Ⅰ 部落沖突九本最高防禦，兵種，法術，的等級最高多少
部落沖突九本兵種等級：野蠻人最高等級6級；弓箭手最高等級6級；野蠻人之王最高等級30級。
弓箭女皇最高等級30級；熔岩獵犬最高等級2級；女巫最高等級2級；法師最高等級6級；巨人最高等級6級；炸彈人最高等級5級；哥布林最高等級6級；氣球兵最高等級6級；天使最高等級4級；飛龍最高等級4級；飛龍寶寶最高等級2級。
部落沖突九本滿防等級裂段特點：
九本滿防等級是部落沖突一個特有的等級規則，部落沖突是一款考驗技巧的塔防游戲。
玩家通過加入部落，打部落戰，然後能夠得到獎勵就可以拿到資源，拿到資源之後可以再進一步進拿到獎勵，拿到獎勵還可以進行部落競賽。
每個部蔽虛落會有一些比較厲害的頭佬，一般剛進去的玩的時候，可以向他們求助求援。升級的時候先升級自己的能肆並譽力，然後升級防禦塔，自己也可以升級兵種、升級城牆等等部落沖突升到九本滿防的話，需要四個月左右。
Ⅱ 部落沖突九本最高防禦，兵種，法術，的等級最高多少
coc（部落沖突）九本兵種最高等級是6級。
九本各兵種滿級等級：
1、野蠻人：6級，移速16，攻擊范圍0．4，血量125，訓練時間20s；
2、弓箭手：6級，移速24，攻擊范圍3．5，血量48，訓練時間25s；
3、巨人：6級，移速12，攻擊范圍1，血量1100，訓練時間2m；
4、亡靈：5級，移速32，攻擊范圍2．75，血量84，訓練時間45s；
5、哥布林：5級，移速32，攻擊范圍0．4，血量68，訓練時間30s；
6、炸彈人：5級，移速24，攻擊范圍S1，血量54，訓練時間2m。
(2)九本滿防資料庫擴展閱讀：
注意事項：
1、野蠻人：攻擊偏好任何建築，傷害類型為單一目標，攻擊地面目標。野蠻人分裂的野蠻人等級是由他們自己的野蠻人技術決定的。
2、弓箭悶鎮手：弓箭手喜歡攻擊任何建築。攻擊類型是單一目標，他們攻擊地面和空中目標。
3、地精：攻擊偏好資源（傷害乘以2），傷害類型為單一目標雀咐，攻擊地面目標，地精反應比潛行之泉快，會無限攫取資源。
4、巨人：攻擊偏好防禦設施，傷害類型為單一目標，攻擊地面目標，巨人動作緩慢，但戰斗能力強，可用於吸引火力。9本書中的6級巨人的螞歲粗屬性增加了50％。
Ⅲ 2019數據架構選型必讀：1月資料庫產品技術解析
本期目錄
DB-Engines資料庫排行榜
新聞快訊
一、RDBMS家族
二、Nosql家族
三、NewSQL家族
四、時間序列
五、大數據生態圈
六、國產資料庫概覽
七、雲資料庫
八、推出dbaplus Newsletter的想法
九、感謝名單
為方便閱讀、重點呈現，本期Newsletter（2019年1月）將對各個板塊的內容進行精簡。需要閱讀全文的同學可點擊文末 【閱讀原文】 或登錄https://pan..com/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA
DB-Engines資料庫排行榜
以下取自2019年1月的數據，具體信息可以參考http://db-engines.com/en/ranking/，數據僅供參考。
DB-Engines排名的數據依據5個不同的因素：
新聞快訊
1、2018年9月24日，微軟公布了SQL Server2019預覽版，SQL Server 2019將結合Spark創建統一數據平台。
2、2018年10月5日，ElasticSearch在美國紐約證券交易所上市。
3、亞馬遜放棄甲骨文資料庫軟體，導致最大倉庫之一在黃金時段宕機。受此消息影響，亞馬遜盤前股價小幅跳水，跌超2%。
4、2018年10月31日，Percona發布了Percona Server 8.0 RC版本，發布對MongoDB 4.0的支持，發布對XtraBackup測試第二個版本。
5、2018年10月31日，Gartner陸續發布了2018年的資料庫系列報告，包括《資料庫魔力象限》、《資料庫核心能力》以及《資料庫推薦報告》。
今年的總上榜資料庫產品達到了5家，分別來自：阿里雲，華為，巨杉資料庫，騰訊雲，星環 科技 。其中阿里雲和巨杉資料庫已經連續兩年入選。
6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E輪8000萬美元融資。11月15日，Neo4j宣布企業版徹底閉源：
7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033億美元（9000萬歐元）的價格收購了Apache Flink商業公司DataArtisans。
8、2019年1月11日早間消息，亞馬遜宣布推出雲資料庫軟體，亞馬遜和MongoDB將會直接競爭。
RDBMS家族
Oracle 發布18.3版本
2018年7月，Oracle Database 18.3通用版開始提供下載。我們可以將Oracle Database 18c視為採用之前發布模式的Oracle Database 12c第2版的第一個補丁集。未來，客戶將不再需要等待多年才能用上最新版Oracle資料庫，而是每年都可以期待新資料庫特性和增強。Database 19c將於2019年Q1率先在Oracle cloud上發布雲版本。
Oracle Database 18c及19c部分關鍵功能：
1、性能
2、多租戶，大量功能增強及改進，大幅節省成本和提高敏捷性
3、高可用
4、數據倉庫和大數據
MySQL發布8.0.13版本
1、賬戶管理
經過配置，修改密碼時，必須帶上原密碼。在之前的版本，用戶登錄之後，就可以修改自己的密碼。這種方式存在一定安全風險。比如用戶登錄上資料庫後，中途離開一段時間，那麼非法用戶可能會修改密碼。由參數password_require_current控制。
2、配置
Innodb表必須有主鍵。在用戶沒有指定主鍵時，系統會生成一個默認的主鍵。但是在主從復制的場景下，默認的主鍵，會對叢庫應用速度帶來致命的影響。如果設置sql_require_primary_key，那麼資料庫會強制用戶在創建表、修改表時，加上主鍵。
3、欄位默認值
BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON欄位可以指定默認值了。
4、優化器
1）Skip Scan
非前綴索引也可以用了。
之前的版本，任何沒有帶上f1欄位的查詢，都沒法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的欄位，讓這個查詢使用到索引。其實現原理就是把(f1 = 1 AND f2 > 40) 和(f1 = 2 AND f2 > 40)的查詢結果合並。
2）函數索引
之前版本只能基於某個列或者多個列加索引，但是不允許在上面做計算，如今這個限制消除了。
5、SQL語法
GROUP BY ASC和GROUP BY DESC語法已經被廢棄，要想達到類似的效果，請使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。
6、功能變化
1）設置用戶變數，請使用SET語句
如下類型語句將要被廢棄SELECT @var, @var:=@var+1。
2）新增innodb_fsync_threshold
該變數是控制文件刷新到磁碟的速率，防止磁碟在短時間內飽和。
3）新增會話級臨時表空間
在以往的版本中，當執行SQL時，產生的臨時表都在全局表空間ibtmp1中，及時執行結束，臨時表被釋放，空間不會被回收。新版本中，會為session從臨時表空間池中分配一個臨時表空間，當連接斷開時，臨時表空間的磁碟空間被回收。
4）在線切換Group Replication的狀態
5）新增了group_replication_member_expel_timeout
之前，如果某個節點被懷疑有問題，在5秒檢測期結束之後，那麼就直接被驅逐出這個集群。即使該節點恢復正常時，也不會再被加入集群。那麼，瞬時的故障，會把某些節點驅逐出集群。
group_replication_member_expel_timeout讓管理員能更好的依據自身的場景，做出最合適的配置（建議配置時間小於一個小時）。
MariaDB 10.3版本功能展示
1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT
1）update連表更新，limit語句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;
MySQL 8.0直接報錯
MariaDB 10.3更新成功
2）update連表更新，ORDER BY and LIMIT語句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;
MySQL 8.0直接報錯
MariaDB 10.3更新成功
參考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911
2、MariaDB10.3增補AliSQL補丁——安全執行Online DDL
Online DDL從名字上看很容易誤導新手，以為不論什麼情況，修改表結構都不會鎖表，理想很豐滿，現實很骨感，注意這個坑！
有以下兩種情況執行DDL操作會鎖表的，Waiting for table metadata lock（元數據表鎖）：
針對第二種情況，MariaDB10.3增補AliSQL補丁-DDL FAST FAIL，讓其DDL操作快速失敗。
例：
如果線上有某個慢SQL對該表進行操作，可以使用WAIT n（以秒為單位設置等待）或NOWAIT在語句中顯式設置鎖等待超時，在這種情況下，如果無法獲取鎖，語句將立即失敗。 WAIT 0相當於NOWAIT。
參考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388
3、MariaDB Window Functions窗口函數分組取TOP N記錄
窗口函數在MariaDB10.2版本里實現，其簡化了復雜SQL的撰寫，提高了可讀性。
參考：
https://mariadb.com/kb/en/library/window-functions-overview/
Percona Server發布8.0 GA版本
2018年12月21日，Percona發布了Percona Server 8.0 GA版本。
在支持MySQL8.0社區的基礎版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中帶來了許多新功能：
1、安全性和合規性
2、性能和可擴展性
3、可觀察性和可用性
Percona Server for MySQL 8.0中將要被廢用功能：
Percona Server for MySQL 8.0中刪除的功能：
RocksDB發布V5.17.2版本
2018年10月24日，RocksDB發布V5.17.2版本。
RocksDB是Facebook在LevelDB基礎上用C++寫的高效內嵌式K/V存儲引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底層的存儲都是基於RocksDB來構建。
PostgreSQL發布11版本
2018年10月18日，PostgreSQL 11發布。
1、PostgreSQL 11的重大增強
2、PostgreSQL 插件動態
1）分布式插件citus發布 8.1
citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前國內蘇寧、鐵總、探探有較大量使用案例。
https://github.com/citusdata/citus
2）地理信息插件postgis發布2.5.1
PostGIS是專業的時空資料庫插件，在測繪、航天、氣象、地震、國土資源、地圖等時空專業領域應用廣泛。同時在互聯網行業也得到了對GIS有性能、功能深度要求的客戶青睞，比如共享出行、外賣等客戶。
http://postgis.net/
3）時序插件timescale發布1.1.1
timescale是PostgreSQL的一款時序資料庫插件，在IoT行業中有非常好的應用。github star數目前有5000多，是一個非常火爆的插件。
https://github.com/timescale/timescaledb
4）流計算插件 pipelinedb 正式插件化
Pipelinedb是PostgreSQL的一款流計算插件，使用這個創建可以對高速寫入的數據進行實時根據定義的聚合規則進行聚合（支持概率計算），實時根據定義的規則觸發事件（支持事件處理函數的自定義）。可用於IoT，監控，FEED實時計算等場景。
https://github.com/pipelinedb/pipelinedb
3、PostgreSQL衍生開源產品動態
1）agensgraph發布 2.0.0版本
agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的專業圖資料庫，適合圖式關系的管理。
https://github.com/bitnine-oss/agensgraph
2）gpdb發布5.15
gpdb是兼容PostgreSQL的mpp資料庫，適合OLAP場景。近兩年，gpdb一直在追趕PostgreSQL的社區版本，預計很快會追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也會得到顯著提升。
https://github.com/greenplum-db/gpdb
3）antdb發布3.2
antdb是以Postgres-XC為基礎開發的一款PostgreSQL sharding資料庫，亞信主導開發，開源，目前主要服務於亞信自有客戶。
https://github.com/ADBSQL/AntDB
4）遷移工具MTK發布52版本
MTK是EDB提供的可以將Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase資料庫遷移到PostgreSQL, PPAS的產品，遷移速度可以達到100萬行/s以上。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md
DB2發布 11.1.4.4版本
DB2最新發布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下幾方面的改動及增強：
1、性能
2、高可用
3、管理視圖
4、應用開發方面
5、聯邦功能
6、pureScale
NoSQL家族
Redis發布5.0.3版本
MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch
2018年11月21日，MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力開發人員提升工作效率。
MongoDB 公司日前發布了多項新產品功能，旨在更好地幫助開發人員在世界各地管理數據。通過利用存儲在移動設備和後台資料庫的數據之間的實時、自動的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力開發人員構建更快捷、反應更迅速的應用程序。此前，這只能通過在移動應用內部安裝一個可供選擇或限定功能的資料庫來實現。
MongoDB Mobile在為客戶提供隨處運行的自由度方面更進了一步。用戶在iOS和安卓終端設備上可擁有MongoDB所有功能，將網路邊界擴展到其物聯網資產范疇。應用系統還可以使用MongoDB Stitch的軟體開發包訪問移動客戶端或後台數據，幫助開發人員通過他們希望的任意方式查詢移動終端數據和物聯網數據，包括本地讀寫、本地JSON存儲、索引和聚合。通過Stitch移動同步功能(現可提供beta版)，用戶可以自動對保存在本地的數據以及後台資料庫的數據進行同步。
本期新秀：Cassandra發布3.11.3版本
2018年8月11日，Cassandra發布正式版3.11.3。
Apache Cassandra是一款開源分布式NoSQL資料庫系統，使用了基於Google BigTable的數據模型，與面向行(row)的傳統關系型資料庫或鍵值存儲key-value資料庫不同，Cassandra使用的是寬列存儲模型(Wide Column Stores)。與BigTable和其模仿者HBase不同，數據並不存儲在分布式文件系統如GFS或HDFS中，而是直接存於本地。
Cassandra的系統架構與Amazon DynamoDB類似，是基於一致性哈希的完全P2P架構，每行數據通過哈希來決定應該存在哪個或哪些節點中。集群沒有master的概念，所有節點都是同樣的角色，徹底避免了整個系統的單點問題導致的不穩定性，集群間的狀態同步通過Gossip協議來進行P2P的通信。
3.11.3版本的一些bug fix和改進：
NewSQL家族
TiDB 發布2.1.2版本
2018 年 12 月 22 日，TiDB 發布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相應發布 2.1.2 版本。該版本在 2.1.1 版的基礎上，對系統兼容性、穩定性做出了改進。
TiDB 是一款定位於在線事務處理/在線分析處理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型資料庫產品。除了底層的 RocksDB 存儲引擎之外，分布式SQL層、分布式KV存儲引擎（TiKV）完全自主設計和研發。
TiDB 完全開源，兼容MySQL協議和語法，可以簡單理解為一個可以無限水平擴展的MySQL，並且提供分布式事務、跨節點 JOIN、吞吐和存儲容量水平擴展、故障自恢復、高可用等優異的特性；對業務沒有任何侵入性，簡化開發，利於維護和平滑遷移。
TiDB：
PD：
TiKV：
Tools：
1）TiDB-Lightning
2）TiDB-Binlog
EsgynDB發布R2.5版本
2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式發布。
作為企業級產品，EsgynDB 2.5向前邁進了一大步，它擁有以下功能和改進：
CockroachDB發布2.1版本
2018年10月30日，CockroachDB正式發布2.1版本，其新增特性如下：
新增企業級特性：
新增SQL特性：
新增內核特性：
Admin UI增強：
時間序列
本期新秀：TimescaleDB發布1.0版本
10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示該版本已可用於生產環境，支持完整SQL和擴展。
TimescaleDB是基於PostgreSQL資料庫開發的一款時序資料庫，以插件化的形式打包提供，隨著PostgreSQL的版本升級而升級，不會因為另立分支帶來麻煩。
TimescaleDB架構：
數據自動按時間和空間分片(chunk)
更新亮點：
https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0
大數據生態圈
Hadoop發布2.9.2版本
2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上發布了新的2.9.2版本，該版本進行了204個大大小小的變更，主要變更如下：
Greenplum 發布5.15版本
Greenplum最新的5.15版本中發布了流式數據載入工具。
該版本中的Greenplum Streem Server組件已經集成了Kafka流式載入功能，並通過了Confluent官方的集成認證，其支持的主要功能如下：
國產資料庫概覽
K-DB發布資料庫一體機版
2018年11月7日，K-DB發布了資料庫一體機版。該版本更新情況如下：
OceanBase遷移服務發布1.0版本
1月4日，OceanBase 正式發布OMS遷移服務1.0版本。
以下內容包含 OceanBase 遷移服務的重要特性和功能：
SequoiaDB發布3.0.1新版本
1、架構
1）完整計算存儲分離架構，兼容MySQL協議、語法
計算存儲分離體系以松耦合的方式將計算與存儲層分別部署，通過標准介面或插件對各個模塊和組件進行無縫替換，在計算層與存儲層均可實現自由的彈性伸縮。
SequoiaDB巨杉資料庫「計算-存儲分離」架構詳細示意
用戶可以根據自身業務特徵選擇面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向統計分析的執行引擎（例如SparkSQL）。眾所周知，使用不同的SQL優化與執行方式，資料庫的訪問性能可能會存在上千上萬倍的差距。計算存儲分離的核心思想便是在數據存儲層面進行一體化存儲，在計算層面則利用每種執行引擎的特點針對不同業務場景進行選擇和優化，用戶可以在存儲層進行邏輯與物理的隔離，將面向高頻交易的前端業務與面向高吞吐量的統計分析使用不同的硬體進行存儲，確保在多類型數據訪問時互不幹擾，以真正達到生產環境可用的多租戶與HTAP能力。
2、其他更新信息
1）介面變更：
2）主要特性：
雲資料庫
本期新秀：騰訊發布資料庫CynosDB，開啟公測
1、News
1）騰訊雲資料庫MySQL2018年重大更新：
2）騰訊雲資料庫MongoDB2018年重大更新：
3）騰訊雲資料庫Redis/CKV+2018年重大更新：
4）騰訊雲資料庫CTSDB2018年重大更新：
2、Redis 4.0集群版商業化上線
2018年10月，騰訊雲資料庫Redis 4.0集群版完成邀測、公測、商業化三個迭代，在廣州、上海、北京正式全量商業化上線。
產品特性：
使用場景：
官網文檔：
https://cloud.tencent.com/document/proct/239/18336
3、騰訊自研資料庫CynosDB發布，開啟公測
2018年11月22日，騰訊雲召開新一代自研資料庫CynosDB發布會，業界第一款全面兼容市面上兩大最主流的開源資料庫MySQL和PostgreSQL的高性能企業級分布式雲資料庫。
本期新秀：京東雲DRDS發布1.0版本
12月24日，京東雲分布式關系型資料庫DRDS正式發布1.0版本。
DRDS是京東雲精心自研的資料庫中間件產品，獲得了2018年 」可信雲技術創新獎」。DRDS可實現海量數據下的自動分庫分表，具有高性能，分布式，彈性升級，兼容MySQL等優點，適用於高並發、大規模數據的在線交易， 歷史 數據查詢，自動數據分片等業務場景，歷經多次618，雙十一的考驗，已經在京東集團內大規模使用。
京東雲DRDS產品有以下主要特性
1）自動分庫分表
通過簡單的定義即可自動實現分庫分表，將數據實際存放在多個MySQL實例的資料庫中，但呈現給應用程序的依舊是一張表，對業務透明，應用程序幾乎無需改動，實現了對資料庫存儲和處理能力的水平擴展。
2）分布式架構
基於分布式架構的集群方案，多個對等節點同時對外提供服務，不但可有效規避服務的單點故障，而且更加容易擴展。
3）超強性能
具有極高的處理能力，雙節點即可支持數萬QPS，滿足用戶超大規模處理能力的需求。
4）兼容MySQL
兼容絕大部分MySQL語法，包括MySQL語法、數據類型、索引、常用函數、排序、關聯等DDL，DML語句，使用成本低。
參考鏈接：
https://www.jdcloud.com/cn/procts/drds
RadonDB發布1.0.3版本
2018年12月26日，MyNewSQL領域的RadonDB雲資料庫發布1.0.3版本。
推出dbaplus Newsletter的想法
dbaplus Newsletter旨在向廣大技術愛好者提供資料庫行業的最新技術發展趨勢，為社區的技術發展提供一個統一的發聲平台。為此，我們策劃了RDBMS、NoSQL、NewSQL、時間序列、大數據生態圈、國產資料庫、雲資料庫等幾個版塊。
我們不以商業宣傳為目的，不接受任何商業廣告宣傳，嚴格審查信息源的可信度和准確性，力爭為大家提供一個純凈的技術學習環境，歡迎大家監督指正。
至於Newsletter發布的周期，目前計劃是每三個月左右會做一次跟進， 下期計劃時間是2019年4月14日~4月25日， 如果有相關的信息提供請發送至郵箱：[email protected]
感謝名單
最後要感謝那些提供寶貴信息和建議的專家朋友，排名不分先後。
往期回顧：
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Ⅳ 什麼是資料庫應用系統
什麼是數據管理系統和資料庫應用系統？
資料庫系統DBS（Data Base System，簡稱DBS）是一個實際可運行的存儲、維護和應用系統提供數據的軟體系統，是存儲介質、處理對象和管理系統的 *** 體。它通常由軟體、資料庫和數據管理員組成。其軟體主要包括操作系統、各種宿主語言、實用程序以及資料庫管理系統。資料庫由資料庫管理系統統一管理，數據的插入、修改和檢索均要通過資料庫管理系統進行。數據管理員負責創建、監控和維護整個資料庫，使數據能被任何有權使用的人有效使用。資料庫管理員一般是由業務水平較高、資歷較深的人員擔任。
資料庫系統的個體含義是指一個具體的資料庫管理系統軟體和用它建立起來的資料庫；它的學科含義是指研究、開發、建立、維護和應用資料庫系統所涉及的理論、方法、技術所構成的學科。在這一含義下，資料庫系統是軟體研究領域的一個重要分支，常稱為資料庫領域。
資料庫系統是為適應數據處理的需要而發展起來的一種較為理想的數據處理的核心機構。計算機的高速處理能力和大容量存儲器提供了實現數據管理自動化的條件。
資料庫系統一般由4個部分組成：
①資料庫，即存儲在磁帶、磁碟、光碟或其他外存介質上、按一定結構組織在一起的相關數據的 *** 。
②資料庫管理系統（DBMS）。它是一組能完成描述、管理、維護資料庫的程序系統。它按照一種公用的和可控制的方法完成插入新數據、修改和檢索原有數據的操作。
③資料庫管理員（DBA）。
④用戶和應用程序。
對資料庫系統的基本要求是：
①能夠保證數據的獨立性。數據和程序相互獨立有利於加快軟體開發速度，節省開發費用。
②冗餘數據少，數據共享程度高。
③系統的用戶介面簡單，用戶容易掌握，使用方便。
④能夠確保系統運行可靠，出現故障時能迅速排除；能夠保護數據不受非受權者訪問或破壞；能夠防止錯誤數據的產生，一旦產生也能及時發現。
⑤有重新組織數據的能力，能改變數據的存儲結構或數據存儲位置，以適應用戶操作特性的變化，改善由於頻繁插入、刪除操作造成的數據組織零亂和時空性能變壞的狀況。
⑥具有可修改性和可擴充性。
⑦能夠充分描述數據間的內在聯系。
資料庫研究跨越於計算機應用、系統軟體和理論三個領域，其中應用促進新系統的研製開發，新系統帶來新的理論研究，而理論研究又對前兩個領域起著指導作用。資料庫系統的出現是計算機應用的一個里程牌，它使得計算機應用從以科學計算為主轉向以數據處理為主，並從而使計算機得以在各行各業乃至家庭普遍使用。在它之前的文件系統雖然也能處理持久數據，但是文件系統不提供對任意部分數據的快速訪問，而這對數據量不斷增大的應用來說是至關重要的。為了實現對任意部分數據的快速訪問，就要研究許多優化技術。這些優化技術往往很復雜，是普通用戶難以實現的，所以就由系統軟體（資料庫管理系統）來完成，而提供給用戶的是簡單易用的資料庫語言。由於對資料庫的操作都由資料庫管理系統完成，所以資料庫就可以獨立於具體的應用程序而存在，從而資料庫又可以為多個用戶所共享。因此，數據的獨立性和共享性是資料庫系統的重要特徵。數據共享節省了大量人力物力，為資料庫系統的廣泛應用奠定了基礎。資料庫系統的出現使得普通用戶能夠方便地將日常數據存入計算機並在需要的時候快速訪問它們，從而使計算機走出科研機構進入各行各業、進人家庭。
1.1 資料庫系統的產生
資料庫系統（Data Base System）是在文件系統的......
常見的資料庫應用系統有哪些？
現在極大多的企業級軟體都是基於資料庫的。
比如：
ERP： 企業資源管理計劃
CRM： 客戶關系管理
OA： 辦公自動化。
12306鐵道部的網上訂票系統。
。。。
資料庫應用系統的作用是什麼
1、資料庫的作用：
資料庫是計算機應用系統中的一種專門管理數據資源的系統。
⑴ 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。
⑵ 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。
⑶ 數據的獨立性
數據的獨立性包括邏輯獨立性（資料庫中資料庫的邏輯結構和應用程序相互獨立）和物理獨立性（數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構）。
⑷ 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。
⑸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：安全性控制、完整性控制、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。
⑹ 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。
資料庫到底是做什麼的，和應用程序是什麼關系？
資料庫（Database）是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今五十年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
以上是網路的描述。
其實按我的理解，資料庫就是可以系統的管理存儲數據，例如你有大量的數據，只是用一些普通文件（如文本文件）來存儲，想想看，當你想從中提取一項或一類信息時（特別是存儲數據的文件還比較多時），是一件非常麻煩的事，但是有了資料庫來存儲管理，就很好辦了，只要輸入查詢條件，即使數據非常多也可以很快的提取有用的信息。而且用資料庫來存儲數據，可以有效的控制操作許可權，例如管理員和用戶的許可權是有區別的，不同的用戶的許可權也是有區別的，讓不同的用戶看到管理員想讓他們看到的信息。你可以多上網搜搜，一定能找到你想找的的信息。
什麼是資料庫系統
資料庫系統（database systems），是由資料庫及其管理軟體組成的系統。它是為適應數據處理的需要而發展起來的一種較為理想的數據處理系統，也是一個實際可運行的存儲、維護和應用系統提供數據的軟體系統，是存儲介質、處理對象和管理系統的 *** 體。資料庫系統DBS（Data Base System，簡稱DBS）通常由軟體、資料庫和數據管理員組成。其軟體主要包括操作系統、各種宿主語言、實用程序以及資料庫管理系統。資料庫由資料庫管理系統統一管理，數據的插入、修改和檢索均要通過資料庫管理系統進行。
資料庫應用的核心是什麼？ 資料庫應用系統的核心是什麼？
並非同一問題，資料庫應用的核心是資料庫；資料庫應用系統的核心是資料庫設計，包括兩方面的內容： 結構特性設計和行為特性設計。見「2010年自考資料庫及其應用重弧知識講解_網路文庫」
資料庫應用系統的開發技術有哪些
SQL裡面的自定義函數, 存儲過程 或者編寫DLL, 在SQL裡面注冊並調用, 有些時候會比自定義的運行還快
資料庫應用系統是什麼？
資料庫應用系統是在資料庫管理系統（DBMS）支持下建立的計算機應用系統，簡寫為DBAS。資料庫應用系統是由資料庫系統、應用程序系統、用戶組成的，具體包括：資料庫、資料庫管理系統、資料庫管理員、硬體平台、叮件平台、應用軟體、應用界面。 資料庫應用系統的7個部分以一定的邏輯層次結構方式組成一個有機的整體，它們的結構關系是：應用系統、應用開發工具軟體、資料庫管理系統、操作系統、硬體。例如，以資料庫為基礎的財務管理系統、人事管理系統、圖書管理系統等等。無論是面向內部業務和管理的管理信息系統，還是面向外部，提供信息服務的開放式信息系統，從實現技術角度而言，都是以資料庫為基礎和核心的計算機應用系統。
資料庫應用系統一般由哪些部分構成？
資料庫應用系統（簡稱資料庫系統）是指引進了資料庫技術後的整個計算機系統，它是由有關的硬體、軟體、數據和人員四個部分組合而形成的，為用戶提供信息服務的系統。
硬體環境是資料庫系統的物理支持，包括 CPU 、內存、外存及輸入/輸出設備。由於資料庫系統承擔著數據管理的任務，它要在操作系統的支持下工作，而且本身包含著資料庫管理例行程序、應用程序等，因此要有足夠大的內存開銷。同時，由於用戶的數據、系統軟體和應用軟體都要保存在外存上，所以對外存容量的要求也很高。
軟體系統包括系統軟體和應用軟體兩類。系統軟體主要包括資料庫管理系統軟體、開發應用系統的高級語言及其編譯系統、應用系統開發的工具軟體等。它們為開發應用系統提供了良好的環境，其中資料庫管理系統是連接資料庫和用戶之間的紐帶，是軟體系統的核心。應用軟體是指在資料庫管理系統的基礎上由用戶根據自己的實際需要自行開發的應用程序。
數據是資料庫系統的管理對象，是為用戶提供數據的信息源。
資料庫系統的人員是指管理、開發和使用資料庫系統的全部人員，主要包括資料庫管理員、系統分析員、應用程序員和用戶。不同的人員涉及不同的數據抽象級別，資料庫管理員負責管理和控制資料庫系統；系統分析員負責應用系統的需求分析和規范說明，確定系統的軟硬體配置、系統的功能及資料庫概念設計；應用程序員負責設計應用系統的程序模塊，根基資料庫的外模式來編寫應用程序；最總用戶通過應用系統提供的用戶介面界面使用資料庫。常用的介面方式有菜單驅動、圖形顯示、表格操作等，這些介面為用戶提供了簡明直觀的數據表示和方便快捷的操作方法。
什麼是應用系統
應用系統分很多，常用的就是windows系統，軟體方面還有軟體系統.不如：office 系統
Ⅳ 資料庫名詞解釋
資料庫的概念:
資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，
數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。
資料庫的定義:
定義1:資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的建立在計算機存儲設備上的倉庫。
簡單來說是本身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。
在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。
例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。
定義2:
嚴格來說，資料庫是長期儲存在計算機內、有組織的、可共享的數據集合。資料庫中的數據指的是以一定的數據模型組織、描述和儲存在一起、具有盡可能小的冗餘度、較高的數據獨立性和易擴展性的特點並可在一定范圍內為多個用戶共享。
這種數據集合具有如下特點：盡可能不重復，以最優方式為某個特定組織的多種應核困用服務，其數據結構獨立於使用它的應用程序，對數據的增、刪、改、查由統一軟體進行管理和控制。從發展的歷史看，資料庫是數據管理的高級階段，它是由文件管理系統發展起來的。[1][2]
資料庫的處理系統:
資料庫是一個單位或是一個應用領域的通用數據處理系統，它存儲的是屬於企業和事業部門、團體改洞念和個人的有關數據的集合。資料庫中的數據是從全局觀點出發建立的，按一定的數據模型進行組織、描述和存儲。其結構基於數據間的自然聯系，從而可提供一切必要的存取路徑，且數據不再針對某一應用，而是面向全組織，具有整體的結構化特徵。
數據顫悶庫中的數據是為眾多用戶所共享其信息而建立的，已經擺脫了具體程序的限制和制約。不同的用戶可以按各自的用法使用資料庫中的數據；多個用戶可以同時共享資料庫中的數據資源，即不同的用戶可以同時存取資料庫中的同一個數據。數據共享性不僅滿足了各用戶對信息內容的要求，同時也滿足了各用戶之間信息通信的要求。
資料庫的基本結構:
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。
以內模式為框架所組成的資料庫叫做物理資料庫；以概念模式為框架所組成的數據叫概念資料庫；以外模式為框架所組成的資料庫叫用戶資料庫。
⑴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。
⑵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。
⑶用戶數據層。
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:
⑴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。
⑵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。
⑶數據的獨立性
數據的獨立性包括邏輯獨立性（資料庫中資料庫的邏輯結構和應用程序相互獨立）和物理獨立性（數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構）。
⑷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。
⑸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。
⑹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。
資料庫的數據種類:
資料庫通常分為層次式資料庫、網路式資料庫和關系式資料庫三種。而不同的資料庫是按不同的數據結構來聯系和組織的。
1.數據結構模型
⑴數據結構
所謂數據結構是指數據的組織形式或數據之間的聯系。
如果用D表示數據，用R表示數據對象之間存在的關系集合，則將DS=(D，R)稱為數據結構。
例如，設有一個電話號碼簿，它記錄了n個人的名字和相應的電話號碼。為了方便地查找某人的電話號碼，將人名和號碼按字典順序排列，並在名字的後面跟隨著對應的電話號碼。這樣，若要查找某人的電話號碼(假定他的名字的第一個字母是Y)，那麼只須查找以Y開頭的那些名字就可以了。該例中，數據的集合D就是人名和電話號碼，它們之間的聯系R就是按字典順序的排列，其相應的數據結構就是DS=(D，R)，即一個數組。
⑵數據結構類型
數據結構又分為數據的邏輯結構和數據的物理結構。
數據的邏輯結構是從邏輯的角度(即數據間的聯系和組織方式)來觀察數據，分析數據，與數據的存儲位置無關；數據的物理結構是指數據在計算機中存放的結構，即數據的邏輯結構在計算機中的實現形式，所以物理結構也被稱為存儲結構。
這里只研究數據的邏輯結構，並將反映和實現數據聯系的方法稱為數據模型。
比較流行的數據模型有三種，即按圖論理論建立的層次結構模型和網狀結構模型以及按關系理論建立的關系結構模型。
2.層次、網狀和關系資料庫系統
⑴層次結構模型
層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。下圖是一個高等學校的組織結構圖。這個組織結構圖像一棵樹，校部就是樹根(稱為根結點)，各系、專業、教師、學生等為枝點(稱為結點)，樹根與枝點之間的聯系稱為邊，樹根與邊之比為1:N，即樹根只有一個，樹枝有N個。
按照層次模型建立的資料庫系統稱為層次模型資料庫系統。IMS(InformationManagementSystem)是其典型代表。
⑵網狀結構模型
按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統，其典型代表是DBTG(DatabaseTaskGroup)。用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。
⑶關系結構模型
關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。例如某單位的職工關系就是一個二元關系。
由關系數據結構組成的資料庫系統被稱為關系資料庫系統。
在關系資料庫中，對數據的操作幾乎全部建立在一個或多個關系表格上，通過對這些關系表格的分類、合並、連接或選取等運算來實現數據的管理。
dBASEⅡ就是這類資料庫管理系統的典型代表。對於一個實際的應用問題（如人事管理問題），有時需要多個關系才能實現。用dBASEⅡ建立起來的一個關系稱為一個資料庫（或稱資料庫文件），而把對應多個關系建立起來的多個資料庫稱為資料庫系統。dBASEⅡ的另一個重要功能是通過建立命令文件來實現對資料庫的使用和管理，對於一個資料庫系統相應的命令序列文件，稱為該資料庫的應用系統。
因此，可以概括地說，一個關系稱為一個資料庫，若干個資料庫可以構成一個資料庫系統。資料庫系統可以派生出各種不同類型的輔助文件和建立它的應用系統。
資料庫的發展簡史:
1資料庫的技術發展
使用計算機後，隨著數據處理量的增長，產生了數據管理技術。數據管理技術的發展與計算機硬體（主要是外部存儲器）系統軟體及計算機應用的范圍有著密切的聯系。數據管理技術的發展經歷了以下四個階段：人工管理階段、文件系統階段、資料庫階段和高級資料庫技術階段。
2數據管理的誕生
資料庫的歷史可以追溯到五十年前，那時的數據管理非常簡單。通過大量的分類、比較和表格繪制的機器運行數百萬穿孔卡片來進行數據的處理，其運行結果在紙上列印出來或者製成新的穿孔卡片。而數據管理就是對所有這些穿孔卡片進行物理的儲存和處理。然而，1950年雷明頓蘭德公司（RemingtonRandInc）的一種叫做UnivacI的計算機推出了一種一秒鍾可以輸入數百條記錄的磁帶驅動器，從而引發了數據管理的革命。1956年IBM生產出第一個磁碟驅動器——theModel305RAMAC。此驅動器有50個碟片，每個碟片直徑是2英尺，可以儲存5MB的數據。使用磁碟最大的好處是可以隨機存取數據，而穿孔卡片和磁帶只能順序存取數據。
1951：Univac系統使用磁帶和穿孔卡片作為數據存儲。
資料庫系統的萌芽出現於二十世紀60年代。當時計算機開始廣泛地應用於數據管理，對數據的共享提出了越來越高的要求。傳統的文件系統已經不能滿足人們的需要，能夠統一管理和共享數據的資料庫管理系統（DBMS）應運而生。數據模型是資料庫系統的核心和基礎，各種DBMS軟體都是基於某種數據模型的。所以通常也按照數據模型的特點將傳統資料庫系統分成網狀資料庫、層次資料庫和關系資料庫三類。
最早出現的網狀DBMS，是美國通用電氣公司Bachman等人在1961年開發的IDS（IntegratedDataStore）。1964年通用電氣公司（GeneralElectricCo.）的CharlesBachman成功地開發出世界上第一個網狀DBMS也即第一個資料庫管理系統——集成數據存儲（IntegratedDataStoreIDS），奠定了網狀資料庫的基礎，並在當時得到了廣泛的發行和應用。IDS具有數據模式和日誌的特徵，但它只能在GE主機上運行，並且資料庫只有一個文件，資料庫所有的表必須通過手工編碼生成。之後，通用電氣公司一個客戶——BFGoodrichChemical公司最終不得不重寫了整個系統，並將重寫後的系統命名為集成數據管理系統（IDMS）。
網狀資料庫模型對於層次和非層次結構的事物都能比較自然的模擬，在關系資料庫出現之前網狀DBMS要比層次DBMS用得普遍。在資料庫發展史上，網狀資料庫佔有重要地位。
層次型DBMS是緊隨網路型資料庫而出現的，最著名最典型的層次資料庫系統是IBM公司在1968年開發的IMS（InformationManagementSystem），一種適合其主機的層次資料庫。這是IBM公司研製的最早的大型資料庫系統程序產品。從60年代末產生起，如今已經發展到IMSV6，提供群集、N路數據共享、消息隊列共享等先進特性的支持。這個具有30年歷史的資料庫產品在如今的WWW應用連接、商務智能應用中扮演著新的角色。
1973年Cullinane公司（也就是後來的Cullinet軟體公司），開始出售Goodrich公司的IDMS改進版本，並且逐漸成為當時世界上最大的軟體公司。
資料庫的關系由來:
網狀資料庫和層次資料庫已經很好地解決了數據的集中和共享問題，但是在數據獨立性和抽象級別上仍有很大欠缺。用戶在對這兩種資料庫進行存取時，仍然需要明確數據的存儲結構，指出存取路徑。而後來出現的關系資料庫較好地解決了這些問題。
1970年，IBM的研究員E.F.Codd博士在刊物《CommunicationoftheACM》上發表了一篇名為「」的論文，提出了關系模型的概念，奠定了關系模型的理論基礎。盡管之前在1968年Childs已經提出了面向集合的模型，然而這篇論文被普遍認為是資料庫系統歷史上具有劃時代意義的里程碑。Codd的心願是為資料庫建立一個優美的數據模型。後來Codd又陸續發表多篇文章，論述了範式理論和衡量關系系統的12條標准，用數學理論奠定了關系資料庫的基礎。關系模型有嚴格的數學基礎，抽象級別比較高，而且簡單清晰，便於理解和使用。但是當時也有人認為關系模型是理想化的數據模型，用來實現DBMS是不現實的，尤其擔心關系資料庫的性能難以接受，更有人視其為當時正在進行中的網狀資料庫規范化工作的嚴重威脅。為了促進對問題的理解，1974年ACM牽頭組織了一次研討會，會上開展了一場分別以Codd和Bachman為首的支持和反對關系資料庫兩派之間的辯論。這次著名的辯論推動了關系資料庫的發展，使其最終成為現代資料庫產品的主流。
1969年EdgarF.「Ted」Codd發明了關系資料庫。
1970年關系模型建立之後，IBM公司在SanJose實驗室增加了更多的研究人員研究這個項目，這個項目就是著名的SystemR。其目標是論證一個全功能關系DBMS的可行性。該項目結束於1979年，完成了第一個實現SQL的DBMS。然而IBM對IMS的承諾阻止了SystemR的投產，一直到1980年SystemR才作為一個產品正式推向市場。IBM產品化步伐緩慢的三個原因：IBM重視信譽，重視質量，盡量減少故障；IBM是個大公司，官僚體系龐大，IBM內部已經有層次資料庫產品，相關人員不積極，甚至反對。
然而同時，1973年加州大學伯克利分校的MichaelStonebraker和EugeneWong利用SystemR已發布的信息開始開發自己的關系資料庫系統Ingres。他們開發的Ingres項目最後由Oracle公司、Ingres公司以及矽谷的其他廠商所商品化。後來，SystemR和Ingres系統雙雙獲得ACM的1988年「軟體系統獎」。
1976年霍尼韋爾公司(Honeywell)開發了第一個商用關系資料庫系統——MulticsRelationalDataStore。關系型資料庫系統以關系代數為堅實的理論基礎，經過幾十年的發展和實際應用，技術越來越成熟和完善。其代表產品有Oracle、IBM公司的DB2、微軟公司的MSSQLServer以及Informix、ADABASD等等。
資料庫的發展階段：
資料庫發展階段大致劃分為如下的幾個階段：人工管理階段、文件系統階段、資料庫系統階段、高級資料庫階段。
人工管理階段
20世紀50年代中期之前，計算機的軟硬體均不完善。硬體存儲設備只有磁帶、卡片和紙帶，軟體方面還沒有操作系統，當時的計算機主要用於科學計算。這個階段由於還沒有軟體系統對數據進行管理，程序員在程序中不僅要規定數據的邏輯結構，還要設計其物理結構，包括存儲結構、存取方法、輸入輸出方式等。當數據的物理組織或存儲設備改變時，用戶程序就必須重新編制。由於數據的組織面向應用，不同的計算程序之間不能共享數據，使得不同的應用之間存在大量的重復數據，很難維護應用程序之間數據的一致性。
這一階段的主要特徵可歸納為如下幾點：
（1）計算機中沒有支持數據管理的軟體，計算機系統不提供對用戶數據的管理功能，應用程序只包含自己要用到的全部數據。用戶編製程序，必須全面考慮好相關的數據，包括數據的定義、存儲結構以即存取方法等。程序和數據是一個不可分割的整體。數據脫離了程序極具無任何存在的價值，數據無獨立性。
（2）數據不能共享。不同的程序均有各自的數據，這些數據對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組數據，這些數據也不能共享，程序中仍然需要各自加入這組數據，哪個部分都不能省略。基於這種數據的不可共享性，必然導致程序與程序之間存在大量的重復數據，浪費存儲空間。
（3）不能單獨保存數據。在程序中要規定數據的邏輯結構和物理結構，數據與程序不獨立。基於數據與程序是一個整體，數據只為本程序所使用，數據只有與相應的程序一起保存才有價值，否則毫無用處。所以，所有程序的數據不單獨保存。數據處理的方式是批處理。
文件系統階段:
這一階段的主要標志是計算機中有了專門管理資料庫的軟體——操作系統（文件管理）。
上世紀50年代中期到60年代中期，由於計算機大容量直接存儲設備如硬碟、磁鼓的出現，
推動了軟體技術的發展，軟體的領域出現了操作系統和高級軟體，操作系統中的文件系統是專門管理外存的數據管理軟體，操作系統為用戶使用文件提供了友好界面。操作系統的出現標志著數據管理步入一個新的階段。在文件系統階段，數據以文件為單位存儲在外存，且由操作系統統一管理，文件是操作系統管理的重要資源。
文件系統階段的數據管理具有一下幾個特點：
優點
（1）數據以「文件」形式可長期保存在外部存儲器的磁碟上。由於計算機的應用轉向信息管理，因此對文件要進行大量的查詢、修改和插入等操作。
（2）數據的邏輯結構與物理結構有了區別，程序和數據分離，使數據與程序有了一定的獨立性，但比較簡單。數據的邏輯結構是指呈現在用戶面前的數據結構形式。數據的物理結構是指數據在計算機存儲設備上的實際存儲結構。程度與數據之間具有「設備獨立性」，即程序只需用文件名就可與數據打交道，不必關心數據的物理位置。由操作系統的文件系統提供存取方法（讀/寫）。
（3）文件組織已多樣化。有索引文件、鏈接文件和直接存取文件等。但文件之間相互獨立、缺乏聯系。數據之間的聯系需要通過程序去構造。
（4）數據不再屬於某個特定的程序，可以重復使用，即數據面向應用。但是文件結構的設計仍是基於特定的用途，程序基於特定的物理結構和存取方法，因此程度與數據結構之間的依賴關系並未根本改變。
（5）用戶的程序與數據可分別存放在外存儲器上，各個應用程序可以共享一組數據，實現了以文件為單位的數據共享文件系統。
（6）對數據的操作以記錄為單位。這是由於文件中只存儲數據，不存儲文件記錄的結構描述信息。文件的建立、存取、查詢、插入、刪除、修改等操作，都要用程序來實現。
（7）數據處理方式有批處理，也有聯機實時處理。
缺點
文件系統對計算機數據管理能力的提高雖然起了很大的作用，但隨著數據管理規模的擴大，數據量急劇增加，文價系統顯露出一些缺陷，問題表現在：
（1）數據文件是為了滿足特定業務領域某一部門的專門需要而設計，數據和程序相互依賴，數據缺乏足夠的獨立性。
（2）數據沒有集中管理的機制，其安全性和完整性無法保障，數據維護業務仍然由應用程序來承擔；
（3）數據的組織仍然是面向程序，數據與程序的依賴性強，數據的邏輯結構不能方便地修改和擴充，數據邏輯結構的每一點微小改變都會影響到應用程序；而且文件之間的缺乏聯系，因而它們不能反映現實世界中事物之間的聯系，加上操作系統不負責維護文件之間的聯系，信息造成每個應用程序都有相對應的文件。如果文件之間有內容上的聯系，那也只能由應用程序去處理，有可能同樣的數據在多個文件中重復儲存。這兩者造成了大量的數據冗餘。
（4）對現有數據文件不易擴充，不易移植，難以通過增、刪數據項來適應新的應用要求。
資料庫系統階段：
20世紀60年代後期，隨著計算機在數據管理領域的普遍應用，人們對數據管理技術提出了更高的要求：希望面向企業或部門，以數據為中心組織數據，減少數據的冗餘，提供更高的數據共享能力，同時要求程序和數據具有較高的獨立性，當數據的邏輯結構改變時，不涉及數據的物理結構，也不影響應用程序，以降低應用程序研製與維護的費用。資料庫技術正是在這樣一個應用需求的基礎上發展起來的。
概括起來，資料庫系統階段的數據管理具有以下幾個特點：
（1）採用數據模型表示復雜的數據結構。數據模型不僅描述數據本身的特徵，還要描述數據之間的聯系，這種聯系通過所有存取路徑。通過所有存儲路徑表示自然的數據聯系是資料庫與傳統文件的根本區別。這樣，數據不再面向特定的某個或多個應用，而是面對整個應用系統。如面向企業或部門，以數據為中心組織數據，形成綜合性的資料庫，為各應用共享。
（2）由於面對整個應用系統使得，數據冗餘小，易修改、易擴充，實現了數據貢獻。不同的應用程序根據處理要求，從資料庫中獲取需要的數據，這樣就減少了數據的重復存儲，也便於增加新的數據結構，便於維護數據的一致性。
（3）對數據進行統一管理和控制，提供了數據的安全性、完整性、以及並發控制。
（4）程序和數據有較高的獨立性。數據的邏輯結構與物理結構之間的差別可以很大，用戶以簡單的邏輯結構操作數據而無須考慮數據的物理結構。
（5）具有良好的用戶介面，用戶可方便地開發和使用資料庫。
從文件系統發展到資料庫系統，這在信息領域中具有里程碑的意義。在文件系統階段，人們在信息處理中關注的中心問題是系統功能的設計，因此程序設計佔主導地位；而在資料庫方式下，數據開始占據了中心位置，數據的結構設計成為信息系統首先關心的問題，而應用程序則以既定的數據結構為基礎進行設計。
資料庫發展趨勢:
隨著信息管理內容的不斷擴展，出現了豐富多樣的數據模型（層次模型，網狀模型，關系模型，面向對象模型，半結構化模型等），新技術也層出不窮（數據流，Web數據管理，數據挖掘等）。每隔幾年，國際上一些資深的資料庫專家就會聚集一堂，探討資料庫研究現狀，存在的問題和未來需要關注的新技術焦點。過去已有的幾個類似報告包括：1989年-TheLagunaBeachParticipants；1990年DatabaseSystems:AchievementsandOpportunities；1991年W.H.Inmon發表的《構建數據倉庫》；1995年Database。
常見資料庫廠商:
1.SQLServer
只能在windows上運行，沒有絲毫的開放性，操作系統的系統的穩定對資料庫是十分重要的。Windows9X系列產品是偏重於桌面應用，NTserver只適合中小型企業。而且wi
Ⅵ 資料庫滿了怎麼辦
問題一：資料庫空間滿了怎麼處理 1：分離資料庫 企業管理器－＞伺服器－＞資料庫－＞右鍵－＞分離資料庫
2：刪除LOG文件
3：附加資料庫 企業管理器－＞伺服器－＞資料庫－＞右鍵－＞附加資料庫
此法生成新的LOG，大小隻有500多K
再將此資料庫設置自動收縮
或用代碼分離 pubs，然後將 pubs 中的一個文件附加到當前伺服器：
EXEC sp_detach_db @dbname = 'pubs'
EXEC sp_attach_single_file_db @dbname = 'pubs',
@physname = 'c:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\pubs.mdf'
問題二：資料庫滿了怎麼辦？ 資料庫是只讀的(Readonly),也即不可以修改(增加\刪除\修改都不行)
問題三：SQL server資料庫日誌滿了怎麼處理？ 解決方法
日誌文件滿而造成SQL資料庫無法寫入文件時，可用兩種方法：
一種方法：清空日誌。
1．打開查詢分析器，輸入命令
DUMP TRANSACTION 資料庫名 WITH NO_LOG
2.再打開企業管理器--右鍵你要壓縮的資料庫--所有任務--收縮資料庫--收縮文件--選擇日誌文件--在收縮方式里選擇收縮至XXM,這里會給出一個允許收縮到的最小M數,直接輸入這個數,確定就可以了。
另一種方法有一定的風險性，因為SQL SERVER的日誌文件不是即時寫入資料庫主文件的，如處理不當，會造成數據的損失。
1: 刪除LOG
分離資料庫 企業管理器－＞伺服器－＞資料庫－＞右鍵－＞分離資料庫
2：刪除LOG文件
附加資料庫 企業管理器－＞伺服器－＞資料庫－＞右鍵－＞附加資料庫
此法生成新的LOG，大小隻有500多K。
注意：建議使用第一種方法。
如果以後,不想要它變大。
SQL2000下使用：
在資料庫丁點右鍵->屬性->選項->故障恢復-模型-選擇-簡單模型。
或用SQL語句：
alter database 資料庫名 set recovery simple
另外，如上圖中資料庫屬性有兩個選項，與事務日誌的增長有關：
Truncate log on checkpoint
(此選項用於SQL7.0，SQL 2000中即故障恢復模型選擇為簡單模型)
當執行CHECKPOINT 命令時如果事務日誌文件超過其大小的70% 則將其內容清除在開發資料庫時時常將此選項設置為True
Auto shrink
定期對資料庫進行檢查當資料庫文件或日誌文件的未用空間超過其大小的25%時，系統將會自動縮減文件使其未用空間等於25% 當文件大小沒有超過其建立時的初始大小時不會縮減文件縮減後的文件也必須大於或等於其初始大小對事務日誌文件的縮減只有在對其作備份時或將Truncate log on checkpoint 選項設為True 時才能進行。
注意：一般立成建立的資料庫默認屬性已設好，但碰到意外情況使資料庫屬性被更改，請用戶清空日誌後，檢查資料庫的以上屬性，以防事務日誌再次充滿。
問題四：資料庫空間滿了怎麼處理 各資料庫空間滿處理方法
wenku./...YexzIW
問題五：網站的虛擬空間，資料庫滿了怎麼辦？ 肯定有影響啦，你自己說的，每天發很多文章，最終資料庫滿了，就是說文章保存在資料庫中，一般來說資料庫保存釘東西都是內存不是很大的東西，除了網站cms所必要的數據和系統日誌之外，就是你文章的文字啦，至於圖片和視頻等等佔用空間很多的東西就保存在網頁空間裡面了，和數據沒有關系。
就如樓上的所說，問題不大，增加資料庫的容量就行了，現在一般的IDC都會提供這樣的服務，對你現在的網站不會有影響的。此外聯系客服也很重要的。祝你早日解決問題！
問題六：SQL數據磁碟滿了怎麼解決？ -- 清空日誌
--壓縮日誌及資料庫文件大小
/*--特別注意
請按步驟進行,未進行前面的步驟,請不要做後面的步驟
否則可能損壞你的資料庫.
--*/
select*fromsysfiles
--1.清空日誌
DUMPTRANSACTIONusernameWITHNO_LOG
--2.截斷事務日誌：
BACKUPLOGusernameWITHNO_LOG
--3.收縮資料庫文件(如果不壓縮,資料庫的文件不會減小
-- 企業管理器--右鍵你要壓縮的資料庫--所有任務--收縮資料庫--收縮文件
--選擇日誌文件--在收縮方式里選擇收縮至XXM,這里會給出一個允許收縮到的最小M數,直接輸入這個數,確定就可以了
--選擇數據文件--在收縮方式里選擇收縮至XXM,這里會給出一個允許收縮到的最小M數,直接輸入這個數,確定就可以了
-- 也可以用SQL語句來完成
--收縮資料庫
DBCCSHRINKDATABASE(username)
--收縮指定數據文件,1是文件號,可以通過這個語句查詢到:select*fromsysfiles
DBCCSHRINKFILE(2)
--4.為了最大化的縮小日誌文件(如果是sql7.0,這步只能在查詢分析器中進行)
-- a.分離資料庫:
-- 企業管理器--伺服器--資料庫--右鍵--分離資料庫
-- b.在我的電腦中刪除LOG文件
-- c.附加資料庫:
-- 企業管理器--伺服器--資料庫--右鍵--附加資料庫
-- 此法將生成新的LOG，大小隻有500多K
-- 或用代碼：
-- 下面的示例分離username，然後將username中的一個文件附加到當前伺服器。
execsp_dboptionusername,'singleuser',true
a.分離
[email protected] ='username'
b.刪除日誌文件
execmaster..xp_cmdshell'delD:\ProgramFiles\SQL\database\username_LOG.ldf'
c.再附加
[email protected] ='username',
@physname='D:\ProgramFiles\SQL\database\username_Data.MDF'
--5.為了以後能自動收縮,做如下設置:
-- 企業管理器--伺服器--右鍵資料庫--屬性--選項--選擇自動收縮
--SQL語句設置方式:
EXECsp_dboption'資料庫名','autoshrink','TRUE'
--6.如果想以後不讓它日誌增長得太大
-- 企業管理器--伺服器--右鍵數據......>>
問題七：資料庫日誌已滿，如何處理？ 先提供一種復雜的方法壓縮日誌及資料庫文件如下：1.清空日誌 mp transaction 庫名 with no_log2.截斷事務日誌： backup log 資料庫名 with no_log3.收縮資料庫文件(如果不壓縮,資料庫的文件不會減小 企業管理器--右鍵你要壓縮的資料庫--所有任務--收縮資料庫--收縮文件 --選擇日誌文件--在收縮方式里選擇收縮至xxm,這里會給出一個允許收縮到的最小m數,直接輸入這個數,確定就可以了 --選擇數據文件--在收縮方式里選擇收縮至xxm,這里會給出一個允許收縮到的最小m數,直接輸入這個數,確定就可以了 也可以用sql語句來完成 --收縮資料庫 dbcc shrinkdatabase(客戶資料) --收縮指定數據文件,1是文件號,可以通過這個語句查詢到:select * from sysfiles dbcc shrinkfile(1)4.為了最大化的縮小日誌文件(如果是sql 7.0,這步只能在查詢分析器中進行) a.分離資料庫: 企業管理器--伺服器--資料庫--右鍵--分離資料庫 b.在我的電腦中刪除log文件 c.附加資料庫: 企業管理器--伺服器--資料庫--右鍵--附加資料庫 此法將生成新的log，大小隻有500多k 或用代碼： 下面的示例分離 pubs，然後將 pubs 中的一個文件附加到當前伺服器。 a.分離 e x e c sp_detach_db @dbname = 'pubs' b.刪除日誌文件 c.再附加 e x e c sp_attach_single_file_db @dbname = 'pubs', @physname = 'c:\program files\microsoft sql server\mssql\data\pubs.mdf'5.為了以後能自動收縮,做如下設置: 企業管理器--伺服器--右鍵資料庫--屬性--選項--選擇自動收縮 --sql語句設置方式: e x e c sp_dboption '資料庫名', 'autoshrink', 'true'6.如果想以後不讓它日誌增長得太大 企業管理器--伺服器--右鍵資料庫--屬性--事務日誌 --將文件增長限制為xm(x是你允許的最大數據文件大小) --sql語句的設置方式: alter database 資料庫名 modify file(name=邏輯文件名,maxsize=20) 我來完善答案完善答案通過審核後，可獲得3點財富值最新回答：2012-06-20 05:01 版本：1個歷史版本
問題八：如何從根本上解決SQL資料庫日誌已滿的問題 1、你設置了日誌文件的最大數，資料庫的恢復模式是完整恢復模式，所有的針對資料庫的改動都會記錄到日誌，不僅僅是你的改動資料庫，資料庫本身的操作也有記錄到日誌，所以，日誌文件才會不斷增長。
2、那是因為大部分的電腦上的資料庫，基本沒怎麼變過，但生產用的資料庫經常變動，所以日誌記錄也變得巨大，我見過資料庫200MB，但是日誌文件50GB，因為本來資料庫有10GB，因為測試需要刪除了大部分的數據，結果導致日誌文件增長到了50GB。
3、定時備份日誌並收縮日誌文件。
4、通過備份日誌，並收縮日誌文件，這個語句你自己網路。
5、日誌是一個以事務編號連續的記錄，比如，我第一次備份的日誌事務編號為1-1000，那麼日誌就會被截斷，並從1001開始，之後的日誌備份就從1001開始了，所以，初始備份一直到最後一次備份都不能刪除，否則使用日誌恢復時會出現問題。
問題九：oracle資料庫空間占滿了，怎麼辦 1、刪除無用文件或數據，騰空間。
2、將空間緊張的數據移到其他空閑空間。
3、增加新存儲空間。
問題十：如何清理sql server 已滿的資料庫日誌 SQLSERVER的資料庫日誌佔用很大的空間，下面提供三種方法用於清除無用的資料庫日誌文件
方法一：
1、打開查詢分析器，輸入命令
backup log database_name WITH NO_log
2、再打開企業管理器--右鍵要壓縮的資料庫--所有任務--收縮資料庫--收縮文件--選擇日誌文件--在收縮方式里選擇收縮至xxm,這里會給出一個允許收縮到的最小m數,直接輸入這個數,確定就可以了。
方法二：
設置檢查點，自動截斷日誌
一般情況下，SQL資料庫的收縮並不能很大程度上減小資料庫大小，其主要作用是收縮日誌大小，應當定期進行此操作以免資料庫日誌過大
1、設置資料庫模式為簡單模式：打開SQL企業管理器，在控制台根目錄中依次點開Microsoft SQL Server-->SQL Server組-->雙擊打開你的伺服器-->雙擊打開資料庫目錄-->選擇你的資料庫名稱（如用戶資料庫cwbase1）-->然後點擊右鍵選擇屬性-->選擇選項-->在故障還原的模式中選擇「簡單」，然後按確定保存
2、在當前資料庫上點右鍵，看所有任務中的收縮資料庫，一般裡面的默認設置不用調整，直接點確定
3、收縮資料庫完成後，建議將您的資料庫屬性重新設置為標准模式，操作方法同第一點，因為日誌在一些異常情況下往往是恢復資料庫的重要依據
方法三：通過SQL收縮日誌
把代碼復制到查詢分析器里，然後修改其中的3個參數(資料庫名，日誌文件名，和目標日誌文件的大小)，運行即可
SET NOCOUNT on
DECLARE @logicalFileName sysname,
@MaxMinutes int,
@NewSize int
USE tablename -- 要操作的資料庫名
select @logicalFileName = 'tablename_log', -- 日誌文件名
@MaxMinutes = 10, -- Limit on time allowed to wrap log.
@NewSize = 1 -- 你想設定的日誌文件的大小(M)
-- Setup / initialize
DECLARE @OriginalSize int
select @OriginalSize = size
from sysfiles
WHERE name = @logicalFileName
select 'Original Size of ' + db_name() + ' log is ' +
ConVERT(VARCHAR(30),@OriginalSize) + ' 8K pages or ' +
ConVERT(VARCHAR(30),(@OriginalSize*8/1024)) + 'mb'
from sysfiles
WHERE name = @logicalFileName
CREATE TABLE DummyTrans
(DummyColumn char (8000) not null)
DECLARE @Counter int,
@StartTime DATETIME,
@Trunclog VARCHAR(255)
select @StartTime = getdate(),
@Trunclog = 'backup log ......>>