資料庫系統概論 Ch01

Chapter 1: Overview of Database Systems ─ 嘉義大學李延憲教授

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📁 傳統檔案處理系統的問題 Problems of Traditional File Processing

在資料庫出現之前，應用程式各自管理自己的資料檔案。以圖書館系統為例，不同程式各自維護不同的檔案：

圖書館系統範例

學生資訊維護程式（Java）：SSN, Name, Address, Phone
借書/還書程式（C#）：SSN, Name, Call#, Checkout-date, Due-date, Date-returned
罰款程式（Java）：Fine
書籍召回程式（C#）：Recaller-SSN#, Call#, Address, Phone, Date-recall

每個程式都有自己的檔案，資料重複又分散，造成以下六大問題：

❶ Data Redundancy（資料冗餘）

同一筆資料（如學生姓名）重複存在多個檔案中，導致：

資料不一致（值和格式可能不同）
浪費儲存空間

❷ Data Isolation（資料孤立）

資料分散在不同檔案、不同格式中，新的應用程式難以取得需要的資料。

❸ Concurrent Access Anomalies（並行存取異常）

檔案被開啟時會鎖定，無法同時存取。資料庫透過交易隔離等級來解決：

隔離等級	Dirty Reads	Non-repeatable Reads	Phantom Reads
Read Uncommitted	可能 ✗	可能 ✗	可能 ✗
Read Committed	防止 ✓	可能 ✗	可能 ✗
Repeatable Read	防止 ✓	防止 ✓	可能 ✗
Serializable	防止 ✓	防止 ✓	防止 ✓

❹ Security Problem（安全問題）

應用程式可以隨意新增需求到檔案，缺乏統一的存取控制。

❺ Integrity Problems（完整性問題）

難以維護和確保資料的正確性與一致性。

❻ Data/Program Dependency（資料/程式相依）

資料結構改變時，應用程式也必須跟著修改，難以強制新的約束。

⚡ 傳統檔案系統 vs 資料庫系統

❌ 傳統檔案系統

每個程式各自管理資料
資料重複、不一致
難以共享資料
無並行控制
無統一安全機制
資料與程式高度耦合

✅ 資料庫系統

DBMS 統一管理資料
消除冗餘、保持一致
多程式共享存取
交易與並行控制
統一授權與安全
資料獨立於程式

📝 練習題

Q1：在傳統檔案處理系統中，同一筆資料重複存在多個檔案中，這個問題稱為？

✅ 正確！Data Redundancy（資料冗餘）指的是同一筆資料重複儲存在多個檔案中，會導致不一致和浪費空間。

❌ 答案是 B. Data Redundancy（資料冗餘）。資料冗餘指同一筆資料重複存在多個檔案中，導致不一致和浪費空間。

Q2：哪個交易隔離等級可以防止 Dirty Reads，但無法防止 Non-repeatable Reads？

✅ 正確！Read Committed 保證讀到的是已提交的資料（防止 dirty reads），但重複讀取可能得到不同結果。

❌ 答案是 B. Read Committed。它防止 dirty reads 但允許 non-repeatable reads。

Q3：傳統檔案系統中，資料分散在不同檔案和格式，新程式難以取得資料，這是什麼問題？

✅ 正確！Data Isolation（資料孤立）就是資料分散在不同檔案、不同格式中，新程式難以取得。

❌ 答案是 C. Data Isolation（資料孤立）。資料分散在不同檔案和格式中，新程式難以取得需要的資料。

🏗️ 資料庫系統環境 Database System Environment

資料庫系統的基本架構由三個核心元件組成：

資料庫系統基本架構

📱 Application Programs
應用程式

→

⚙️ DBMS
資料庫管理系統

→

💾 Database
資料庫

各元件說明

Application Programs（應用程式）：使用者透過應用程式與資料庫互動，發出查詢和更新請求
DBMS（資料庫管理系統）：中介軟體，負責處理所有對資料庫的存取請求，提供安全、並行控制等功能
Database（資料庫）：包含兩部分 ─ Data（實際資料）和 Metadata（描述資料結構的資料）

重點：應用程式不直接存取資料庫，而是透過 DBMS 作為中介。這是與傳統檔案系統最大的差異。

📝 練習題

Q1：在資料庫系統環境中，應用程式如何存取資料？

✅ 正確！應用程式必須透過 DBMS 來存取資料庫，DBMS 負責處理所有請求。

❌ 答案是 B。在資料庫系統中，應用程式透過 DBMS 存取資料，而非直接讀寫檔案。

Q2：Database 除了包含使用者資料（Data）之外，還包含什麼？

✅ 正確！Database 包含 Data（實際資料）和 Metadata（描述資料結構的資料，也就是 schema 資訊）。

❌ 答案是 B. Metadata（元資料）。資料庫除了儲存使用者資料，還儲存描述資料結構的元資料。

📚 資料庫定義 Database Definition

資料庫是一個具有以下四個特性的資料集合：

Database 四大特性

🔍 Self-describing（自我描述）

資料庫除了使用者資料，還包含資料庫結構的描述（metadata/catalog）。資料庫「知道」自己長什麼樣子。

🔗 Related（相關的）

資料庫中的資料是邏輯上一致的集合，彼此之間有意義的關聯，而非隨意堆放的資料。

🔄 Integrated（整合的）

統一多個不同的資料檔案，消除冗餘。原本分散在各處的資料整合到一起。

👥 Shared（共享的）

提供中央資訊儲存庫，多個應用程式和使用者可以共同存取同一份資料。

💡 點擊每個特性可以展開詳細說明

📝 練習題

Q1：資料庫除了儲存使用者資料外，還包含資料庫結構的描述，這個特性稱為？

✅ 正確！Self-describing（自我描述）表示資料庫包含自身結構的描述（metadata）。

❌ 答案是 C. Self-describing。資料庫「知道」自己的結構，這就是自我描述的特性。

Q2：以下哪個不是資料庫的四大特性之一？

✅ 正確！資料庫四大特性是 Self-describing、Related、Integrated、Shared。Distributed 不在其中。

❌ 答案是 B. Distributed。資料庫四大特性是 Self-describing、Related、Integrated、Shared。

Q3：「統一多個不同的資料檔案，消除冗餘」描述的是資料庫的哪個特性？

✅ 正確！Integrated（整合的）就是把分散的資料統一起來，消除冗餘。

❌ 答案是 C. Integrated（整合的）。整合就是統一多個資料來源，消除重複。

📋 Schema 與 Instance Schema and Instance

📐 Schema（綱要/元資料）

資料庫的描述/結構
不常變動
包含：資料項目的名稱和型別、資料關係、約束等
類比：表格的「欄位定義」

📊 Instance（實例/資料庫狀態）

某一時刻資料庫中的實際資料
經常變動
每次 INSERT/UPDATE/DELETE 都會改變
類比：表格中的「資料列」

Schema 與 State 的演變

Schema 轉換流程

create schema

→

Schema 1

→

update schema

→

Schema 2

→

...

State 0

→ insert →

State 1

→ update →

State 2

→ delete →

State 3

Schema 變動少（結構改變），Instance 變動頻繁（資料增刪改）。

📝 練習題

Q1：以下關於 Schema 的描述，何者正確？

✅ 正確！Schema 是資料庫的結構描述（metadata），包含名稱、型別、關係、約束等，不常變動。

❌ 答案是 C。Schema 是資料庫的結構描述，不常變動。A 描述的是 Instance。

Q2：每次執行 INSERT、UPDATE、DELETE 操作後，改變的是？

✅ 正確！INSERT/UPDATE/DELETE 改變的是 Instance（資料庫狀態），不是 Schema（結構）。

❌ 答案是 B. Instance。資料的增刪改會改變資料庫的狀態（Instance），而非結構（Schema）。

⭐ 資料庫方法的特性 Characteristics of the Database Approach

相較於傳統檔案系統，資料庫方法具有以下五大特性：

1️⃣ Self-describing Nature（自我描述性質）

資料庫系統不僅包含資料本身，還包含資料的完整描述（metadata），儲存在 system catalog 中。DBMS 可以處理不同的資料庫，因為它能讀取 catalog 來了解結構。

2️⃣ Support Multiple Views（支援多重視圖）

不同使用者可以看到不同的資料子集或組合。例如：學生只看到自己的借書記錄，圖書館員看到所有借還書資訊，管理者看到統計報表。

3️⃣ Data Abstraction（資料抽象化）

DBMS 提供資料的概念表示，隱藏儲存細節。使用者不需要知道資料實際上是怎麼存在磁碟上的。

4️⃣ Data Independence（資料獨立性）

改變資料的儲存方式或結構時，不需要修改應用程式。分為 Logical 和 Physical 兩種（詳見 Section 8）。

5️⃣ Sharing & Multiuser Transaction（資料共享與多使用者交易處理）

多個使用者和應用程式可以同時存取資料庫。DBMS 透過並行控制（concurrency control）確保交易的正確性。

💡 點擊每個特性可以展開詳細說明

📝 練習題

Q1：DBMS 能處理不同的資料庫，是因為它具有什麼特性？

✅ 正確！因為資料庫是 Self-describing 的，DBMS 可以讀取 catalog 來了解任何資料庫的結構。

❌ 答案是 B. Self-describing Nature。DBMS 透過讀取資料庫的 metadata/catalog 來了解其結構。

Q2：不同使用者可以看到不同的資料子集，這是資料庫的哪個特性？

✅ 正確！Support Multiple Views 讓不同使用者看到不同的資料視圖。

❌ 答案是 C. Support Multiple Views。不同使用者可以有不同的資料視圖。

🏛️ ANSI/SPARC 三層架構 Three-Schema Architecture

ANSI/SPARC 提出的三層架構，將資料庫系統分為三個抽象層次，實現資料獨立性：

ANSI/SPARC 三層架構（點擊展開說明）

👤 External Level（外部層） Individual User Views

個別使用者的視圖（External Schema）。每個使用者或應用程式只看到自己需要的部分。

圖書館範例：

External Schema（Book Checkout/Return）：Checkout-Info(SSN#, Name, Call#, Checkout-date)

↕ External/Conceptual Mapping

👥 Conceptual Level（概念層） Community User View

社群使用者的視圖（Conceptual Schema）。描述整個資料庫的邏輯結構。

圖書館範例：

Student(SSN, Name, Address, Phone, Fine)

Book(Call#, Title, Authors, Publisher, Cost)

Checkout-In(Call#, SSN, Checkout-date, Due-date, Return-date)

Recall(Call#, Recaller-SSN, Recall-date)

↕ Conceptual/Internal Mapping

💾 Internal Level（內部層） Storage View

儲存視圖（Internal Schema）。描述資料在磁碟上的實際儲存方式，包括索引、檔案組織等。

使用者和應用程式不需要知道這一層的細節。

💡 點擊每一層可以展開詳細說明和範例

Schema Mapping 範例

External Schema 的欄位如何對應到 Conceptual Schema：

External/Conceptual Schema Mapping

External Schema 欄位	→	Conceptual Schema 來源
Checkout-Info.SSN#	→	Student.SSN
Checkout-Info.Name	→	Student.Name
Checkout-Info.Call#	→	Book.Call#
Checkout-Info.Checkout-date	→	Checkout-In.Checkout-date

📝 練習題

Q1：ANSI/SPARC 三層架構中，描述整個資料庫邏輯結構的是哪一層？

✅ 正確！Conceptual Level（概念層）描述整個資料庫的邏輯結構，是社群使用者的共同視圖。

❌ 答案是 B. Conceptual Level。概念層描述整個資料庫的邏輯結構。

Q2：External Level 的主要功能是什麼？

✅ 正確！External Level 提供個別使用者或應用程式的資料視圖，每個人只看到自己需要的部分。

❌ 答案是 B。External Level（外部層）提供個別使用者的資料視圖。A 是 Internal Level，C 是 Conceptual Level。

Q3：在圖書館範例中，Checkout-Info.Name 對應到 Conceptual Schema 的哪個欄位？

✅ 正確！Checkout-Info 的 Name 欄位對應到 Student 表的 Name 欄位。

❌ 答案是 C. Student.Name。External Schema 的 Name 來自 Conceptual Schema 中的 Student.Name。

🧩 資料模型 Data Models

資料模型是一組概念工具，用來描述資料、資料關係、語意（semantics）和一致性約束（consistency constraints）。

資料模型分類

🔷 Object-based（物件導向）

ER Model（Entity-Relationship Model）
─ 實體關係模型，用於概念設計
OO Model（Object-Oriented Model）
─ 物件導向模型

🔶 Record-based（記錄導向）

Relational Model（關聯式模型）
─ 最常用，用表格表示資料
Network Model（網路模型）
─ 用圖形結構表示
Hierarchical Model（階層模型）
─ 用樹狀結構表示

目前最主流的是 Relational Model（關聯式模型），如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等都是關聯式資料庫。

📝 練習題

Q1：ER Model 屬於哪一類資料模型？

✅ 正確！ER Model（實體關係模型）屬於 Object-based 資料模型。

❌ 答案是 B. Object-based。ER Model 和 OO Model 都屬於 Object-based 資料模型。

Q2：以下哪個不是 Record-based 資料模型？

✅ 正確！ER Model 是 Object-based，不是 Record-based。Record-based 包括 Relational、Network、Hierarchical。

❌ 答案是 C. ER Model。ER Model 屬於 Object-based，而非 Record-based。

🔓 資料獨立性 Data Independence

資料獨立性是資料庫系統最重要的優勢之一，分為兩種：

🔷 Logical Data Independence（邏輯資料獨立性）

改變 Conceptual Schema（概念綱要）
不需要改變 External Schema 或應用程式
例如：在 Student 表新增一個欄位，不影響現有的借書程式
透過 External/Conceptual Mapping 實現

🔷 Physical Data Independence（實體資料獨立性）

改變 Internal Schema（內部綱要）
不需要改變 Conceptual 或 External Schema
例如：改變索引結構或儲存方式，不影響邏輯結構
透過 Conceptual/Internal Mapping 實現

資料獨立性與三層架構的關係

External Schema（外部綱要）

── Logical Data Independence ──

Conceptual Schema（概念綱要）

── Physical Data Independence ──

Internal Schema（內部綱要）

📝 練習題

Q1：在 Student 表新增一個 Email 欄位，但現有的借書程式不需要修改，這體現了什麼？

✅ 正確！改變 Conceptual Schema（新增欄位）而不影響 External Schema 和應用程式，就是 Logical Data Independence。

❌ 答案是 B. Logical Data Independence。改變概念綱要而不影響外部綱要和應用程式。

Q2：將資料庫從 HDD 搬到 SSD，改變了索引結構，但應用程式不需修改，這是？

✅ 正確！改變 Internal Schema（儲存方式）而不影響 Conceptual/External Schema，就是 Physical Data Independence。

❌ 答案是 B. Physical Data Independence。改變實體儲存方式而不影響邏輯結構。

Q3：Logical Data Independence 是透過哪個 Mapping 實現的？

✅ 正確！Logical Data Independence 透過 External/Conceptual Mapping 實現，讓概念層的改變不影響外部層。

❌ 答案是 C. External/Conceptual Mapping。邏輯資料獨立性透過外部/概念層的映射來實現。

⚙️ DBMS 定義與功能 DBMS Definition & Functions

DBMS（Database Management System）是一組通用程式集合，用來：

📐 Defining
定義資料庫結構

🏗️ Constructing
建構資料庫

🔧 Manipulating
操作資料庫

🛡️ Administering
管理資料庫

DBMS 的主要功能

📐 定義/取得/更新 Schema
📊 插入/取得/更新/刪除資料（CRUD）
🔄 並行控制（Concurrency Control）
💾 備份與復原（Backup & Recovery）
🔒 授權服務（Authorization）
✅ 資料完整性（Data Integrity）
🔓 資料獨立性與多重視圖（Data Independence & Multiple Views）

📝 練習題

Q1：DBMS 的四大功能不包括以下哪一項？

✅ 正確！DBMS 四大功能是 Defining、Constructing、Manipulating、Administering。Compiling 不在其中。

❌ 答案是 C. Compiling。DBMS 四大功能是 Defining、Constructing、Manipulating、Administering。

Q2：確保資料庫在系統故障後能恢復到一致狀態，這是 DBMS 的哪個功能？

✅ 正確！Backup & Recovery（備份與復原）確保系統故障後資料庫能恢復到一致狀態。

❌ 答案是 C. Backup & Recovery。備份與復原功能確保故障後的資料一致性。

🏗️ DBMS 架構 DBMS Architecture

DBMS 內部由多個元件組成，各司其職。點擊每個元件查看功能說明：

DBMS 內部架構（點擊元件查看說明）

📱 Database Interface（資料庫介面）

管理應用程式介面，提供高階查詢語言（如 SQL）。是使用者和應用程式與 DBMS 互動的入口。

🛡️ Semantic Data Controller（語意資料控制器）

使用完整性約束和授權來檢查請求。確保每個操作都符合資料庫的規則和權限。

🔍 Query Processor / Optimizer（查詢處理器/最佳化器）

將高階查詢請求映射為最佳化的低階操作序列。決定最有效率的執行計畫。

🔄 Transaction Manager（交易管理器）

確保正確可靠的並行存取。管理交易的 ACID 特性（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）。

🔒 Concurrency Control Scheduler（並行控制排程器）

同步資料庫存取，確保多個交易同時執行時不會互相干擾。使用鎖定（locking）等機制。

🔧 Recovery Manager（復原管理器）

確保故障時資料庫的一致性。使用 System Log 來追蹤變更，必要時回滾（rollback）未完成的交易。

💾 Data Manager（資料管理器）

與作業系統介面，負責實體存取資料。管理緩衝區（buffer）和磁碟 I/O。

📋 Catalog Manager（目錄管理器）

管理元資料（Metadata）。維護資料庫的結構描述，包括表格定義、索引資訊、使用者權限等。

💡 點擊每個元件可以展開功能說明

其他重要元件

System Log：記錄所有交易操作，用於復原
Data：實際儲存的使用者資料
Catalog (Metadata)：資料庫結構的描述資訊

📝 練習題

Q1：負責將高階查詢映射為最佳化低階操作的是 DBMS 的哪個元件？

✅ 正確！Query Processor（查詢處理器）負責將查詢映射為最佳化的低階操作序列。

❌ 答案是 B. Query Processor。查詢處理器負責最佳化查詢執行計畫。

Q2：Recovery Manager 使用什麼來追蹤資料庫的變更？

✅ 正確！Recovery Manager 使用 System Log 來追蹤所有交易操作，以便在故障時進行復原。

❌ 答案是 C. System Log。系統日誌記錄所有交易操作，是復原的依據。

Q3：Semantic Data Controller 的主要功能是什麼？

✅ 正確！Semantic Data Controller 使用完整性約束和授權來檢查每個請求是否合法。

❌ 答案是 C。Semantic Data Controller 負責用完整性約束和授權來檢查請求。

💬 查詢語言 Query Languages

資料庫使用不同類型的語言來進行不同的操作：

📐 DDL — Data Definition Language（資料定義語言）

用來定義、取得、修改三層 Schema 的語言。

常見指令：CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE

作用於：External Schema、Conceptual Schema、Internal Schema

🔧 DML — Data Manipulation Language（資料操作語言）

用來操作資料的語言，也就是 CRUD 操作。

常見指令：

INSERT — 新增資料（Create）
SELECT — 查詢資料（Read）
UPDATE — 更新資料（Update）
DELETE — 刪除資料（Delete）

🔒 DCL — Data Control Language（資料控制語言）

用來定義存取授權的語言，控制誰可以做什麼。

常見指令：GRANT（授予權限）、REVOKE（撤銷權限）

💡 點擊每種語言可以展開詳細說明和範例

📝 練習題

Q1：CREATE TABLE 屬於哪一種查詢語言？

✅ 正確！CREATE TABLE 是 DDL（Data Definition Language）指令，用來定義資料庫結構。

❌ 答案是 B. DDL。CREATE TABLE 用來定義表格結構，屬於 Data Definition Language。

Q2：GRANT 和 REVOKE 屬於哪一種查詢語言？

✅ 正確！GRANT 和 REVOKE 是 DCL（Data Control Language）指令，用來控制存取權限。

❌ 答案是 C. DCL。GRANT/REVOKE 用來管理存取授權，屬於 Data Control Language。

Q3：SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 這四個指令統稱為？

✅ 正確！這四個指令是 DML（Data Manipulation Language），對應 CRUD 操作。

❌ 答案是 C. DML 指令。SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE 就是 CRUD，屬於 Data Manipulation Language。

📖 術語表 Glossary

Database資料庫

DBMS (Database Management System)資料庫管理系統

Data Redundancy資料冗餘

Data Isolation資料孤立

Concurrent Access Anomalies並行存取異常

Data Independence資料獨立性

Logical Data Independence邏輯資料獨立性

Physical Data Independence實體資料獨立性

Schema綱要（元資料）

Instance (Database State)實例（資料庫狀態）

Metadata元資料（描述資料的資料）

External Level / External Schema外部層 / 外部綱要

Conceptual Level / Conceptual Schema概念層 / 概念綱要

Internal Level / Internal Schema內部層 / 內部綱要

ANSI/SPARC ArchitectureANSI/SPARC 三層架構

Data Model資料模型

ER Model (Entity-Relationship)實體關係模型

Relational Model關聯式模型

Network Model網路模型

Hierarchical Model階層模型

Object-based Data Model物件導向資料模型

Record-based Data Model記錄導向資料模型

DDL (Data Definition Language)資料定義語言

DML (Data Manipulation Language)資料操作語言

DCL (Data Control Language)資料控制語言

CRUD (Create, Read, Update, Delete)新增、查詢、更新、刪除

Transaction交易

Concurrency Control並行控制

Dirty Read髒讀（讀到未提交的資料）

Non-repeatable Read不可重複讀

Phantom Read幻讀

Read Uncommitted讀取未提交（最低隔離等級）

Read Committed讀取已提交

Repeatable Read可重複讀

Serializable可序列化（最高隔離等級）

Data Abstraction資料抽象化

Self-describing自我描述

Query Processor查詢處理器

Transaction Manager交易管理器

Recovery Manager復原管理器

Data Manager資料管理器

Catalog Manager目錄管理器

Semantic Data Controller語意資料控制器

System Log系統日誌

Backup & Recovery備份與復原

Authorization授權

Integrity Constraint完整性約束

Schema Mapping綱要映射

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