数据库系统范文1
全球多家研究机构统计数据显示，大数据产业将迎来发展黄金期，IDC预计，大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上，中国报告大厅的大数据行业报告数据也说明，自2017年起，未来2-3年的市场规模增长率将保持在35%左右。大数据像空气一样，随处可见，日积月累的海量数据不得不让人们重新考虑大数据的存储和管理。
2传统关系数据库面临的挑战
基于二维关系模型的数据库在数据管理的发展历程中是一个标志性的时期，数据结构化存储，冗余较低、程序和数据具有一定的独立性、易扩充等特点。随着Internet技术的发展，涌现出半结构化、非结构化数据，对这些结构复杂的大数据的高效实时多维分析的需求越来越多。传统的关系数据库从70年展至今，虽然应用范围较广技术较成熟，但在处理海量数据方面还存在许多不足。（1）关系模型结构制约了快速访问大数据的能力。在二维关系表中，依据属性的值来检索相应的元组，受这种方式的束缚，在检索数据过程中，将耗费一定的时间，从而使访问数据的时间较慢。在存储对象设计上虽然可以使用分区的方法，提高数据访问冲突，但在大量数据的前提下，分区技术改善的性能较微弱。（2）处理大数据的灵活性不足。在应用系统中，用户的各种查询需求经常发生变化，不受时间和操作对象的约束，用户希望随时随地都能快速得到反馈结果。关系型数据库需要专门的数据库维护人员对用户的查询要求进行优化处理，不能及时的反馈给用户查询结果，这使得使用关系数据库存储数据的企业不具备对大数据的快速响应能力。（3）处理复杂结构数据能力较弱。关系型数据库对现实数据的处理常见类型为字符、数值等，对于半结构化和非结构化数据的处理只限于二进制代码文件的存储，而现今用户对复杂结构数据的要求上升为识别、检索和多维分析，如何处理占总数据量85%的非结构化数据，是许多关系数据库产品需要解决的问题。（4）存储维护管理PB级数据导致成本不断增加。数据量递增使得企业在硬件存储上投资不断增加，虽然存储设备的投入成本在逐步降低，但总成本却在逐步提高。此外，大量复杂结构的数据维护工作也给数据库管理员增加了很多负担。
3大数据库技术
随着大数据技术的日趋完善，各大公司及开源社区都陆续了一系列新型数据库来解决海量数据的组织、存储及管理问题。目前，工业界主流的处理海量数据的数据库有四种，分别是列式数据库、内存数据库、键值数据库及流式数据库。
3.1列式数据库
采用列族存储数据，将经常被使用的数据放到一个列族中，例如，经常会查询学生的学号和姓名，而不是专业，这样把学号和姓名放到一个列族中，专业放到另一个列族中，该数据库通常用来存储分布式大数据，HBase是列式数据库的典型代表。
3.2内存数据库
对数据库中所有数据的操作都在内存中完成，一般数据库也有一定的缓存机制，对大部分数据的操作都包含从外存到内存的读取，这一过程在很大程度上降低了系统的性能。由于在内存中的读/写是以纳秒为单位的，所以内存数据库的性能极高，Spark是内存数据库的典型代表。
3.3键值数据库
该数据库主要借助哈希表的结构，使用一个特定的键和一个指向特定数据的指针，利用键来完成对数据库中数据的添加、删除和查询操作，这种结构具有很好的扩展性，使系统具有较高的性能，Memcached、Redis、MemcacheDB都是键值数据库的典型代表。
3.4流式数据库
基本理念是数据的价值会随着时间的流逝而不断减少，因此，需要使式数据库来实现流式计算。流式计算处理模式是将源源不断的数据视为数据流，它总是尽可能快速地分析最新的数据，并给出分析结果，也就是尽可能实现实时计算。典型流式数据库：SparkStreaming、Storm。
4大数据SQL
大数据查询分析是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式中的核心问题。由ApacheLucene的创始人DoungCutting使用GFS、Map-Reduce技术支持创建的ApacheHadoop，是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop技术无处不在，其发展得益于Google发表的关于GFS和MapReduce的论文。在开源世界，ApacheHadoop的分布式文件系统HDFS和HadoopMapReduce完全是谷歌文件系统GFS和MapReduce的开源实现。Hadoop项目已经发展成为一个生态圈，触及了大数据领域的各个方面。由Google的BigTable和Amazon的Dynamo使用的NoSQL数据库，提倡使用非关系型的数据存储，这一全新的思维的注入，打破了关系型数据库管理系统在商用数据库领域几十年的统治性地位。
数据库系统范文2
数据库是信息管理的核心和基础技术，而本节内容正是信息管理的重点，因此采用情境导入、任务驱动的方式对学习任务进行深入学习，并通过层层深入的设问来调动学生学习的积极性。学好本节内容，可以使学生养成良好的信息资源管理习惯，掌握信息资源管理的常用方法以及利用数据库存储、管理大量数据并实现高效检索，对于学生今后的生活、工作和学习是相当有益的，而且也能为以后学习选修模块《数据管理技术》作好知识和技能的准备，具有承上启下的作用。本次课占2课时。
一、教学目标
知识与技能：了解数据库的基本概念，理解数据库应用程序、数据库管理系统、数据库的关系；了解Access中数据库表、记录、字段的概念；学会使用Access浏览、修改、添加、删除记录，了解字段数据类型的选择。
过程与方法：通过在线注册,实践体验数据管理系统和数据库应用程序的作用，能根据实际情况获取数据库中的数据，学会归纳总结的学习方法。
情感、态度与价值观：体会使用数据库管理信息对我们学习、生活带来的影响，树立科学管理、使用信息资源的意识，体验网络数据库的优势。
二、教学重点、难点
教学重点：数据库系统的几个概念间的关系，数据表记录的添加、修改、删除操作。
教学难点：数据库系统的几个概念间的关系，字段数据类型的确定。
三、学情分析
高一年级的学生已掌握Office办公软件的使用，如Word、PowerPoint和Excel，这些为学习本节课提供了一定的基础。数据库系统是新课程改革后加进来的内容，大部分学生都是第一次接触，相对来说掌握起来有一定的难度。
四、教学过程
1.创设情境，激情导入
师：同学们，平时我们经常会上网注册一些信息，今天请大家一起到老师自建的网站上来注册信息。请大家在IE浏览器的地址栏上输入地址192.168.1.10，进入“数据库系统学习平台”，完成注册。
学生登录网站，进行注册，并登录到主页。主页设计如图1所示。
师：好了，现在请大家点击主页左边的“显示已有用户”图标，看看我们班同学的注册信息。
学生看到了自己和其他同学的注册信息都显示在了网页上，如图2所示，觉得很好奇，课堂气氛活跃。
师：现在请同学们思考一下大家注册的信息为什么会显示在网页上？
学生纷纷议论。
生：肯定是我们注册的信息保存到教师机上了。
师：对了，很好。但是具体又是保存到了什么文件里了呢？
学生思考片刻，但没人回答。
师：这就是我们今天要学习的内容――数据库系统。
设计意图：引导学生进入“数据库系统学习平台”注册自己的信息。通过注册、登录和显示已有注册用户来激发学生的好奇心，并由此引入新课。
2.讲述新课
（1）理解数据库、数据库管理系统、数据库应用系统、数据库系统四个概念。
结合书本内容，组织学生思考如下问题：
①数据库是什么？请用自己的话来概括。
②我们通常用什么来建立和管理数据库？
③刚才的网上体验是数据库管理系统还是数据库应用系统？
④数据库系统包含了什么？
（2）四个概念间的关系。
教师展示PPT，并结合刚才的网上注册来理清四个概念之间的关系，如图3所示。
设计意图：由于概念比较抽象，设计时先让学生自学概念，再结合网上注册的例子以图的形式来帮助学生理清概念之间的关系。
（3）体验网上数据查询。
师：现在就请大家思考一下我们身边还有哪些地方用到了数据库？
学生讨论并回答。
师：同学们的回答都很好。现在请同学们点击主页左边的“查询成绩”图标，输入自己的考号来查询一下本次期中考试的成绩吧。
学生尝试根据考号来查询自己的成绩，真正感受到数据库高效检索的优势。
设计意图：通过设问引导学生理论联系实际，感受数据库系统在信息管理方面的优势，进一步体验数据库的应用。
（4）数据库中表、字段的概念及字段的数据类型。
师：现在请大家考虑本节课一开始的问题：大家刚才注册的信息保存到了哪里？
生：保存到教师机的数据库文件里。
师：对了。平时大家到互联网上注册的信息其实就是保存到相关网站对应的数据库文件里。在网上查询资料其实也是到相应服务器的数据库文件里查找。
教师用Access打开刚才学生们注册保存的数据库文件(userinfo.mdb),打开后让学生讨论Access和Excel的异同点。教师根据学生的讨论情况再介绍Access中数据表，记录、字段的概念。
（5）记录的修改、添加、删除。
打开桌面上“student.mdb”文件，完成以下操作：
第一步，将表中的姓名“赵丽雅”改为“赵雅丽”。
第二步，在表的最后添加一条记录，内容为“100 406010900”、“胡杨林”、“1”、“85”、“85”、“85”。
第三步，删除刚才添加的这条记录。
设计意图:让学生充当管理员的角色，知道如何在Access中添加、修改、删除记录，并且趁机引导学生要对数据库文件做好安全工作，树立科学管理、使用信息资源的意识。
（6）字段的修改、添加和删除。
教师打开注册信息表(info)，并对这张数据表需要用到哪些字段、各个字段分别选择什么数据类型进行分析。组织学生讨论，完成以下问题的思考：
①如何修改字段名?
②如何在字段的后面添加另外字段？
③同一个字段内的值可以任意填写吗？
设计意图:通过层层深入的设问让学生明白如何设计字段。
3.随堂测试
点击主页上的“随堂测试”图标，完成课堂测试并当堂批改。
4.自我评价
学生点击主页上的“自我评价”图标，完成自我评价。
5.课后作业
以四人为一小组，合作设计一个图书借阅系统的数据库，要求包括用户信息表、图书信息表和借书记录表。
五、教学反思
本节课的内容是数据库相关概念、记录操作和字段类型选择。概念理论的知识点很多，动手操作内容比较少，很难引发学生学习的兴趣。对于这点顾虑，我在引入阶段设计了学生上网注册信息这个过程，一方面为了引起学生的学习兴趣，另一方面也能让学生亲身感受利用数据库存储、管理大量数据并实现高效检索方面的优势，为下面数据库的讲解提供了实例。
数据库系统范文3
关键词：关系型数据库；非关系型数据库NoSQL ；云计算技术；数据模型
一、NoSQL数据库概述
关系型数据库越来越无法满足云计算的应用场景，为了解决此类问题，非关系型数据库应运而生，由于在设计上和传统的关系型数据库相比有了很大的不同，所以此类数据库被称为“NoSQL（Not only SQL）”系列数据库。与关系型数据库相比，它们非常关注对数据高并发读写和海量数据的存储，在架构和数据模型方面作了简化，而在扩展和并发等方面作了增强。
二、NoSQL数据库优势
NoSQL数据库主要有以下优势：
扩展简单，去掉关系型数据库的关系型特性，数据之间无关系 这样就非常容易扩展。典型例子是Cassandra，由于其架构类似于经典的P2P，因此能够通过简单添加新的节点来扩展集群；
读写快速，典型例子是Redis，由于数据之间无关系，纯内存操作，因此其具有非常出色的性能，单节点每秒可以处理超过10万次的读写操作；
灵活的数据模型，NoSQL 数据库无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。在关系型数据库中，处理大数据量的表，增加字段的工作量是非常庞大的；
成本低廉，企业级数据库的价格很高，并且随着系统的规模增大而不断上升。高昂的建设和运维成本无法满足云计算应用对数据库的需求。NoSQL一般都是以开源的形式存在，可以聚集很多人的智慧，获得很多人得关注，可以减少高昂的成本支出。
三、NoSQL数据库数据模型
目前，主流的NoSQL数据库包括BigTable、HBase、Cassandra、SimpleDB、CouchDB、MongoDB以及Redis等。NoSQL常用数据模型包括以下3种。
（1）Column-oriented（列式）
列式主要使用Table这样的模型，但是它并不支持类似Join这样多表的操作，它的主要特点是在存储数据时，主要围绕着“（Column）”，而不是像传统的关系型数据库那样根据“行（Row）”进行存储，也就是说，属于同一列的数据会尽可能地存储在硬盘同一个页中，而不是将属于同一个行的数据存放在一起。使用列式数据库，将会节省大量I/O，并且大多数列式数据库都支持Column Family这个特性，能将多个列并为一个小组。
（2）Key-value（键值）
虽然Key-value这种模型和传统的关系型相比较简单，有点类似常见的HashTable，一个Key对应一个Value，但是它能提供非常快的查询速度、大的数据存放量和高并发操作，非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作，虽然不支持复杂的操作，但是可以通过上层的开发来弥补这个缺陷。
（3）Document（文档）
在结构上，Document和Key-value是非常相似的，也是一个Key对应一个Value，但是这个Value主要以JSON或者XML等格式的文档来进行存储，是有语义的，并且Document DB一般可以对Value来创建Secondary Index来方便上层的应用，而这点是普通Key-Value DB所无法支持的。
四、主要NOSQL系统的介绍
根据NOSQL常用的数据模型进行分类，并在每类中选出一种典型系统进行介绍。
（1）面向列存储系统――BigTable
Bigtable已经在超过60个Google的产品和项目上得到了应用，包括 Google Analytics、GoogleFinance、Orkut等。它具有用性广泛、可扩展、高性能和高可用性的特点。BigTable是一个是非关系的数据库，是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map，采用面向列的存储方式来提高数据的读取效率。
BigTable的多维体现在，它的键有三维，分别是行键（row key）、列键（column key）和时间戳（timestamp），行键和列键都是字节串，时间戳是64位整型；而值是一个字节串。可以用 （row：string， column：string， time：int64）string 来表示一条键值对记录。
BigTable其它特征：稀疏，分布式，持久化。持久化的意思很简单，Bigtable的数据最终会以文件的形式放到GFS去。Bigtable建立在GFS之上本身就意味着分布式，当然分布式的意义并不仅限于此。稀疏的意思是，一个表里不同的行，列可能完完全全不一样。
（2）面向键值存储系统――Dynamo
Dynamo是亚马逊的key-value模式的存储平台，它的最大特点是去中心化的分布式系统，Dynamo 的主要特性：首先系统成本低 Dynamo 不像一些商用数据库产品，需要昂贵的服务器来得到良好的性能，而在 Dynamo上，由于是利用一堆廉价机器来存数据，于是你可能只需要很少的钱买个普通机器加入到集群里就行了；其次，Dynamo 是一个面向键值存储，因此他不支持外键和关联查询什么的。其Value值是二进制存储的，所以查询条件也只能作用在 Key 上； 第三，配置简单的分布式存储 - 这是由于 Dynamo 是去中心化地设计，在集群中它的每一台机器都是对等的，不像 MongoDB 这样的中心化设计，于是它也不会有单点问题。
（3） 面向文档存储系统――MongoDB
MongoDB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。它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。它是一种可扩展的，高性能的，开源的NoSQL数据库，用C++编写的。传统的数据库由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB同样也是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。文档类似于json的键值对。{“name”：“jack”，“age”：15}；集合是一组文档的集合。一个集合下的稳定无模式限制。
五、各NOSQL系统与关系型数据库的比较
通过以上三种不同结构的NOSQL系统的介绍，我们可以比较出NoSQL数据库与传统的关系型数据库有很大不同，其不同的地方主要体现在查询、架构、读写特性、扩展性以及负载策略等几个方面，下面选取当今最流行的开源的关系型数据库MySQL与三种NOSQL数据库系统做一个比较，如下图所示。
参考文献
【1】陈全，邓倩妮.云计算及其关键技术[J].计算机应用，2009，29（9）：2562-2567.
数据库系统范文4
随着科技的发展，社会的进步，尤其是计算机通信技术的发展，人们对数据库的共享性要求日益明显，当前数据库的管理和访问充满了复杂性，如何解决这一问题成为了管理者和用户最为关心，最为头疼的问题。例如，非数据库的建设者和维护者，都需要知道数据库当中的全部内容，以此来避免数据的重复录入，从而更好的使用数据。根据用户的需求用户需要知道数据信息的质量，用户也需要知道数据库的数据结构和句存储格式，来满足用户的信息数据交换和利用。在这种情况下数据的内容、品质等元数据的信息就变得十分重要了，它是信息数据有效管理和利用的重要方式，元数据的重要性正在得到用户和数据库的建设者的证明。由于现在数据库的使用对象越来越专业化、复杂化，他们对数据集的元数据内容以及各式会存在相当大的差别，对数据的共享性影响很大，为了制定一套元数据的标准，需要采用同样的各式对数据集进行描述。
2元数据的定义和形成
元数据又叫做描述数据，是台湾学者通过英文翻译过来的（英文为Metadata），现在我国对该术语还没有形成统一的认识。国际标准化组织地理信息、地球空间信息技术委员会的地理信息元数据标准草案将元数据简单的定义为“数据的数据”。美国联邦地理数据委员会在数字地理空间元数据内容标准中将元数据定义为“关于数据的内容、质量、条件和其他性质的数据”。国际地球科学信息网络学会对元数据定义为“关于数据和信息资源的描述信息，他们描述、指向或者补充与之相关的信息内容”。元数据的定义和专业术语出现的时间虽然不长，但是元数据的本质内涵确实流传了很久。举一个简单的例子，在很早以前的图书管理当中，管理人员对书籍目录的编写，记载了书籍的各种相信内容，包括作者、写作时间、页数和字数等，这种对书籍信息的记录就可以理解为元数据。只不过在以前涉及到的数据不是特别复杂，只是到了现代随着网络技术的普及，数字资源呈现出爆炸性增长的速度，人们为了便于统计这些数字信息不得不将以前的文本化数据向网络表格化数据方面进行转变。从上世纪八十年代开始出现元数据的记录方式，到现在元数据的应用已经扩展到了各个行业。
3元数据标准内容分析
根据元数据的使用目的不同可以将元数据大体分为两类，即：管理和组织数据的元数据；浏览和导航数据的元数据。第一种类型的元数据的代表就是美国nasa描述遥感数据的目录交换格式标准（DIF），这一标准有一个典型的特征就是必备六个字段：登录目录标识、登录目录的名称、参数、原数据中心（包含名字、数据集标识、联系人等）和数据概要描述。另外，为了让信息表达的更加明确，这一标准当中还要增加字段，如传感器的名字、位置、数据分析、计划口令、品质等，增加这些字段可以提高用户的使用效率，尽可能的完善元数据。第二种元数据的代表就是澳大利亚新西兰土地信息委员会制定的元数据标准。这一标准确立的核心元素较少，能够让用户在最短的时间内查询到所需要的数据信息。核心元素能够说明现有数据的种类、数据信息、数据范围、与其他应用的作用，以及获取更多信息的位置等。核心元数据共分为九类三十二个元素：数据集中、展示、数据时间、数据状况、访问和浏览情况、数据品质、联系信息、元数据时间、元数据附加内容。除此之外，核心元数据还要制定了数据格式，使用指南，以方便用户查找信息。
4元数据表达方式的分析
美国联邦地理数据委员会的数字化地理空间元数据内容标准元数据信息单元是元素、实体（包括复合实体）和字集。元素是元数据的基本信息单位，元数据实体由元数据元素组成，元数据实体、元素则构成复合实体，最终部分元素、简单或者复合元数据实体组成元数据子集，元数据的组成结构从小到大排列为，元素、实体（复合实体）、子集。元数据是利用巴克斯诺尔范式进行表达的，巴克诺斯尔范式可以定义常规语言元素和属性标准语法，在确定复合实体和其他元素、实体间的联系的时候，采用类似于数学等式的关系将标识符和表达式用等号连接起来，以此来表表达式产生标识符这一进化关系。这一规则公式代表了各种符合的意义，从数学角度可以解释为，A=B+(C)表示A由B和可选项C构成，A=3{B}5表示A由B重复3到5次而成，子集、实体、元素之间的关系可以用元素比实体进一格的办法来表达，美国的数字化地理空间元数据内容标准利用这种方式可以清晰的表达数据实体和元素之间的各种关系，但是它也只是包含了标准化当中元数据和元素的定义，并没有规定数据的格式，有时候用元数据元素分层缩排来表示，有时候用编号系统表示，这就使得元数据使用起来并不简洁。为了解决这一问题，建立了空间数据信息交换网络，利用比较统一的SGML、Z39.50和其他协议来表示，可以更加灵活的执行元数据。ISO/TC211的元数据标准利用了图表和数据字典相融合的表达方式，清晰的表示了元数据内容之间的各种关系。数据字典可以详细的解释元数据的内涵，图表则是面向对象的统一建模语言UML静态结构图、ISO借口定义语言，在图表当中信息单位是包、类和属性。数据字典当中元数据的信息单元是子集、实体以及元素，这一标准说明了图表和字典当中的对应关系。因为静态结构图准确的解释了元数据的语义和句法结构规则，制定了标准的描述数据信息的方法和格式，通过辅助设计软件可以精确的表达数据元素关系，检查元数据设计的整体性和统一性，所以ISO/TC211的元数据表达方式对全世界各个行业的数据管理和服务产生了重要的影响。
5元数据网络管理模型分析
当下比较流行的元数据管理系统模式可以分为：集中式数据管理体系和分散式数据管理体系。集中式数据管理体系就是所有的元数据都聚集在一个元数据管理站点上，数据集元数据是通过数据制造者免费上传的，数据的使用者可以通过当下的数据管理站来进行访问好查询元数据。这一模式比较有代表性的就是英国地理数描述目录，这一机构的数据来源于国家制图机构。这种模式的优点就是使用者可以迅速的查找元数据，工作效率很高，当然缺点也很明显，就是这一模式分裂了这一管理系统和其他网络元数据体系的链接，导致这一体系的元数据数目较少，在数据信息的更新和维护方面就取决于元数据的上传者，元数据信息不能及时的更新，提供的数据有可能出现错误。分布式元数据管理体系就是要设立一个元数据网络交换的核心连接点，使用者可以在这一连接点进行元数据的查询，而对于元数据的供给者和元数据的数据制造者，则需要设立分节点，保存各种元数据的信息，然后将核心连接点和分节点联系起来。元数据的使用者不能直接访问数据的制造者，只能通过核心连接点来访问数据信息，进行元数据的查询。这一模式的代表性机构就是美国空间数据交换网络，它将用户、服务器内容、数据库服务器进行了分离。通过网关根据数据信息的类型、数据信息覆盖位置等条件构成元数据的查询界面，用户通过网络进行查询，核心连接点通过用户信息向分节点进行传输，然后在将内容反馈到用户浏览的页面当中。这种模式的优点在于能够增加元数据的数量，减少核心连接点对元数据的更新负担，缺点在于元数据的查询速度较慢，影响使用者的查询效率。
6元数据传输各式的统一
虽然当前已经制定了一些元数据的标准，但也只是确定了元数据的内容、含义、类别、组成结构等特征，但是这还不能满足元数据的使用要求，制订元数据标准的目的是为了元数据的查找和检索，了解数据信息和内容，因此必须要注重元数据的传输标准，以此为基础来设计元数据的管理体系，从而达到对元数据的搜寻、修改、更新维护和查询检索。在DOS环境下和ARC/INFO环境下，美国诞生了很多元数据录入和编辑的软件，澳大利亚也开发类似的软件，这些元数据软件都是为了便于自身的查询需求，符合各自制定的元数据标准的。但是各个元数据录入软件的数据格式却不相同，有的是文本格式，有的是HTML格式，还有的是关系型数据库格式，虽然方便了用户，但是在元数据的修改和维护方面成本很高，所以要制定统一的元数据转化标准，方便网络上的元数据交换。美国和澳大利亚建议更改统一的后缀格式，例如，将SGML/HTML的统一转换成XMLDTD或者是XMLSchema，将表格改编成ASCII的格式。这种方式优点在于有利于建设元数据索引和能够在不同地区的互联网当中进行元数据的查询。
7元数据管理平台设计和实现
7.1功能流程设计
功能流程设计需要满足元数据生命周期的要求，当前大多数公司单位都是分散式的数据管理体系，数据比较分散，需要采集多元数据并且简化数据的存储体系。可以将TSV（三层阶梯式图）引用到元数据管理体系当中，在元数据导入配置方面，可以利用悬挂点配置的方式，在任务采集的起始阶段可以配置相应的悬挂点（类似分支点），建设元数据的查询树，在数据源配置方面要表明数据源的类型、衔接数据、账户情况等，还要进行测试观察后续问题。为了更好的完善元数据的管理体系，保持元数据地图的完整性，需要对元数据进行完备的采集，采集方式又分为手动采集和自动采集。手动采集是对用户要求的数据库进行单次采集，自动采集则额外的配置采集时间和采集周期。
7.2元数据的浏览
将配置好的悬挂点体现在元数据的树状结构当中，以形象的结果提供给用户，基于TSV的思想元数据树需要具有三层以上的结构，首先是系统，其次是各系统数据库，再者是各数据库的下属表。在库级元数据方面需要展示各个表名和创立的时间，在表级元数据方面需要双击查看该表的详细信息，包括字段、约束、索引、键、视图等，在下拉菜单当中可以检索相应的元数据信息。在字段级元数据方面包括字段名、字段类型、字段解释、所属的表和库，前三项属于特点描述，后两项是定义描述，这样能够方便对字段进行分析和定位。
7.3元数据的构架设计
元数据管理体系的技术构架主要是对所有信息数据的筛选，来确定那些信息可以纳入元数据管理体系，以此来构建三级视图。技术构架的信息主要包括五个方面，即：数据源层、数据收集层、数据保存和管理层、应用帮助层、登录管理和用户信息等。数据源层主要就是提供数据信息，数据收集层主要是理清各类数据关系方便元数据的管理。
数据库系统范文5
关键词：关系型数据库管理系统 Visual FoxPro；Access SQL Server
目前的商用数据库市场，近90%是采用关系数据模型。例如，小型数据库系统 Visual FoxPro, Access, MySQL等，大型数据库系统 DB2, Ingers, Oracle, Informix, Sybase, SQL Server 等．
目前，计算机数据库课接触比较多的有 Visual FoxPro, Access 和 SQL Server，前两种列为了全国计算机二级考试科目．下面对这三种关系型数据库管理系统进行比较．
1、数据库的区别及安全性
Access 的数据库文件格式是 MDB，一个数据库就是一个文件，所有的数据库对象都存储在这一个文件中．Visual FoxPro 的数据库文件格式是 DBC，一个数据库也是一个文件，但所有的数据库对象都分别以不同的格式存储，即是不同的文件．SQL_Server 的数据库物理上也是一个 MDF 数据文件，但 MDF 数据文件可以说是一个数据库的集合，里面包括了很多个数据库．
SQL_Server 提供相同的企业级安全性机制，可以完全控制用户访问数据库的情况，并提供完备的数据安全性方案．在 Visual FoxPro、Access 中也有一些安全方面的配置，但其性能根本没有 SQL Server 完善．
2、DBMS 和数据库的物理位置
Visual FoxPro, Access 的 DBMS 系统和数据库是不能分离的，必须物理上在同一台计算机．SQL Server的 DBMS 可以和数据库分离，即单独安装在物理上不同的计算机上．SQL Server 是支持客户机/服务器结构的数据库管理系统，数据库系统管理工具、前端开发工具和后台数据库是可以分离的，通常我们所说的网络数据库管理系统指的是管理工具和后台数据库的总和．
3、数据库规模和开发运行环境
Visual FoxPro 的规模属于一个中小型数据库开发软件，Access 也适用于中小型企业数据管理的需求．SQL Server 可以帮助各种规模的企业管理数据，是真正的中大型数据库．
Visual FoxPro和Access提供的是较弱的数据库管理和较强的前端开发工具，开发工具与数据库集成为一体，既是数据库管理工具，又是数据库应用开发的前端工具，在Visual FoxPro 6.0 里就集成了应用开发工具，直接使用VisualFoxPro 就可以进行数据库应用系统开发．在Access 2000 和 2003 里集成了脚本语言．
Visual FoxPro 可以编译成独立程序，脱离开发环境运行，可以生成独立的 EXE 文件作为商业软件产品；Access 应用只能在 Access 软件环境中运行，想要脱离 Access 只能用 VB 等来编程调用 Access数据库，现在小型 Web 开发中 ASP+Access 或JSP+Access 的方式比较常用．
SQL_Server 仅仅是一个数据库引擎，没有集成接口开发工具．任何前台应用程序的开发都需要开发程序来处理．
4、支持的操作系统
Visual FoxPro、Access 的计算机操作系统为桌面型操作系统，如 Windows 98/XP 系统等，不提供或仅仅提供有限的网络应用功能．SQL Server可以运行于 Windows NT/2000/XP 等多种操作系统之上．需要网络操作系统支持，包括 WindowsNT Server，Windows Server 2000，Windows Server2003，Linux Server，UNIX，Solaris 等．
5、学习和使用的难度
Access 被集成到 Office 中，具有 Office 系列软件的一般特点，如菜单、工具栏等．简单易学，一个普通的计算机用户，没有程序语言基础，也能快速地掌握和使用它．Visual FoxPro 除了掌握数据库的操作外，还涉及到程序设计，需要一定的程序语言基础，学习比 Access 稍难．
SQL Server 不但要掌握 SQL Server 的操作，而且还要能熟练掌握 Windows NT/2000 Server 的运行机制，以及 SQL 语言，所以对非专业人员的学习和使用有一定的难度．
总之，如果数据库系统并发的用户数较少，对安全性的要求也不高，那么 Visual FoxPro、Access 的性价比比较高．SQL Server 是基于服务器端的中大型的数据库，适合大容量数据的企业单位应用，在功能和管理上比 Access 和 Visual FoxPro 强得多．
参考文献：
[1]傅荣会.三种关系型数据库管理系统的比较研究[J].重庆三峡学院学报,No.3.2011.
数据库系统范文6
关键字:数据库完整性;SQL Server;设计与实现
中图分类号:TP311.13文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 10-0000-01
Design and Implementation of Data Integrity in Database Application System
Li Zhuopeng
(Wuhan Textile University,Wuhan430073,China)
Abstract:This paper briefly introduces the concept of data integrity on the basis,the design and implementation of data integrity discussed in details,to improve data reliability and security.
Keywords:Database integrity;SQL Server;Design&Implementatio
随着现代计算机信息系统的飞速发展,数据库技术已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的技术设施。大量的企业数据存放于数据库中,无疑对数据的完整性的潜在需求也随之而增长。
数据库完整性是数据库应用系统的最基本要求之一。在SQL Server数据库应用系统中,可采用服务器端数据库表定义约束和数据库规则、缺省、索引、触发器及客户端的应用程序等三种方法实施数据的完整性。它们各有其特点,在应用系统中,应根据具体情况,灵活使用。
一、数据的完整性概念
数据的完整性,即存储在数据库中的数据正确,同时相关的数据具有一致性。它不仅是数据库系统真实地反映现实世界的重要表现,而且也是衡量数据库中数据质量好坏的一种标志,可以确保正确的数据放在正确的位置。
根据数据完整性机制所作用的数据库对象和范围不同,数据完整性包括:
(一)实体的完整性
实体即为数据库中表的记录。在表中,每一条记录都需要非空,并且键值不重复,保证了数据所代表的任何事物都不存在重复。
(二)域完整性
组成记录的列成为域。表示输入表中指定列对的数据必须具有正确的数据类型、格式和有效的数据范围。
(三)引用完整性
对于有关联的两个或两个以上的表,通过使用主键和外键或主键和唯一键之间的关系,使得表中的键值在所有表中保持一致。
(四)用户定义的完整性
表示在应用领域应该遵守的约束条件。允许用户定义不属于其他人和完整性分类的特定业务规则。
二、数据完整性的设计与实现
为了保证存放数据的正确性和一致性,SQL Server可以对数据施加一个或多个数据完整性约束。这些约束限制了对数据库的数据值,或者限制了数据库修改所产生的数据值,或限制了对数据库中某些值的修改。
(一)使用约束实现数据完整性
约束是SQL Server提供的自动强制数据完整性的方式之一,通过定义列的取值规则维护数据的完整性。
约束的类型包括:
1.主键(PRIMARY KEY)约束。
通过在表中定义一个主键标识表中的每行记录,但是每个表中只能有一个主键,并且唯一且不能为空。
2.唯一(UNIQUE)约束。
该约束主要用来限制表的非主键列中不允许输入重复值。在一个表中,可以设置多个唯一约束,每个唯一约束可以定义到一列上,也可以定义到多列上,空值可以出现在某列中一次。
3.检查(CHECK)约束。
通过检查输入表列的数据的值来维护值域的完整性,通过对一个逻辑表达式的结果进行判断来对数据进行核查,可以在一列设置多个核查约束,也可以讲一个核查约束应用于多列。通常在执行INSERT语句或UPDATA语句过程中或者在进行不同服务器间的复制操作过程中,设置核查约束无效。
4.默认(DEFAULT)约束。
它为表中某列建立一个默认值,当用户插入记录是,如果没有为该列提供输入值,系统自动采用默认值。默认值可以使常量、内置函数或表达式,采用默认约束可以提高输入记录的速度。
5.外键(FOREIGN KEY)约束。
外键为一个表中的一列或列组合,虽不是该表的主键,但却是另一个表的主键。通过外键约束可以为相关联的两个表建立联系,实现数据的引用完整性,维护表之间数据的一致性关系。
(二)使用规则实现数据完整性
规则是一种数据库对象,用于限制输入值的取值范围。与CHECK约束比较,规则更加简明,可以在建表时由CREATE TABLE语句将其作为表的一部分进行指定,在一个列上智能应用一个规则,并且规则只需定义一次可以多次应用多个表或多个列,也可以应用到用户定义的数据类型上。触发器是一种实施复杂的完整性约束的有效方法,当对它所保护的数据进行修改时自动激活,防止对数据进行不正确、未授权或不一致的修改。
在使用之前,采用CREATE RULE rule_name进行创建;然后绑定至列或用户定义的数据类型上,当某个字段不再需要规则对其输入的数据进行限制时,可以通过sp_unbindrule“表名.字段名”进行删除。
(三)使用默认值实现数据完整性
默认也是党项表中输入记录时,没有为某列提供输入值,如果该列被绑定了默认对象,系统会自动将其值付给该列。与规则相似,包含默认的创建、绑定、解绑和删除,既可以在查询分析器中完成,也可以在企业管理其中完成。
三、小结
数据的完整性是数据库应用系统的基本功能。在SQL server数据库系统中,可以根据具体情况,灵活采用一种或多种方法建立数据完整性的机制,不仅可以拒绝非法数据的提交,而且保证用户及时得到操作反馈信息,提高系统数据的可靠性和安全性。
参考文献:
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