基本含义NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。NoSQLNoSQL数据库的四大分类键值(Key-Value)存储数据库这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。[3] 举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存储数据库。这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.文档型数据库文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。图形(Graph)数据库图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。
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只要字段值还可以继续拆分,就不满足第一范式。
范式设计得越详细,对某些实际操作可能会更好,但并非都有好处,需要对项目的实际情况进行设定。
在满足第一范式的前提下,其他列都必须完全依赖于主键列。 如果出现不完全依赖,只可能发生在联合主键的情况下:
实际上,在这张订单表中,product_name 只依赖于 product_id ,customer_name 只依赖于 customer_id。也就是说,product_name 和 customer_id 是没用关系的,customer_name 和 product_id 也是没有关系的。
这就不满足第二范式:其他列都必须完全依赖于主键列!
拆分之后,myorder 表中的 product_id 和 customer_id 完全依赖于 order_id 主键,而 product 和 customer 表中的其他字段又完全依赖于主键。满足了第二范式的设计!
在满足第二范式的前提下,除了主键列之外,其他列之间不能有传递依赖关系。
表中的 customer_phone 有可能依赖于 order_id 、 customer_id 两列,也就不满足了第三范式的设计:其他列之间不能有传递依赖关系。
修改后就不存在其他列之间的传递依赖关系,其他列都只依赖于主键列,满足了第三范式的设计!
查询每门课的平均成绩。
查询 score 表中至少有 2 名学生选修,并以 3 开头的课程的平均分数。
分析表发现,至少有 2 名学生选修的课程是 3-105 、3-245 、6-166 ,以 3 开头的课程是 3-105 、3-245。也就是说,我们要查询所有 3-105 和 3-245 的 degree 平均分。
查询所有学生的 name,以及该学生在 score 表中对应的 c_no 和 degree 。
通过分析可以发现,只要把 score 表中的 s_no 字段值替换成 student 表中对应的 name 字段值就可以了,如何做呢?
查询所有学生的 no 、课程名称 ( course 表中的 name ) 和成绩 ( score 表中的 degree ) 列。
只有 score 关联学生的 no ,因此只要查询 score 表,就能找出所有和学生相关的 no 和 degree :
然后查询 course 表:
只要把 score 表中的 c_no 替换成 course 表中对应的 name 字段值就可以了。
查询所有学生的 name 、课程名 ( course 表中的 name ) 和 degree 。
只有 score 表中关联学生的学号和课堂号,我们只要围绕着 score 这张表查询就好了。
只要把 s_no 和 c_no 替换成 student 和 srouse 表中对应的 name 字段值就好了。
首先把 s_no 替换成 student 表中的 name 字段:
再把 c_no 替换成 course 表中的 name 字段:
查询 95031 班学生每门课程的平均成绩。
在 score 表中根据 student 表的学生编号筛选出学生的课堂号和成绩:
这时只要将 c_no 分组一下就能得出 95031 班学生每门课的平均成绩:
查询在 3-105 课程中,所有成绩高于 109 号同学的记录。
首先筛选出课堂号为 3-105 ,在找出所有成绩高于 109 号同学的的行。
查询所有成绩高于 109 号同学的 3-105 课程成绩记录。
查询所有和 101 、108 号学生同年出生的 no 、name 、birthday 列。
查询 '张旭' 教师任课的学生成绩表。
首先找到教师编号:
通过 sourse 表找到该教师课程号:
通过筛选出的课程号查询成绩表:
查询某选修课程多于5个同学的教师姓名。
首先在 teacher 表中,根据 no 字段来判断该教师的同一门课程是否有至少5名学员选修:
查看和教师编号有有关的表的信息:
我们已经找到和教师编号有关的字段就在 course 表中,但是还无法知道哪门课程至少有5名学生选修,所以还需要根据 score 表来查询:
根据筛选出来的课程号,找出在某课程中,拥有至少5名学员的教师编号:
在 teacher 表中,根据筛选出来的教师编号找到教师姓名:
查询 “计算机系” 课程的成绩表。
思路是,先找出 course 表中所有 计算机系 课程的编号,然后根据这个编号查询 score 表。
查询 计算机系 与 电子工程系 中的不同职称的教师。
查询课程 3-105 且成绩 至少 高于 3-245 的 score 表。
查询课程 3-105 且成绩高于 3-245 的 score 表。
查询某课程成绩比该课程平均成绩低的 score 表。
查询所有任课 ( 在 course 表里有课程 ) 教师的 name 和 department 。
查询 student 表中至少有 2 名男生的 class 。
查询 student 表中不姓 "王" 的同学记录。
查询 student 表中每个学生的姓名和年龄。
查询 student 表中最大和最小的 birthday 值。
以 class 和 birthday 从大到小的顺序查询 student 表。
查询 "男" 教师及其所上的课程。
查询最高分同学的 score 表。
查询和 "李军" 同性别的所有同学 name 。
查询和 "李军" 同性别且同班的同学 name 。
查询所有选修 "计算机导论" 课程的 "男" 同学成绩表。
需要的 "计算机导论" 和性别为 "男" 的编号可以在 course 和 student 表中找到。
建立一个 grade 表代表学生的成绩等级,并插入数据:
查询所有学生的 s_no 、c_no 和 grade 列。
思路是,使用区间 ( BETWEEN ) 查询,判断学生的成绩 ( degree ) 在 grade 表的 low 和 upp 之间。
准备用于测试连接查询的数据:
分析两张表发现,person 表并没有为 cardId 字段设置一个在 card 表中对应的 id 外键。如果设置了的话,person 中 cardId 字段值为 6 的行就插不进去,因为该 cardId 值在 card 表中并没有。
要查询这两张表中有关系的数据,可以使用 INNER JOIN ( 内连接 ) 将它们连接在一起。
完整显示左边的表 ( person ) ,右边的表如果符合条件就显示,不符合则补 NULL 。
完整显示右边的表 ( card ) ,左边的表如果符合条件就显示,不符合则补 NULL 。
完整显示两张表的全部数据。
在 MySQL 中,事务其实是一个最小的不可分割的工作单元。事务能够 保证一个业务的完整性 。
比如我们的银行转账:
在实际项目中,假设只有一条 SQL 语句执行成功,而另外一条执行失败了,就会出现数据前后不一致。
因此,在执行多条有关联 SQL 语句时, 事务 可能会要求这些 SQL 语句要么同时执行成功,要么就都执行失败。
在 MySQL 中,事务的 自动提交 状态默认是开启的。
自动提交的作用 :当我们执行一条 SQL 语句的时候,其产生的效果就会立即体现出来,且不能 回滚 。
什么是回滚?举个例子:
可以看到,在执行插入语句后数据立刻生效,原因是 MySQL 中的事务自动将它 提交 到了数据库中。那么所谓 回滚 的意思就是,撤销执行过的所有 SQL 语句,使其回滚到 最后一次提交 数据时的状态。
在 MySQL 中使用 ROLLBACK 执行回滚:
由于所有执行过的 SQL 语句都已经被提交过了,所以数据并没有发生回滚。那如何让数据可以发生回滚?
将自动提交关闭后,测试数据回滚:
那如何将虚拟的数据真正提交到数据库中?使用 COMMIT :
事务的实际应用 ,让我们再回到银行转账项目:
这时假设在转账时发生了意外,就可以使用 ROLLBACK 回滚到最后一次提交的状态:
这时我们又回到了发生意外之前的状态,也就是说,事务给我们提供了一个可以反悔的机会。假设数据没有发生意外,这时可以手动将数据真正提交到数据表中:COMMIT 。
事务的默认提交被开启 ( @@AUTOCOMMIT = 1 ) 后,此时就不能使用事务回滚了。但是我们还可以手动开启一个事务处理事件,使其可以发生回滚:
仍然使用 COMMIT 提交数据,提交后无法再发生本次事务的回滚。
事务的四大特征:
事务的隔离性可分为四种 ( 性能从低到高 ) :
查看当前数据库的默认隔离级别:
修改隔离级别:
测试 READ UNCOMMITTED ( 读取未提交 ) 的隔离性:
由于小明的转账是在新开启的事务上进行操作的,而该操作的结果是可以被其他事务(另一方的淘宝店)看见的,因此淘宝店的查询结果是正确的,淘宝店确认到账。但就在这时,如果小明在它所处的事务上又执行了 ROLLBACK 命令,会发生什么?
这就是所谓的 脏读 ,一个事务读取到另外一个事务还未提交的数据。这在实际开发中是不允许出现的。
把隔离级别设置为 READ COMMITTED :
这样,再有新的事务连接进来时,它们就只能查询到已经提交过的事务数据了。但是对于当前事务来说,它们看到的还是未提交的数据,例如:
但是这样还有问题,那就是假设一个事务在操作数据时,其他事务干扰了这个事务的数据。例如:
虽然 READ COMMITTED 让我们只能读取到其他事务已经提交的数据,但还是会出现问题,就是 在读取同一个表的数据时,可能会发生前后不一致的情况。* 这被称为* 不可重复读现象 ( READ COMMITTED ) 。
将隔离级别设置为 REPEATABLE READ ( 可被重复读取 ) :
测试 REPEATABLE READ ,假设在两个不同的连接上分别执行 START TRANSACTION :
当前事务开启后,没提交之前,查询不到,提交后可以被查询到。但是,在提交之前其他事务被开启了,那么在这条事务线上,就不会查询到当前有操作事务的连接。相当于开辟出一条单独的线程。
无论小张是否执行过 COMMIT ,在小王这边,都不会查询到小张的事务记录,而是只会查询到自己所处事务的记录:
这是 因为小王在此之前开启了一个新的事务 ( START TRANSACTION ) * ,那么* 在他的这条新事务的线上,跟其他事务是没有联系的 ,也就是说,此时如果其他事务正在操作数据,它是不知道的。
然而事实是,在真实的数据表中,小张已经插入了一条数据。但是小王此时并不知道,也插入了同一条数据,会发生什么呢?
报错了,操作被告知已存在主键为 6 的字段。这种现象也被称为 幻读,一个事务提交的数据,不能被其他事务读取到 。
顾名思义,就是所有事务的 写入操作 全都是串行化的。什么意思?把隔离级别修改成 SERIALIZABLE :
还是拿小张和小王来举例:
此时会发生什么呢?由于现在的隔离级别是 SERIALIZABLE ( 串行化 ) ,串行化的意思就是:假设把所有的事务都放在一个串行的队列中,那么所有的事务都会按照 固定顺序执行 ,执行完一个事务后再继续执行下一个事务的 写入操作 ( 这意味着队列中同时只能执行一个事务的写入操作 ) 。
根据这个解释,小王在插入数据时,会出现等待状态,直到小张执行 COMMIT 结束它所处的事务,或者出现等待超时。
转载:
网络即时通信系统是为用户开发研制的,用户是系统的最终使用者和评价者,所以在网络通信系统的开发设计的过程中,我们树立了从用户的寻求出发,面向用户,一切为了用户的观念,在分析与设计系统的前期,为了保证系统的功能的完善多次寻求周围同学和老师的意见,了解他们的要求,依照功能完善,界面美观,操作简单的原则进行设计 。
严格按阶段进行
系统的开发设计是一项较大的工程,所以应该将整个系统的开发设计过程划分为若干阶段,相应的阶段又要分为若干个不同的步骤,每个阶段和步骤都要有明确的工作任务和目标。这种有序的组织安排,条例清楚、层次分明,便于计划的制定和控制,并且为后续工作的进行奠定了坚实的基础,提高了工作效率和质量。
采用系统的观点处理
在系统分析阶段,在对原系统进行全面调查和分析的基础上,构造系统的最佳逻辑模型,使用户对将来完整系统的轮廓有个初步的了解和认识,以便及时和用户进行交流和探讨,不断提高系统的完善性。在此基础上进行系统的物理实现和设计,切实完成逻辑模型的具体功能。逻辑设计和物理实现二者是相辅相成、密不可分的,这样使系统的设计更加稳妥合理。
整个系统的设计主要采用快速原形法
快速原形法是信息系统设计的一个重要方法。它是根据用户提出的需求,由用户和开发者共同确定系统的基本要求和主要功能,并在一个较短的时间内建立一个实验性的、简单的信息系统模型,通过用户不断提出的意见和建议,对模型进行不断的修改和完善,直到用户比较满意为止,以便形成一个相对稳定、较为理想的管理信息系统。该方法的主要优点。
1.脉络清楚,所有问题都围绕一个模型展开,使彼此之间联系紧密。
2.有助于发现用户需求,通过对原形和用户接触,能够启发开发人员去挖掘问题,从而不断的修正、完善,最终得到一个理想的系统。
3.系统开发效率高,此方法的开发周期短、使用灵活、容易修改,这对于管理体制不够稳定的系统更加适合。
4.系统的可扩展性好,由于此方法是在原型应用中不断发展完善和修改的,所以有较强的扩展性。
在进行代码设计时,遵循了以下原则。
唯一性:在本系统中,每一个代码都和系统中的每一个对象唯一确定。
标准性:主要体现在对程序文件名命名和对数据文件命名的标准化上,遵循简单扼要,方便适用的原则。一目了然,无重复现象。为了系统维护人员便于进行系统维护,使用了统一的标准。
合理性:系统中代码设计与编码对象的分类相适应,以使代码对编码对象的分类据有标志作用。
简单性:在设计过程中采用Code-Behind代码分离,使数据库操作代码和前端调用代码分离,页面修改容易。
适应性:在代码设计过程中,代码反映了编码对象的特点,便于识别和记忆,使系统维护人员容易了解和掌握,便于进行维护工作。
系统总体功能结构
网络通信系统包含以下主要功能。
用户注册;用户登录;
查找好友;查看好友资料;
添加好友;
删除好友;
发送消息;
发送文件.
数据库表主要用来存放用户的注册信息和用户的好友资料,可利用两张数据库表来 存放用户信息和用户好友的资料。包括用户的号码,昵称,密码,在线与否,ip地址,资料,头像号,性别,E-mail和籍贯等信息。其中,用户昵称和密码是必需的字段;在线与否是由系统自动设置的;其余的信息是可选的字段。
课题整体以JAVA为平台,采用Eclipse开发工具,并使用SQL Server 2000管理数据库数据开发而成的基于Socket的集中式网络通信系统,系统采用客户机/服务器(C/S)的模式设计,是一个三层C/S结构,数据库服务器、应用程序服务器端 、应用程序客户端。系统采用C/S结构,可以将任务合理分配到客户机端和服务器端 ,从而降低了系统的通信开销。
客户层。
客户层是应用程序的用户接口部分,它担负着用户与应用间的对话功能,用于检查用户的输入数据,显示应用的输出数据,为了直观的进行操作,客户层需要使用图形用户接口,若聊天用户变更,系统只需改写显示控制和数据检查程序即可,而不会影响其他两层。
服务层。(功能层)
服务层相当于应用的本体,它是将具体的业务处理逻辑编入程序中。在应用设计中,必须避免在表示层和功能层之间进行多次的数据交换,这就需要尽可能进行一次性的业务处理达到优化整体设计的目的。
数据层
数据层是DBMS,本系统使用了Microsoft 公司的SQL Ssever2000数据库服务器来管理数据。SQL Ssever2000能迅速的执行大量数据的更新和检索,因此,从功能层传送到数
据层的要求一般都使用SQL语言。