数据库术语

Ⅰ 数据库 名词解释

数据库的概念:

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，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。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

数据库的定义:

定义1:数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。

简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

定义2:

严格来说，数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织、描述和储存在一起、具有尽可能小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。

这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。[1] [2]

数据库的处理系统:

数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，它存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。

数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。

数据库的基本结构:

数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。

以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库；以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库；以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。

⑴ 物理数据层。

它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。

⑵ 概念数据层。

它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。

⑶ 用户数据层。

它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。

数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。

数据库的主要特点:

⑴ 实现数据共享

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

⑵ 减少数据的冗余度

同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

⑶ 数据的独立性

数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

⑷ 数据实现集中控制

文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

⑸数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性

主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

⑹ 故障恢复

由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。

数据库的数据种类:

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

1.数据结构模型

⑴数据结构

所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。

如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS=(D，R)称为数据结构。

例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS=(D，R)，即一个数组。

⑵数据结构类型

数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。

数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关；数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。

这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。

比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。

2.层次、网状和关系数据库系统

⑴层次结构模型

层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。

按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Management System)是其典型代表。

⑵网状结构模型

按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Database Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。

⑶ 关系结构模型

关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。

由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。

在关系数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。

dBASEⅡ就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题（如人事管理问题），有时需要多个关系才能实现。用dBASEⅡ建立起来的一个关系称为一个数据库（或称数据库文件），而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEⅡ的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。

因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。

数据库的发展简史:

1 数据库的技术发展

使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段 。

2 数据管理的诞生

数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1950 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。

1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。

数据库系统的萌芽出现于二十世纪60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。

最早出现的网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发的IDS（Integrated Data Store）。1964年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也即第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。IDS 具有数据模式和日志的特征，但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码生成。之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统，并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。

网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟，在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。在数据库发展史上，网状数据库占有重要地位。

层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的，最着名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。从60年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。

1973年Cullinane公司（也就是后来的Cullinet软件公司），开始出售Goodrich公司的IDMS改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。

数据库的关系由来:

网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。

1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。尽管之前在1968年Childs已经提出了面向集合的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。Codd的心愿是为数据库建立一个优美的数据模型。后来Codd又陆续发表多篇文章，论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准，用数学理论奠定了关系数据库的基础。关系模型有严格的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于理解和使用。但是当时也有人认为关系模型是理想化的数据模型，用来实现DBMS是不现实的，尤其担心关系数据库的性能难以接受，更有人视其为当时正在进行中的网状数据库规范化工作的严重威胁。为了促进对问题的理解，1974年ACM牵头组织了一次研讨会，会上开展了一场分别以Codd和Bachman为首的支持和反对关系数据库两派之间的辩论。这次着名的辩论推动了关系数据库的发展，使其最终成为现代数据库产品的主流。

1969年Edgar F.“Ted” Codd发明了关系数据库。

1970年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是着名的System R。其目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。该项目结束于1979年，完成了第一个实现sql的 DBMS。然而IBM对IMS的承诺阻止了System R的投产，一直到1980年System R才作为一个产品正式推向市场。IBM产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉，重视质量，尽量减少故障；IBM是个大公司，官僚体系庞大，IBM内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。

然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres公司以及硅谷的其他厂商所商品化。后来，System R和Ingres系统双双获得ACM的1988年“软件系统奖”。

1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。其代表产品有Oracle、IBM公司的 DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。

数据库的发展阶段：

数据库发展阶段大致划分为如下的几个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段、高级数据库阶段。

人工管理阶段

20世纪50年代中期之前，计算机的软硬件均不完善。硬件存储设备只有磁带、卡片和纸带，软件方面还没有操作系统，当时的计算机主要用于科学计算。这个阶段由于还没有软件系统对数据进行管理，程序员在程序中不仅要规定数据的逻辑结构，还要设计其物理结构，包括存储结构、存取方法、输入输出方式等。当数据的物理组织或存储设备改变时，用户程序就必须重新编制。由于数据的组织面向应用，不同的计算程序之间不能共享数据，使得不同的应用之间存在大量的重复数据，很难维护应用程序之间数据的一致性。

这一阶段的主要特征可归纳为如下几点：

（1）计算机中没有支持数据管理的软件，计算机系统不提供对用户数据的管理功能，应用程序只包含自己要用到的全部数据。用户编制程序，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以即存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序极具无任何存在的价值，数据无独立性。

（2）数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加入这组数据，哪个部分都不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费存储空间。

（3）不能单独保存数据。在程序中要规定数据的逻辑结构和物理结构，数据与程序不独立。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则毫无用处。所以，所有程序的数据不单独保存。数据处理的方式是批处理。

文件系统阶段:

这一阶段的主要标志是计算机中有了专门管理数据库的软件——操作系统（文件管理）。

上世纪50年代中期到60年代中期，由于计算机大容量直接存储设备如硬盘、磁鼓的出现，

推动了软件技术的发展，软件的领域出现了操作系统和高级软件，操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，操作系统为用户使用文件提供了友好界面。操作系统的出现标志着数据管理步入一个新的阶段。在文件系统阶段，数据以文件为单位存储在外存，且由操作系统统一管理，文件是操作系统管理的重要资源。

文件系统阶段的数据管理具有一下几个特点：

优点

（1）数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插入等操作。

（2）数据的逻辑结构与物理结构有了区别，程序和数据分离，使数据与程序有了一定的独立性，但比较简单。数据的逻辑结构是指呈现在用户面前的数据结构形式。数据的物理结构是指数据在计算机存储设备上的实际存储结构。程度与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读/写）。

（3）文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系需要通过程序去构造。

（4）数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程度与数据结构之间的依赖关系并未根本改变。

（5）用户的程序与数据可分别存放在外存储器上，各个应用程序可以共享一组数据，实现了以文件为单位的数据共享文件系统。

（6）对数据的操作以记录为单位。这是由于文件中只存储数据，不存储文件记录的结构描述信息。文件的建立、存取、查询、插入、删除、修改等操作，都要用程序来实现。

（7）数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。

缺点

文件系统对计算机数据管理能力的提高虽然起了很大的作用，但随着数据管理规模的扩大，数据量急剧增加，文价系统显露出一些缺陷，问题表现在：

（1）数据文件是为了满足特定业务领域某一部门的专门需要而设计，数据和程序相互依赖，数据缺乏足够的独立性。

（2）数据没有集中管理的机制，其安全性和完整性无法保障，数据维护业务仍然由应用程序来承担；

（3）数据的组织仍然是面向程序，数据与程序的依赖性强，数据的逻辑结构不能方便地修改和扩充，数据逻辑结构的每一点微小改变都会影响到应用程序；而且文件之间的缺乏联系，因而它们不能反映现实世界中事物之间的联系，加上操作系统不负责维护文件之间的联系，信息造成每个应用程序都有相对应的文件。如果文件之间有内容上的联系，那也只能由应用程序去处理，有可能同样的数据在多个文件中重复储存。这两者造成了大量的数据冗余。

（4）对现有数据文件不易扩充，不易移植，难以通过增、删数据项来适应新的应用要求。

数据库系统阶段：

20世纪60年代后期，随着计算机在数据管理领域的普遍应用，人们对数据管理技术提出了更高的要求：希望面向企业或部门，以数据为中心组织数据，减少数据的冗余，提供更高的数据共享能力，同时要求程序和数据具有较高的独立性，当数据的逻辑结构改变时，不涉及数据的物理结构，也不影响应用程序，以降低应用程序研制与维护的费用。数据库技术正是在这样一个应用需求的基础上发展起来的。

概括起来，数据库系统阶段的数据管理具有以下几个特点：

（1）采用数据模型表示复杂的数据结构。数据模型不仅描述数据本身的特征，还要描述数据之间的联系，这种联系通过所有存取路径。通过所有存储路径表示自然的数据联系是数据库与传统文件的根本区别。这样，数据不再面向特定的某个或多个应用，而是面对整个应用系统。如面向企业或部门，以数据为中心组织数据，形成综合性的数据库，为各应用共享。

（2）由于面对整个应用系统使得，数据冗余小，易修改、易扩充，实现了数据贡献。不同的应用程序根据处理要求，从数据库中获取需要的数据，这样就减少了数据的重复存储，也便于增加新的数据结构，便于维护数据的一致性。

（3）对数据进行统一管理和控制，提供了数据的安全性、完整性、以及并发控制。

（4）程序和数据有较高的独立性。数据的逻辑结构与物理结构之间的差别可以很大，用户以简单的逻辑结构操作数据而无须考虑数据的物理结构。

（5）具有良好的用户接口，用户可方便地开发和使用数据库。

从文件系统发展到数据库系统，这在信息领域中具有里程碑的意义。在文件系统阶段，人们在信息处理中关注的中心问题是系统功能的设计，因此程序设计占主导地位；而在数据库方式下，数据开始占据了中心位置，数据的结构设计成为信息系统首先关心的问题，而应用程序则以既定的数据结构为基础进行设计。

数据库发展趋势:

随着信息管理内容的不断扩展，出现了丰富多样的数据模型（层次模型，网状模型，关系模型，面向对象模型，半结构化模型等），新技术也层出不穷（数据流，Web数据管理，数据挖掘等）。每隔几年，国际上一些资深的数据库专家就会聚集一堂，探讨数据库研究现状，存在的问题和未来需要关注的新技术焦点。过去已有的几个类似报告包括：1989年Future Directions inDBMS Research-The Laguna BeachParticipants ；1990年DatabaseSystems : Achievements and Opportunities ；1991年W.H. Inmon 发表的《构建数据仓库》；1995年Database。

常见数据库厂商:

1. SQL Server

只能在windows上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据库。

2. Oracle

能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。

3. Sybase ASE

能在所有主流平台上运行（包括 windows）。 但由于早期Sybase与OS集成度不高，因此VERSION11.9.2以下版本需要较多OS和DB级补丁。在多平台的混合环境中，会有一定问题。

4. DB2

能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器，而国内到97年约占5%。

Ⅱ 数据库储存的基本用语有哪些

存储过程是数据库存储的一个重要功能，但是MySQL在5.0版本以前并不支持存储过程，这使得MySQL在应用上大打折扣。MySQL5.0版本开始支持存储过程，这样既可以有效提高数据库的处理速度，同时也可以提高数据库编程的灵活性。存储过程的创建数据库中的存储过程可以看作是对数据库编程中面向对象方法的模拟，存储过程的开发语法也与面向对象类似，简单且容易掌握。

创建语法格式及相关案例

3.案例语句解释（1)存储过程的功能把user_id为2，4，6，8，10记录的score字段值修改为传入的参数值。

2）第1条语句“DELIMITER//”的含义（（1)表示把MySQL分隔符修改为“//”，MySQL默认以分号“；”为分隔符。

（2）如果没有声明分隔符，编译器会把存储过程中的分号“；”当成SQL语句结束分隔符进行处理，则存储过程的编译过程会报错。

（3）要事先用DELIMITER关键字声明当前分隔符为“//”，这样MySQL才会将分号“；”当作存储过程中的代码，而不是语句MySQL中语句的结束分隔符。

3）第7条语句“DELIMITER；”的含义表示程序的最后把分隔符还原为分号“；”。

4）存储过程的参数（（1)存储过程根据需要可能会有输入、输出、输入输出参数。

（2）本案例中有一个输入参数s，类型是int型。

（3）如果有多个参数，用逗号“，”分隔开。

5存储过程参数的开始与结束标识（（1)开始使用BEGIN进行标识。

（2）结束使用END进行标识。存储过程在数据库中运算时自动生成各种执行方式，大大提高了对其运行时的执行速度。

用户通过指定已经定义的存储过程名字并给出相应的存储过程参数来调用并执行它，从而完成一个或一系列的数据库操作。1.调用格式CALL+存储过程名+参数例如，CALLfirst_proc(100)存储过程first_proc在数据库服务器上的创建过程如图3−1所示。在调用执行存储过程first_proc前，需用第2章的user.sql脚本进行初始建表；建表成功后，则可执行调用存储过程first_proc，如图3−2所示。执行完毕后可以看到，user表中user_id为2、4、6、8、10记录的score字段值均变为100，如图

存储过程的创建

存储过程的调用

存储过程执行完后的数据表

Ⅲ 数据库的名词解释

计算机存储器中合理组织的，可供计算机使用的相关数据的集合。这些数据很少重复，数据的存储独立于使用它的程序，可为多个用户所共享

Ⅳ 试解释下列术语:数据库,数据库管理系统,数据库系统,外模式,概念式和内模式

所谓数据库就是一个有结构的,集成的,可共享的,统一管理的数据集合.
数据库管理系统是一种用来管理数据库的商品化软件.
数据库系统:将所有的数据按数据模型进行集中存放,即存放在数据库中,由一个软件实行统一的数据管理
外模式是单个用户用到的数据逻辑结构的抽象描述.
内模式是数据库中数据存储结构,存储方法,存储策略的抽象描述.

Ⅳ reference是什么意思

“reference”是个多义词，它可以指引证, 参考, 索引（汉语词语）, 索引（数据库术语）。

引证
引证
【词目】引证
【拼音】yǐn zhèng

参考
参考
指参合查考有关的资料。《汉书·息夫躬传》：“观览古戒，反复参考。”在研究或处理某些事情时，把另外的资料或数据拿来对照。

索引（汉语词语）
索引（汉语词语）
索引，指将文献中具有检索意义的事项（可以是人名、地名、词语、概念、或其他事项）按照一定方式有序编排起来，以供检索的工具书。

索引（数据库术语）
索引（数据库术语）
索引，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓名（name）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。
在关系数据库中，索引是一种与表有关的数据库结构，它可以使对应于表的SQL语句执行得更快。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O操作；第二种就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中的ROWID（相当于页码）快速找到表中对应的记录。

Ⅵ 数据库中常用的英语单词有哪些

下列是一些数据库中经常碰到的英文单词：
Access method（访问方法）：此步骤包括从文件中存储和检索记录。
Alias（别名）：某属性的另一个名字。在SQL中，可以用别名替换表名。
Alternate keys（备用键，ER/关系模型）：在实体/表中没有被选为主健的候选键。
Anomalies（异常）参见更新异常（update anomalies）
Application design（应用程序设计）：数据库应用程序生命周期的一个阶段，包括设计用户界面以及使用和处理数据库的应用程序。
Attribute（属性）（关系模型）：属性是关系中命名的列。
Attribute（属性）（ER模型）：实体或关系中的一个性质。
Attribute inheritance（属性继承）：子类成员可以拥有其特有的属性，并且继承那些与超类有关的属性的过程。
Base table（基本表）：一个命名的表，其记录物理的存储在数据库中。
Binary relationship（二元关系）：一个ER术语，用于描述两个实体间的关系。例如，panch Has Staff。
Bottom-up approach（自底向上方法）：用于数据库设计，一种设计方法学，他从标识每个设计组建开始，然后将这些组件聚合成一个大的单元。在数据库设计中，可以从表示属性开始底层设计，然后
将这些属性组合在一起构成代表实体和关系的表。
Business rules（业务规则）：由用户或数据库的管理者指定的附加规则。
Candidate key（候选键，ER关系模型）：仅包含唯一标识实体所必须得最小数量的属性/列的超键。
Cardinality（基数）：描述每个参与实体的可能的关系数目。
Centralized approach（集中化方法,用于数据库设计）：将每个用户试图的需求合并成新数据库应用程序的一个需求集合
Chasm trap（深坑陷阱）：假设实体间存在一根，但某些实体间不存在通路。
Client（客户端）：向一个或多个服务器请求服务的软件应用程序。
Clustering field（群集字段）：记录总的任何用于群集（集合）航记录的非键字段，这些行在这个字段上有相同的值。
Clustering index（群集索引）：在文件的群集字段上定义的索引。一个文件最多有一个主索引或一个群集索引。
Column（列）：参加属性（attribute）。
Complex relationship（复杂关系）：度数大于2的关系。
Composite attribute（复合属性）：由多个简单组件组成的属性。
Composite key（复合键）：包含多个列的主健。
Concurrency control（并发控制）：在多用户环境下同时执行多个十五并保证数据完整性的一个DBMS服务。
Constraint（约束）：数据库不允许包含错误数据的一致性规则。
Data conversion and loading（数据转换和加载）：数据库应用生命周期重的一个阶段，包括转换现有数据到新数据库中以及酱下耨应用程序转换到新的数据库上运行。
Data dictionary（数据字典）：参见系统目录（system catalog）。
Data independence（数据独立性）：使用数据的应用程序的数据描述部分。这意味着，如果将新的数据结构添加到数据库中，或者数据库中现有的结构被修改了，那么使用此数据库的就会受到影响，除
非应用程序不直接依赖于被修改的部分。
Data model（数据模型）：描述数据、数据间关系以及数据的约束的概念的一个集成的集合。
Data rendancy（数据冗余）：参见冗余数据（rendant data）。
Data security（数据安全）：包括对数据库对象（如表和视图）的访问和使用以及用户可以在这些对象上实施的操作。
Database（数据库）：是逻辑上相关的数据（以及这些数据的描述）的一个共享的集合，用于解决公司对信息的需求。
Database design（数据库设计）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括创建一个支持公司的操作和目标的数据库的设计。
Database integrity（数据库完整性）：指存储数据的正确定和一致性。完整性通常用约束来表达。
Database Management System，DBMS（数据库管理系统）：一个能够让用户定义、创建和维护数据库并控制对数据库的访问的软件系统。
Database planning（数据库规划）：能尽可能有效的实现数据库应用的各阶段的管理活动。
Database server（数据库服务器）：同服务器。
DBMS engine（DBMS引擎）：同服务器。
DBMS selection（DBMS选择）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括选择一个合适的DBMS来支持数据库应用。
Degree of a relationship（关系的度）：一个关系中参与的实体的个数。
Denormalization（反规范化）：形式上，这个术语指的是对基本表结构的修改，这样新的表比原始的表的规范化程度要低。但也可以用此属于更宽泛地形容将两个表和并成一个新表的情形，而这个新表
与原来的表具有相同的范式，但比原表包含更多的空值。
Derived attribute（派生属性）：表示其值可以从一个相关属性和属性集的值派生得到的属性，这个属性在实体中不是必须的。
Design methodology（设计方法学）：一种结构化的方法，它使用过程、工具和文档来支持和简化设计过程。
Disjoint constraint（无连接约束）：描述子类的成员间的关系，并指明超类某个成员是否有可能成为一个或多个子类的成员。
Domain（域）：一个或多个属性的取值范围。
Entity（实体）：具有相同性质的对象的集合，它是由用户或公司标识并可独立存在的。
Entity integrity（实体完整性）：在一个基本表中，主健列的值不能为空。
Entity occurrence（实体出现）：实体中的一个唯一可标识的对象。
Entity-Relationship model（实体关系模型）：公司的实体、属性和关系的详细逻辑表示。
Fact-finding（事实发现）：使用诸如面谈和提问等技术收集关于系统的事实、需求和性能的形式化过程。
Fan trap（扇形陷阱）：但从第三个实体扇出的两个实体有1:*关系时出现扇形陷阱，但这两个实体在他们之间应该有直接关系以提供必要的信息
Field（字段）：同元组（Tuple）。
File（文件）：存储在副主存储器中的相关记录的一个命名集合。
File-based system（基于文件的系统）：一个文件集合，用来管理（创建、插入、删除、更新和检索）一个或多个文件中的数据，并产生基于这些文件中的数据的应用（通常是报表）。
File organization（文件组织）：当文件存储在磁盘上时，对文件中的记录的安排方式。
First normal form（1NF，第一范式）：表中的每个列的交叉处以及记录包含切进包含一个值的表。
Foreign key（外健）：一个表中的一个列或者多个列的集合，这些列匹配某些其他（也可能是同一个）表中的候选键。
4GL, Fourth-Generation Language（第四代语言）：一种非过程化语言，比如SQL，他只需要用户定义必须完成什么操作，4GL负责将所进行的操作翻译成如何实现这些操作。
Full functional dependency（完全函数依赖）：一个列在功能上依赖于复合主健，但不依赖于主健的任何一个子集的条件。
Functional dependency（函数依赖）：描述表中列之间的关系。
Generalization（泛化）：通过标识实体间的公共特征使实体间差别最小化的过程。
Generalization hierarchy（泛化层次结构）：同类型层次（type hierarchy）。
Global data model（全局数据模型）：代表整个公司（和被模型化的公司的一部分）的数据模型。
Implementation（实现）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括数据库和应用程序设计的物理实现。
Index（索引）：一种允许DBMS将特定的记录更快的放置到文件中，从而加快对用户查询的响应的数据结构。
Infomation system（信息系统）：能够在整个公司范围内收集、管理、控制和分发数据/信息的资源。
Inheritance（继承）：参见属性继承（attribute inheritance）。
Integrity constaints（完整性约束）：防止出现数据库中的数据不一致的约束。
IS-A hierarchy（IS－A层次结构）：同类型层次结构（type hierarchy）。
Local logical data model（局部逻辑数据模型）：代表特定用户视图或用户视图的组合的数据模型。
Logical database design（逻辑数据库设计）：基于特定的数据模型构建公司的数据的模型的过程，但不依赖于特定的DBMS以及其他的物理条件。
Meta-data（元数据）：关于数据的数据，参见系统目录（system catalog）。
Mision objective（使命目标）：标识数据库必须支持的特定任务。
Mission statement（使命语句）：定义数据库应用程序的主要目标。
Multiplicity（多样性）：定义与某个相关实体的一次出现有关的实体的出现数目。
Multi-valued attribute（多值属性）：为一个实体的出现保存多个值的属性。
Nonkey attribute/column（非键属性/列）：不是键的一部分的属性/列。
Normal forms（范式）：规范化过程的一个阶段。前三个范式分别为第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）。
Normalization（规范化）：一种产生带有需要的特性的技术，这种特性能支持用户和公司的需求。
差不多就是这些了。

Ⅶ 数据库是什么

如果我们想向南京图书馆借阅一册《永乐大典》，只须坐在电脑旁，点击中国教育科研网连接南京图书馆的站点，打开古籍书目数据库，键入书名：《四库全书》，系统响应后会显示该库中收藏《四库全书》的情况，于是便可以进一步办理借阅手续。

数据库可以通俗地比喻为存放大量数据的仓库。以科学的术语讲，数据库是存储在计算机存储设备上的数据集合。举例来说，如果我们把一本书的书名、作者名、出版单位、出版年月、主要内容等等，按照着录条例进行规范，就可以得到这本书的书目数据。目此，把许多的书目数据有序地长期存放在计算机磁盘上，使广大用户均可共享，这些书目数据于是就成为书目数据库。数据库的建立、运用和维护，全都依靠数据库管理系统软件来完成，并由人统一管理和控制。只要在图书馆的计算机上建立起书目数据库，使用计算机进行查询和检索就成为可能了。

数据库在计算机科学与技术中的发展是最快的重要分支之一。只要将数据库技术与其他学科的技术相结合，可以根据需要设计出各种各样的数据库。例如，把数据库技术与图书情报学结合可做成书目数据库；演绎数据库是将数据库技术与人工智能学结合而成的；多媒体数据库是数据库技术与多媒体技术相结合而成等等。数据库对大量信息具有进行有效存储和快速存取的能力，所以它成为大型信息系统的基础和核心，相关应用领域已从传统的商业和事务处理，扩展到科技、经济、军事、社会生活的各个领域，发挥着越来越大的作用。

Ⅷ 数据库的几个基本概念，数据，对象，实体，属性，数据模型

人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。
一、三个世界
1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系，这种联系是客观存在的，是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程，教师为学生授课，学生选修课程并取得成绩。
2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述，从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语：
实体：我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。
实体集：同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。
属性：描述实体的特性称为属性。如职工的职工号，姓名，性别，出生日期，职称等。
关键字：如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体，可以选作关键字。用作标识的关键字，也称为码。如"职工号"就可作为关键字。
联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。
3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体，及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。
二、E－R模型
E－R模型（实体联系模型）简称E－R图。它是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。E－R图包括三个要素：
实体（型）――用矩形框表示，框内标注实体名称。
属性――用椭圆形表示，并用连线与实体连接起来。
实体之间的联系――用菱形框表示，框内标注联系名称，并用连线将菱形框分别与有关实体相连，并在连线上注明联系类型。
联系归结为三种类型：
1）一对一联系（1:1）
设A、B为两个实体集。若A中的每个实体至多和B中的一个实体有联系，反过来，B中的每个实体至多和A中的一个实体有联系，称A对B或B对A是1:1联系。注意，1:1联系不一定都是一一对应的关系。可能存在着无对应。如一个公司只有一个总经理，一个总经理不能同时在其它公司再兼任总经理，某公司的总经理也可能暂缺。
2）一对多联系（1:n）
如果A实体集中的每个实体可以和B中的几个实体有联系，而B中的每个实体至我和A中的一个实体有联系，那么A对B属于1:n联系。如一个部门有多名职工，而一名职工只在一个部门就职，部门与职工属于一对多的联系。
3）多对多联系（m:n）
若实体集A中的每个实体可与和B中的多个实体有联系，反过来，B中的每个实体也可以与A中的多个实体有联系，称A对B或B对A是m:n联系。如一个学生可以选修多门课程，一门课程由多个学生选修，学生和课程间存在多对多的联系。
必须强调指出,有时联系也有属性,这类属性不属于任一实体只能属于联系。
三、数据模型简介
数据模型由三部分组成，即模型结构、数据操作和完整性规则。这里主要介绍模型结构。DBMS所支持的数据模型分为四种：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。其中第四种数据模型目前并未成熟，因此传统的说法有前三种数据模型。
1、基本层次联系
层次模型和网状模型有共同点，可以把它们统称为格式化模型。基本层次联系就是包括两结点和一边的基本单元，两个实体间的有向边代表的基本层次联系表示一对多的联系。通常把表示1的实体放在上方,称为父结点，把表示N的实体放在下面，称为子结点。
2、层次数据模型
用村形结构表示实体及其之间的联系的模型称为层次模型。该模型的实际存储数据由链接指针来体现联系。特点：有且仅有一个结点无父结点，此结点即为根结点；其它结点有且仅有一个父结点。适合用表示一对多的联系。
3、网状模型
用网状结构表示实体及其之间的联系的模型称为网状模型。允许结点有多于一个的父结点，可以有一个以上的结点无父结点。适合用于表示多对多的联系。
层次模型和网状模型从本质上都是一样的。存在的缺陷：难以实现系统扩充，插入或删除数据时，涉及到大量链接指针的调整。

Ⅸ 请说一下数据库里表\字段\记录等术语是什么含义

表就好比是纸上你画的一张表格，字段就好比是表格上的姓名，年龄等表头，记录好比你填写的数据。