常见关系型数据库 常见关系型数据库:Oracle DB2 Microsoft SQL Server MySQL 关系型数据库是基于现实世界对象所抽象出来的数据库系统,把客户想法转变为概念模型(E-R图)然后把概念模型转变为数据模型(数据库表) ER图包含一些概念: 实体(entity)属性(attribute)关系(relationship) SQL的优点: 1.集合操作的方式,对数据成组处理,提高效率. 2.每次只能发送并处理一条语句. 3.屏蔽数据库内部的最佳条件选择算法,直接返回用户想要的结果. 4.可以使用终端模式(SQLPLUS)也可以嵌套在高级语言中(JAVA) SQL分类: 1.数据查询语句(SELECT) 2.DML数据操作语句:INSERT DELETE UPDATE 3.DDL数据定义语句:CREATE ALTER DROP(会自动提交事务) 4.DCL数据控制语句:GRANT授权,REVOKE回收(自动提交事务) 5.TCL事务控制语句:用于维护数据的一致性.COMMIT提交事务,ROLLBACK回滚事务,SAVEOPINT设置保存点. 6.SCL会话控制语句:用于动态改变用户会话的属性.ALTER SESSION 改变会话 7.SCL系统控制语句:用户动态改变数据库例程的属性,只有ALTER SYSTEM一条语句.(PL/SQL不支持语句,并该语句不会提交事务) 基本查询语句: 1.select * from table_name | view_name; 2.select column from table_name | view_name;
一、基础 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server --- 创建备份数据的device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat' --- 开始备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2…from tab_old definition only 5、说明：删除新表 drop table tabname 6、说明：增加一个列 Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar 类型的长度。 7、说明：添加主键：Alter table tabname add primary key(col) 说明：删除主键：Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明：创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’---like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue from table1 11、说明：几个高级查询运算词 A：UNION 运算符
关系型数据库和非关系 型数据库 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
关系型数据库和非关系型数据库 自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年，CarloStrozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(NotonlySQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json 的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数 据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的，所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎。 关系型数据库的特点 1.关系型数据库
数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型（数据模型的一种，最重要的一种） 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation)：一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple)：表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute)：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key)：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain)：一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。
第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史 随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。数据处理工作由来以久，早在1880 年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。 【1 】人工管理阶段 这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及
各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基 本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据，信息资源浪费严重。【2 】文件管理阶段 这一阶段发生于六十年代，由于当时计算机硬件的发展，以及系统软件尤其是文件系统的出现和发展，人们开始利用文件系统来帮助完成数据管理工作，具体讲就是：数据以多种组织结构（如顺序文件组织、索引文件文件组织和直接存取文件组织等）的文件形式保存在外部存储设备上，用户通过文件系统而无需直接与外部设备打交道，以此来完成数据的修改、插入、删除、检索等管理操作；使用这种管理方式，不仅减轻进行数据管理的应用程序工作量，更重要地是，当数据的物理组织或存储设备发生变化时，数据的逻辑组织可以不受任何影响，从而保证了基于数据逻辑组织所编制的应用程序也可以不受硬件设备变化的影响。这样就使得程序和数据之间具有了一定的相互独立性。 但由于数据文件的逻辑结构完全是根据应用程序的具体要求而设计，它的管理与维护完全是由应用程序本身来完成，因此数据文件的逻辑结构与应用程序密切相关，当数据的逻辑结构需要修改时，应用程序也就不可避免地需要进行修改；同样当应用程序需要进行变动时，常常又会要求数据的逻辑结构进行相应的变动。在这种情况下，数据管理中的维护工作量也是较大的。更主要的是由于采用文件的形式来进行数据管理工作，常常需要将一个完整的、相互关联的数据集合，人为地分割成若干相互独立的文件，以便通过基于文件系统的编程来实现来对它们的管理操作。这样做同样会导致数据的过多冗余和增加数据维护工作的复杂性。例如人事部门、教务部门和医务部门对学生数据信息的管理，这三个部门中有许多数据是相同的，如姓名、年龄、性别等，由于是各部门均是根据自己的要求，建立各自的数据文件和应用程序，这样不仅造成了大量的相同数据重复存储，而且在修改时，常常需要同时修改三个文件中的数据项，如修改学生年龄，此外若需要增加一个描述学生的数据项，如通讯地址，那么所有的应用程序就必须都要进行相应的修改。除此之外，采用文件系统来帮助进行数据管理工作，在数据的安全和保密等方面，也难以采取有效的措施加以控制。 3 】数据库管理阶段 1在不断改进和完善文件系统的过程中，从六十年代后期开始，人们逐步研究和发展了以数据的统一管理和数据共享为主要特征的数据库系统。即在数据在统一控制之下，为尽可能多的应用和用户服务，数据库中的数据组织结构与数据库的应用程序相互间有较大的相对独立性等。与以往前数据管理方法和技术相比，利用数
自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年，Carlo Strozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(Not only SQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook 使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数
精心整理 1.关系数据库中,实现表与表之间的联系是通过(D). A.实体完整性规则 B.用户自定义的完整性规则 C.值域 D.参照完整性规则 A.B.C.D.3.4.A.双精度类型 B.浮动数类型 C.整型类型 D.数值类型 5.每一个表只能拥有一个(B)索引.
A.普通 B.主 C.唯一 D.候选 6.顺序执行下列命令后,屏幕所显示的记录号顺序是 7. 的 A. B. C. D." 8. A. B.建立数据表时所在的工作区 C.最后执行SELECT命令所选择的工作区 D.最后执行USE命令所在的工作区 9.已知当前表中有60条记录,当前记录为第6号记录.如果执行命令SKIP3后,则当前为第(D)号记录.
A.3 B.4 C.8 D.9 10.执行SELECT0选择工作区的结果是(A). A. B. C. D. 11. A. B. C. D. 12.在 D.SORT() 13.以下赋值语句正确的是(D). A.X=8,Y=9 B.STORE8,9TOX,Y C.X,Y=8
D.STORE8TOX,Y 14.函数INT(数值表达式)的功能是(A). A.返回数值表达式值的整数部分 B.按四舍五入取数值表达式值的整数部分 C.返回不大于数值表达式的最大整数 D. 15. B. 16.设 17.设 A.CH$′123450′ B.AT(CH,′12345′)=0 C.′123450′$CH D.′123450′=CH 18.以下函数中能返回指定日期是一周中的第几天的是(B).
A.DAY() B.DOW C.YEAR() D.WEEK() 19. 设a="Yang□","b=zhou",□表示一个空格,则a-b的值为(C). B."□ 20 ?X A.5 B.X C.20 D.4 21.设R=2,A="3*R*R",则&A的值应为(A). A.12 B.不存在 C.-12 D.0 22.在FOR…ENDFOR循环结构中,如省略步长则系统默认步长为(D).
第一章VF基础知识 一、选择题 1. 在一个二维表中，行称为________，列称为________。 A) 属性；元组B) 元组；属性 C) 关系；元组D) 属性；关系 2. 数据库系统的核心是________。 A) 数据库管理系统B) 数据库 C) 数据D) 数据库应用系统 3. VFP是一种________数据库管理系统。 A) 层次型B) 网状型 C) 关系型D) 树型 4. 支持数据库各种操作的软件系统是________。 A) 数据库系统B) 操作系统 C) 数据库管理系统D) 命令系统 5. 在关系模型中，从表中选出满足条件的记录的操作称为________。 A) 连接B) 投影 C) 联系D) 选择 6. 数据库系统与文件系统的主要区别是________。 A) 文件系统只能管理程序文件，而数据库系统可以管理各种类型的文件 B) 文件系统管理的数据较少，而数据库系统能管理大量数据 C) 文件系统比较简单，数据库系统比较复杂 D) 文件系统没有解决数据冗余和数据独立性问题，而数据库系统解决了这些问题 7. 在关系运算中，选择的操作对象是________；投影的操作对象是_______ _；连接的操作对象是________。 A) 一个表；一个表；两个表 B) 一个表；两个表；两个表 C) 一个表；一个表；一个表 D) 两个表；一个表；两个表 8. 在关系数据库中，基本的关系运算有三种，它们是________。 A) 选择、投影和统计B) 选择、投影和连接 C) 排序、索引和选择D) 统计、查找和连接 9. VFP是一种关系型数据库管理系统，所谓关系是指________。 A) 表中各个记录之间的联系 B) 数据模型满足一定条件的二维表格式 C) 表中各个字段之间的联系 D) 一个表与另一个表之间的联系 10. 一个仓库里可以存放多个部件，一种部件可以存放于多个仓库，仓库与部件之间是________的联系。 A) 一对一B) 多对一 C) 一对多D) 多对多 11. 自然连接要求被连接的两关系有若干相同的________。 A) 实体名B) 属性名
数据库基础知识（共100分） 一.填空题（每空2分，共60分） 1. ________指的是存储在计算机存储设备上的结构化的相关数据的集合。 2.表之间的关系有三种，即________关系__________关系__________关系。 3.目前的数据库系统，主要采用________模型。 4. 退出Access数据库管理系统可使用的快捷键是________ 5.DMS是________的英文缩写 6.表结构的设计和维护，主要是通过表的________视图来完成的 7.工资关系中有工资号、姓名、职务工资、津贴、公积金、所得税等字段，其中可以作为主键的字段是________。 8.在Access表中，可以定义3种主关键字，它们是________、________、OLE对象 19.Microsoft Access是________系列应用软件之一。 10. 数据模型有3种分别是________、________、________。 11. ________是数据库中用来存储数据的对象，是整个数据库系统的基础。
12. Access数据库中的对象有7种分别是_______、________、__________、________、__________Web 数据访问页、________、模块。 13. Access中有两种视图，即________视图和________视图 14.创建表的方法有3种，分别是________使用向导创建表和________、 15.一个班级有多个学生，每个学生只属于一个班级，班级与学生是________关系 16.____________是数据库中一个或多个操作命令组成的集合 17.给表添加数据操作，是在“表”的_____________中完成的。 18.Access 2003数据库文件的扩展名是________ 19.在Access中，专门用于打印的对象是________ 二.选择题（每题2分，共40分） 1.数据库（DB）、数据库系统（DBS）和数据库管理系统（DBMS）之间的关系是（） A. DBMS 包括DB 和DBS B. DBS包括DBMS 和DB C. DB包括DBMS 和DBS D. DB 、DBS和DBMS是平等关系
简析关系型数据库系统的设计方法 1系统总体设计 面向关系数据库的关键字查询系统主要有五部分组成，首先要分析输入的关键字，有几个关键字组成;然后调用全文索引，查看这些关键字所属，是表名、属性名还是属性值;接下来查询数据库的模式图，从而得到几种可能的元组连接树;最后将相应元组连接树转化成SQ L 语句查询关系数据库，生成查询结果，以二维表格形式显示。 2数据库设计 本系统为面向关系数据库的关键字查询系统，在实验中本文选取了M D B数据集，为了进行实验，将数据集整理为以下七个表数据结构。实验数据集(电影信息数据库):Actor(演员表),Consume(设计师),Director(导演信息),Busness股资),Edito r(编辑),Color(颜色信息),Keyw ord(关键词)。 3数据库索引设计 在关系型数据库中，例如0 racl,DB2,SQ L Server和M ySQ L等都提供了对关键字查询的扩展，可以为数据库的表属性建立全文索引，这为实现关系数据库的关键字查询提供了基础。已有多个关系数据库的关键字查询系统被开发出来，BANKS ,D ISCO VER,IR-style,SEKKER 等等。然而在已有的系统中，多数系统仅仅支持数据库中文本属性的查询，却忽略了对数据库中元数据的处理。如果用户给定的查询关键字是数据库中的元数据，则有些系统就不能够满足用户的查询需求，
或者查询结果不够精确，返回大量与查询不相关的结果。SEKKER虽然提出了支持数字属性和元数据的查询，但是却在查询语言上做了限定，只能通过给定的查询语言格式进行查询，所以系统的灵活性不高。 4数据库模式图的构建 在关系数据库中，关键字是通过主外键进行连接的，因此关系数据库采用的数据模型，即为基于模式图建模。模式图的节点对应数据库中的关系，边表示关系间的主外键约束。 模式图(Schem a Graph,GS)是将关系数据库的模式信息定义为模式图GS(V,E)，其中V表示模式图中的节点，与数据库中的关系一一对应，E表示模式图中的边，将具有主外码约束相对应的关系连接起来，关系R;和关系R中的主外键关系对应模式图一条边R -R， 本文数据库对应的数据库模式图如图 3所示。 5关键字检索设计 关键字检索技术主要是，通过分析用户输入的关键字所属类型来确定元组连接树，从而转换成相应的SQ L语句来查询关系数据库。如果用户输入的关键字都是表名，则将几个表自然连接后输出即可;若用户输入的关键字有表名、属性名，那么将属性列加到表中输出就是用户所检索的内容;若用户输入的关键字中有属性值，则将属性值对应属性与表或属性列连接，根据属性值对应元组来显示查询结果。由此可见，对于相同的关键字，如果它不止一种所属值，那么它就会对应不同的SQ L语句。
习题1 1、简述数据库系统的特点。 答：数据库系统的特点有： 1）数据结构化 在数据库系统中，采用统一的数据模型，将整个组织的数据组织为一个整体；数据不再仅面向特定应用，而是面向全组织的；不仅数据内部是结构化的，而且整体是结构化的，能较好地反映现实世界中各实体间的联系。这种整体结构化有利于实现数据共享，保证数据和应用程序之间的独立性。 2）数据共享性高、冗余度低、易于扩充 数据库中的数据能够被多个用户、多个应用程序共享。数据库中相同的数据不会多次重复出现，数据冗余度降低，并可避免由于数据冗余度大而带来的数据冲突问题。同时，当应用需求发生改变或增加时，只需重新选择不同的子集，或增加数据即可满足。 3）数据独立性高 数据独立性是由DBMS 的二级映像功能来保证的。数据独立于应用程序，降低了应用程序的维护成本。 4）数据统一管理与控制 数据库中的数据由数据库管理系统（DBMS ）统一管理与控制，应用程序对数据的访问均经由DBMS 。DBMS 提供四个方面的数据控制功能：并发访问控制、数据完整性、数据安全性保护、数据库恢复。 2、什么是数据库系统？ 答：在计算机系统上引入数据库技术就构成一个数据库系统（DataBase System ，DBS ）。数据库系统是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。DBS 有两个基本要素：一是DBS 首先是一个计算机系统；二是该系统的目标是存储数据并支持用户查询和更新所需要的数据。 3、简述数据库系统的组成。 答：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、数据库管理员（DataBase Administrator ，DBA ）和用户组成。 4、试述数据库系统的三级模式结构。这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成，同时包含了二级映像，即外模式/模式映像、模式/内模式映像，如下图所示。 数据库应用1…… 外模式A 外模式B 模式 应用2应用3应用4应用5…… 模式 外模式/模式映像 模式/内模式映像 数据库系统的这种结构具有以下优点： （1）保证数据独立性。将外模式与模式分开，保证了数据的逻辑独立性；将内模式与模式分开，保证了数据的物理独立性。 （2）有利于数据共享，减少了数据冗余。 （3）有利于数据的安全性。不同的用户在各自的外模式下根据要求操作数据，只能对
第1章数据库基础与管理信息系统概述 数据库广泛地应用于各企业组织和政府机构，与人们的日常生活息息相关。在现代信息社会中，将有更高比例的人力物力投入信息产业。数据是信息产业的原料，数据需要经过组织和管理才能发挥它的实用性。然而管理数据的有效利器就是数据库和与它相关的数据库管理系统。大家知道Delphi在开发数据库及设计应用程序界面方面有着不同寻常的优势，开发简单、设计方便、容易上手、帮助完善，只要对编程略有基础则使用Delphi开发一般的应用程序界面及数据库应用程序都易如反掌，所以它越来越受程序员的青睐。业界盛传执着的程序员使用C++，聪明的程序员使用Delphi。使用Delphi编程往往可以使程序员的工作事半功倍，因此目前开发小型的管理信息系统大都采用Delphi。 本章首先介绍数据库的常用基本概念、传统数据库的发展阶段，给出应该掌握的基本术语、概念；然后介绍管理信息系统的定义、特点、结构、分类，以及管理信息系统的开发方法。 1.1 什么是数据库 数据库描述了现实世界中的某些方面，构成了现实世界中的一个微小世界。数据库是一个逻辑上紧密相连的数据集。该数据集中的数据具有某些固有的语义含义。数据库是为某个特定目标设计、建立和使用的，它拥有确定的用户组和这些用户组感兴趣的预定的应用。数据库是一个持久数据的集合，这些数据用于某种应用系统中，是由一个或几个数据表格组成的，数据表格是由数据组成的，是一个统一管理的相关数据的集合，数据库的特点是能被各种用户共享，具有最小的冗余度，数据间有紧密的联系但又有较高的对程序的独立性。 数据库中的表、视图、存储过程、索引等具体存储数据或对数据进行操作的实体，称为数据库的对象。数据库是这些对象的集合，该集合中容纳着各种各样的数据库对象。 1.2 数据库管理技术的发展阶段 数据管理指的是对数据的分类、组织、编码、储存、检索和维护。计算机信息系统是一类数据密集型的应用，不论哪一类信息系统，都建立在大量数据事实基础之上，管理这种大量的、持久的、共享的数据是这类计算机应用面临的共同问题。 数据库管理技术大致经历了3个阶段： ?人工管理阶段。 ?文件管理阶段。 ?数据库系统阶段。
浅谈对对象—关系型数据库的理解 姓名：杨小敏 学号：2010206190026
针对对象—关系型数据库的理解我想结合自己的专业（地图学与地理信息系统）从下面三个方面来理解：（1）关系型数据的发展以及在空间数据管理方面的优缺点（2）面向对象数据库的发展及在空间数据管理方面的优缺点（3）关系型数据库和面向对象技术的融合在数据库发展中所起到的独特作用在我们GIS专业领域内，随着信息技术的发展，各种应用系统建设的不断深入，像现在面向21世纪的应急应用系统的建设、城市基础地理空间信息数据库系统与共享平台的建设、地理信息公共服务平台的建设，小到“数字城市”的建设，大到“数字地球”乃至“智慧地球”的建设，我们已经开始不满足数值和文字的信息处理，为了达到系统建设平台尤其是公共服务平台的建设起到良好的客户友好体验，大量的图形信息，音频信息已经深入到数据库的设计中，其中尤其是空间数据库管理备受瞩目。所以，面对信息爆炸的21世纪，海量数据的存储和管路已经不是传统的数据库能解决的，空间数据管理需要更强的数据库——对象关系型数据库。 为什么空间数据需要对象关系型数据库的管理才更有效？我想简单的说一下GIS空间数据的基本特征：（1）空间特征：每个空间对象都具有空间坐标，所以在存储空间数据的同时我们要考虑数据的空间分布特征；（2）非结构化特征：通用数据库或者是传统数据库数据记录一般是结构化的，在面对空间图形信息的时候难以直接采用关系数据管理系统；（3）空间关系特征：空间数据的空间关系最重要的就是空间拓扑关系，这种拓扑结构方便了空间数据的查询和空间分析，但是给空间数据的一致性和完整性的维护增加了复杂性；（4）海量数据的特征：数据库在面对海量数据的存储和组织时，一般在二维空间上划分块或图幅，在垂直的方向上划分层在组织海量空间数据。 在空间数据的管理技术的发展中，从手工管理管理阶段到文件管理阶段再到数据库管理阶段，在三个数据管理阶段，对数据管理方式也不尽相同，在这里，我想说的是空间数据库的发展历史对空间数据管理的影响，第一是层次关系型数据库：只是数据库发展的初级阶段，这是空间数据的管理大多用文件方式管理，很显然不适合管理海量的空间数据，所以淘汰；第二是网络关系型数据库：在一定程度上解决了空间数据复杂管理的难题，但还是被日益崛起的关系型数据库所淘汰；第三是关系型数据库的发展：为了解决难于保证数据的完整性，开始将空
成都东软信息技术学院 2008~2009学年第一学期期末考试模拟试题——关系数据库基础（A） 说明：本试卷共五大题，满分100分，考试时间120分钟。其中第三、四、五为上机操作题，在电脑上操作，将操作或所得结果（SQL脚本）写在试卷上。 一、选择题：共10小题，每小题1.5分，满分15分；请将答案的编号填入题后括号中。 1. 在安装SQL Server 2005时，系统自动建立了几个数据库，下面哪一个数据库被删除后，不影响系统的正常运行，这个数据库是（） A．tempdb数据库B．master数据库 C．model数据库D．northwind数据库 2. 表示一个字符的数据应该使用下列那种数据类型（）。 A、real B、nchar C、int D、Datetime 3. 指定某列具有默认值约束的关键字是（）。 A、Foreign Key B、Unique C、Primary Key D、Default 4. 对分组统计结果进行条件选择的子句是（）。 A、group by B、where C、having D、when 5．在下列SQL语句中，能够完成修改表结构的命令是（） A．ALTER B．CREATE C．UPDATE D．INSERT 6．在下列实体联系中，属于一对一联系的是（） A．机票与座位号之间的联系 B．车间与工人之间的联系 C．商店与商品之间的联系D．学生与课程之间的联系 7.在SQL中，删除视图的语句是（）。 A、ALTER VIEW B、DROP VIEW C、ZAP VIEW D、DELETE VIEW 8.在SQL中，GRANT和REVOKE语句主要用来维护数据库的（）。 A、安全性 B、完整性 C、可靠性 D、一致性 9.在E－R图中，一般使用（）来表示联系。 A、矩形 B、四边形 C、菱形 D、椭圆形 10.DBMS是指（）。 A、数据库 B、数据库系统 C、数据处理 D、数据库管理系统 二、填空题：共10个空，每空1.5分，满分15分，请将正确答案写括号里。
后关系型数据库 关系型和后关系型数据库技术演变与发展 摘要：随着信息技术的发展，采用两维表结构的数据库，已经无法保存大量的多媒体非结构化复杂数据，以及各类数据之间的关系。关系型数据库亟待突破。 信息技术平台的选择常常是建立或重新建立应用系统时的关键问题，而数据库正是其中需要做出选择的关键平台。 关系数据库管理系统曾处于技术主流而独领风骚，但是这种传统的数据库管理系统因采用两维数据模型，而存在着本身固有的约束和限制。难以适应当今迅速变化的业务需求，以及新技术发展。 关系型数据库的局限 随着信息技术的飞速发展，数据处理不仅在数量上要求越来越大，而且在质量上也要求越来越高，数据库所管理的数据已经发生了根本的变化。这一变化给数据库技术带来了巨大挑战，数据库管理的对象已不再仅限于
文本数据等简单的数据类型，而需要描述和保存大量多媒体非结构化的复杂数据，以及数据间的关系。 此外，随着热门网站访问数量的激增，对数据库本身的存储机制、大量并发用户的使用需求、存储空间的使用效率、以及数据的完整性和安全性等方面都提出了更高要求。而这些都不是传统关系数据库中，使用二维表简单结构就可以满足的。 关系型数据库依据的是把数据表示为简单的两维模型，即表示为行与列的记录来进行存储处理。显然由于受到当时条件的限制，只是一种适合于对简单数据存储处理的技术，存在难以克服的局限性。 关系型数据库管理系统本身固有的局限性，表现在以下三个方面： 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。 关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的。
关系型与非关系型数据库（1） 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、云计算时代对数据库技术的新需求 随着云计算时代的到来，各种类型的互联网应用层出不穷，对数据模型、分布式架构、数据存储等数据库相关技术指标提出了新的要求。虽然传统的关系型数据库已在数据存储方面占据了不可动摇的地位，但是由于其天生的限制，已经越来越无法满足云计算时代对数据扩展、读写速度、支撑容量以及建设和运营成本的要求。云计算时代对数据库技术提出了新的需求，主要表现在以下几个方面： ⑴、海量数据处理 对类似搜索引擎和电信运营商级的经营分析系统这样大型的应用而言，需要能够处理PB级的数据，同时需要应对百万级流量。 ⑵、大规模集群管理 大规模集群管理使分布式应用可以更加简单地部署、应用和管理。 ⑶、低延迟读写速度 快速的响应速度能够极大地提高用户的满意度。 ⑷、建设及运营成本 云计算应用的基本要求是希望在硬件成本、软件成本以及人力成本方面都有大幅度的降低。 链接：互联网应用 互联网应用是指搜索引擎、聊天室和讨论组以及实用软件（公用软件、共享软件、自由软件）等。宽带上网催生了一系列新的互联网应用，比较流行的如网络游戏、博客、微博、播客、互联网电视、互联网金融、流媒体（边传边播的媒体）、即时通信（如QQ）、网络电话（Voip）、电子商务等等。
链接：数据扩展 数据扩展是由一组连续的数据块构成的，是数据库逻辑存储分配单位。而数据表的数据段则是由一个或多个数据扩展构成。当一个数据段己有空间用完时，关系数据库管理系统（Oracle）自动为这个数据段分配新的数据扩展。 当用户创建数据表时，Oracle为此数据表的数据段分配一个包含若干数据块的初始数据扩展。虽然此时数据表中还没有数据，但是在此初始数据扩展中的数据块己经为插入新数据做好了准备。如果一个数据段的初始数据扩展的数据块都己装满，而且有新的数据要插入时，Oracle会自动为这个数据段分配一个增量数据扩展。 链接：集群（Cluster）技术 集群（Cluster）技术定义为：一组相互独立的服务器在网络中表现为单一的系统，并以单一系统的模式加以管理。该单一系统为客户工作站提供高可靠性的服务。在大多数模式下，集群中所有的计算机拥有一个共同的名称，在集群内任一系统上运行的服务可以被所有的网络客户所使用。Cluster必须可以协调管理各分离的组件的错误和失败，并可透明地向Cluster中加入组件。一个Cluster包含多台（至少二台）拥有共享数据存储空间的服务器。任何一台服务器运行一个应用时，应用数据被存储在共享的数据空间内。每台服务器的操作系统和应用程序文件存储在其各自的本地储存空间内。Cluster内各节点服务器通过一个内部局域网相互通信。当一台节点服务器发生故障时，这台服务器上所运行的应用程序将在另一节点服务器上被自动接管。当一个应用服务发生故障时，应用服务将被重新启动或被另一台服务器接管。当以上的任一故障发生时，客户都将能够很快地连接到新的应用服务上。 链接：分布式应用 分布式应用（Distributed Application，DA），是指应用程序分布在不同计算机上，通过网络来共同完成一项任务的工作方式。 链接：低延迟 延迟是一个现代词语，意思是推迟到较后的时间。 低延迟的需求，很大程度上来自于证券市场上高频交易比例的迅猛增长。在证券产品可以在多家交易所进行交易的情况下，能够更快处理订单、更快反馈行情的交易所，显然更能吸引采用高频交易策略的机构投资者。例如，2010年，纳斯达克（NASDAQ）应用INET（电子交易平台技术）处理延迟小于250微秒，每秒可处理100万笔订单，是当时世界上处理速度最快的交易所。 二、关系型数据库SQL 1、关系型数据库概述 关系型数据库是建立在数据关系模型基础上的数据库。关系模型是指二维表格模型。因而，一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。在现实世界中，各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表
