数据库课件的关系数据库优化

关系数据库使用表状结构存储数据，以行和列形式组织数据。非关系数据库采用更灵活的数据模型，如文档、键值对或图形，以适应非结构化或半结构化数据。

随着技术的不断进步，关系数据库在信息技术领域扮演着越来越重要的角色。北邮关系数据库PPT课件详细介绍了数据库设计原理、SQL语言基础及其在实际应用中的关键作用。

2011.29新版，提供了关于优化关系数据库建模方法的详细内容。该部分重点讨论了如何利用新技术和方法来提升数据库建模的效率和可靠性。

根据依赖关系 F={{Sno,Cno}→Grade，Cno→Teacher，Teacher→Dept}，可以绘制如下函数依赖图：技术进步的引领下，这些关系模式中存在部分函数依赖和传递函数依赖。为了消除这些缺陷，我们需要优化这些关系模式，以获得更有效的数据库设计方案。

关系数据库基于关系数据模型构建，其核心是关系数据库管理系统（RDBMS）。关系数据模型源于概念数据模型，用于设计逻辑数据模型，为关系数据库的构建提供理论基础。

定义关系的模式其实就像是给数据库打好地基。tR（U，D，DOM，F）这套形式，听起来像数学公式，其实挺直观的。tR是表名，U是属性集合，D是各属性对应的域，DOM是映射关系，而F就是属性之间的依赖规则。逻辑严谨，但理解起来不算难，关键是搞懂每一块的角色就行了。 像你在做数据库建模的时候，经常需要先理清这些关系。不然，后面表设计一乱，SQL 写得再漂亮也白搭。哦对了，数据依赖这部分重要，能影响表的规范化。推荐你看看这篇相关文章，讲得比较清楚：关系模式中的数据依赖。 要是你平时学生信息表、订单系统之类的，属性之间的依赖关系一多，越要搞清楚F这块。比如一个订单编号决定客户信息，那就是典型的函数依赖，

关系系统的核心是对表操作的天然支持，不用你管底层怎么存。选择、投影、自然连接这些操作都是开箱即用的，写起来也直观，像写表格筛选一样简单。你只管写查询，系统自动搞定路径，响应也快，体验还蛮顺的。

查询处理是将用户查询转换为可执行操作的过程，而查询优化则是从多个执行方案中选择最优方案。高效的查询处理是数据库更新操作的关键，因为它需要先找到要更新的元组。查询优化是查询处理中的关键步骤，它通过评估执行方案的成本和收益来选择最有效的方案。

关系模式的定义由五部分组成，它是一个五元组：关系名R，属性名集合U，属性所来自的域DOM，属性向域的映象集合，以及属性间的数据依赖关系集合F。