学文网关系型数据库篇1
因特网发展提出的新挑战
自20世纪80年代以来，开发人员在开发企业级应用的时候，关系型数据库已经成为主流的选择，因为这种最初由E. F.Codd博士提出、并由IBM公司作为一种通用数据库而广泛推行的数据库技术已经相当成熟。关系型数据库可以提供高扩展性的高性能事务处理和多平台支持，同时还提供一个数据建模框架，其中很多框架都包括应用开发的脚本语言。
然而，20世纪90年代的因特网***，使开发人员们已经开始接受新的数据模型和程序范本。一些封装在面向对象的程序理论，如数据与代码结合、信息与方法相结合等，已成为全新的开发路线，打破了传统的关系型数据库的工作模式。同时，因特网***产生了更复杂的数据需求。数字数据通过因特网提供的大量数字信息在全球得以轻松传播，并因此产生了大量的数据文件或二进制大对象 (BLOBs)――这些都远不是传统的关系型数据模型所能解决的。
面向对象的数据库技术
面向对象是一种远比传统的关系模型强大得多的逻辑结构。一些面向对象的概念，如“对象继承”等，更强调用一种真实可行的角度来看待并处理现实世界的信息。其它概念，如“封装”和“多态”等，则提供了更强大的机制来管理对象，大大提高了可重用性和标准化等编程效率。面向对象还可以很经济地将代码、数据和BLOBs联系在一起，同时为基于因特网的快速应用开发（RAD）提供理想的基础。
绝大多数开发人员已经意识到面向对象理论的实用性和重要性，并已开始采用面向对象的程序语言。然而，面向对象的理论，在很大程度上仍然受制于传统的关系型数据库技术。以网络为中心的数据库必须拥有更强大的性能和伸缩性，这些都是存储信息型的关系型数据库永远不可能做到的。
面向对象的理论与关系型数据库技术的应用开发，产生了“抗阻不匹配”现象，即开发人员的逻辑（对象）结构与物理的二维（关系的）表不相匹配，而所谓的“对象关系映射”在许多应用开发项目中会消耗掉40％的成本。抗阻不匹配的现象，大大增加了开发和平台的成本，并降低了性能和伸缩性。应用越大，面向对象的关系型建模就越复杂，问题就会越严重。
面向对象的后关系型数据库
多年来令开发人员工作轻松的关系模型数据库正令他们越来越头疼。引导潮流的先驱们正不断地去寻求新的数据库管理系统的替代品。
面向对象的后关系型数据库管理系统也许是一个不错的选择。它所采用的灵活的物理结构，可以同时根据关系和面向对象来存储数据。开发人员可以在单一的数据库管理系统中选择最适合应用的开发范本、存储代码和BLOBs。表与对象在数据库层之间能够相互转换，可以作为一种不同系统与不同应用之间数据共享的通用机制来支持SQL。后关系型数据库会带来更低的软件和平台成本、更好的运行性能与伸缩性，并且降低用户跨应用、环境和平台的数据库管理成本。
关系型数据库篇2
关键词:大型关系数据库;Oracle;教学改革
随着计算机技术的发展,计算机应用系统的开发越来越多,需要大批掌握大型关系数据库的专业技术人员,培养和造就这样的专业人员已经成为时代的需求,是大学计算机教学中一个十分重要的方面。由于大型数据库在计算机应用系统开发中的重要地位和作用,突出抓好大型关系数据库的教学已经别无选择。同时,大型关系数据库是一门实践性很强的课程,学生在学习完数据库基础理论后,通过大型关系数据库的学习,可以深化数据库理论的理解,提高并培养综合运用知识、解决实际问题的能力。对学生科研能力、工程能力和创新能力的培养具有重要作用。因此,对这门课的教学模式值得进行认真的研究与探讨。
1大型关系数据库Oracle的教学现状
随着社会对大型应用系统开发要求的日益增多,大型数据库开发相关的人才需求也不断增加,比如:Oracle、SQL SERVER和DB2的数据库管理员等,特别是Oracle数据库管理员,在比较大型的网络应用中需求量更大。太原理工大学五年前就在选修课中开设了“大型关系数据库Oracle”。但是大型关系数据库Oracle技术要求高,实践性要求很强,加之学校存在教学管理、资金投入以及师资力量不足等诸多因素的困扰,使得这门课的教学质量很难尽如人意,存在较为严重的不足与缺陷,具体表现如下。
1.1没有合适的教材和合理的大纲
我校计算机系最初采用Oracle公司厂家提供的培训教材,其内容较多,分体系框架、PL/SQL指令、性能调整和备份与恢复等内容[1],而大学教学中该课程的学时有限,教学过程中很难做到面面俱到,要想让学生更进一步深入领会并形成应用能力存在一定困难。后来学校又采用了ORACLE的技术书籍进行教学,但是这些书籍基本侧重点各不相同,导致教学过程中内容不够全面,重点难点不易把握,教学效果也不十分理想,很难适应高校教学的需要,很难满足学生求知的欲望,更主要的是不能够适应社会的需求。
1.2重理论,轻实践
在这么几年的ORACLE教学摸索中,由于学校数据库服务器和网络条件的限制,更多地关注的是理论教学,许多交互性演示的例子也是用PPT展示,学生很少参与甚至不参与具体的操作过程,导致学生很少接触到解决实际问题的环节,给学生的感性认识不强。再加上配套的教学实验环节较少或根本没有,学生很难有动手机会,使理论与实践得不到衔接,影响了学生综合素质的提高。
1.3重技术,轻应用
即使在教学环境和条件具备情况下,有的教学过程也只是满足于让学生掌握知识点,至于这些知识点在实际开发中如何应用,知识点之间如何贯穿联系等相关综合性素质的培养,没有渗透到教学中,导致学生的知识停留在点多线短,缺乏联系的层面,不能形成较为系统综合的结构体系。比如触发器,很多人只知道它的定义,会编写,但是在一个项目中何时用、怎样用等内容,在教学中则很少涉及,使学生感觉所学的知识与实际应用存在较大的差距。
这些问题和不足已经引起一定程度上的关注和重视,我们学校在不断加大对大型关系数据库教学的改进力度的同时,积极组织编写适合高校教学的相关教材,逐步尝试加大教学实验环节的学时数,增加实训、项目模拟等项内容,给学生以更多实践的机会,提高其综合应用所学基础理论知识的意识和实际动手的能力,为造就更多学识丰厚、技术高超、学以致用的高素质人才,为不断满足时代和社会对数据库技术人才的需求,创造了一定的教育教学条件。
2教学模式的改进方法
针对目前存在的问题,进行大型关系数据库课程教学的改革尝试,我们认为应该注重把握好以下几个方面。
2.1精心挑选、把握精髓,选择较好的教材
Oracle数据库的厂家标准培训教材和相关的科技书籍不能拿来就用。首先必须根据大学教学大纲的培养目标要求,从中选取适合学生的内容。我们知道大型关系数据库课程要培养的是能够进行数据库设计、开发和维护的数据库管理员(DBA)[2]。一般情况下,数据库管理人员分为三类:软件开发型DBA,软件维护型DBA和系统设计型DBA。本科教育教学大纲要求培养的是兼顾前一、二类的高素质人才。所以,在教学教材内容的选取上,就要着眼于Oracle数据库的基本编程操作和基本管理能力的培养,而把数据库的系统架构和性能调整等内容放在次要的地位,指导帮助学有余力的学生自学,以丰富其知识积累。在基本编程操作教学过程中,要注重对数据库的数据操纵语句DCL、数据查询语句DQL和过程编程语句PL/SQL的把握,而对数据定义语句DDL等让学生了解即可。在基本管理教学过程中,限于教学课时的制约,可以适当倾向于用户管理、权限管理、基本对象管理等方面内容的学习,而将其他的技术管理内容作为学生的自学内容。这样可以使教学工作做到学有目标、富有实效,学生学习做到入门快、有兴趣、收益大。其次,要本着管用有效、突出重点的原则筛选教学内容,选择计算机应用系统实际开发中常用、多见的知识,组织开展教学,引导学生掌握精华和要害,使学生能够充分利用有限的时间,学到最具实用价值的知识和技术。
2.2把握理论和实验相结合这一教学过程中的关键点
大型关系数据库实践性很强,光讲理论和架构,学生不容易掌握,难以形成能力,所以应该强化实验。这门课的教学共有32个学时,我们现在把相关理论知识压缩在12学时内讲授完毕,用剩余的20个学时,让学生做24个实验,通过这些实验,引导学生掌握数据库对象管理、数据库编程基本操作、数据库安全管理、文件管理、表空间管理、备份管理、状态监测等方面的操作技能[3]。使学生能够兼具理论性和动手实践能力,有效地了解和掌握Oracle数据库系统操作和管理。
2.3注重知识点在工程开发实例中的综合运用
掌握了数据库的基本理论和基本操作技能后,如何在实践开发中应用所学知识,就应当成为我们教师和学生共同关注的问题[4]。因此,有必要在大型关系数据库Oracle的教学过程中,引入Oracle工程开发。在我校的ORACLE课程的内容中,我们以一个学生成绩管理系统为例,从系统的需求分析开始,介绍实体关系设计、系统逻辑结构设计、系统物理结构设计、数据库实施、系统存储过程设计、触发器设计、数据导出和初始化设计等,在全过程实例系统开发中,让学生体会数据库技术在项目开发中的应用,同时掌握各个知识点在实践中的综合运用。这部分作为学生了解的内容,课时为4学时左右,建议在有条件的学校,可以类设计一个大的课程设计题,要求学生模拟项目开发中数据库开发的全过程。我校教学实践证明,这样做的效果非常好,不但巩固了课堂教学知识,同时促使学生发挥主动性,掌握很多其他数据库课堂上没有来得及涉及的内容。
3总结与展望
设立大型关系数据库选修课的目的,就是要培养适应社会需求的具有实践能力和创新精神的数据库管理技术人才。在现有的教学资源条件下,如何有效地进行教学改革、完成教学目标、培养合格人才,已经成为该项课程教学的迫切任务。
对于教学内容和教学方法这两个教学中的关键点,我们提出如下的改进思路:精选教学内容、加强实验环节和注重工程实践。
大型关系数据库的教学对教师和学生提出了更高的要求,需要在教学实践中勤于探索,即时总结,不断改进,以明确的培养目标来选择教学内容,以具体的实际应用为教学导向,以真实的系统开发设计实践为重点[5],就能够在教学实践中取得好的教学效果,提高学生的理论与实践水平,培养学生的专业素养。只要我们真诚地为学生着想,为社会服务,就一定能够使大学教育教学工作受到学生的欢迎,得到社会的承认,不断提高我们的办学水平,为国家为社会培养更多更好的有用人才,服务社会主义和谐社会建设,推动中华民族的伟大复兴。
参考文献:
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The Improvement of the Teaching Pattern of Large-scale Relational Database Oracle
QIANG Yan
(College of Computer and Software, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China)
关系型数据库篇3
【关键词】Hadoop；非关系型数据库；安全技术；HBase
1.Hadoop云计算环境与HBase
Hadoop是一个分布式系统环境，能够运行于大型集群上。Hadoop主要包括两个方面：HDFS文件系统和MapReduce计算框架。在Hadoop中用户无需详细了解底层系统的实现细节，即可开发分布式应用程序。在云环境的实际使用时，用户的核心数据需要上传到云端，这就会使用户考虑云端是否能够保障这些数据的安全性、完整性以及可用性。作为典型的一种云架构，Hadoop环境的用户在连接服务器时无需验证即可与服务器进行通信，这就难免存在数据的安全性问题。
Hadoop上集成应用最多的非关系型数据库是HBase，HBase的架构是典型的主从结构，包括一个Master和若干个RegionServer，另外还使用Zookeeper作为其数据一致性的协调程序。HBase数据库底层存储数据时使用的是Hadoop的HDFS文件系统，客户端在借助HBase API访问存储在HBase数据库中的数据。
Zookeeper的作用是保证整个HBase集群中只有一个master节点，同时实时监控regionserver的状态，一旦regionserver不能继续提供服务，zookeeper会将其状态通知给HBase Master。
HBase数据库中有两张特殊的系统表：-ROOT-和.META.。-ROOT-系统表中存储的是.META.的分片（region）信息，.META.中则存储了所有的用户表的分片（region）信息，每个分片都可以存储到不同的regionserver上。这种类似B+树的三层结构，可以实现高效的rowkey查询，并保证HBase数据库是一个高可靠、高可伸缩的分布式数据库。
2.非关系型数据库及其安全需求
云计算技术及电子商务的兴起，使得互联网络上的数据量越来越大，传统的关系型数据库已经难以满足大数据环境中大规模数据处理以及高并发的需求，非关系型数据库应运而生，非关系型数据库具有高并发以及高扩展性等特性，并且具有和关系型数据库不同的存储结构。
与关系型数据库相比，非关系型数据库改变了其数据存储结构和架构设计，从而可以更好地处理高并发以及大规模数据的问题。关系型数据库存储的是结构化的数据，数据存储在行列组成的二维表中，所有行含有的字段完全相同；这样的存储方式虽然有利于表的连接操作，但当数据量很大时会占用大量的存储空间，这在一定程度上限制了其处理大规模数据的性能。非关系型数据库存储的是“键值对”，数据库中每一行的结构不必须完全一致，每行可以有不同的字段，这样的松散数据结构非常适合非结构化数据。非关系型数据库存储数据的结构如***1所示。
与关系型数据库利用SQL语言作为其访问接口不同，非关系型数据库由于没有固定的字段结构，其访问接口是键值对，这种结构设计使得非关系型数据库可以随着数据量的增加而横向扩展，即如果非关系型数据库所在的集群服务器数目增加一倍，则其负载能力也相应提高一倍。
横向扩展主要是通过数据分片（shard）和分区（partition）实现的，数据分片又可以分为垂直分片和水平分片两种；水平分片指的是把表中的行划分为多个子集，这些子集分布在集群中的多个节点上，以此提高整个集群的性能、降低数据出错造成的影响。非关系型数据库中水平分片上比传统的关系型数据库具有更好的扩展性，由于非关系型数据库一倍都是基于键值对模型的，很少对整个数据库进行扫描查询，所以能够简单地通过在集群中加入新的节点对方式来进行扩展。
非关系型数据库一般是分布式的，其数据分布在多个节点上，所以其安全要考虑内部安全和外部安全两方面。前者指的是非关系型数据库内部数据存储上的安全，主要满足的是数据库管理员的安全需求；后者指的是非关系型数据库客户端和服务器之间的安全，主要满足的是数据库用户的安全需求。
3.Hadoop中HBase的安全策略
HBase是非关系型数据库中安全性最完善的，对其安全机制进行研究有助于为其他的非关系型数据库提供一定的参考价值。HBase是集成在Hadoop云计算开发平台上的，所以Hadoop为其提供了访问安全机制。Hadoop的安全特性主要包括四个方面：“基于令牌的认证机制、基于Kerberos的安全认证方案、基于ACL角色控制的权限控制，以及HDFS数据存储的一致性保证和数据完整性验证”。
Hadoop中包含服务级和文件级两类权限验证，其中前者是系统级别的，后者是文件级别的。对于服务级别的安全验证，是通过ACL角色控制实现的，默认情况下hadoop中服务级别的安全验证是关闭的，要想开启服务级别的安全验证，可以将配置文件${HADOOP_CONF_DIR}/core-site.xml中的hadoop.security.authorization属性设置为true。
除了hadoop.security.authorization属性外，还有一组类似的属性可以控制哪些用户可以访问哪些资源。借助基于ACL的角色控制，Hadoop可以保证HBase的底层具备服务级别的安全访问策略，以此限制用户和组对资源的访问，从而防止了非法用户对数据进行恶意操作。
当HBase的底层文件系统对数据进行读写请求时，客户端可以指定访问的用户或用户组，如果不对用户进行认证，则客户端用户就可能伪装为其他用户访问HBase数据库中的数据，基于令牌的认证机制有效解决了此问题。Hadoop中有两种认证机制：基于MD5的令牌认证机制和基于GSSAPI的Kerberos的认证机制；令牌认证又分为两种：对HDFS文件系统的授权令牌认证和对MapReduce任务框架的任务令牌认证。Kerberos认证包括域内认证和跨域认证两种，其认证步骤分为以下几步：
（1）客户端程序首先发送相关信息到AS服务器，这些信息包括用户名IDc、认证域、随机数以及授权服务器TGS等；使用TGS的密钥加密后得到TGT。
（2）客户端程序获得AS的应答后，向TGS发送加密的用户名、认证域以及TGT、服务器名称等相关信息；TGS解密收到的信息，并根据解密的结果对比确定请求的用户、TGT票据的所有者等，并产生对应的TS返回给客户端。
（3）客户端解密收到的TGS应答，并发送TS、加密的用户名及认证域等信息到应用服务器，访问对应的应用资源。
HBase数据库底层的HDFS分布式文件系统具有高度容错性，不仅可以保证数据存储的完整性，而且能够保证数据传输的完整性。Hadoop集群中的DataNode定期检查其自身管理的数据库，并对其进行完整性验证，通过验证的数据块就满足数据存储的完整性；Hadoop的客户端在和DataNode进行数据传输时，会对数据进行传输完整性验证。
HBase协处理器（Coprocessor）是HBase数据库中的重要框架，它可以使用户在服务端插入其定制代码。HBase协处理器分为两种类型：系统协处理器和表协处理器，前者能够全局导入regionserver上所有的表，表协处理器允许用户指定一张表使用协处理器。为了更好地提供灵活得控制，HBase协处理器提供了两种不同的执行模式，分别是Observer模式和Endpoint模式，分别类似于传统关系型数据库中的触发器和存储过程的概念。HBase的协处理器框架允许HBase数据库实现聚合、访问控制等丰富的特性。
4.结语
本文结合HBase数据库的分布式特性，围绕非关系型数据库中数据的机密性、完整性以及一致性，分析了HBase数据库的安全需求。在此基础上，研究了以HBase数据库为代表的非关系型数据库的安全机制，包括基于ACL的角色控制机制、令牌认证机制、HDFS数据一致性机制以及HBase协处理器机制等。
参考文献
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关系型数据库篇4
关键词：数据库建模；E-R***；正向工程；反向工程
中***分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2007)18-31516-01
Research on Application and Ways to Database Modelling
XUE Chang-chun
(School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
Abstract:With the database application more and more widespread, the database modelling method also unceasingly is consummating. Using the database modelling tool may speed up the database modelling, guarantee the design model and the implementation model uniformity, that is more and more important in the software development. How to establish the effective database model, speed up the database creation process, is the key to database application procedure implementation. The article is organized as follows, introduced the database modelling is introduced, and application database modelling tool explanation database modelling process, as well as certain skills about using database modelling tool.
Key words:Database Modelling;E-R Diagram;Forword Engineering;Reverse Engineering
要设计一个数据库，首先就要分析数据库中要存放什么信息，这些信息之间存在什么联系，也就是说首先要确定数据库的结构。数据库的结构，也称为数据库模式。所以，确定数据库结构的过程就称为数据库建模。以下对数据库建模过程加以论述，所述数据库以关系型数据库为研究对象。
1 数据库建模概念
数据库系统通常采用三级模式结构和两级映象功能，即外模式、模式和内模式〔1〕。外模式也称为用户模式，是数据库用户视***。模式也称为逻辑模式，是数据库中全体数据的的逻辑结构和特征的描述。
在数据库建模中要分析现实环境中的各种数据，找出相互联系，具体可以将数据库设计分为六个阶段，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；数据库运行和维护〔2〕。对于概念结构设计主要是形成数据字典，绘制实体－联系***，按照关系规范化理论要求将概念模型转换为关系模型，形成逻辑结构，然后再选择相应的数据库平台进行物理数据库设计。在这一过程中，要分析数据与数据之间的联系类型，关系规范化的要求，利用数据库建模工具可以简化这一分析与设计过程。目前这方面的工具有很多，比如：ERWin、PowerDesigner、CASE Studio等〔3〕。数据库建模要求能够表达完整的数据结构和相互的联系，并且在概念模型和关系模型之间转换方便。要能够从概念模型向关系模型自动转换，并且能够自动转换为指定的数据库平台上的数据库，如：Micosoft SQL Server、Access等，这一设计过程称为软件开发中的正向工程。对于比较完善的计算机辅助软件工程工具，还应提供能够从物理数据库的基础上向逻辑模型转化的功能，即从物理数据库表格及相互关系自动转化为关系模型，更新E-R模型***。这种转换相对于正向工程称为逆向工程或反向工程。在数据库设计、运行、维护过程中，支持这种转换的工具的应用非常重要。
数据库建模工具可以***于具体的数据库平台，因此可以简单的移植到不同的数据库平台上。数据库建模工具大部分都是***形界面的，更有利于实体联系的建立。
2 CASE工具数据库建模过程
2.1 数据准备
***1数据库建模示意***
通过详细调查所研究的系统，了解系统的需求，各种处理要求，对安全和数据完整性方面的要求，数据结构等等。以此为基础上建立数据字典，分析数据项、数据结构、数据流和数据存储，以及处理过程。在充分考虑系统的功能需求和可扩充性的基础上，建立起数据的概念结构模型。
2.2 设计E-R模型***
首先设计分E-R模型***，设置属性，设置主键，然后根据实体之间的相互关系，连接实体。对于1：1、1：N和M：N等不同的实体联系类型，可以通过数据库建模工具自动进行连接。如相对于M：N实体联系类型，可以自动生成两个实体之间的联系，联系为新实体，包含相关联的两个实体的主键，这相当于自动完成了实体模型向关系模型的转换。***2所示为利用CASE Studio数据库建模工具建立E-R模型***。其中“选修”和“讲授”实体是连接两个M：N类型实体时自动生成的。
***2 E-R模型***建立
2.3 E-R模型向关系模型转化
选择好相应的数据库平台，执行转化操作。对于不同的数据库管理系统软件，数据库建模工具将产生不同的脚本语言，主要有表格建立与删除、索引建立、主健建立、触发器命令等，如***3所示。由生成的脚本语言，到指定的数据库管理系统上执行，便可以得到物理数据库。这一过程在数据库设计过程中非常方便。传统转换过程中需要手工进行，按照联系的种类不同有不同的转换方法，形成逻辑模型，然后再选择相应的数据库平台手工建立数据库物理结构。利用数据库建模工具可以直接从概念模型向物理模型转换。
***3 数据库脚本代码生成
脚本语言代码如下（以Micosoft SQL Server平台为例）：
Create table [学生]
( [学号] Char(5) NOT NULL,
[姓名] Char(10) NULL,
[年龄] Integer NULL,
[籍贯] Char(10) NULL,
[系别] Char(10) NULL,
Primary Key ([学号]))
go
Create table [课程]
( [课程号] Char(6) NOT NULL,
[课程名称] Char(20) NULL,
[学时] Integer NULL,
[学分] Integer NULL,
Primary Key ([课程号]))
go
……
2.4 数据库建模反向工程
在数据库物理结构建立好以后，经常需要对数据库进行维护，包括表格结构的修改、增加表格、联系的修改等。这时对数据库结构的修改要及时反馈到逻辑模型中，始终要保持物理模型和逻辑模型的一致性。从数据库物理模型到逻辑模型的修改过程称为数据库建模的反向工程。这一过程对于数据库应用程序后续建设工作以及应用系统的实施和维护都非常重要。目前大多数数据库建模软件均支持这种反向工程操作。
3 结束语
利用数据库建模工具可以解决数据库设计过程中复杂数据联系的问题，在转换为关系模型过程中建立起概念模型与物理模型之间的紧密联系，便于对数据库及时更新和维护，同时也对数据库设计过程中的资料文档如E-R模型***等进行即时维护，对于系统实施以后系统的维护都具有非常的重要意义。
参考文献：
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关系型数据库篇5
关键词：MYSQL；数据库；学生信息管理系统
中***分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1007—9599 （2012） 14—0000—02
一、引言
构建学生信息管理系统，需要从多个角度进行考虑。不但要编写面向对象的程序，还要对系统数据库进行设计。
该系统的核心功能是对学生的相关数据进行读取和处理，而作为对学生信息进行收集、组织、加工、处理的数据库，对本系统来说起到至关重要的作用。一个布局合理的数据库，可以减少系统开发的时间，增强系统的性能，提升数据存储的利用率，增强系统的可扩充性。因此，数据库的设计是否适合，与系统的优劣有直接的联系[1]。
本系统采用Java语言进行程序设计，Java语言提供了通用的应用程序编程接口。Java语言通过该接口，可以很方便的和数据库取得连接，并进行各种操作。像Oracle、SQL Server、MYSQL这些数据库除了在和Java的连接语句上略有不同外，其他方面基本上都是相同的。
二、数据库介绍及选择
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是用来存储一些结构化的、无危害的或不必要的冗余的数据的集合，并为之提供各种应用及服务。它产生的历史可以追溯到50年前，随着IT和市场的发展，特别是在20世纪90年代，数据库管理不仅体现在各种用户管理所需的数据存储和管理上，而且转化成各种数据管理的方式。数据库具有多种类型，从简单存储不同的数据表到能进行海量数据存储的大型数据系统，已被广泛使用。目前使用最广泛的是面向对象的数据库模型。
数据库软件产品有很多种，比如DB2、mySQL、Oracle、Informix、Sybase、SQL Server、PostgreSQL、Access等数据库。
Oracle数据库是数据库领域中的领先者，是世界上最流行的数据库平台之一，并且能很好的紧密结合网络技术。但是价格非常昂贵，不适用于本系统。微软公司的MS—SQL和Microsoft Windows操作系统能够完美兼容，符合大多数用户的使用习惯，功能强大，但是购买其软件仍然是不小的开销。
MYSQL数据库是一个小型关系型数据库管理系统，已被广泛应用于因特网上中小型企业。由于其体积小，速度快，总体拥有成本低，尤其是开放源码的特点，被很多中小型企业采用。MYSQL数据库特点是，具有可扩展性和可移植性，优越的稳定性、灵活性和强大的数据保护功能，可以支持大型数据库。最关键的，MYSQL数据库是一个用户可以直接从网上***的完全免费的产品。所以，经过多方面的比较和考虑，本系统的数据库选用了MYSQL数据库。它不但能完全满足我校学生信息管理的需要，而且使用成本低，减小学校资金压力。
三、数据库设计的目标
数据库设计是一项繁复、详细的工作，数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。高效的运行环境包括：数据库数据的存取效率、数据库存储空间的利用率、数据库系统运行管理的效率。
数据库的设计必须满足以下几点：首先是数据的共享性和***性；数据***性是指数据库中的物理数据、逻辑数据与应用之间要相互***；其次是尽可能的减小数据冗余，这样可以提高用户的响应速度；第三点是确保数据的安全性、准确性，有效性，一致性和及时性；最后一点是要灵活的对数据进行检索和存取[2]。
数据库设计表达的方式目前主要有实体—关系***（E—R模型）和对象定义语言两种，在本文中设计将用实体—关系模型来实现。在学校这个特定的环境里，从用户对系统信息的需求出发，对信息进行概括的描述，得出实体与实体之间的关系，绘制出E—R***，建立出最优化的概念模型。建立观念模型可以借助数据库模型设计的软件工具，只需要把用户需求转化为概念模型，而概念模型转化成数据库设计完全可以由软件自动完成。在此基础上进一步开发，最终构造出系统数据库及相应的数据表。
四、数据库逻辑设计E—R***
采用E—R***来画出概念模型，它能充分的反映现实世界，易于理解，将现实世界的状态以信息结构的形式方便的表示出来。E—R模型由实体、属性和联系三个主要部分组成。
实体：客观存在并且可以相互区分的事物称为实体。实体既可以是具体的对象，也可以是抽象的概念。本系统中的实体主要包括学院、专业、班级、学生、课程等。
属性：描述实体某个特性的值叫属性，属性反映在数据表中表现为字段。例如，学生实体具有代码、姓名、性别等属性。
联系：联系是两个以上实体之间的连接。采联系可分为“一对一联系”、“一对多联系”、“多对多联系”3种类型[3]。
在对系统进行需求分析，了解了使用者的需求之后，采用E—R***对数据库进行建模，直观的描述了现实世界的概念模型[4]。
五、数据库表的设计
设计规范的数据库表可以提高数据库操作效率，特别在数据较多的时候，如果表的结构不合理的话，条件会变得相当复杂。所以，为了简化SQL，表的内外部的关系要尽可能的设计合理，为每一条记录加上主键。
为了建立数据库连接，本系统创建了一个数据库文件以方便对各表之间进行查询。该数据库中，包含的信息应该有学校及学生的一些基本信息。所以，为了提高数据库操作效率，建立了多个在逻辑上***的数据表，以便于扩展和修改。
六、数据库表之间的联系
当数据库的表确定之后，使用PowerDesign为数据库建模的主要和关键的工作是建立正确有效的概念数据模型。PowerDesign将实体、属性、关系和数据表中的字段、主键、外键一一对应，实现了概念模型到数据库表之间的转换。PowerDesign支持MYSQL数据库管理系统，将UML统一建模语言和数据模型无缝集成，显示了数据库表之间关系的详细信息，如***2所示。
七、结束语
数据库设计是学生信息管理系统的基础，在初始阶段就要严密规划、精确设计，考虑未来的扩展和不断增长的数据量，考虑设计后的维护工作[5]。
本文将用户需求抽象为概念模型，然后由概念模型产生数据库的逻辑结构设计。使用数据库建模工具PowerDesign建立概念模型，得到表与表之间的关系，设计出合理的数据库。本系统数据库设计简洁实用，为学生信息管理系统的后续开发提供了支持。
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关系型数据库篇6
关键词 分布式数据库；发展趋势；面向对象；人工智能
中***分类号：TP311.13
计算机技术的迅猛发展带动着与其相关技术的发展，数据库技术就是其中之一。数据库技术自六十年代中末期产生，到现在已有近40年的历史了。在这40年时间里，数据库技术已经经历了三展，显示出了惊人发展速度，这是其他技术所无法比拟的。第一代层次型、网状数据库系统产生于20世纪70年代，第二代关系型数据库产生于20世纪80年代。在各自的时代里，数据库技术都为当时的众多领域带来了巨大的贡献、成就。然而，随着数据库技术在更多的领域被应用、被扩展，相应的不足与问题也逐渐凸显出来。近些年，科学技术得到了飞速的发展，数据库技术与其他各项技术的相互结合，如网络技术、并行计算技术、多媒体技术、人工智能技术和面向对象技术等，成为了数据库研究的新方向和发展趋势，也为数据库开拓了更为广阔的使用空间[1，2]。
1 传统数据库
1.1 层次数据库系统
整个数据库发展历程中最早出现的系统就是层次数据库管理系统，该模型的主要思想是通过层次结构组织事务进而模拟现实世界。从本质上讲，层次数据库管理系统采用了树状结构，即整个数据模型是由一个个基本的层次结构集合、整合而成。这样的结构比较符合人们的思维习惯，具有层次清晰、便于理解等优势。
1.2 网状数据库系统
网状数据库采用了网状结构模型，其模型的结构***为有向***。这样的结构从一定程度上克服了层次数据库模型的缺陷。网状数据库的特点为：并不是所有结点都有双亲结点；拥有双亲结点的结点，可以拥有多余一个的结点。正是基于这样一种结构模型，保证了数据库管理系统能够处理m：n这样的实体联系，也为解决实体之间更为复杂的联系提供了可能性。
1.3 关系数据库系统
在三种传统的数据库模型中，关系数据库模型是影响最深远的一个，也是使用最广泛且目前仍被利用的数据结构模型。关系数据库模型的优势在于它有严格的数据基础，因为这种模型中最基本的理论为关系数据。这种严格的数据基础是层次模型和网状模型不可及的。通常，在关系模型中，数据的逻辑***性非常高，模型简单明了，使用方便。
2 分布式数据库系统
分布式数据库系统是物理上分布而逻辑上集中的数据库系统。其物理上分布指的是数据库系统中的数据分布在地理位置分散的不同站点上，但通过网络连接起来；其逻辑上集中指的是不同数据库站点之间在逻辑上是一个整体，且由统一的数据库管理系统管理，与此同时不同站点之间又具有管理本地数据的能力。分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合体，但是，它并不是简单的数据库系统加上计算机网络[3]。
分布式数据库系统包含了两个重要组成部分：分布式数据库和数据库管理系统。分布式数据库是网络环境中各节点数据库的逻辑集合。而分布式数据库管理系统与集中式数据库管理系统一样，为分布式数据库系统中的一组软件，主要负责管理逻辑集成数据的存储、有效性、一致性、完整性等。但是，因为分布式数据库的分布性，它还必须具有计算机网络通讯协议上的分布管理特性。
3 分布式数据库发展趋势
数据库技术的产生，主要是为了方便人们自动化管理和使用日常生活中的海量数据。利用数据库系统对数据进行自动化地管理、分析，能够有效提供人们的工作效率。而随着传统的人工管理数据文件的方式逐渐被取代，它也逐渐被广泛应用到各个领域。数据库技术发展的历程中，每一个管理方式都是前一个管理方式的补充、优化、完善，其中的推动力则是数据库系统对于数据***性和共享性的更高要求。正是基于这两点，数据库理论的逐渐完善，而对于分布式数据而言，与人工智能的有机结合、与面向对象技术的结合、应用并行计算机、高性能工作站对其影响显著，也引导着分布式数据库的发展趋势[4，5]。
人工智能和分布式数据库的相结合是数据库技术发展的重要方向之一，这种结合能够使分布式数据库更加智能化，即数据挖掘和知识工程。两技术的结合能够旨在发现大量数据中的新信息、所蕴含的知识，而这些内容将为人们的生活提供便利与帮助。传统的数据库技术仅仅是一种数据处理、分析方面的技术，它的优势在于对数据进行存储、管理、检索，而逻辑推理能力是数据库技术所不具备的。另一方面，人工智能则可以通过计算机模拟人的大脑思维过程，逻辑推理和判断是人工智能技术的主要特征。智能化的分布式数据库应该是人工智能和分布式数据库技术的有机结合，同时具有两者的优点且避免他们的缺点，而这也就是分布式知识库系统。知识库是存储事实的外延数据库和存储常用知识的内涵数据库的联合体。
以关系代数为理论基础的关系数据库管理系是非常严格的数据库系统。目前，它已经能够满足现实生活中的众多应用。然而，随着近些年软件工程技术的发展，传统的结构化的软件编程方法已经逐步进入到基于面向对象的编程时代，这一点也逐渐渗透到数据库技术领域，也推动着分布式数据库的应用发展由传统领域往面向对象领域的扩展。分布式面向对象数据库具有以下几个优点，高性能和高可用性，能够很好的适应面向对象数据库的高度分布，同时，它还支持异构数据库，也拥有隐藏信息的特性。
随着数据库技术的迅猛发展，新一代数据库必将具有数据量大和结构复杂的特点，而新的数据库应用则需要具有复杂数据处理操作和高效事物处理能力，这也就需要高性能的数据库系统支持。近些年，并行计算机系统发展迅猛，而并行计算机机群为高性能数据库系统的实现带来了强有力的支持。在这个基础上建立的数据库系统称为并行数据库系统。并行数据服务器系统和分布式数据库相比，具有以下三点重要的不同：应用目标不同，并行数据服务器中并不苛求最大程度的本地处理能力；实现方式不同，在并行服务器系统中，站点间工作负载主要利用高速网络相互调节；各站点的地位不同，即并行服务器系统中不存在局部应用和全局应用的概念，站点之间是完全不***的。
4 结束语
分布式数据库技术被公认为下一代数据库系统的发展方向，它仍将是一项会不断完善的技术。数据库已经深入到人们生活中的各个领域，而随着众多科学技术的发展，如网络技术、人工智能、面向对象等技术，分布式数据库技术与这些技术进行有机结合所能产生的巨大推动力、影响力，也必将更贴近人们的需要，给人们的生活带来更大的便利。
参考文献：
[1]吕玲玲.数据库技术的发展现状与趋势[J].信息与电脑，2011，8：118-120.
[2]庞惠，翟正利.论分布式数据库[J].电脑知识与技术，2011，2：271-273.
[3]张伟.分布式数据库查询优化算法的研究[D].辽宁工程技术大学，2009.
关系型数据库篇7
关键字：面向对象技术；面向对象数据库系统；类；数据库；面向对象模型
1 引言
数据库技术是计算机技术研究中最为重要的方向之一。经过几十年的发展，成熟的关系型数据库被广泛地应用于各个社会领域。但是，现实社会的复杂多变性以及各种应用要求的提高，导致信息在数量和结构上都远超传统数据库的承受范围。1990年高级DBMS功能委员会提倡的面向对象的数据模型，就是要把面向对象的方法和数据库技术结合起来，以使数据库系统的分析、设计最大程度地与人们对客观世界的认识保持一致。面向对象数据库系统（Object-oriented Database）是为了满足新一代数据库的应用需要而产生的新型数据库系统。
2 面向对象数据库概述
2.1面向对象数据模型
与其他数据模型一样，面向对象的数据模型也包括：数据结构、数据操作和完整性约束三部分，但是其在这三个方面的表现形式和实现方式与传统的关系模型都有很大的区别。
面向对象的数据结构是通过对象和类这两个基本要素，借助封装、继承和组合机制建立起来的复杂结构，而数据操作时通过方法和消息来实现的。面向对象数据库系统支持面向对象数据模型（简称OODM），即面向对象数据库系统是一个持久的、可共享的对象库的存储和管理者[1]。OODM是用面向对象观点来描述现实世界实体（对象）的逻辑组织、对象间限制、联系等的模型。对象与对象标识、属性、行为、类、类层次、消息、持久性等核心概念构成了OODM的基础 [2]。
2.2面向对象数据库的特点与优势
面向对象程序语言操纵的是对象，所以面向对象数据库（简称OODB）的一个优势是面向对象语言程序员在做程序时，可直接以对象的形式存储数据[4]。对象数据模型有以下特点：
（1）使用对象数据模型将客观世界按语义组织成由各个相互关联的对象单元组成的复杂系统 [5]。对象可以定义为对象的属性和对象的行为描述，对象间的关系分为直接和间接关系。（2）语义上相似的对象被组织成类，类是对象的集合，对象只是类的一个实例[6]，通过创建类的实例实现对象的访问和操作。（3） 对象数据模型具有“封装”、“继承”、“多态”等基本概念[7]。（4） 方法实现类似于关系数据库中的存储过程，但存储过程并不和特定对象相关联，方法实现是类的一部分。（5） 实际应用中，面向对象数据库可以实现一些带有复杂数据描述的应用系统，如时态和空间事务、多媒体数据管理等。
除此之外，上述特点导致面向对象数据库具有丰富的数据类型，因此能够表达复杂嵌套对象，在复杂对象上获得良好的性能。数据库与程序设计语言的类型系统和操作方的统一，消除了数据库中的阻抗不匹配问题，扩展了数据库系统的应用领域，并提高了应用系统的质量和开发人员的工作效率。
3 面向对象数据库系统的体系结构及发展
3.1 面向对象数据库系统的体系结构
面向对象数据库管理系统包括了关系数据库管理系统的全部功能，只是在面向对象环境中增加了一些新内容，其中有一些是关系数据库管理系统所没有的。面向对象数据库管理系统（C/S即客户/服务器结构）主要由以下五个子系统组成[8]
3.2 面向对象数据库系统的发展
自20世纪80年代来，OODBS的发展经历了主要三个阶段：（1）实验室原型阶段，很多原型产品于80年代末在实验室完成，它们大都具有较新的思路和大胆的设计但却缺乏实际应用的考验，代表产品有工业界Vbase和Orien等，学术界的Gemstone等；（2）初期商业化产品阶段，80年代末至90年代初，所推出的产品均具有面向对象数据库管理系统的基本特色和实际运用的能力，为OODBMS占领市场起了重大作用，但仍有许多缺陷；（3）成熟产品阶段，20世纪90年代中期至今，OODBMS的商业化趋于成熟，产品如Object Store、Ontos、O2、Jasmin等。
4 面向对象数据库系统的重要技术及应用
4.1.数据库转换技术
由于关系数据库在当今数据库应用领域处于主导地位，而面向对象数据库如果要满足更高一级数据库要求，实现异构数据库之间数据库模式和操作的转换是一个关键研究课题。数据库转换技术包括数据模式技术和数据操作转换技术，转换时要保证一致性（对象语义和动作信息在转换过程中不丢失）。
4.2模式演进技术
OODB的类为适应需求变化而随时间变化称为模式演进，包括创建新类、删除旧类、修改类属性和操作等模式演进必须保持模式一致性（模式自身内部不能有矛盾），这由模式一致性约束描述。模式一致性约束分为唯一性约束、存在性约束和子类型约束等，满足所有这些一致性约束的模式称为一致模式。模式演化是面向对象数据库研究重点与难点，实现途径一般有两种：模式改变考虑现有应用程序使二者相互集成和适应；开发新的高级数据库编程语言。
4.3视***类实现技术
面向对象数据库中很多操作（如统计、连接查询和视***操作）都能自由访问数据库数据，这些操作益于实现视***操作及降低复杂度并提高效率，但易破坏对象封装性。为了不破坏对象封装性，必须对面向对象数据库的核心模型进行扩充，在对象中设计一组接口，系统通过这组接口完成视***操作，这样会增加对象复杂性和面向对象数据库系统设计难度，因此需要对这些接口实行标准化。基于上述条件，设计相应类数据结构和操作则可实现OODBS视***操作。
4.4 OODBS事务管理技术
OODBS事务管理子系统包括死锁管理器、锁管理器、恢复管理器和日志管理器几个部分。相比传统RDBS，OODBS加锁具如下特点：①加锁单位是对象而不是类；②给类对象加锁比给关系对象加锁需更多信息；③当类实例被加锁时，其父类也被加锁。OODBS采用粗粒度加锁具有很高的并行性，加锁的一般是对象，若某一事务要访问同一类多数实例，则对整个类加锁，保证可靠性又降低系统开锁代价。另外，OODBS还具有恢复机制，其中包括多媒体日志恢复和索引页日志恢复两种。多媒体日志恢复是指OODBS把多媒体数据和其描述部分分开，后者通过对象标识符引用前者。若创建多媒体数据事务失败，则置空描述部分引用并复位。索引页日志恢复的方法有两种：一是***索引页的插入操作，系统把当前索引页一半表项分给新页，除拷贝的表项外其余都记录在日志中，发生故障时则去掉整个新页；二是合并索引页的删除操作，系统把当前索引页表项拷贝到新页，除了从当前页删除的表项外其余都记录在日志中，发生故障时则重新使用当前页。
4.5面向对象数据库系统的应用
面向对象数据库的产生主要是为了解决“阻抗失配”，它强调高级程序设计语言与数据库的无缝连接。无缝连接即假设不使用数据库，而使用某种编程语言编写一个程序，可以基本不经任何改动地将它作用于数据库，即可以用编程语言透明访问数据库，就好像数据库根本不存在一样，所以也有人把面向对象数据库理解为语言的持久化。
面向对象方法综合了在关系数据库中发展的全部工程原理，以及系统分析、软件工程和专家系统领域的内容，符合一般人的思维规律，将现实世界分解成明确的对象。系统设计人员用OODBMS创建的计算机模型能更直接反映客观世界，使得非计算机专业人员的最终用户也可以通过这些模型理解和评述数据库系统。这些都是传统数据库所缺乏的，正因为如此，OODBS更能在新兴应用领域中发挥作用。这些领域集中在以下几个方向：（1）工程应用领域：此领域（如CAD/CAM）涉及到的数据种类多，操作和数据间涉及的关系都极为复杂，由于面向对象数据库实现了无缝连接，能够支持非常复杂的数据模型，从而特别适用于工程设计领域；（2）多媒体应用领域：由于多媒体中数据种类很多，他们之间有复杂的联系使之成为一个整体，在多媒体领域这些要求也能在面向对象数据库中得到解决；（3）集成应用领域：随着计算机越来越集成，系统也跟着越发复杂，这要求多种应用的集成需要一个能适应不同应用要求的结构模型；（4）传统应用领域：近年来商业、事务处理的需求发生了很大的变化，而面向对象数据库很能适应这些新的变化，因此在传统领域面向对象数据库也有着重要的应用市场。
5 面向对象数据库存在的问题及解决方法初步探讨
5.1 面向对象数据库存在的问题
面向对象数据库技术可望成为继关系数据库技术之后的新一代数据管理技术。尽管目前已有大量的研究开发工作，有一些可支持的面向对象数据库系统，但面向对象数据库的成熟仍有存在许多亟待解决的问题：
（1）实现复杂性问题：在实现复杂性和思维复杂性问题上，面向对象模型和关系模型之间存在很大差距――关系模型构造集合以及在集合基础上发展出来的关系，对一个有数学基础的人而言其操作语义显然有思维简洁性，对计算机而言，关系运算可以递归并具有能行性的，计算简洁；而对面向对象模型而言，其思想主要是控制流为主导，也就是通过对象的行为，指引数据的传递。比如在服务驱动的分布式系统中，如SOA，其数据是用XML描述的，但由于其交互性，以及消息扮演的控制流的角色，导致用面向对象的传递信息方式不能发挥作用，所以在数据库的流程和运算上，OODB并不占优势。
（2）理论支持问题：面向对象数据库，并没有严格的理论支持。虽然对象间的关系有聚合、组合、关联、继承登，但这些并不是理论，而是实践结果。不能从理论上推导出这些关系，也就无法实现出支持这些关系的对象数据库。
（3）模型复杂度问题：由于模型较为复杂（而且缺乏数学基础），使得很多系统管理功能难以实现（如权限管理），也不具备SQL处理集合数据的强大能力。
（4）性能问题：由于面向对象数据库中数据被存放在许多地方，因此，有效对象聚集是性能好坏的关键因素。面向对象数据库技术要想能取代传统的数据库技术，性能改善是必不可少的。
5.2 解决方法初步探讨
就目前面向对象数据库而言，它与关系数据库之间的比较并不同与上世纪70年代关系数据库和网状数据库间不能共存的关系。而现在面向对象数据库的兴起是在肯定关系数据库在处理数据简洁性，适合商务用途的基础上的，它是对关系数据库的补充，例如工程和多媒体应用。
在一些不需要很强大计算能力的场所，例如配置一些信息等非业务数据时，可想而知，面向对象数据库将成为下一代数据库的典型代表，并与关系数据库系统并存。它们将在不同的应用领域支持不同的应用需求。
对象数据库需要快速索引能力，以从庞大的数据集中抽取数据。在这方面做得比较好的关系型数据库使用位***索引技术，但数据一旦更新，这些索引就需要重新建立。因为这个原因，很少有对象数据库有这个功能。如果能把关系数据库的索引技术经过一定的手段嵌套在对象数据库中，对象数据库的性能将能得到进一步的提高。
对于标准化，这应该是面向对象数据库发展的当务之急。早日形成关于对象关系的理论，形成一种类似与SQL语言的标准，对厂商加强约束力和实行指导作用，这对当下对象数据库的发展具有显著意义。
6 结束语
面向对象技术是近年来计算机技术界研究的热点，而面向对象方法与先进的数据库技术相结合已成为当今数据库领域研究和发展的主要方向之一。面向对象数据库经过较长时间的发展，已经取得一些关键的进展：业内对面向对象数据库的核心概念逐步取得了共同的认识，其标准化的工作正在进行中；随着核心技术逐步解决，工具正在开发，面向对象数据库管理系统正在走向实用阶段。
面向对象数据库技术对复杂对象既要有极强的表达和建模能力，又要有很强的存储和管理能力，这正是传统数据库技术面向复杂工程数据所难以胜任的关键技术。但由于面向对象模型本身固有的一些特征，业内对面向对象数据库性能和形式化理论的担忧仍然存在。总之，数据库系统发展的趋势是，面向对象数据库和关系数据库将不断融合，继承上述两者的优点，获得更快的发展，最终成为DBS发展的主流。
参考文献：
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[8]徐洁磐. 面向对象数据库系统及其应用[M]. 科学出版社，2003（11）：4～89.
关系型数据库篇8
1电力营销决策支持系统
电力营销决策支持系统由支撑层、数据管理层、决策工具层和决策层四部分组成。在建设电力营销决策支持系统时需要得到数据仓库及数据挖掘技术的支持。在电力营销决策支持系统中需要通过逻辑判断对各种决策数据和辅助决策的方案择优录入，综合出最佳决策解决的方案。通过电力营销决策支持系统得到的决策方案对某个区域内的电力资源的变化和发展做出预测，电力决策者可以通过这些预测做出决策。在电力营销决策支持系统中，需要汇集整理各种元数据，并将它们整理汇集成数据库群，而数据仓库技术可以将这些元数据集成为电力营销决策支持系统需要的数据。可以说数据仓库技术的支持是电力营销决策支持系统的开发必要条件。由于营销决策的决策结构特点，需要特别设计知识获取模块，便于使用专家技术从数据中得到有价值的知识。可以综合利用联机分析处理和数据挖掘技术补充数据仓库中的知识，也可以将某些有特点和代表的营销决策案例存储在数据仓库中，为决策的制定提供参考知识。电力营销决策支持系统是为电力企业的决策者提供营销策略决策辅助的，包括关于电力营销战略、电力运行管理的信息，还有为制定电力营销决策提供支持服务等。同时，为了保障电力营销决策支持系统正常可靠的运行，系统的设计需要保证系统的可靠性、智能性、容错性、开放性、安全性、应用性和可维护性。
2EMDSS开发流程
电力营销决策支持系统是通过数据仓库技术生成与决策制定相关的知识库、模型库、方法库，并进行系统进行统一的管理。在EMDSS中，数据仓库作为一个数据平台，结合DSS分析技术、数据挖掘技术、OLAP技术为数据仓库中的数据进行挖掘和补充。
3数据仓库的开发
3.1数据仓库的数据来源。用电营销管理信息系统的现状和实际需求是构建电力营销数据仓库的基础。因为在电力系统中，电力营销具有分散性，组成数据仓库中的数据，很大一部分来自不同用电数据库中，这些数据库大多来自于各个不同的数据库，其中很大一部分数据库来自不同区域的电力基层，还有一部分数据库来自其他电力系统，甚至有一部分数据库是电力系统以外的，有些数据甚至需要人工录入然后通过Web技术得到提取与转化后才能储存如数据仓库中。
.2数据仓库的设计。与电力营销有关的数据进入数据仓库的时候，需要经过详细的设计，数据仓库才能有效地为电力营销决策的制定提供支持。设计一般分为概念模型、逻辑模型、物理模型三个设计阶段。（1）概念模型设计：主题域的建立，就是确定指标。再确定数据仓库的维度和类别，先对元数据的数据库系统的构成加强理解和分析，考虑元数据在数据库系统中的组织形式和分布，深入理解后可以建立数据仓库系统的概念模型。通过对元数据的构成的理解对元数据的内容有清晰完整的认识。（2）逻辑模型设计：每个数据仓库主题所对应的一个关系表，而逻辑模型就是这种关系模式的表现。逻辑模型也可以被称作关系模型，用关系表示各种主题之间的联系，它简化了一些设计和开发的工作。逻辑模型的建立是数据仓库建立的重要一步，也是电力企业对业务数据的需求的反映，并且也指导物理模型的建立。（3）物理模型设计：传统的数据库设计方法为先设计逻辑模型，再根据逻辑模型建立星形模型，最后是物理模型的建立的模型设计方法。一般而言，物理模型实现的基础是逻辑模型，逻辑模型中建立的星形***可以为建立一个具体的物理模型提供指标实体和详细类别实体，而维度表通常并不是直接转变为物理数据库表，而是为物理模型的建立提供查询参考、过滤和聚合数据。而逻辑模型在数据仓库中的体现就是物理模型，物理模型的建立可以实现数据仓库的物理存取方式、数据存储结构、数据存放位置和分配等功能。数据仓库的使用与维护就是建立DSS应用，即使用数据仓库，DSS应用的特点是从数据出发，数据的不断循环往复的过程，建立一个DSS应用应遵循以下步骤：首先，必须确定DSS所需的数据。将数据仓库中的数据确定到一个可以满足DSS应用要求数据范围；编写程序从相应的数据库中抽取数据；对抽取的数据进行合并，在多个数据源存在的条件下，在抽取数据后还要进行合并、提炼等操作，使这些数据符合数据仓库分析处理的需求；对得到的数据进行分析，对已经得到合并、提炼等操作的新数据进行分析处理，查看数据分析结果是否满足建立的DSS的要求，如果数据还不能满足条件，就需要返回最开始，重新开始一次循环，建立DSS，如果认为数据满足要求，就可以进行对分析结果的报告；得到分析报告，问题得到回答，这个部分一般需要前面几次循环重复的过程才能得到；将结果存入知识库，将本次案例进行例行化存储，如果再进行一次相同的处理分析后，可以不用重复以上部分，直接的到分析结果，这一部分，需要不断地累积加强知识库储备。最后理解分析决策需求，调整和完善系统，维护数据仓库。
4结语
关系型数据库篇9
一、数据库技术发展历史
数据管理是数据库的核心任务，在数据库系统阶段中数据模型是数据库技术的核心和基础。因此，对数据库系统发展阶段的划分应该以数据模型的发展作为主要依据和标志。按照数据模型的发展演变过程，数据库技术从开始到现在短短的30年中，主要经历了三个发展阶段。
（一）第一代数据库系统
第一代数据库系统是20世纪70年代研制的层次和网状数据库系统。层次数据库系统的典型代表是1969年IBM公司研制出的层次模型的数据库管理系统IMS。20世纪60年代末70年代初，美国数据库系统语言协会下属的数据库任务组提出了若干报告，被称为DBTG报告。DBTG报告确定并建立了网状数据库系统的许多概念、方法和技术，是网状数据库的典型代表。在DBTG思想和方法的指引下数据库系统的实现技术不断成熟，开发了许多商品化的数据库系统。
可以说，层次数据库是数据库系统的先驱，而网状数据库则是数据库概念、方法、技术的奠基者。
（二）第二代数据库系统
1970年IBM公司的San Jose研究试验室的研究员Edgar F. Codd发表了题为《大型共享数据库数据的关系模型》的论文，提出了关系数据模型，开创了关系数据库方法和关系数据库理论，为关系数据库技术奠定了理论基础，实现了很多层次和网状模型无法实现的功能。
20世纪70年代是关系数据库理论研究和原型开发的时代，其中以IBM公司的San Jose研究试验室开发的System R和Berkeley大学研制的Ingres为典型代表。大量的理论成果和实践经验终于使关系数据库从实验室走向了社会，因此，人们把20世纪70年代称为数据库时代。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系型的，其中涌现出了许多性能优良的商品化关系数据库管理系统，如DB2、Oracle、Sybase等。这些商用数据库系统的应用使数据库技术日益广泛地应用到企业管理、情报检索、辅助决策等方面，成为实现和优化信息系统的基本技术。
（三）第三代数据库系统
从20世纪80年代以来，数据库技术在商业上的巨大成功刺激了其他领域对数据库技术需求的迅速增长。这些新的领域为数据库应用开辟了新的天地，并在应用中提出了一些新的数据管理的需求，推动了数据库技术的研究与发展。
1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》，提出了第三代数据库管理系统应具有的三个基本特征：（1）应支持数据管理、对象管理和知识管理。（2）必须保持或继承第二代数据库系统的技术。（3）必须对其他系统开放。
面向对象数据模型是第三代数据库系统的主要特征之一；数据库技术与多学科技术的有机结合也是第三代数据库技术的一个重要特征。
二、数据库技术的应用
（一）数据库技术与信息技术
信息技术（IT）是当今使用频率最高的名词之一，它随着计算机技术在工业、农业以及日常生活中的广泛应用，已经被越来越多的个人和企业作为自己赶超世界潮流的标志之一。而数据库技术则是信息技术中一个重要的支撑。没有数据库技术，人们在浩瀚的信息世界中将显得手足无措。
从20世纪50年代中期开始，计算机应用从科学研究部门扩展到企业管理及***府行***部门，人们对数据处理的要求也越来越高。1968年，世界上诞生了第一个商品化的信息管理系统IMS，从此，数据库技术得到了迅猛发展。在互联网日益被人们接受的今天，Internet又使数据库技术、知识、技能的重要性得到了充分的放大。现在数据库已经成为信息管理、办公自动化、计算机辅助设计等应用的主要软件工具之一，帮助人们处理各种各样的信息数据。
（二）数据库技术的应用及特点
数据库最初是在大公司或大机构中用作大规模事务处理的基础。后来随着个人计算机的普及，数据库技术被移植到PC机上，供单用户应用。接着，由于PC机在工作组内连成网，数据库技术就移植到工作组级。现在，数据库正在Internet和内联网中广泛使用。
20世纪60年代中期，数据库技术是用来解决文件处理系统问题的。当时的数据库处理技术还很脆弱，常常发生应用不能提交的情况。20世纪70年代关系模型的诞生为数据库专家提供了构造和处理数据库的标准方法，推动了关系数据库的发展和应用。1979年，Ashton-Tate公司引入了微机产品dBase Ⅱ，并称之为关系数据库管理系统，从此数据库技术移植到了个人计算机上。20世纪80年代中期到后期，终端用户开始使用局域网技术将***的计算机连接成网络，终端之间共享数据库，形成了一种新型的多用户数据处理，称为客户机/服务器数据库结构。现在，数据库技术正在被用来同Internet技术相结合，以便在机构内联网、部门局域网甚至WWW上数据库数据。
三、总结
关系型数据库篇10
关键词：城市基础地理信息数据库 系统组成 存储管理
中***分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）04（c）-0017-02
数据是数字城市构建的“血液”。同时，数字城市需要的数据主要是包含大量的***形的空间数据，它包括栅格***形数据、矢量数据以及关联的属性数据。面向数字城市的城市基础地理信息系统更是涉及到多种空间数据库的管理和互操作问题，顾及空间数据本身海量数据和复杂结构的特点，基础地理信息系统中数据组织的好坏直接关系到系统的效率。我们把城市不同部门数字化建设都要用到的基础数据称为城市基础地理信息数据。
1 城市基础地理信息数据类型
基础地理信息数据分类有很多方法，例如按数据结构来分，有矢量数据、栅格数据、矢量栅格一体化数据；按产品形式分，有数字高程模型数据（DEM）、数字正射影像数据（DOM）、数字栅格地***数据（DRG），数字线划地***数据（DLG）。狭义上，城市基础地理信息数据库的核心任务是4D数据库的建立，这里简单地介绍一下4D产品的概念。
1.1 数字高程模型
DEM是区域地形的数字表示，它由规则水平间隔处地面点的抽样高程矩阵组成。DEM的水平间隔应随地貌类型不同而改变。为控制地表形态，可配套提供离散高程点数据。由于格网的规则性，其X，Y或B，L的交点坐标被省略，通过对应的2值在矩阵中的行列号隐含表示。DEM数据通过一定的算法，能转换为等高线***、透视***、坡度***、断面***、晕渲***，以及与其他数字产品复合形成各种专题***产品；还可计算体积、空间距离、表面积等工程数据。
1.2 数字正射影像（DOM）
DOM是由航空摄影或其他遥感数据经纠正和消除地形影响后形成的数字***像，是地表信息的真实反映，信息量极其丰富。数字正射影像***叠加专题信息之后，摆脱了传统专业线划***过于抽象，非专业人员不易理解的局限，使城市信息更加直观、内容更加丰富多彩，便于***府对城市的管理。数字正射影像数据库可以作为基础地理信息系统建设的重要的背景，可供规划、设计和广大用户直接查询、量算使用。
1.3 数字栅格地***（DRG）
DRG是现有模拟地形***的数字形式。它是由模拟地***经扫描、几何纠正及色彩归化后，形成在内容、几何精度和色彩等方面与地形***基本保持一致的栅格数据文件。可以较为方便的进行放大、漫游、查询等。本产品可作为背景，用于数据参照或修测其他与地理相关的信息，适用于DLG的数据采集、评价和更新；也可与D伽，DEM等数据集成使用，派生新的可视信息，从而提取、更新地***要素；还可以绘制纸质地***，改变地***存储和印制的传统方式。
1.4 数字线划地***（DLG）
DLG是地形***或专题***经过扫描后，对一种或多种地***要素进行跟踪矢量化，再进行矢量纠正形成的一种矢量数据文件。其数据量小、便于分层，能快速生成专题地***。这种数据满足GIS进行各种空间分析要求，被视为带有智能的数据，可随机地进行数据选取和显示，与其它几种产品叠加，便于分析、决策。各种以矢量为基础的地***均可视为DLG。
2 城市基础地理信息数据库的内容
城市基础地理信息数据库主要应包括以下7个数据库：控制测量成果库（CSP）；数字线划地形数据库（DLG）；数字正射影像数据库（DOM）；数字高程模型数据库（DEM）；数字栅格***数据库（DRG）；地名数据库（PN）；元数据库（MD）。基础地理信息数据库还可包括管线、规划、地质等相关数据。基础地理信息数据库的组成结构***如***1所示。
3 城市基础地理信息数据库的逻辑设计
城市基础地理信息数据库必须面对不同的用户或应用群体，系统的主要需求表现在各类数据的快速检索查询、数据的更新与维护以及数据的安全等等多个方面，所以我们必须对数据库中的数据进行合理的组织和分类来满足上述需求。
数据库的逻辑设计主要是根据数据的不同应用对数据进行分类组织。下面以矢量地形***为例阐述数据库的逻辑设计。
矢量地形***数据作为数字线划***的主要组成部分，用以表示城市的基本面貌并作为各种专题数据统一的空间定位载体，包括测量控制点和城市地形、交通、水系、境界、居民地、植被等核心地理要素。在基础地理信息数据库的逻辑设计中，可以设计如下。
（1）矢量地形***数据子库。
矢量地形***数据子库的划分可以依据城市在建立城市基础地理信息系统时使用的矢量地形***数据的比例尺来进行，如有的城市有1∶500、1∶2000和1∶10000的矢量地形数据，就可划分为3个子库，分别为1∶500地形***子库、1∶2000地形***子库、1∶10000地形***子库；而有的城市可能只有1∶500和1∶10000的矢量地形数据，那其地形***子库就有1∶500地形***子库和1∶10000地形***子库两种了。
（2）矢量地形***数据大类。
根据通常应用的需要，将基础数据库中的矢量地形数据按地形实体的大类进行逻辑分组，每一个逻辑组就是一个矢量地形***数据大类。矢量地形数据按照国标可以分为控制点、居民地、交通、水系等几个大类。一个大类中的空间实体数据在逻辑上被看作属于同一范围，其代码的第一位都相同，往往被同时应用。
（3）矢量地形数据***层。
一个矢量地形***数据大类通常包含多个空间实体类型，可以再根据实体的类型（点、线、面）和实体在数据中的意义（辅助信息、主要信息）划分出具体的逻辑层，一个逻辑层还可以含有一个注记层。
（4）矢量地形数据实体。
矢量地形数据实体作为单个***层中的***单元，包含***形数据（几何属性）和非***形数据（非几何属性）。***形数据一般指实体的地理位置和形状，非***形数据包括标量属性（如：高程、面积、长度的数据及实体的编码数据等）和名称属性（如：道路名称、河流名称等）。地理实体按几何形状分为点、线、面三种基本类型，这种分类法对于地理实体的特征描述和编码表示很合适。例如点类有控制点、***地物点等，线类有道路、地类分界线、管线等，而面类有行***区域、建筑物、绿化带等。
4 城市基础地理信息数据库的详细设计
4.1 控制成果数据库
4.1.1 控制成果库系统设计
建立控制成果库主要是对测区基础控制点、像片控制点、空三加密成果、控制概况资料、空三加密概况资料等进行有效组织与管理。控制成果库系统由控制点成果录入、查询两个主要模块组成。
（1）控制点成果录入：控制点成果数据录入模块是对测区的概况资料、基础控制点成果、像片控制点成果、空三加密成果组织入库。（2）控制点成果检索查询：对于基础控制成果、像片控制成果，通过点号进行查询；根据摄区代号对像片控制概况资料、加密成果等资料进行查询。
4.1.2 控制成果数据内容
控制成果库由基础控制成果（内容为城市基础控制点成果）、像片控制概况（内容为像片控制测量的基本情况）、像片控制成果（内容为像片控制点成果）、空三加密概况（内容为航测内业空三加密的基本情况）、空三加密成果组成。
4.2 正射影像库
4.2.1 正射影像库系统设计
正射影像数据库系统由数据入库、数据查询两个主要模块组成。
（1）数据入库模块：正射影像数据入库模块是要把TIFF格式的正射影像导入数据库；二是要把正射影像对应的元数据录入数据库。（2）正射影像数据检索查询：正射影像数据检索查询模块主要是根据***幅号对正射影像元数据进行检索查询。
4.2.2 正射影像库数据内容
正射影像库包括正射影像库成果（内容为正射影像成果）和正射影像元数据。
4.3 数字高程模型库
4.3.1 数字高程模型库系统设计
DEM数据库系统由数据入库、数据查询两个模块组成。
（1）DEM数据入库：数字高程模型的入库包括BLI格式的数据入库及元数据入库两部分。（2）数据查询：数据查询模块指对DEM元数据信息进行查询。
4.3.2 数字高程模型数据内容
数字高程模型数据为拼成一体的济南市DEM数据。
4.4 基本要素数据库
4.4.1 基本要素数据库系统设计
基本要素数据库包括境界、道路、水系、地名及土地利用等五大类基础的空间数据。系统由数据入库、数据查询两个模块组成。
（1）基本要素数据入库模块：由数据库软件提供的矢量数据入库工具把Acr/Info的E00数据导入到数据库中，并用开发的元数据录入模块完成元数据录入。
（2）基本要素数据的检索查询：建立以***号为索引的数据查询机制，根据***号对元数据进行查询。
4.4.2 基本要素数据内容
基本要素数据库主要包括境界、道路、水系、地名及土地利用五大类基础数据及元数据信息。
根据具体的入库需求，在境界、道路、水系、地名及土地利用五类数据中，按照不同的内容进一步细化，共分为12层数据（如表1）。
5 城市基础地理信息数据库的存储管理
随着数据库技术的发展，通常采用数据库（包括关系数据库、对象关系数据库）管理空间数据，使空间数据与非空间数据真正实现一体化的无缝集成，这是当今Gls发展的趋势。采用数据库管理空间数据能够支持海量空间数据存储、数据查询检索灵活、易于数据动态分析、采用开放的Client/Server技术，真正解决数据共享和多用户操作问题，而且它具有强大灵活的开发环境。
目前，在空间数据存储和管理方面应用最为广泛的是支持空间数据存储的数据库技术和能够实现在关系数据库中存储和管理空间数据的中间件技术。能够支持空间几何对象存储和操作的对象关系型数据库管理系统主要有oracle，Microsoft SQL Server，Informix，IBMDBZ等，其中oracle是国际上许多地理信息系统用来管理海量空间对象数据的首选数据库管理系统。在大型地理信息系统的应用中，通常是通过ESRI公司（Environmental systems Research Institute，ESRI）的空间数据引擎ArcSDE结合大型关系数据库（例如oracle，SQL Server）或者Oracle公司针对oracle数据库开发的OracleSpatial来存放和处理空间数据。
5.1 空间数据引擎
空间数据引擎是一种处于应用程序和数据库管理系统之间的开放且基于标准的中间件技术。使用不同GIS厂商数据的客户可以通过空间数据引擎将自身的数据提交给大型关系型DBMS，由DBMS统一管理；同样，客户也可以通过空间数据引擎提供的用户和异种空间数据库之间的数据接口，从关系型DBMS中获取其它类型的GIS数据，并转化成客户可以使用的方式。
于是，空间数据引擎就成为各种格式的空间数据出入大型关系型DBMS的转换通道。空间数据引擎ArcSDE是GIS软件生产商ESRI公司生产的中间件，它是利用关系数据库管理系统（RDB略）的先进特性和真正的客户/服务器（Client/Server）计算模式来管理大型企业海量地理数据的。ArcSDE将空间数据及其相关的属性数据统一地放到商业化程度较高的标准关系数据库中进行管理，同时采用开放策略，提供了开放、灵活、健全的API，开发人员可将空间数据检索和分析功能集成到他们的应用工程中去。这就使得海量空间数据的管理获得了一种比较理想的模式，并且使得在广域网上以真正的Client/Server计算模式提供空间数据访问服务、面向多用户环境成为可能。
ArcSDE的优点：数据库连接配置选择多样性、空间数据表述、数据库可移植性、应用程序可移植性、数据完整性、提供应用编程接口、应用软件和开发工具；ArcSDE是允许通过ESRI公司的GIS软件——ArcInfo，ArcEditor，ArcView，和ArcIMS直接连接空间数据库的标准接口。这些应用软件和它们的综合开发工具提供了一个创建、管理和使用空间信息的完整框架。ArcSDE也支持直接从AutoCAD和Microstation到空间数据库的接口。
5.2 城市基础地理信息数据库的存储方案
城市基础地理信息数据库是空间型的数据库，数据量大，数据类型复杂，必须采用大型商用的关系数据库管理系统。根据国内现状和类似工程的实例，推荐使用Oracle关系数据库管理系统；一方面使用oracle关系数据库管理空间数据库成功的案例较多；另一方面国内在使用。Oracle关系数据库管理空间数据库方面积累了许多经验，这有助于城市基础地理信息数据库的建库和管理。
ArcSDE能够与RDBMS协同工作，提供了空间数据的存储、查询和管理的解决方案。其中，RDBMS负责在关系表中物理地存储数据，ArcSDE则负责为前端的GIS解释数据表中的这些数据。因此，采用ArcSDE与oracle相结合的方式，是城市基础地理信息数据库存储与管理的合适方案。用ArcSDE管理空间数据，数据库实体存放于关系型数据库Oracle中，由Oracle实现对数据库的管理。在此基础上，通过空间数据引擎ArcSDE访问数据库，并提供相应的客户端应用。
参考文献
[1] 丁建勋，程效***，石如文，等.浅谈珠海市基础空间数据检查与建库预处理[J].地理空间信息，2005，4（2）：3-5.