推理資料庫
Ⅰ 關於資料庫的知識
資料庫是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫.J.Martin給資料庫下了一個比較完整的定義：資料庫是存儲在一起的相關數據的集合，這些數據是結構化的，無有害的或不必要的冗餘，並為多種應用服務；數據的存儲獨立於使用它的程序；對資料庫插入新數據，修改和檢索原有數據均能按一種公用的和可控制的方式進行。當某個系統中存在結構上完全分開的若干個資料庫時，則該系統包含一個「資料庫集合」。
資料庫的基本結構分三個層次，反映了觀察資料庫的三種不同角度。
(1)物理數據層。
它是資料庫的最內層，是物理存貯設備上實際存儲的數據的集合。這些數據是原始數據，是用戶加工的對象，由內部模式描述的指令操作處理的位串、字元和字組成。
(2)概念數據層。
它是資料庫的中間一層，是資料庫的整體邏輯表示。指出了每個數據的邏輯定義及數據間的邏輯聯系，是存貯記錄的集合。它所涉及的是資料庫所有對象的邏輯關系，而不是它們的物理情況，是資料庫管理員概念下的資料庫。
(3)邏輯數據層。
它是用戶所看到和使用的資料庫，表示了一個或一些特定用戶使用的數據集合，即邏輯記錄的集合。
資料庫不同層次之間的聯系是通過映射進行轉換的。
資料庫的主要特點
(1)實現數據共享。
數據共享包含所有用戶可同時存取資料庫中的數據，也包括用戶可以用各種方式通過介面使用資料庫，並提供數據共享。
(2)減少數據的冗餘度。
同文件系統相比，由於資料庫實現了數據共享，從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數據，減少了數據冗餘，維護了數據的一致性。
(3)數據的獨立性。
數據的獨立性包括資料庫中資料庫的邏輯結構和應用程序相互獨立，也包括數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構。
(4)數據實現集中控制。
文件管理方式中，數據處於一種分散的狀態，不同的用戶或同一用戶在不同處理中其文件之間毫無關系。利用資料庫可對數據進行集中控制和管理，並通過數據模型表示各種數據的組織以及數據間的聯系。
(5)數據一致性和可維護性，以確保數據的安全性和可靠性。
主要包括：①安全性控制：以防止數據丟失、錯誤更新和越權使用；②完整性控制：保證數據的正確性、有效性和相容性；③並發控制：使在同一時間周期內，允許對數據實現多路存取，又能防止用戶之間的不正常交互作用；④故障的發現和恢復：由資料庫管理系統提供一套方法，可及時發現故障和修復故障，從而防止數據被破壞
(6)故障恢復。
由資料庫管理系統提供一套方法，可及時發現故障和修復故障，從而防止數據被破壞。資料庫系統能盡快恢復資料庫系統運行時出現的故障，可能是物理上或是邏輯上的錯誤。比如對系統的誤操作造成的數據錯誤等。
Ⅱ 資料庫主要分為哪兩種類型
資料庫主要分為關系資料庫和非關系型資料庫（Nosql）。
1、關系資料庫
關系型資料庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似，關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。
常見的關系型資料庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關系型資料庫。
2、非關系型資料庫（NoSQL）
指分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。
(2)推理資料庫擴展閱讀
關系資料庫分為兩類：一類是桌面資料庫，例如Access、FoxPro和dBase等；另一類是客戶/伺服器資料庫，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面資料庫用於小型的、單機的應用程序，它不需要網路和伺服器，實現起來比較方便，但它只提供數據的存取功能。
客戶/伺服器資料庫主要適用於大型的、多用戶的資料庫管理系統，應用程序包括兩部分：一部分駐留在客戶機上，用於向用戶顯示信息及實現與用戶的交互；另一部分駐留在伺服器中，主要用來實現對資料庫的操作和對數據的計算處理。
Ⅲ 資料庫類型是根據什麼劃分的
主要可以分為下面四個資料庫：
1、模糊資料庫，指能夠處理模糊數據的資料庫。一般的資料庫都是以二直邏輯和精確的數據工具為基礎的，不能表示許多模糊不清的 事情。隨著模糊數學理論體系的建立，人們可以用數量來描述模糊事件並能進行模糊運算。這樣就可以把不完全性、不確定性、模糊性引入資料庫系統中，從而形成模糊資料庫。模糊資料庫研究主要有兩方面，首先是如何在資料庫中存放模糊數據；其次是定義各種運算建立模糊數據上的函數。模糊數的表示主要有模糊區間數、模糊中心數、模糊集合數和隸屬函數等。
2、統計資料庫，管理統計數據的資料庫系統。這類資料庫包含有大量的數據記錄，但其目的是向用戶提供各種統計匯總信息，而不是提供單個記錄的信息。
3、網狀資料庫，處理以記錄類型為結點的網狀數據模型的資料庫。處理方法是將網狀結構分解成若干棵二級樹結構，稱為系。系類型 是二個或二個以上的記錄類型之間聯系的一種描述。在一個系類型中，有一個記錄類型處於主導地位，稱為系主記錄類 型，其它稱為成員記錄類型。系主和成員之間的聯系是一對多的聯系。網狀資料庫的代表是DBTG系統。1969年美國的 CODASYL組織提出了一份「DBTG報告」，以後，根據DBTG報告實現的系統一般稱 為DBTG系統。現有的網狀資料庫系統大都是採用DBTG方案的。DBTG系統是典型的三級結構體系：子模式、模式、存儲模式。相應的數據定義語言分別稱為子模式定義語言SSDDL，模式定義語言SDDL，設備介質控制語言DMCL。另外還有數據操縱語言DML。
4、演繹資料庫，是指具有演繹推理能力的資料庫。一般地，它用一個資料庫管理系統和一個規則管理系統來實現。將推理用的事實數據存放在資料庫中，稱為外延資料庫；用邏輯規則定義要導出的事實，稱為內涵資料庫。主要研究內容為，如何有效地計 算邏輯規則推理。具體為：遞歸查詢的優化、規則的一致性維護。
Ⅳ 什麼是關系型資料庫查找資料，了解資料庫的種類，除了關系型資料庫以外還有哪些類型的資料庫呢它們各
摘要 除了關系型資料庫以外還有其他類型的資料庫：模糊資料庫
Ⅳ 知識庫的推理機制
資料庫、推理機與知識庫三者共同構成專家系統的三大組成要素。其中資料庫存放所有的原始數據資料;推理機接收從「人機介面」部分傳送來的信息，根據資料庫中的推理記錄，調用知識庫中的有關知識對該信息作出相應處理，並將處理結果送往人機介面部分和其他機構;知識庫用來存放相關領域專家知識，主要是規則庫、事實庫和解釋庫。
在基於規則的專家系統中，規則被表示成:
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其中，Eij為前提條件項，Hi為結論。事實上，一條規則的各前提條件項的重要性是不相同的，因此，應該把這種重要性施加於規則之上。為此，把規則表示成如下形式:R1∶［(Wi1·(Ei1))/(Ti1)∩(Wi2·(Ei2))/(Ti2)∩…∩(Wini·(Eini))/(Tini)→(Hi)］其中，Wij≥0，且 ，Wij表示Eij的重要度，即權;0≤Tij≤1，Tij為條件項Eij的真度;0≤CFi≤1，CFi為規則Ri的可信因子。另外選定一個閾值(1/2≤≤1)，若規則Ri滿足 ，則規則Ri可選擇。規則Ri的運用可推出結論Hi具有真度:T(Hi)=CFi×Ti
上述推理方式避免了完全匹配的限制，有利於推出可信度較高的結論。
Ⅵ 資料庫FD推理規則
這個首先要知道什麼是閉包，主要是根據armstrong公理能夠推倒出的都算在閉包里。
比如 AB->B, AC-B這些都算
Armstrong公理系統: 設U為屬性集總體, F是U上的一組函數依賴, 於是有關系模式R<U, F>, 對R<U, F>來說有以下的推理規則：
A1 自反律: 若Y（=X（= U, 則X->Y為F所蘊含
A2 增廣律: 若X->Y為F所蘊含, 且Z(=U, 則XZ->YZ 為F所蘊含
A3 傳遞律: 若X->Y和Y->Z為F所蘊含, 則X->Z為F所蘊含
定義2: F的閉包 在關系模式R<U, F>中為F所蘊含的函數依賴的全體, 記作F+
Ⅶ 資料庫種類
數據的種類？我還第一次聽說。
資料庫是用來存放數據的一種伺服器。應該只有大型小型之分。
大型資料庫有：oracl、SQL server
小型資料庫有：Access、MySQL、BD2等。
Ⅷ 資料庫問題~~很簡單的。。
資料庫文件有以下幾種類型，各有如下功能：
模糊資料庫
指能夠處理模糊數據的資料庫。一般的資料庫都是以二直邏輯和精確的數據工具為基礎的，不能表示許多模糊不清的
事情。隨著模糊數學理論體系的建立，人們可以用數量來描述模糊事件並能進行模糊運算。這樣就可以把不完全性、不確定性、模糊性引入資料庫系統中，從而形成模糊資料庫。模糊資料庫研究主要有兩方面，首先是如何在資料庫中存放模糊數據；其次是定義各種運算建立模糊數據上的函數。模糊數的表示主要有模糊區間數、模糊中心數、模糊集合數和隸屬函數等。
統計資料庫
管理統計數據的資料庫系統。這類資料庫包含有大量的數據記錄，但其目的是向用戶提供各種統計匯總信息，而不是提供單個記錄的信息。
網狀資料庫
處理以記錄類型為結點的網狀數據模型的資料庫。處理方法是將網狀結構分解成若干棵二級樹結構，稱為系。系類型
是二個或二個以上的記錄類型之間聯系的一種描述。在一個系類型中，有一個記錄類型處於主導地位，稱為系主記錄類
型，其它稱為成員記錄類型。系主和成員之間的聯系是一對多的聯系。網狀資料庫的代表是DBTG系統。1969年美國的
CODASYL組織提出了一份「DBTG報告」，以後，根據DBTG報告實現的系統一般稱 為DBTG系統。現有的網狀資料庫系統大都是採用DBTG方案的。DBTG系統是典型的三級結構體系：子模式、模式、存儲模式。相應的數據定義語言分別稱為子模式定義語言SSDDL，模式定義語言SDDL，設備介質控制語言DMCL。另外還有數據操縱語言DML。
演繹資料庫
是指具有演繹推理能力的資料庫。一般地，它用一個資料庫管理系統和一個規則管理系統來實現。將推理用的事實數據存放在資料庫中，稱為外延資料庫；用邏輯規則定義要導出的事實，稱為內涵資料庫。主要研究內容為，如何有效地計
算邏輯規則推理。具體為：遞歸查詢的優化、規則的一致性維護等。
常見的資料庫對象有以下幾種：
表： 由行和列構成的集合，用來存儲數據
數據類型： 定義列或變數的數據類型，SQL Server提供了系統數據類型，並允許用戶自定義數據類型
視圖 ：由表或其他視圖導出的虛擬表
索引 ：為數據快速檢索提供支持且可以保證數據唯一性的輔助數據結構
約束 ：用於為表中的列定義完整性的規則
默認值： 為列提供的預設值
存儲過程： 存放於伺服器的預先編譯好的一組T-SQL語句
觸發器： 特殊的存儲過程，當用戶表中數據改變時，該存儲過程被自動執行
當然是SQL，難道我說的不對么？
Ⅸ 資料庫的類型都有哪些
資料庫有兩種類型，分別是關系型資料庫與非關系型資料庫。
資料庫，簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。
關系型資料庫主要有：
Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。
非關系型資料庫主要有：
NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。
(9)推理資料庫擴展閱讀：
非關系型資料庫的優勢：
1、性能高：NOSQL是基於鍵值對的，可以想像成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。
2、可擴展性好：同樣也是因為基於鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。
關系型資料庫的優勢：
1、可以復雜查詢：可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。
2、事務支持良好：使得對於安全性能很高的數據訪問要求得以實現。