计算机三级等级考试笔记,是博主通过计算机三级数据库技术考试的相关笔记，此篇博客，不仅适合需要考计算机三级考试的各位考生，也适合在职场处理关于数据库的部分操作，个人认为算是一篇使用性比较强的文档，我个人认为，我目前所在开发岗位，在回顾去看这篇文档，我都会再次有收获，对了，如果你需要计算机三级的刷题软件，可以一键三连，留下评论，然后私聊博主。总结不易，如果有收获可以在下方评论。对了，计算机三级考试主要采用的是sql server数据库。
一、系统规划与定义：
1、任务陈述。
2、确定任务目标。
3、确定系统范围和边界。
4、确定用户视图
二、可行性分区：
1、经济可行性。
2、技术可行性。
3、操作可行性。（各种人员资源，常考选择题）
4、开发方案选择。
三、数据字典：
1、数据项。
2、数据结构。
3、数据流。
4、数据存储。
5、处理过程。
四、数据处理需求（事务规范）：
1、事务名称。
2、事务描述。
3、事务所访问的数据项。
4、事务用户。 注意：事务隔离级别不属于事务规范。（选择题）
五、性能指标：
1、数据操作响应时间。
2、系统吞吐量。
3、允许并发访问的最大用户数。
4、每TPS代价值。用于衡量系统性价比 的指标。
六、系统设计：
1、概念设计。（ER图）
2、逻辑设计。（ER图转关系模式） 包括：数据库逻辑结构设计、应用程序概要设计、数据库事务概要设计。
3、物理设计。（具体实现）
七、实现与部署：
1、建立数据库结构。
2、数据加载。
3、事务和应用程序的编码及测试。
4、系统集成、测试与试运行。
5、系统部署。
一、获取需求的方法：
1、面谈。
2、实地观察。
3、问卷调查。
4、查阅资料。
二、软件需求说明书：
1、需求概述。
2、功能需求。（常考区分功能需求与非功能需求）
3、信息需求。
4、性能需求。
5、环境需求。（运行环境）
6、其他需求。
三、三种需求分析方法：DFD、IDEF0、UML。
DFD建模方法： 过程建模和功能建模方法都是结构化分析思路。
DFD（自顶向下逐步细化）
IDEF0
UNM
数据流（核心）、处理 、数据存储、外部项。 箭头（强调数据约束）、矩形框（活动） 系统、角色、
一、数据库概念设计：
两种数据建模方法： ER建模方法、IDEF1X建模方法
1、ER建模方法：第一大题
2、IDEF1X 建模方法：
a. 实体集：独立实体集（矩形框）、从属实体集（加圆角矩形框）。
b、联系：
①、标定型联系：两个实例确定第三个实例。（实线连接）
②、非标定型联系：唯一实例确定。（虚线连接） ③、分类联系：如学生可以是大学生、高中生、初中生。 ④、分确定联系：多对多关系
二、数据库逻辑设计（ER图转关系模式）
这个还好，就是将E-R图转换为数据库的名称描述
规范:
某个表（主键，列名。。。） 主键一般有下划线，外键可以是波浪线，一般可以来个描述，某个列是主键，某个列是外键。
三、数据库物理设计：
1、索引：
两大类：==有序索引、散列索引 ==
a、有序索引又可以分为： ①、聚集索引与非聚集索引：排列顺序相一致或不一致。 ②、稠密索引与稀疏索引：每个查找码都对应一个索引记录 或 只是一部分对应。 ③、主索引与辅索引：建立在主键上 或 非主键上。 ④、唯一索引：确保索引列不包含重复的值。 ⑤、单层索引与多层索引：没刷到过题。
2、物理设计内容：
a、数据库逻辑模式描述。（关系模式转换成基本表）
b、文件组织与存取设计。
c、数据分布设计。
d、确定系统配置。
e、物理模式评估。
基本表选择合适的文件结构原则：
①堆文件：数据量少，更新频繁。 ②顺序文件：查询条件在查找码上。 ③散列文件：访问顺序随机，
并且没有以下情况：
a、基于散列域值的非精确查询（模糊查询、范围查询）。
b、基于非散列域进行的查询。
④B-树和B+树文件：大数据量的基本表、等值查询、范围查询、模糊查询、部分查询。
⑤聚集文件：频繁执行且进行多表连接操作的查询。
适合建立索引原则：
①、表的主键。
②、在where查询子句中引用率较高的属性。
③、参与连接的属性。
④、group by 与 order by子句中的属性。
⑤、对于经常需要进行查询、连接、统计操作，且数据量大的基本表。
一、DBAS体系结构设计
1、客户 / 服务器体系结构（两层 C / S）
2、浏览器 / 服务器结构 （三层 B / S）
表示层：位于客户端。
功能层：位于Web应用服务器。
数据层：位于数据库服务器。
二、DBAS功能概要设计
从功能角度划分
1、表示层：进行人机界面设计。
2、数据逻辑层：梳理DBAS的各项业务活动，减去表示为各种系统架构。传输数据的作用。
3、数据访问层：设计操作数据库的事务。负责与DBMS系统进行交互。
4、数据持久层：进行应用系统的存储结构设计。保存和管理应用系统数据。
高内聚，松耦合原则：
a、单一责任原则。
b、各个构件均应具有独立的功能。
c、构件之间的接口应尽量简单明确。
d、构件间关系比较复杂，进一步模块划分。
e、构件间关系过于复杂，细分。
事务设计：
1、事务规范（数据处理需求）：事务名称、事务描述、事务所访问的数据项、事务用户等。
2、两个元操作：read、write
3、事务隔离性级别越高，安全性越高，性能越低，同时事务的隔离级别和数据库并发性是对立的。
4数据库的一致性：事务执行成功则全部提交，如果一个事务提交失败，则做过的所有更新则全部撤销。
三、安全架构设计
安全可靠性是应用系统的重要衡量指标。
1、数据安全设计
数据库的安全性保护：
a、用户身份鉴别。 b、权限控制。 c、视图机制。
数据库的完整性保护： 完整性：是指数据库中数据的正确性、一致性、相容性。 方法：设置完整性检查。 检查数据表时（select等）不会检查数据的完整性约束。
两段锁协议： 指所有事务必须分两个阶段对数据项加锁和解锁。
1、在对任何数据进行读、写操作之前，要申请并获得对该数据的封锁。
2、在释放一个封锁之后，事务不再申请和获得其他任何封锁。 可以证明，若并发执行的素有事务均遵守两段锁协议。则对这些事务的任何并发调度策略都是可串行化的。 也可能发生死锁。 加锁协议事务可以申请获得任何数据项的任何类型的锁，但不允许释放任何锁。 一次封锁法： 要求每个事务必须一次将所有要使用的数据全部加锁。一次封锁法遵守两段锁协议，但两段锁协议并不要求一次全加锁。
三级加锁协议：保证数据的一致性。 检测死锁：检测事务等待图 是否出现回路。
数据库并发控制： 封锁技术：排它锁（x锁）、共享锁（s锁）
避免死锁的方法：
a、按同一顺序访问资源。
b、避免事务中的用户交互。
c、采用小事务模式，尽量缩短事务的长度，减少占有锁的时间。
d、尽量使用记录级别的锁（行锁），少用表级别的锁。
e、使用绑定连接，使同一应用程序锁打开的两个或多个连接可以相互合作。
数据库的备份与恢复：
a、双机热备。 b、数据转储。 c、数据加密存储。
数据加密传输：
a、数字安全证书。 b、对称密钥加密。 c、数字签名。 d、数字信封。
2、环境安全设计
四、DBAS实施
1、创建数据库： a、初始空间大小。 b、数据库增量大小。 c、访问性能。
2、数据装载： a、筛选数据。 b、转换数据格式。 c、输入数据。 d、校验数据。 3、编写与调试应用程序 4、数据库系统试运行： a、功能测试。 b、性能测试。
UML四层建模概念框架 1、元元模型层。 2、元模型层。 3、模型层。 4、用户模型层。
13种图 结构图（静态）6种：类图、对象图、复合结构图、包图、组件图、部署图。 简记：类对复包组部
行为图（动态）7种：用例图、顺序图、通信图、交互概述图、时间图、状态图、活动图。 简记：用顺通交时状活
一、类图：
类图关系：
泛化：——▷ 父类
实现：------▷ 接口（被实现类）
关联：——> 被拥有者
聚合：——◇ 整体
组合：——◆ 整体
依赖：------> 被使用者
二、对象图：
系统某个时间的所有对象的快照。
三、复合结构图：
最主要元素：部件。
四、包图：
用于表达系统中不同的包、命名空间或不同的项目间彼此关系的图。 包与包之间不能共享一个相同的模型元素。
五、组件图：
表示系统的静态实现视图，展现一组组件之间的组织和依赖。
六、部署图：
描述系统运行时的结构，展现硬件的配置及其软件如何部署。只有一个部署图，帮助理解分布式系统。
七、用例图：
主要组成： 用例、角色、系统。用例之间的关系：扩展、使用、组合
八、顺序图：
强调时间。 用于描述系统内部的动态结构，主要用于描述系统内对象之前的消息发送与接收序列。
九、通信图（协作图）：
强调空间。表达对象之前的联系以及对象间发送和接收消息的图。
十、交互概述图：
活动图为基础。
十一、时间图：
作为状态图的辅助说明工具。
十二、状态图：
描述一个对象在其生存期内的动态行为。状态间的转移。状态之间的转移是由事件 驱动的。
十三、活动图：
描述系统、用例、程序模块中逻辑流程的先后执行次序。
一、一般数据查询功能扩展
1、使用TOP 限制结果集
【distinct】 TOP n 【percent】【with ties】
2、case 函数
简单case函数：
case 测试表达式 when 简单表达式1 then 结果表达式 … [ else 结果表达式 ] end
搜索case函数 与简单case函数形式的区别是 case 后面不跟有测试表达式
3、将查询结果保存到新表中（into语句）
select 列名 into 新表名 from …
新表可以是永久表，也可以是临时表。 临时表区别： 局部临时表（#table）、全局临时表（##table）
二、查询结果的并、交、差运算
并运算（UNION）：将两表进行垂直连接。
交运算 （INTERSECT）：取两表相交部分。
差运算 （EXCEPT）：表1 - 表2
并交差运算与 join 连接不同的是join是水平合并数据，而并交差则是垂直合并数据。 常考：选择填空题。
三、子查询
运算符 IN 与NOT IN ：将表达式与子查询返回的结果集进行比较。 比较运算符：子查询返回的必须是单值。 以上两者都是不相关子查询，即先执行内层查询，在执行外层查询，子查询的查询条件不依赖外层循环。 使用子查询进行存在性测试
关键字：EXISTS 与 NOT EXISTS 子查询返回的结果为 真值或假值。 区别 ： 带EXISTS谓词的查询是先执行外层查询，然后在执行内层查询。相关子查询。
四、聚合函数与开窗函数
聚合函数 ：SUM、COUNT、AVG、MIN、MAX count（*）返回表中的行数，不会过滤null和重复的行，但count（列名）会过滤 null
开窗函数 ：OVER（【partition by】，【order by】）
1、聚合开窗函数 聚合函数与开窗函数的结合 如： SUM OVER (PARTITON BY 列名) …
2、排序开窗函数
RANK() ：有重复，但不连续的排名。
DENSE_RANK()：有重复，但连续的排名。
NTILE()：用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值。将一个有序的数据集划分为多个桶(bucket)，并为每行分配一个适当的桶数（切片值，第几个切片，第几个分区等概念）。它可用于将数据划分为相等的小切片，为每一行分配该小切片的数字序号。
ROW_NUMBER()： row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)
表示根据COL1分组，在分组内部根据COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的）。
聚合函数与开窗函数都是位于select 【】 from
五、派生表与公用表
1、派生表（内联视图） 如:（select * form table） AS 别名
2、公用表 如 WITH 公用表名（列名） AS (select * from table)
需要死记得关键字： distinct（不重复的）、percent（百分比）、with ties （取相同）、UNION(并)、INTERSECT(交)、EXCEPT(差)、EXISTS(存在)。
一、创建及维护数据库
1、两大类：
系统数据库 （自动创建和维护的）：
master：最重要的数据库，记录所有系统级信息，主要的信息都是存放在这。
msdb：保存报警、作业、操作员等信息。（考的不多，选择判断题）
model：所有创建数据库的模板。
tempdb：临时数据库，每次启动SQL都会重新创建，因此不需要备份。 用户创建的局部和全局临时表均被自动放置在改数据库中。
Resource：只读数据库。（没见过考）
用户数据库（用户创建和维护）
经常考选择题：系统数据库如何备份？（未完成）
2、数据库文件分类
数据文件：
主要数据文件：每个数据库中只有一个，第一个数据文件，推荐扩展名：mdf。
次要数据文件：可以有0~n个，推荐扩展名：ndf.
总结：主要数据文件有且只有一个，而次要数据文件可以有0或多个，可以建立在多个磁盘上。两者对用户来说没有区别，在多个不同的磁盘中建立多个数据文件，有利于利用存储空间，以及提高数据的存取效率。
日志文件 每个数据库至少有一个日志文件（创建数据库时，如果没有创建日志文件，系统自动创建日志文件），推荐扩展名：ldf。
3、数据库存储空间的分配
数据库的存储分配单位是数据页，其中一数据页的大小是 8k ,一行数据不能存储在不同的数据页中（行不能跨页存储）。
经常考填空题：一个数据表中 n 行数据，每行 m 字节，则需要多少MB的存储空间，以及空间利用率为多少？ 解法：n 行数据需要 a
页数据页，则需要 8a MB的存储空间。空间利用率等于：每页数据页实际使用的空间 除以 一页数据页总共的空间。
4、文件组
主文件组：一个数据库只有一个默认文件组，一般默认为Paimary，存放主要数据文件和未明确分配文件组的次要数据文件。
特别： 1、日志文件不存放在文件组中，日志空间与数据空间是分开管理的。 2、一个文件不可是多个文件组的成员。
经常考点：主要数据文件、次要数据文件、日志文件可以有多少个？可以存放的位置等问题。
5、创建数据库
create database db_name on [指定的文件组]
（ name = db_data, //逻辑名 filename = ‘F:\Data\db_data.mdf’, //物理名 size = 2mb, //初始大小 maxsize = 10mb, //最大大小 filegrowth = 2 //自动增长 ） log on ( … )
6、修改数据库
扩大数据库两种方法：
一：add 添加数据文件 alter database db add file（ …与创建数据库时相同 ）
添加日志文件 alter database db add log file( … )
添加文件组 alter database db add filegroup group_name
二：modify alter database db modify file( name = 逻辑名， …修改内容 size = filegrowth = )
收缩数据库空间的两种方法 文件收缩都是从末尾开始的
一：收缩整个数据库大小 DBCC shrinkdatabase (database_name, 大小 )
二：收缩数据库中某个文件的大小 DBCC shrinkfile （file_name,大小）
删除数据库文件
alter database db remove file file_name
7、分离和附加数据库
分离：从SQL server 实例中删除，但不删除数据库中的数据文件和日志文件。 EXEC sp_detach_db ‘db_name’,‘true’
附加：创建一个新的数据库。。。
经常考点选择题：分离数据库是否需要停止数据库。
1、在分离数据库之前，必须先断开所有用户与该数据库的连接。
2、分离数据库会分离数据文件和日志文件。
3、分离和附加的位置可以不同。
4、进行分离数据库操作不能停止SQL server 服务。
二、架构
架构：逻辑命名空间，他是一个数据库对象的容器。架构相当于文件夹（不能同名，可以有多个），对象相当于文件（不同文件夹下的文件可以同名）。
关键字：
CASCADE：所有架构对象一起全部删除。
RESTRICT：包含架构对象则拒绝。
创建架构： create schema 【架构名】authorizetion 用户名
删除架构： DROP schema 架构名
考点：选择题
三、分区表
a、分区表是水平划分的子集。
b、优点：可以快速且有效地管理和访问数据子集。
c、是否创建分区表？（选择题） 主要取决于表当前的数据量大小以及将来的数据量大小，同时还取决于对表中数据进行的操作。
d、物理上将一张大表分成几张小表，逻辑上还是大表。
1、分区表两大步骤
创建分区函数：告诉数据库管理系统以什么方式对表进行分区。
create partition function PF_name(数据类型) as range [ left ] for values(分段1，分段2，分段3)
创建分区方案：将分区函数生成的分区映射到文件组中。
create partition scheme PS_name as partiton PF_name to(文件组1，文件组2，文件组3，文件组4)
PS：指定的文件组数一定要大于或等于分区函数所划分的分区数
四、索引
索引的创建： 关键字：
UNIQUE：唯一索引。 CLUSTERED：聚集索引。 NONCLUSTERED：默认选项，非聚集索引。
通常创建唯一聚集索引为：(填空题，加粗字体必背)
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX DROP
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX index_name ON Table_name(cname)
对索引键值进行升降排序： ps:系统默认查询结果按升序ASC排序。
CREATE INDEX index_name ON Table_name(cname1 ASC, cname2 DESC)
删除索引：
DROP INDEX index_name
五、索引视图
标准视图（虚拟表）结果集并不存储在数据库中，如果频繁使用这类视图会导致开销很多。 因此可以对视图创建唯一聚集索引的方式来提高查询性能。 对视图创建唯一聚集索引后，视图的结果集将存储在数据库中，就像带有聚集索引的表一样。成为索引视图（物化视图）。
做题： 索引视图可以提高查询类型的性能： 1、处理大量行的连接和聚合。 2、查询经常执行连接和聚合。 3、决策支持工作负荷。 总结：连接和聚合使用索引视图。
4、视图可以在视图上再定义视图。
考点：填空题，加粗字体。
需要死记得关键字：
primary（主要的）、create（创建）、filegrowth（增长）、modify（修改）、alter（改变）、DBCC、shrinkdatabase（收缩数据库）、shrinkfile（收缩文件)、remove（移除）、EXEC(执行)、
sp_detach_db(分离数据库)、DROP、schema（架构）、scheme（方案）、partition（划分）
一、存储过程
存储过程用于存储和执行T-SQL代码。 好处： 1、允许模块化程序设计。 2、改善性能。 3、减少网络流量。 4、增强应用程序的安全性。
创建存储过程
create procedure proc_name @parameter data_type , … @parameter2 type output AS T-SQL代码
执行存储过程
declare @x int , @y int EXEC proc_name ‘输入’ ， @x output,@y output
删除存储过程
DROP PROC name
二、用户定义函数 (大题常考)
标量函数
返回值
创建标量函数
create function function_name(@parameter) returns type AS begin declare @x int T-SQL语句 return @x end
调用标量函数 函数拥有者名.函数名
内联函数
返回表
创建内联表值函数
create function name(@parameter) returns table AS return (T-SQL)
多语句表值函数
创建多语句表值函数
create function name(@parameter) returns @table_name table( 列名 type, … ) AS begin insert into @table_name T-SQL return end
删除用户自定义函数
DROP FUNCTION name
总结：存储过程与用户自定义函数的区别
1、存储过程相当于对复杂T-SQL进行预编译封装。
2、用户自定义函数相当于其他编程语言中的函数方法。
区别：
1、声明时，存储过程参数不需要使用括号，并且在输出参数后使用 output 。
2、用户自定义函数必须要有retrun返回值。
3、用户自定义函数一般使用BEGIN和END 将T-SQL语句包围起来。
总结：用户自定义函数中的区别
不同：
1、标量函数返回的是一个值。
2、内联表值函数返回的是select 查询 的一个表，类似于视图。并且一般不使用BEGIN和END。
3、多语句表值函数返回的是新定义的表。相同：
1、他们的创建语句基本相同，不同的是返回类型。
2、调用方法相同。
三、触发器
一种特殊的存储过程，不需要由用户来直接调用，自动触发执行。 SQL Server 2008中有五种约束类型：主键约束、外键约束、唯一约束、缺省约束、检查约束。
触发器通常用在下列场合： 1、完成比CHECK约束更复杂的数据约束。（check约束只能实现同一个表中列之间的取值约束） 2、为了保证数据库性能而维护的非规范化数据。 3、可实现复杂的商业规则。 4、触发器也可以评估数据修改前后的表状态，并根据其差异采取对策。
三种触发器： 1、DML触发器（只讲）。2、DDL触发器。3、登录触发器。
创建触发器
create trigger trigger_name on table for [ after ][ instead of ] 操作类型（insert ，updata，delete） AS T-SQL
触发器的区别： 1、后触发型触发器： 使用FOR 或 AFTER 定义的触发器。（即等引发触发器执行的操作都已成功执行才执行触发器操作） 使用ROLLBACK撤销不正确的操作。（实际是回滚到引发触发器执行的操作之前的状态） 后触发型触发器同一个操作可以有多个触发器。 几个用途： a、维护数据操作完整性的触发器。 b、维护不同列之间的取值完整性的触发器。 c、维护数据的一致性的触发器。
2、前触发型触发器： 使用 INSTEAD OF 选项定义的触发器。（即不执行引发触发器的操作） 前触发型触发器同一个操作只能有一个触发器。
两个特殊的临时工作表：
INSERTED表与 DELETED表。
对于三种操作，insert 、updata、delete 的数据存放。
insert 、delete更新删除的数据存放到对应的表中，而updata操作前的数据存放到DELETED表中，操作后的数据存放到INSERTED表中，updata操作相当于对表数据先进行删除，然后在对表数据进行插入。
四、游标
声明游标 --> 打开游标 --> 提取数据 --> 关闭游标 -->释放资源
提取数据： FETCH
需要死记的关键字： procedure(程序)、declare(声明)、execute(执行)、trigger（触发）、ROLLBACK(回滚)、for after （后触发型）、instead of （前触发型）
一、登录账户
创建登录账户：
create login log_name [ whit | from ] windows 用户名 | password = ‘ ’
修改登录账户：
alter login log_name enable | disable
删除登录账户：
drop login log_name
二、数据库用户
建立数据库用户：
create user user_name
删除数据库用户：
drop user user_name
三、Guest 用户
一个特殊的数据库用户。 启用：具有连接权限
grant connect to guest;
禁用：收回连接权限
revoke connect to guest
四、权限管理
授权语句：
grant 操作（select、insert、update、delete）on 被授权的对象（表、存储过程等） to 用户
拒绝权限：
deny 操作 on 被被授权对象 to 用户
授权语句：
revoke 操作 on 被授权对象 to 用户
语句级别的权限：
create database create procedure create table create view create function backup database backup log
五、角色
1、固定服务器角色
九大服务器级角色：
bulkadmin：不常见。
dbcreator：具有创建、修改、删除和还原数据库的权限。常考
diskadmin：具有管理磁盘的权限。
processadmin：不常见。
securityadmin：不常见。
serveradmin：具有设置服务器级别的配置选项和关闭服务器的权限。
setupadmin：不常见。
sysadmin：具有在服务器及数据库上执行任何操作的权限。常见
授权与删除：
授权：sp_addsrvrolemember
删除：sp_dropsrvrolemenber
ps：用户和角色语句位置的顺序： 先用户后角色
2、固定数据库角色
数据库级角色：
db_accessadmin：具有添加或删除数据库用户的权限。不常见
db_backupoperator：具有备份数据库、备份日志的权限。不常见
db_datareader：具有查询数据库中所有用户数据的权限。
db_datawriter：具有插入、删除、更改数据库中所有用户数据的权限。
db_ddladmin：具有执行数据定义语言（DDL）的权限。
db_denydatareader：不允许，与db_datareader权限相反。
db_denydatawriter：不允许，与db_datawriter权限相反。
db_owner：具有全部操作的权限。
db_securityadmin：具有管理权限。
授权与删除：
授权：==sp_addrolemember ==
删除：sp_denyrolemember
ps：用户和角色语句位置的顺序：先角色后用户
共同点： 固定数据库角色与固定服务器角色都具有一个相同的角色：public
3、用户定义的角色
create role name【authorization】用户或角色
需要死记的关键字：enable（启用）、disable（禁用）、grant（允许）、revoke（撤回）
一、维护工作主要包括：
1、数据库的转储与恢复。
数据库管理员需要定期对转储的数据进行恢复测试工作。
2、数据库的安全性、完整性控制。
通过行政手段制定规范。
3、检测并改善数据库的性能。
4、数据库的重组与重构。
重组：不修改数据库原有设计的逻辑结构和物理结构。 重构：部分修改数据库的模式和内模式。
二、运行状态监控与分析：
1、自动监控机制。 2、手动监控机制。 分为对数据库构架体系的监控和对数据库性能的监控。
三、数据库性能优化。
1、外部调整：
当CPU在业务空闲时使用率超过90%，说明服务器缺乏CPU资源。
2、模式调整与优化：
a、增加派生性冗余列。（总价=单价*数量） b、增加冗余列。 c、重新组表。 d、分割表。 e、新增汇总表。
3、存储优化：
a、物化视图。 b、聚集。
4、查询优化：
a、合理使用索引。 b、避免或简化排序。 c、消除对大型表数据的顺序存取。 d、避免复杂的正则表达式。 e、使用临时表加速查询。 f、用排序来取代非顺序磁盘存取。 g、不充分的连接条件。 h、存储过程。 i、不要随意使用游标。 j、事务处理。
一、四类故障：
1、事务内部故障：大部分是非预期的，由系统自动完成。 2、系统故障（软故障）：所有正在运行的事务以非正常方式终止，需要系统重启。 3、介质故障（硬故障）：破坏性最大。 4、计算机病毒故障：破坏方式以破坏数据库文件为主（不多见）。
二、数据转储（数据备份）：
1、静态转储：转储操作和事务是互斥的，保证转储前后的一致性。 2、动态转储：允许转储操作和用户事务并发执行，但不能保证转储数据的一致性。
三、数据转储机制：
1、完全转储。 2、增量转储：只复制上次转储后发生变化的文件或数据块（复制部分）。 3、差量转储：对最近一次完全转储以来发生变化的数据进行转储。
4、完全转储加增量转储：其中任何一次转储出现问题都会导致恢复的失败，同时恢复时间较长。 5、完全转储加差量转储：操作简单，恢复时间短。但是需要移动和存储更多数据。
四、日志文件：
1、以记录为单位的日志文件： 日志文件中有BEGIN TRANSACTION 记录，而没有COMMIT 或 ROLLBACK 执行 UNDO操作。 日志文件中既有BEGIN TRANSACTION 记录，也有 COMMIT 或 ROLLBACK 执行REDO操作。
2、以数据块为单位的日志文件。
什么时候使用日志文件：
1、事务故障恢复和系统故障恢复必须使用日志文件。 2、在动态转储方式中必须建立日志文件。 3、在静态转储方式中，也可以使用日志文件。 检查点技术大幅度减少了数据库恢复时执行的日志恢复操作量。
五、磁盘保护技术：
1、RAID0：优点采用数据分块、并行传送方式，能够提高读写速度。缺点出现介质故障时无法恢复。 2、RAID1：提高了读速度，加强了系统的可靠性。缺点：硬盘的利用率低，冗余度为50%，同时写速度并未提高。 3、RAID5：磁盘空间利用率比RAID1高，存储成本相对较低。
六、数据库镜像分类：
1、双机互备援模式。 2、双机热备份模式。 3、三种实现方式：高可用性、高保护、高性能。
一、造成数据丢失的原因：
1、存储介质故障。 2、用户的操作错误。 3、服务器故障。 4、由于病毒的侵害而造成的数据丢失或损坏。 5、由于自然灾害而造成的数据丢失或损坏。
二、恢复模式：
1、简单恢复模式： 只用于测试和开发数据库或只读数据库，不备份事务日志、 2、完整恢复模式： 完整记录所有的事务，备份日志文件。 3、大容量日志恢复模式： 完整恢复模式的附加模式。
三、数据库备份：
1、完整数据库备份（完全转储）： 备份所有。 2、差异数据库备份（差异转储）：备份最近一次完整数据库备份之后的数据。
两种备份都备份在备份过程中用户对数据库进行的操作。
四、文件备份：
1、文件备份。 2、差异文件备份。
五、事务日志备份：
只备份日志记录。
1、纯日志备份： 不包含大容量备份模式下执行的任何大容量更改的备份。 2、大容量操作日志备份： 不允许对大容量操作日志备份进行时点恢复。 3、结尾日志备份： 在出现故障时进行，用于防止丢失数据。
ps：结尾日志备份可以防止数据丢失并确保日志链的完整性。 日志文件中包含恢复点或者希望移动或替换（覆盖）数据库，不一定需要结尾日志备份。
六、常用备份策略：
1、完整数据库备份 2、完整数据库备份加日志备份 3、完整数据库备份加差异数据库备份加日志备份
七、实现备份：
备份数据库与文件组：
backup database data_name to 备份设备 【with differential】 （进行差异备份，默认完全备份） 【disk | tape 】指定磁盘文件或磁带设备
备份日志：
backup log data_name to 备份设备 norecovrey
实现还原：
restore database data_name
一、分布式数据库：
分布式数据库系统与分布式数据库的区别： 分布式数据库系统：物理上分散、逻辑上集中的数据库系统。 分布式数据库：是分布式数据库系统中各场地上数据库的逻辑集合。
分布式数据库的12个目标：
1、本地治理。 2、非集中式管理。 3、高可用性。 4、位置独立性。 5、数据分片独立性。 6、数据复制独立性。 7、分布式查询处理。
8、分布式事务管理。 9、硬件独立性。 10、操作系统独立性。 11、网络独立性。 12、数据库管理系统独立性。
数据分布策略： 先数据分片、后数据分配。
数据分片： 水平分片、垂直分片、导出分片、混合分片。
数据分配： 集中式、分割式、全复制式、混合式。
分布透明性：
1、分片透明性：最高级别、完全透明。
2、位置透明性：指数据分片的分配位置对用户是透明的。
3、局部数据模型透明性：不需要了解数据模型。
分布式数据库查询代价： 由CPU代价和 I/0代价来衡量，要考虑站点间传输数据的通信代价。 导致数据传输量大的主要原因：数据间的连接操作和并操作。
分布式事务管理： 恢复控制和并发控制。 恢复控制：基于二阶段的提交协议。 并发控制：基于封锁协议。
2、并行数据库：
体系结构： 1、共享内存结构：共享一个主存储器，实现简单、容易造成访问内存冲突。 2、共享磁盘结构：共享磁盘，会产生通信代价。 3、无共享结构：不共享任何资源。最好并行结构。缺点：通信代价和非本地磁盘访问的代价高。 4、层次结构：顶层无共享结构、底层共享内存或共享磁盘结构。
数据划分： 1、轮转法：顺序扫描、评价分配、适合于扫描整个关系。缺点：不适于点查询 和 范围查询。 2、散列划分：适合点查询 。缺点：散列函数的选用。 3、范围划分：适合点查询和范围查询。但是会造成数据分布不均匀。
3、云计算：
软件即服务（SaaS）：软件分配模式。
平台即服务（PaaS）：通过网络提供操作系统和相关服务，无需下载或安装。
基础设施即服务（IaaS）：将用于支持运作的设备对外提供服务。
公共云： 即用即付的方式提供给公众。
私有云： 不对公众开放的企业或组织内部数据中心的资源。
目前主要的云计算平台： Amazon 的 AWS 、Goodle 的GAE 、开放的云计算平台Hadoop。
云计算的缺点： 1、数据安全问题。 2、对云的管理问题。 3、对因特网的依赖。
Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable： 索引： 行关键字、列关键字、时间戳。共同定位。
特点： 1、行关键字可以是任意的字符串。 2、列族是由列关键字组成的集合，是访问控制的基本单位。 3、时间戳记录BigTable中不同版本数据的时间标识。
一、数据仓库：
是一个面向主题的 、集成的 、非易失的 、且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
体系结构： 操作型数据、操作型数据存储、数据仓库、数据集市、个体层数据（临时数据）。
四个级别： 1、早期细节级：老化以后的细节数据。 2、当前细节级：经过集成后，进入当前细节级。 3、轻度综合级：对当前细节级进行轻度综合。 4、高度综合级：对当前细节级进行高度综合。
粒度： 综合级别称为粒度。 粒度越小，细节程度越高，数据量越大。
元数据： 描述数据的结构、内容、链、索引等内容。 技术型元数据： 描述关于数据仓库技术细节的数据。 业务型元数据： 从业务角度描述了数据仓库中的数据。
ODS： 面向主题的、集成的、可变的、数据是当前或接近当前的。
ODS I： 第一类秒级。 ODS II：第二类小时级。 ODS III：第三类天级。 ODS IV：第四类根据数据来源方法和类型划分。
数据仓库的设计过程： 概念模型设计、技术评估、环境准备工作、 逻辑模型设计、物理模型设计、数据生成与应用实现、数据仓库运行与维护。
数据仓库的更新维护： 维护策略： 实时维护：触发条件：数据源进行数据的更新操作。（软硬件性能要求很高，难以实现） 延时维护：触发条件：数据发生变化后首次进行查询操作。（视图查询时间相对比较长） 快照维护：触发条件：时间。（通常无法提供最新的数据，广泛使用）
二、OLAP
多维分析的基本操作： 1、钻取与卷起。 2、切片与切块。 3、旋转。
OLAP的实现方式： 1、基于多维数据库的OLAP（MOLAP）。 2、基于关系数据库的OLAP（ROLAP）。 3、混合型的OLAP（HOLAP）。
三、数据挖掘：
三阶段： 数据准备、数据挖掘、结果解释评估。
关联规则挖掘： 1、支持度： 两者都买，占总数据仓库的百分比。 2、置信度： 两者都买，占其中买X的百分比。（买了X中有多少人买了Y的百分比）
分类挖掘： 构造方法：统计方法、机器学习方法、神经网络方法。
聚类挖掘： 使得每一组内的数据尽可能的相似而不同组间的数据尽可能的不同。 包括：统计方法、机器学习方法、神经网络方法、面向数据库的方法。
常见的创建语句：
CREATE DATABASE -----> 创建数据库
CREATE PARTITION FUNCTION -----> 创建分区表
CREATE UNQUE CLUSTERED | NONCLUSTERED -----> 创建索引
CREATE PROC ----->创建存储过程
CREATE FUNCTION -----> 创建标量|内联表值|多语句表值函数
CREATE TRIGGER -----> 创建触发器
事务的几种性质：
1、一致性： 2、完整性： 3、可串行性：两段锁协议保证
遗忘：
1、触发器通常用于保证业务规则和数据完整性。 2、与触发器相关的两张表使用大写（傻逼软件不区分大小写）
数据库设计各阶段所包含的内容：
逻辑设计阶段： 数据库逻辑结构设计、数据库事务概要设计、应用程序概要设计 概念设计阶段： 系统总体框架设计 物理设计阶段： 数据库逻辑模式调整、文件组织与存取设计、数据分布设计、安全模式设计、确定系统配置、物理模式评估 数据库运行和维护阶段： 日常维护、监控与分析、性能优化与调整、系统进化。 数据库实现和部署阶段： 创建数据库、数据装载、应用程序的编码和调试、数据库的试运行
数据库应用系统设计的四个层次：
1、表示层： 2、业务逻辑层： 3、数据访问层： 4、数据持久层： 设计工作属于数据组织与存储等方面的物理设计内容（包括索引设计），属于物理设计阶段
最后大题：
一、针对数据库系统本身及网络传输过程中可能的一些调优方案：
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，数据量越大，提高I/O越重要。 2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸。
3、升级硬件，扩大服务器的内存，增加服务器CPU个数。
4、重建索引，收缩数据和日志，设置自动收缩日志，对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。 5、优化锁结构。
二、SQL查询语句优化方案：
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、应尽量避免在where子句中使用 != 或 < > 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3、任何地方都不要使用select * from进行全表扫描，用具体的字段列表代替 “ * ” ，不要返回冗余字段。
4、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表只有的消耗。
5、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
6、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
三、对使用UNION 对大量数据进行查询的优化方法：
使用 union all 替代 union 进行合并查询，原因是union会自动压缩多个结果集中重复的数据（删除合并后重复的数据），而union all 则将所有的结果显示出来，减少了操作量。
四、磁盘阵列 RAID 的特点和选择：
三种RAID的特点与区别：
总的来说：RAID 0 单纯提高了性能，但是缺少数据可靠性。 RAID 1 提高了数据可靠性和读速度，但是CPU占用率高，磁盘利用率低。 RAID 5则是一种存储性能、数据安全和存储成本兼顾的方法。
PS:附上博主考试通过的证书照片
至此，数据库三级的相关知识点就汇聚完毕了，这个文档里边会不少于50分，后边大题这里边要背的SQL语句关键字也有，把这个文档搞清楚，基本上数据库三级考试也差不多。祝各位考生顺利通过计算机三级考试！！！