三级封锁协议
X锁是排它锁。若事务T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A,其他事务都 不能再对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。
S锁是共享锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则只允许T读取A,但不能修改A,其 他事务只能再对A加S锁（也即能读不能修改），直到T释放A上的S锁。
一级封锁协议：事务在修改数据R之前必须先对其加x锁，直到事务结束才释放。可解决丢失更新问题。
二级封锁协议：一级封锁协议的基础上加上事务T在读数据R之前必须先对其加s锁，读完后即可释放s锁。可解决丢失更新、读脏数据问题。
三级封锁协议：一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前先对其加s锁，直到事务结束才释放。可解决丢失更新、读脏数据、数据重复读问题。
数据库故障
数据库系统产生的故障如下所示：
故障类型 故障原因
事务内部故障 本身逻辑（可预期）、运算溢出（不可预期）
系统故障 系统停止运行任何事件，如操作系统故障、停电
介质故障 物理介质损坏，几率小破坏性最大
计算机病毒 人为的故障和破坏，在计算机程序中插入的破坏
数据备份
静态转储：即冷备份，指在转储期间不允许对数据库进行任何存取、修改操作：
优点是非常快速的备份方法、容易归档（直接物理复制操作）；
缺点是只能提供到某一时间点上的恢复，不能做其他工作，不能按表或按用户恢复。
动态转储：即热备份，在转储期间允许对数据库进行存取、修改操作，因此，转储和用户事务 可并发执行；
优点是可在表空间或数据库文件级备份，数据库扔可使用，可达到秒级恢复，
缺点是不能出错，否则后果严重，若热备份不成功，所得结果几乎全部无效。
完全备份：备份所有数据。
差量备份：仅备份上一次完全备份之后变化的数据。
增量备份：备份上一次备份之后变化的数据。
日志文件：在事务处理过程中，DBMS把事务开始、事务结束以及对数据库的插入、删除和修 改的每一次操作写入日志文件。一旦发生故障，DBMS的恢复子系统利用日志文件撤销事务对 数据库的改变，回退到事务的初始状态。
数据仓库
数据仓库是一种特殊的数据库，也是按数据库形式存储数据的，但是目的不同：数据库经过长时间的运行里面的数据会保存的越来越多，就会影响系统运行效率，对于某些程序而言，很久之前的数据并非必要的因此，可以删除掉以减少数据，增加效率，考虑到删除这些数据比较可惜，因此，一般都将这些数据从数据库中提取出来保存到另外一个数据库中，称为数据仓库。
由此，可知，数据仓库的目的不是为了应用，是面向主题的，用来做数据分析，集成不同表，而且是相对稳定的，一般不会做修改，同时会在特定的时间点，做大量的插入，反映历史的变化。
数据挖掘的分析方法
关联分析：关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。
序列分析：序列分析主要用于发现一定时间间隔内接连发生的事件，这些事件构成一个序列，发现的序列应该具有普遍意义。
分类分析：分类分析通过分析具有类别的样本特点，得到决定样本属于各种类别的规则或方法。分类分析时首先为每个记录赋予一个标记（一组具有不同特征的类别），即按标记分类记录，然后检查这些标定的记录，描述出这些记录的特征。
聚类分析：聚类分析是根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并且对每个这样的组讲行描述的过程
商业智能
BI系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析和数据展现四个主要阶段。
数据预处理是整合企业原始数据的第一步，它包括数据的抽取(Extraction)、转换 (Transformation)和加载(Load)三个过程(ETL过程);
建立数据仓库则是处理海量数据的基础：
数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分析处理(OLAP)和数据挖掘两大技术。联 机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数据分 析功能，用户可以方便地对海量数据进行多维分析。数据挖掘的目标则是挖掘数据背后隐藏 的知识，通过关联分析、聚类和分类等方法建立分析模型，预测企业未来发展趋势和将要面 临的问题：
在海量数据和分析手段增多的情况下，数据展现则主要保障系统分析结果的可视化。
反规范化技术
由前面介绍可知，规范化操作可以防止插入异常、更新、删除异常和数据冗余，一般是通过模式分解，将表拆分，来达到这个目的。
但是表拆分后，解决了上述异常，却不利于查询，每次查询时，可能都要关联很多表，严重降低了查询效率，因此，有时候需要使用反规范化技术来提高查询效率。
技术手段包括：增加派生性冗余列，增加冗余列，重新组表，分割表。
主要就是增加冗余，提高查询效率，为规范化操作的逆操作。
大数据
特点：大量化、多样化、价值密度低、快速化。
大数据和传统数据的比较如下：
要处理大数据，一般使用集成平台，称为大数据处理系统，其特征为：
高度可扩展性、高性能、高度容错、支持异构环境、较短的分析延迟、易用且开放的接口、较低成本、向下兼容性。
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