数据库的概述

1. 《数据库系统概论》课程讲什么内容

数据库技术和系统已经成为信息基础设施的核心技术和重要基础。数据库技术作为数据管理的最有效的手段，极大的促进了计算机应用的发展。 本课程系统全面地讲述数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法。包括： 第一篇基础篇，包括绪论、关系数据库、关系数据库标准语言SQL、数据库安全性和数据库完整性，共5章； 第二篇设计与应用开发篇，包括关系数据理论、数据库设计和数据库编程，共3章； 第三篇系统篇，作为选修内容，可以拓展学习。内容包括关系查询处理和查询优化、数据库恢复技术、并发控制和数据库管理系统，共4章； 第四篇新技术篇，包括数据库技术发展概述、大数据管理、内存数据库系统和数据仓库与联机分析处理技术，共4章，作为参考资料供进一步学习数据库技术的学生阅读。 通过本课程学习，使学生系统地掌握数据库系统的基本原理和基本技术。要求在掌握数据库系统基本概念的基础上，能熟练使用SQL语言在某一个数据库管理系统上进行数据库操作；掌握数据库设计方法和步骤，具有设计数据库模式以及开发数据库应用系统的基本能力。

2. 简述数据库管理系统的功能

按功能划分，数据库管理系统大致可分为6个部分：

1、模式翻译：提供数据定义语言。用它书写的数据库模式被翻译为内部表示。数据库的逻辑结构、完整性约束和物理储存结构保存在内部的数据字典中。数据库的各种数据操作（如查找、修改、插入和删除等）和数据库的维护管理都是以数据库模式为依据的。

2、应用程序的编译：把包含着访问数据库语句的应用程序，编译成在dbms支持下可运行的目标程序。

3、交互式查询：提供易使用的交互式查询语言，如SQL.DBMS负责执行查询命令，并将查询结果显示在屏幕上。

4、数据的组织与存取：提供数据在外围储存设备上的物理组织与存取方法。

5、事务运行管理：提供事务运行管理及运行日志，事务运行的安全性监控和数据完整性检查，事务的并发控制及系统恢复等功能。

6、数据库的维护：为数据库管理员提供软件支持，包括数据安全控制、完整性保障、数据库备份、数据库重组以及性能监控等维护工具。

(2)数据库的概述扩展阅读：

计算机数据库管理系统最大的优势在于能够进行数据信息的长期存储和管理。而这一特点在很多领域都有广泛的应用。但是需要注意的是技术人员在增强信息存管率时应当对用户的身份进行细致识别，防止非法用户的入侵，最终减少恶意访问、黑客攻击等问题，真正保障数据信息的安全。

在计算机网络应用的过程中经常会出现信息丢失、系统崩溃等现象，致使数据信息损坏，无法正常调用。

而计算机数据库管理系统主要就是数据的集合存储，在这一存储的过程中，管理系统会按照一定的模式进行数据存储，并建立较为复杂的数据结构关系。这样既能实现数据的单独处理，也能实现数据结合的使用、处理，从而实现高效率的数据恢复。

3. 请用比较简单的话概述一下什么是数据库

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，着名的数据仓库专家W.H.Inmon在其着作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：
1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。

数据仓库系统体系结构

·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；

·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

4. 网站数据库的网站数据库概述

access更适合一般的企业网站，因为开发技术简单，而且在数据量不是很大的网站上，检索速度快。不用专门去分离出数据库空间，数据库和网站在一起，节约了成本。而一般的大型政府，门户网站 ，由于数据量比较大，所以选用SQL数据库，可以提高海量数据检索的速度。
作为网络的一个重要应用，数据库在网站建设与网络营销中发挥着重要的作用，与普通网站相对而言，具有数据库功能的网站网页我们通常称为动态页面，也就是说页面不是一成不变的，页面上内容（或部分内容）是动态生成的，它可以根据数据库中相应部分内容的调整而变化，使网站内容更灵活，维护更方便，更新更便捷。

5. 百度数据库简要概况及特点

数据库系统的特点：

1。数据的结构化

2。数据的独立性

3.数据冗余度低

4.数据由DBMS统一管理

6. 移动数据库的移动数据库概述

移动数据库作为分布式数据库的延伸和扩展，拥有分布式数据库的诸多优点和独特的特性，能够满足未来人们访问信息的要求，具有广泛的应用前景。 典型的移动数据库原型系统结构如图所示。
移动数据库可以看作是传统数据库系统的扩展。移动数据库系统大致分类如下：
a．移动多数据库系统。
b．移动同构数据库系统。
c．移动异构数据库系统。
d．移动异构多数据库系统。 移动数据库基本上由三种类型的主机组成：移动主机（Mobile Hosts），移动支持站点（Mobile Support Stations）和固定主机（Fixed Hosts）。
固定主机就是通常含义上的计算机，他们之间通过高速固定网络进行连接，不能对移动设备进行管理。移动支持站点具有无线通讯接口，可以和移动设备进行数据通信。移动支持站点和固定主机之间的通信是通过固定网络进行的。一个移动支持站点覆盖的地区区域被称为信元（Cell），在一个信元内的移动主机可以通过无线通信网络与覆盖这一区域的移动支持站点进行通讯，完成信息数据的检索。 （1）复制和缓存技术。移动数据库环境中，通过采用一种弱一致性服务器级复制机制，提高了响应时间。缓存技术是通过在客户机上缓存数据服务器上的部分数据，降低客户访问数据库服务器的频率。
（2）数据广播技术。利用从服务器到移动客户机的下行带宽远远大于从移动客户机到服务器的上行带宽的这种网络非对称性，把大多数移动用户频繁访问的数据组织起来，以周期性的广播形式提供给移动客户机。
（3）位置管理。移动用户的位置管理主要集中在两个方面：一是如何确定移动用户的当前位置，二是如何存储，管理和更新位置信息。可以采用移动计算机都在自己的宿主服务器上作永久登记，当它移动到任何其它区域是，向其宿主服务器通报其当前位置。
（4）查询处理及优化。在移动数据库环境中，由于用户的移动，频繁的断接以及用户所处网络环境的多样性，移动查询优化必须采用动态策略，以适应不断变化的画境。
（5）移动事务处理。 （1）数据的一致性问题。移动数据库的一个显着特点就是移动终端之间以及与服务器之间的连接时一种弱连接，即低带宽，长延迟，不稳定和经常性断开。为了支持用户在弱环境下对数据库的操作，现在普遍采用乐观复制方法，允许用户对本地缓存上的数据副本进行操作，待网络重新连接后再与数据库服务器或其他终端交换数据修改信息，并通过冲突检测机制来协调和恢复数据的一致性。
（2）高效的事务处理。通过采用完善的日志记录策略，事务移动过程中的用户位置属性实时更新等策略来设计和实现新的事务管理策略和算法。
（3）数据的安全性。通过采用对移动终端进行认证，防止非法终端的欺骗性接入；对无线通信进行加密，防止数据信息泄露；对下载的数据副本加密存储，防止移动终端物理丢失后的数据泄密等手段保证数据安全。 （1） 内核结构微小化。
（2） 对标准的SQL支持。
（3） 事务管理功能的强化。
（4） 完善的数据同步机制。
（5） 支持串行通信，TCP/IP通信，红外线，蓝牙等多种连接协议。
（6） 完备的嵌入式数据库管理功能。
（7） 支持Windows CE，Palm OS等多种目前流行的嵌入式操作系统。 (1)数据的分布和复制。数据不均衡的分布在基站和移动单元中。移动数据库的一个显着特点是移动终端之间以及与服务器之间的连接是一种弱连接，即帝宽带、长延时、不稳定和经常性的断开，由于数据库一致性的约束，这增加了管理缓存的难度。现在普遍采用的方法允许移动单元处理其自身的事务，对本地缓存上的数据副本进行操作。在长时间断开连接时，缓存试图为移动单元提供最频繁访问的数据或更新的数据。。带网络重新连接后再与数据库服务器或其他终端交换数据修改信息，并通过冲突检测和协调来恢复数据的一致性。
（2）事务模型。在移动环境中，事务的容错和纠错变得棘手。一个移动事物在几个基站上顺序执行，由于移动设备的移动性，执行过程可能会涉及多个数据集合，此时缺乏对事务执行的集中协调。因此须对事物的传统ACID性质进行修正，并定义新事务管理策略和算法。
（3）查询处理。了解数据的存储位置影响到查询处理的性价比分析。由于移动单元的移动性和快速的资源变化，查询优化变得更复杂。当查询结果返回到移动单元时，这些移动单元可能正处于移动当中，或正在穿越信元边界，但用户接收到的查询结果必须正确而完整的。
（4）回复和容错。移动数据库环境必须解决地址错误、介质失效、事务和通信失效所导致的问题。
（5）移动数据库设计。由于移动性以及频繁的关机，执行查询是全局名字解析问题变得复杂。移动数据库设计必须考虑到元数据的许多管理问题。
（6）基于位置的服务。随着客户机的移动，依赖于位置的高速缓存信息也随之失效。此外，要频繁更新依赖于位置的查询，然后应用这些查询以更新高速缓存，也会带来问题。
（7）安全。移动数据的安全性不如固定位置数据的安全性。

7. 数据库系统概论

数据：科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。

数据库：（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

数据库系统：（database systems），是由数据库及其管理软件组成的系统。它是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。它是一个实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质、处理对象和管理系统的集合体。

数据库管理系统：(database management system)是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。DBMS提供数据定义语言DDL（Data Definition Language）与数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。

8. 数据库概念模型的基本概述

把面向对象的方法和数据库技术结合起来可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相一致。面向对象数据库系统是为了满足新的数据库应用需要而产生的新一代数据库系统。
数据库概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。数据库概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。建立数据概念模型，就是从数据的观点出发，观察系统中数据的采集、传输、处理、存储、输出等，经过分析、总结之后建立起来的一个逻辑模型，它主要是用于描述系统中数据的各种状态。这个模型不关心具体的实现方式（例如如何存储）和细节，而是主要关心数据在系统中的各个处理阶段的状态。 实际上，数据流图也是一种数据概念模型。