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《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。它被国际上许多大学所采用，包括斯坦福大学、耶鲁大学、得克萨斯大学、康奈尔大学、伊利诺伊大学等。

出版者的话

译者序

前言

关于作者

第1章　引言1

1.1　数据库系统应用1

1.2　数据库系统的目标3

1.3　数据视图6

1.3.1　数据模型6

1.3.2　关系数据模型6

1.3.3　数据抽象7

1.3.4　实例和模式8

1.4　数据库语言9

1.4.1　数据定义语言9

1.4.2　SQL数据定义语言10

1.4.3　数据操纵语言10

1.4.4　SQL数据操纵语言11

1.4.5　从应用程序访问数据库11

1.5　数据库设计12

1.6　数据库引擎12

1.6.1　存储管理器13

1.6.2　查询处理器14

1.6.3　事务管理14

1.7　数据库和应用体系结构15

1.8　数据库用户和管理员16

1.8.1　数据库用户和用户界面16

1.8.2　数据库管理员17

1.9　数据库系统的历史17

1.10　总结20

术语回顾21

实践习题22

习题22

工具22

延伸阅读23

参考文献23

部分　关系语言

第2章　关系模型介绍26

2.1　关系数据库的结构26

2.2　数据库模式28

2.3　码29

2.4　模式图32

2.5　关系查询语言32

2.6　关系代数33

2.6.1　选择运算33

2.6.2　投影运算34

2.6.3　关系运算的复合34

2.6.4　笛卡儿积运算35

2.6.5　连接运算36

2.6.6　集合运算37

2.6.7　赋值运算38

2.6.8　更名运算39

2.6.9　等价查询40

2.7　总结40

术语回顾41

实践习题41

习题42

延伸阅读43

参考文献44

第3章　SQL介绍45

3.1　SQL查询语言概览45

3.2　SQL数据定义46

3.2.1　基本类型46

3.2.2　基本模式定义47

3.3　SQL查询的基本结构49

3.3.1　单关系查询49

3.3.2　多关系查询51

3.4　附加的基本运算55

3.4.1　更名运算55

3.4.2　字符串运算56

3.4.3　select子句中的属性说明57

3.4.4　排列元组的显示次序 57

3.4.5　where子句谓词58

3.5　集合运算58

3.5.1　并运算59

3.5.2　交运算60

3.5.3　差运算60

3.6　空值61

3.7　聚集函数62

3.7.1　基本聚集62

3.7.2　分组聚集63

3.7.3　having子句65

3.7.4　对空值和布尔值的聚集66

3.8　嵌套子查询67

3.8.1　集合成员资格67

3.8.2　集合比较68

3.8.3　空关系测试69

3.8.4　重复元组存在性测试70

3.8.5　from子句中的子查询71

3.8.6　with子句72

3.8.7　标量子查询73

3.8.8　不带from子句的标量73

3.9　数据库的修改74

3.9.1　删除75

3.9.2　插入76

3.9.3　更新77

3.10　总结78

术语回顾79

实践习题79

习题81

工具83

延伸阅读84

参考文献84

第4章　中级SQL85

4.1　连接表达式85

4.1.1　自然连接85

4.1.2　连接条件88

4.1.3　外连接89

4.1.4　连接类型和条件92

4.2　视图92

4.2.1　视图定义93

4.2.2　在SQL查询中使用视图94

4.2.3　物化视图95

4.2.4　视图更新95

4.3　事务97

4.4　完整性约束98

4.4.1　单个关系上的约束99

4.4.2　非空约束99

4.4.3　性约束100

4.4.4　check子句100

4.4.5　引用完整性100

4.4.6　给约束赋名102

4.4.7　事务中对完整性约束的违反103

4.4.8　复杂check条件与断言103

4.5　SQL的数据类型与模式105

4.5.1　SQL中的日期和时间类型105

4.5.2　类型转换和格式化函数105

4.5.3　缺省值106

4.5.4　大对象类型107

4.5.5　用户自定义类型108

4.5.6　生成码值110

4.5.7　create table的扩展111

4.5.8　模式、目录与环境111

4.6　SQL中的索引定义112

4.7　授权113

4.7.1　权限的授予与收回114

4.7.2　角色115

4.7.3　视图的授权116

4.7.4　模式的授权117

4.7.5　权限的转移117

4.7.6　权限的收回118

4.7.7　行级授权119

4.8　总结119

术语回顾120

实践习题121

习题122

延伸阅读123

参考文献123

第5章　高级SQL125

5.1　使用程序设计语言访问SQL125

5.1.1　JDBC126

5.1.2　从Python访问数据库132

5.1.3　ODBC132

5.1.4　嵌入式SQL134

5.2　函数和过程136

5.2.1　声明及调用SQL函数和过程136

5.2.2　用于过程和函数的语言结构137

5.2.3　外部语言例程140

5.3　触发器141

5.3.1　对触发器的需求141

5.3.2　SQL中的触发器141

5.3.3　何时不用触发器144

5.4　递归查询146

5.4.1　使用迭代的传递闭包146

5.4.2　SQL中的递归148

5.5　高级聚集特性149

5.5.1　排名150

5.5.2　分窗153

5.5.3　旋转154

5.5.4　上卷和立方体155

5.6　总结158

术语回顾158

实践习题158

习题160

工具161

延伸阅读162

第二部分　数据库设计

第6章　使用E-R模型的数据库设计164

6.1　设计过程概览164

6.1.1　设计阶段164

6.1.2　设计

亚伯拉罕·西尔伯沙茨（Abraham Silberschatz）

于纽约州立大学石溪分校获得博士学位，现为耶鲁大学计算机科学系Sidney J. Weinberg教授，曾任贝尔实验室信息科学研究中心副主任。他是ACM会士、IEEE 会士以及康涅狄格科学与工程学会的成员，获得了48项专利和24项授权。他还是教科书《操作系统概念》的作者。

亨利·F. 科思（Henry F. Korth）

于普林斯顿大学获得博士学位，现为理海大学计算机科学与工程系教授和计算机科学与商业项目联合主任，曾任贝尔实验室数据库原理研究中心主任、松下科技副总裁、得克萨斯大学奥斯汀分校副教授以及IBM研究中心研究人员。他是ACM会士、IEEE会士以及VLDB会议10年贡献奖的获得者。他的研究涉及数据库系统的方方面面，最近，他的研究致力于解决区块链在企业数据库中的应用问题。

S. 苏达尔尚（S. Sudarshan）

于威斯康星大学获得博士学位，现为印度理工学院孟买校区Subrao M. Nilekani讲席教授，曾为贝尔实验室技术人员。他是ACM会士，发表了100余篇论文并获得15项专利。他目前的研究领域包括SQL查询的测试和分级、通过重写命令式代码来优化数据库应用程序，以及并行数据库的查询优化。

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作为对商业数据计算机化管理的响应，在20世纪60年代出现了最早的数据库系统。现代的数据库应用包括有非常复杂的全球型企业。跟现代的数据库应用相比，那些早期的应用是相对简单的。

所有的数据库应用，不管老的还是新的，都共享重要的公共元素。比如**数据库应用的核心不是执行某种计算的程序，而是数据本身**。今天，一些最有价值的公司之所以有价值，不是因为它们的有形资产，而是因为它们拥有的信息。想象一下，如果一个银行没有了账户和客户数据，一个社交网站丢失了用户之间的联系，则这些公司的价值就全部丧失了。

使用数据库来管理数据集有以下特点：

- 数据非常有价值；

- 数据量相对较大；

- 数据会同时被许多用户和应用访问；

第一批数据库应用有的仅是简单的、格式精确的、结构化的数据。今天，数据库应用可能包含具有复杂关系和结构可变的数据。

先看一个具有结构化数据的应用示例：一个大学里有关课程、学生、课程注册等信息的记录。该大学为每门课程保留相同类型的信息：课程标识符、课程名、所属系、课程编号等，为每个学生信息也保留相同类型的信息：学生标识符、学生名、地址、电话号码等，课程注册是由(课程标识符, 学生标识符)这样的对组成的集合。这类信息具有着标准的、重复性的结构，是可追溯至20世纪60年代的数据库应用类型的典型代表。

跟这个简单的大学数据库应用相比，一个社交网站的用户会发布有关他们自己的各种类型的信息，从姓名、出生日期等简单信息，到由文本、图片、视频、指向其他用户的链接组成的复杂信息。虽然这些数据之间具有共同结构的数量是有限的，但是这两类应用都具有数据库的基本特征。

现代数据库不仅利用数据结构中的共性来提升效率，而且支持弱结构的数据以及格式高度可变的数据。

因此，**数据库系统是一个大型的、复杂的软件系统，它的任务是管理大型、复杂的数据集**。

复杂性管理不仅在数据管理领域非常有挑...

Although we refer to the SQL language as a “query language,” it can domuch

more than just query a database. It can define the structure of the data, modify

data in the database, and specify security constraints.

IBM developed the original version of SQL, originally called Sequel, as part of the System R project in the early 1970s. The Sequel language has evolved since then,

and its name has changed to SQL (Structured Query Language).

In 1986, the American National Standards Institute (ANSI) and the International Organization for Standardization (ISO) published an SQL standard, called

SQL-86. ANSIpublishedanextendedstandard for SQL, SQL-89, in 1989. The next version

of the standardwas SQL-92 standard, followed by SQL:1999, SQL:2003, SQL:2006,

and most recently SQL:2008.

When writing queries, you should be careful to include appropriate where

clause conditions. If you omit the where clause condition in the preceding SQL

query, it would output the Cartesian product, which could be a huge relation.

For the example instructor relation in Figure 2.1 and the example teaches relation

in Figure 2.7, their Cartesian product has 12 ∗ 13 = 156 tuples — more than we

can show in the text! To make matters worse, suppose we have a more realistic

number of instructors thanwe show in our sample relations in the figures, say 200

instructors. Let’s assume each instructor teaches 3 courses, so we have 600 tuples

in the teaches relation. Then the above iterative process generates 200 ∗ 600 = 120,000 tuples in the result.

The from clause by itself defines a Cartesian product of the relations listed

in the clause. It is defined formally in terms of set theory, but is perhaps best

understood as an iterative process that generates tuples for the result relation of

the from clause.

for each tuple t1 in relation r1

for each tuple t2 in relation r2

. . .

for each tuple tm in relation rm

Concatenate t1, t2, . . . , tm into a single tuple t

Add t into the result relation

In contrast,

the attributes name and building appear in only one of the relations, and therefore

do not need to be prefixed by the relation name.

• The select clause is used to list the attributes desired in the result of a query.

• The from clause is a list of the relations to be accessed in the evaluation of

the query.

• The where clause is a predicate involving attributes of the relation in the

from clause.

A typical SQL query has the form

select A1, A2, . . . , An

from r1, r2, . . . , rm

where P;

Each Ai represents an attribute, and each ri a relation. P is a predicate. If the where

clause is omitted, the predicate P is true.

In preceding chapters,we have emphasized the higher-level models of a database.

For example, at the conceptual or logical level, we viewed the database, in the relational

model, as a collection of tables. Indeed, the logical model of the database

is the correct level for database users to focus on. This is because the goal of a

database system is to simplify and facilitate access to data; users of the system

should not be burdened unnecessarily with the physical details of the implementation

of the system.

In this chapter, however, as well as in Chapters 11, 12, and 13, we probe below

the higher levels as we describe various methods for implementing the data

models and languages presented in preceding chapters. We start with characteristics

of the underlying storage media, such as disk and...

前言

数据库管理已经从一种专门的计算机应用发展为几乎所有企业中的一个核心成分，因此，有关数据库系统的知识已成为计算机科学教育中必不可少的部分。在本书中，我们讲述数据库管理的基本概念，这些概念包括数据库设计、数据库语言、数据库系统实现等多个方面。

本书可作为三年级或四年级本科生数据库入门课程的教科书，也可作为一年级研究生的教科书。除了涵盖入门课程的基本内容外，本书还包括可作为课程补充材料或作为高级课程介绍性材料的高级内容。

我们仅要求读者熟悉基本的数据结构、计算机组成和一种高级程序设计语言，例如Java、C、C++或Python。概念都以直观的方式加以描述，其中的许多概念基于我们大学运行的例子加以阐释。本书中包括重要的理论结果，但省略了形式化证明，取而代之的是用图表和例子来说明为什么结论是正确的。对于形式化描述和研究结果的证明，读者可以参见参考文献中列出的研究论文和高级教材。

本书中包括的基本概念和算法通常基于当今商用或试验性的数据库系统中采用的概念和算法。我们的目标是在通用环境下描述这些概念和算法，没有与某个特定的数据库系统绑定，虽然在恰当的时候我们确实提供了对某些特定系统的引用。

在第7版中，我们保持了前面版本的总体风格，同时对内容和结构进行了更新来反映数据库设计、管理和使用的方式所发生的变化。其中一个重要的变化是“大数据”系统的广泛应用。我们还考虑了数据库概念在教学方面的发展趋势，并在适当的地方做出了推动这些趋势的修改。

本版本中 值得注意的变化如下：

广泛涵盖了大数据系统的内容，既从用户的角度介绍（第10章），也从系统内部的角度介绍（第20～23章），与第6版相比有大量的内容扩充和改进。

增加了新的一章“区块链数据库”（第26章），介绍区块链技术及其在企业应用中日益增长的作用。这一章的一个重要焦点是区块链系统与数据库系统之间的交互。

对涉及数据库内部的所有各章（第12～19章）进行了修改，以融入固态硬盘、主存数据库、多核系统和列存储等当代技术。

对于使用JSON、RDF和SPARQL进行半结构化数据管理做了更多的描述（8.1节）。

更新了对于时态数据（7.10节）、数据分析（第11章）和诸如写优化的索引等高级索引技术（14.8节和24.2节）的描述。

为更好地支持含有实操部分的课程（对于任何数据库课程，这都是我们强烈推荐的方式），对一些章节进行了重新组织和更新，包括使用当代的应用开发工具和大数据系统，如Apache Hadoop和Spark。

所有更新源于我们收到的许多意见和建议，这些意见和建议来自第6版的读者以及我们在耶鲁大学、理海大学、印度理工学院孟买校区的学生，也源于我们自己对数据库技术发展的观察和分析。

本书的内容

除第1章外，本书共十一部分，具体如下：

引言（第1章）。第1章对数据库系统的性质和目标进行一般性综述。我们解释了数据库系统的概念是如何发展的，各数据库系统的共同特性是什么，数据库系统能为用户做什么，以及数据库系统如何与操作系统交互。我们还引入了一个数据库应用的例子：一个包括多个系、教师、学生和课程的大学。这个应用作为贯穿全书的运行实例。这一章本质上是激励性、历史性和解释性的。

部分：关系语言（第2～5章）。第2章介绍数据的关系模型，包括关系数据库的结构、数据库模式、码、模式图、关系查询语言、关系运算和关系代数等基本概念。第3～5章主要介绍 影响力的面向用户的关系语言：SQL。对于一个设计完成的模式，这部分描述了查询、修改、插入和删除等数据操作。虽然这里详细讲述了数据定义的语法，但关于模式设计的问题将推迟到第二部分讲述。

第二部分：数据库设计（第6～7章）。第6章概要介绍数据库设计过程并详细描述实体-联系数据模型。实体-联系模型为数据库设计问题以及在数据模型的约束下捕获现实应用的语义时所遇到的问题提供了一个高层视图。UML类图表示也在这一章中讲述。第7章介绍关系数据库设计。这一章讲述了函数依赖和规范化的理论，重点强调了提出各种范式的动机，以及它们的直观含义。这一章以关系设计的概览开始，依赖于对函数依赖的逻辑蕴涵的直观理解。这使得规范化的概念可以在全面讨论函数依赖理论之前先做介绍，而函数依赖理论将在本章稍后部分讨论。授课教师可以只选用这些直观描述的内容，而不会丢失连贯性。不过，完整地讲授这一章将有利于学生对规范化概念形成较好的理解，从而引导他们去学习函数依赖理论中一些较艰深的概念。这一章的 后一节讲述时态数据建模。

第三部分：应用程序设计和开发（第8～9章）。第8章讨论几种对于应用程序设计和开发非常重要的复杂数据类型，包括半结构化数据、基于对象的数据、文本数据和空间数据。虽然XML在数据库环境中的流行度正在消减，但我们还是保留了对XML的介绍，同时增加了对JSON、RDF和SPARQL的介绍。第9章讨论用于构建交互式的基于Web的数据库应用和移动数据库应用的工具与技术。这一章对服务器端和客户端都进行了详细介绍，所包括的主题有： Java服务器端程序（servlet）、JSP、Djang

书籍介绍

本书是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含了数据库系统基本概念，又反映了数据库技术的新进展。它被国际上许多著名大学所采用，包括斯坦福大学、耶鲁大学、得克萨斯大学、康奈尔大学、伊利诺伊大学等。我国也有多所大学采用本书作为本科生和研究生数据库课程的教材和主要教学参考书，收到了良好的效果。

第7版保持了前6版的总体风格，同时对内容进行了扩充，对结构进行了调整，以更好地符合数据库教学的需求，反映数据库设计、管理与使用方式的发展和变化。

具体更新内容如下：

广泛涵盖了大数据系统的内容，与第6版相比有大量的内容扩充和改进。

增加了区块链数据库的内容，重点介绍了区块链系统与数据库系统之间的交互。

对涉及数据库内部的所有各章进行了修改，以融入固态硬盘、主存数据库、多核系统和列存储等当代技术。

对于使用JSON、RDF和SPARQL进行半结构化数据管理做了更多描述。

更新了对于时态数据、数据分析和诸如写优化的索引等高级索引技术的描述。

为了更好地支持动手实践，重新组织和更新了一些章节，包括使用当代的应用开发工具和大数据系统，如Apache Hadoop和Spark。