系数据库的约束条件，反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求； 关系模型应提供定义和检验这类完整性的机制
2.8K31发布于 2020-07-30 - 来自专栏look Java
3 Zookeeper 原理（选举机制）
3 Zookeeper 原理（选举机制） 1 选举机制（面试重点） 半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。 也把自己的票数投给了自己，再加上 Server1 给的票数，总票数为 2 票，没有超过半数，也 无法成为 leader，也学习 Server1，顺水推舟，将自己所有的票数给了 id 比自己大的 Server3 Server3 得到了 Server1 和 Server2 的两票，再加上自己投给自己的一票。 3 票超过半数，顺利成为 leader Server4 和 Server5 都投给自己，但是无法改变 Server3 的票数，只好听天由命，承认 Server3 是 leader 2 节点类型 一共两种类型 注意：序号是相当于i++，和数据库中的自增长类似 3 监听器原理（面试重点） 在 main 方法中创建 Zookeeper 客户端的同时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信，一个负责监听 监听事件就会通过网络通信发送给
54810编辑于 2023-12-07 - 来自专栏Java识堂
如果有人问你数据库的原理，叫他看这篇文章-3
为了理解成本优化器的原理，我觉得最好用个例子来『感受』一下这个任务背后的复杂性。这里我将给出联接 2 个表的 3 个方法，我们很快就能看到即便一个简单的联接查询对于优化器来说都是个噩梦。 3.唯一扫描 如果你只需要从索引中取一个值你可以用唯一扫描。 4.根据 ROW ID 存取 多数情况下，如果数据库使用索引，它就必须查找与索引相关的行，这样就会用到根据 ROW ID 存取的方式。 比如，下图显示了针对 4 个表仅仅 3 次联接，可能采用的执行计划： ? 那么下面就是我可能采取的方法： 1) 采取粗暴的方式 用数据库统计，计算每种可能的执行计划的成本，保留最佳方案。 原理是按照一个规则（或启发）以渐进的方式制定查询计划。在这个规则下，贪婪算法逐步寻找最佳算法，先处理一条JOIN，接着每一步按照同样规则加一条新的JOIN。 我们来看个简单的例子。 ）』…..不过，我不知道这些算法当前是否在企业级数据库应用了，还是仅仅用在研究型数据库。
1.3K31发布于 2019-08-13
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