2025 年软考笔记（2），包含第八章，第九章的一些知识点。
第九章
NoSQL 非关系型数据库。Google BigTable, Amazon Dynamo, Facebook Cassandra, Apache HBase
CAP 理论：一致性、可用性、分区容忍。
BASE：基本可用、软状态、逐渐一致
与 ACID 相比较。
分区主要方法：内容缓存、集群、读写分离、Sharding
存储：行存/列存，带群组的列存，LSM-Tree
查询：结合SQL，分散/集合本地搜索，分布式 B+，哈希/分布式 Trie
NoSQL 种类介绍：1.文档 MongoDB；2.键值 Memcached, Redis, 列存储（BigTable, Hypertable, HBase, Cassandra）, 图存储, 其他；
应用举例：HBase, GeminiDB
CH10 系统开发和运行知识
开发软件流程：可行性分析与项目开发、需求分析、概要设计、详细设计、编码和单元测试、综合测试、维护
开发模型：
1.瀑布模型。到项目 后期 可能才发现设计不合理。
2.增量模型。增量作为瀑布模型的一个变体，需要成本和时间很少，增量大小表示承担风险不大。
3.演化模型。一经过开发就能进入测试。
4.螺旋模型。制定计划-风险分析-实施工程-用户评估。
5.喷泉模型。迭代意味着模型开发活动需要多次，迭代过程要不断完善。
软件开发流程。
需求分析文档
方法：结构化（TOP-Down）、原型化开发、面向对象开发方法、敏捷方法（水晶法、并列征求法、自适应软件开发）。
软件管理：成本估算、风险分析、进度管理、人员管理
系统分析：范围定义、问题分析、需求分析
结构化分析：DFD、UML
系统设计：概要设计（软件总体、数据结构、编写概要设计阶段、评审）、详细设计（算法设计、数据结构、物理设计、其他）
系统设计原理：抽象、模块化、信息隐藏、模块独立
结构化：信息流、变换分析、事务分析
系统测试：测试出没发现的错误。原则如下
1）尽早测试、不断测试；
2）避免由开发人员承担；
3）设计方案，要预期输出；
4）包含不合理失效的输入；
5）检验程序是否做了不该做的事情；
6）避免随意测试；
7）妥善保存用例；
8）纠正错，重新测试。
测试策略：1.单元测试；2.集成测试；3.确认测试；4.系统测试；
CH11 数据库设计
软件生命周期 6 个阶段：制定计划、需求分析、系统设计、程序编制、测试及运营维护。
基本步骤：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施阶段、数据库运营和维护。
概念结构设计：以用户的观点，从现实世界到信息世界的第一轮 抽象。ER方法，分类、聚集、概括。
步骤是，选择局部应用、逐一设计分ER图、ER图合并。
ER关系转换：1.实体向关系模式转换；2.联系向关系模式的转换（一对一、一对多、多对一）。
物理设计：确定数据分布、确定数据存储结构、确定数据访问方式。
数据库实施：数据库实施阶段、数据库实施（建立实际结构、模式和子模式、完整性描述、安全性描述、物理存储参数、数据加载、运营和评价）。
数据库运行：制定运行、监控对象和监控方式、数据库系统管理计划。
逻辑结构设计
物理结构设计
部署实施
运行维护部分，制定数据库策略、确定数据库系统监控对象和监控方式、数据库系统管理计划
运行维护：监控数据收集分析、稳定运行中的业务特性、数据库维护、数据库系统运行统计、数据库系统审计。
如何管理数据系统？数据字典管理、数据完整性维护、数据库存储管理、备份和恢复、并发控制与死锁管理、数据安全性管理。
上述管理方式，整理几个点，一是存储管理，二是如何备份，六是安全性管理。
存储管理：（1）索引文件、数据文件分开存，LOG在高速设备；（2）适时修改数据文件、索引文件页面大小；（3）定期对数据进行排序；（4）增加必要索引项。
备份恢复：（1）备份要选择业务量最小的时候；（2）日志文件在最稳定的设备上；（3）加入检查点。
SQL编码检验：（1）减少多表查询，建立物化视图；（2）以不相关子查询替代相关子查询；（3）只检索需要的列；（4）用带 IN 条件子句等价替换 OR 子句；（5）经常提交 COMMIT，尽早释放锁。
表的维护和改进：（1）查询是瓶颈，建立索引提高查询率；（2）更新是瓶颈，索引导致效率低下，考虑删除索引。
CH12 事务管理
状态转换
可串行化
UNDO
考试重点。
事务定义：BEGIN TRANSACTION； END TRANSACTION； COMMIT； ROLLBACK。
事务特性：ACID。A 是原子性，要么都做，要么都不做。C 是一致性，一个一致状态到另一个一致状态。I 隔离性，操作不会相互干扰，相互隔离。D 持久性，变化是永久的，没出现下一个事务对其修改之前一直保持不变。
事务状态。对于事务执行要知道几个时间点。中止事务、事务回滚、已提交事务、补偿事务。
事务 5 种状态。活动状态、部分提交状态、失败提交、中止提交、提交状态。
数据库并发
串行调度，serial schedule，多个事务依次串行执行。
并发调度，concurrent schedule，利用分时方法处理多个事务。
可恢复调度。
并发带来的问题：丢失修改、脏读、幻读。
可串行化：并行和串行效果是一样的。
并发控制：X 锁，S 锁。
两段锁协议：上锁和解锁阶段可以被分解。
封锁协议：一级封锁协议，写之前锁，事务之后放。解决丢失修改。二级封锁协议，读之前锁，读完之后放，解决脏读。三级封锁协议，读之前锁，事务之后放，解决幻读。
多粒度锁。从根部开始搜索，如果锁i层节点，子节点都被锁。
UNDO/REDO。UNDO，是事务没执行完毕，用 LOG 恢复。REDO，事务执行完，重启系统恢复。
转储。（1）海量/增量；（2）静态/动态。
数据库安全性和完整性：（1）安全性违例；（2）授权；（3）授权与视图；（4）权限授予；（5）角色；（6）审计追踪；（7）数据加密。授权 GRANT，REVOKE。 with grant option
CH13 云计算
云计算特点：广泛接入、可测量服务、多租户、按需自服务、快速弹性和可扩展、资源池化。
虚拟化、可靠、性价比高。
技术：虚拟化、分布式、并行、运营支持管理。
【分布式】多副本自动复制；将元数据、用户数据分开；一次写多次读。
【运营支持】负载管理和监控；计量。
云计算参考架构。用户视图（软件组件、SLA、服务层、访问层、资源层）；功能视图（业务支撑、监控、服务集成）。
云服务水平协议，SLA。步骤：（1）理解业务水平和责任；（2）评估业务水平策略；（3）了解各种服务模型、部署模型区别；（4）确定关键性能目标；（5）评估安全隐私保护需求；（6）明确服务管理需求；（7）为服务故障管理做准备；（8）了解灾难恢复计划；（9）开发有效的管理流程；（10）了解退出流程。
CH14 数据库主流应用技术
分布式数据库：故障点自动切除、故障后恢复
分布式数据库特点：（1）集中控制性；（2）数据独立性；（3）数据冗余可控；（4）场地自治性；（5）存取有效性。
分布式数据库体系结构
全局外层：局部物理数据库的逻辑集合；
全局概念层：分布式数据库整体抽象；全局概念模式、分片模式、分配模式；
局部概念层：全局概念模式的子集。
局部内层：关于物理数据库的描述
数据分布策略。数据分片。
数据分片：水平、垂直、垂直水平分片。
分片规则：完备、可重构、不相交。
分布式数据库故障：介质故障、系统故障、事务故障。
两段提交协议、三段提交协议。
CGI 公共网关接口。某种网络应用，跑服务器时候，一定有进程 alive
XML 可扩展标记语言。很多标记可以自己定义。通过网络中间件来处理其通信和传输。可以与关系型 数据库之间进行有效转化，条件式范式足够高，表中不能套表。DOM 对文档本身进行建模。TIPS，如果发现 XML 的空值较多，要考虑是否有其他编码，特别是非 ASCII码。
联机分析处理 OLAP。针对特定问题联机访问分析，基本概念（变量、维度、维层次、维成员、多维数组、数据单元）。
OLAP 12 条准则：必须提供多维概念视图 、透明性准则、存取能力准则、稳定的报表性能、C/S 结构体系、维的等同性准则、动态稀疏矩阵处理准则、多用户支持能力准则、不受限跨维操作、直观的数据操纵、灵活的报表生成、不受限制的维数和聚集层次。
联机事务处理 OLTP。理解聚集大量不同的数据，分析这些数据，寻找模式、趋势、例外。
OLTP 特征。可以存取大量数据、包含聚集的数据、按层次对比不同时间周期的聚集数据、以不同方式来表现数据、需要包含数据元素之间的复杂计算、快速响应用户。
OLTP 针对操作人员的增删改查的功能，事务量大，数据高度结构化。OLAP 更加针对高级管理层，多采用非数据处理人员的理解方式。
NewSQL
新型关系数据库管理系统。分布式最头疼的，时钟问题。谷歌 Spanner 论文，用 GPS 时钟和原子时钟解决了时钟同步问题，误差在 10 毫秒以内。追随者 TiDB, CockroachDB。支持数据模型使用 SQL 接口，分成架构、SQL 引擎、Sharding 三类。
第十二章知识点
面向对象关系数据库系统
NewSQL
CH15 法律相关
CH16 SQL 案例
沪公安联网 31011502019103