A. 資料庫原理及應用的目錄
《資料庫原理及應用》
第1章 緒論
1.1 數據管理技術的發展
1.1.1 人工管理階段
1.1.2 文件系統階段
1.1.3 資料庫管理階段
1.2 資料庫系統結構
1.2.1 三級模式結構
1.2.2 資料庫系統的二級獨立性
1.2.3 資料庫系統的二級映像
1.3 資料庫、資料庫管理系統和資料庫系統
1.3.1 資料庫
1.3.2 資料庫管理系統
1.3.3 資料庫系統
1.4 資料庫技術的發展
小結
習題
第2章 數據模型
2.1 數據模型的概念
2.1.1 數據的三個范疇
.2.1.2 數據模型的組成要素及分類
2.2 e-r模型
2.2.1 基本概念
2.2.2 e-r圖設計
2.3 面向對象模型
2.3.1 對象建模的基本知識
2.3.2 類圖
小結
習題
第3章 關系資料庫
3.1 關系數據模型
3.1.1 關系數據模型概述
3.1.2 基本術語
3.1.3 關系的性質
3.2 關系的完整性
3.3 關系代數
3.3.1 傳統的集合運算
3.3.2 專門的關系運算
3.3.3 關系代數運算的應用實例
3.3.4 關系代數的擴充操作
小結
習題
第4章 結構化查詢語言sql
4.1 sql概述
4.1.1 sql語言的發展
4.1.2 sql語言的特點
4.1.3 sql語言的基本概念
4.2 數據定義語句
4.2.1 基本表的定義
4.2.2 基本表的修改與刪除
4.2.3 基本表的刪除
4.3 查詢
4.3.1 單表查詢
4.3.2 連接查詢
4.3.3 嵌套查詢
4.3.4 集合查詢
4.4 數據操縱
4.4.1 插入數據
4.4.2 修改數據
4.4.3 刪除數據
4.5 視圖
4.5.1 視圖的定義與刪除
4.5.2 查詢視圖
4.5.3 更新視圖
4.5.4 視圖的作用
小結
習題
第5章 存儲過程、觸發器和數據完整性
5.1 sql server編程結構
5.1.1 變數
5.1.2 顯示信息
5.1.3 注釋語句
5.1.4 批處理
5.1.5 流程式控制制語句
5.2 存儲過程
5.2.1 存儲過程的基本概念
5.2.2 創建存儲過程
5.2.3 使用sql server管理控制台執行存儲過程
5.2.4 修改和刪除存儲過程
5.3 觸發器
5.3.1 觸發器的基本概念
5.3.2 創建觸發器
5.3.3 修改和刪除觸發器
5.4資料庫完整性
5.4.1 約束
5.4.2 默認值
5.4.3 規則
5.4.4 用戶定義的數據完整性
小結
習題
第6章 關系資料庫設計理論
6.1 問題的提出
6.2 基本概念
6.2.1 函數依賴
6.2.2 碼
6.3 規范化
6.3.1 第一範式
6.3.2第二範式
6.3.3 第三範式
6.3.4 bc範式
6.3.5 多值依賴與第四範式
6.3.6 關系模式規范化
6.4 函數依賴的公理系統
6.4.1 armstrong公理系統
6.4.2 閉包
6.4.3 函數依賴集的等到價和最小化
6.5 模式分解
6.5.1 模式分解的准則
6.5.2 分解的函數依賴保持性和無損連接性
6.5.3 模式分解的演算法
小結
習題
第7章 索引
7.1 索引的概念
7.1.1 聚集索引
7.1.2 非聚集索引
7.1.3 唯一索引
7.1.4 何時應該創建索引
7.1.5 系統如何訪問表中的數據
7.2 sql server 2005中的索引
7.2.1 索引的結構
7.2.2 管理索引
小結
習題
第8章 資料庫設計
8.1 資料庫設計概述
8.2 資料庫設計的過程
8.2.1 資料庫設計的步驟
8.2.2 需求分析階段
8.2.3 概念設計階段
8.2.4 邏輯設計階段
8.2.5 物理設計階段
8.2.6 資料庫實現階段
8.2.7 資料庫的運行與維護階段
8.3 資料庫設計實例：電網設備搶修物資管理資料庫設計
8.3.1 需求分析
8.3.2 概念模型
8.3.3 邏輯模型
小結
習題
第9章 資料庫安全
9.1 安全性概述
9.1.1 用戶標識與鑒別
9.1.2 存取控制
9.1.3 自主存取控制方法
9.1.4 強制存取控制方法
9.1.5 視圖機制
9.1.6 審計
9.1.7 數據加密
9.2 sql server的安全性
9.2.1 sql server 2005的身份驗證模式
9.2.2 sql server 2005的安全機制
9.3 用戶管理和角色管理
9.3.1 登錄用戶和資料庫用戶
9.3.2 用戶管理
9.3.3 角色管理
9.3.4 sql server的固定角色
9.4 許可權管理
9.4.1 授予許可權
9.4.2 收回許可權
9.4.3 禁止許可權
9.5 架構
小結
習題
第10章 資料庫保護
10.1 事務
10.1.1 事務的定義
10.1.2 事務的acid性質
10.1.3 事務的狀態
10.2 並發控制
10.2.1 並發操作與數據的不一致性
10.2.2 封鎖
10.2.3 並發操作的調度
10.3 資料庫的恢復
10.3.1 存儲器的結構
10.3.2 恢復的原則和實現方法
10.3.3 故障類型和恢復方法
10.4 sql server資料庫備份與恢復
10.4.1 資料庫備份方法
10.4.2 資料庫恢復
小結
習題
第11章資料庫技術新進展
11.1 數據倉庫
11.1.1 數據倉庫的概念、特點與組成
11.1.2 數據的技術
11.1.3 數據倉庫的幾個重要概念
11.1.4 數據倉庫的結構
11.1.5 數據倉庫的多維數據模型
11.1.6 數據倉庫系統設計
11.1.7 數據倉庫的未來
11.2 數據挖掘
11.2.1 支持數據挖掘的基礎
11.2.2 數據挖掘的分析方法
11.2.3 數據挖掘常用的基本技術
11.2.4數據挖掘技術實施的步驟
11.2.5數據挖掘技術發展
11.3 資料庫技術的研究及發展
11.3.1 資料庫技術的研究熱點
11.3.2 資料庫技術的發展方向
11.4 結語
小結
習題
附錄a sql server 2005的安裝及使用
a.1 sql server簡介
a.2 sql server 2005的安裝
a.3 sql server配置管理器
a.4 啟動sql server服務
a.5 使用sql server management studio管理資料庫
附錄b 實驗
實驗一 通過sql server management studio創建及管理資料庫
實驗二 通過sql語句創建與管理數據表
實驗三 單表查詢
實驗四 復雜查詢
實驗五 視圖的創建與使用
實驗六 存儲過程
實驗七 觸發器
實驗八 實現數據完整性
實驗九 索引及資料庫安全
參考文獻
B. 誰能說一說資料庫技術的應用與發展
資料庫技術是現代信息科學與技術的重要組成部分，是計算機數據處理與信息管理系統的核心。資料庫技術研究和解決了計算機信息處理過程中大量數據有效地組織和存儲的問題，在資料庫系統中減少數據存儲冗餘、實現數據共享、保障數據安全以及高效地檢索數據和處理數據。
隨著計算機技術與網路通信技術的發展，資料庫技術已成為信息社會中對大量數據進行組織與管理的重要技術手段及軟體技術，是網路信息化管理系統的基礎。本章主要介紹資料庫技術的應用與發展、關系模型的基本概念、關系資料庫的設計理論及資料庫設計方法等內容，是學習和掌握現代資料庫技術的基礎。
1.1 資料庫技術的發展與應用
從20世紀60年代末期開始到現在，資料庫技術已經發展了30多年。在這30多年的歷程中，人們在資料庫技術的理論研究和系統開發上都取得了輝煌的成就，而且已經開始對新一代資料庫系統的深入研究。資料庫系統已經成為現代計算機系統的重要組成部分。
1.1.1 資料庫技術與信息技術
信息技術(Information Technology，IT)是當今使用頻率最高的名詞之一，它隨著計算機技術在工業、農業以及日常生活中的廣泛應用，已經被越來越多的個人和企業作為自己趕超世界潮流的標志枯斗之一。而資料庫技術則是信息技術中一個重要的支撐。沒有資料庫技術，人們在浩瀚的信息沒悉磨世界中將顯得手足無措。
資料庫技術是計算機科學技術的一個重要分支。從20世紀50年代中期開始，計算機應用從科學研究部門擴展到企業管理及政府行政部門，人們對數據處理的要求也越來越高。1968年，世界上誕生了第一個商品化的信息管理系統IMS(Information Management System)，從此，資料庫技術得到了迅猛發展。在互聯網日益被人們接受的今天，Internet又使資料庫技術、知識、技能的重要性得到了充分的放大。現在資料庫已經成為信息管理、辦公自動化、計陸謹算機輔助設計等應用的主要軟體工具之一，幫助人們處理各種各樣的信息數據。
1.1.2 資料庫技術的應用及特點
資料庫最初是在大公司或大機構中用作大規模事務處理的基礎。後來隨著個人計算機的普及，資料庫技術被移植到PC機(Personal Computer，個人計算機)上，供單用戶個人資料庫應用。接著，由於PC機在工作組內連成網，資料庫技術就移植到工作組級。現在，資料庫正在Internet和內聯網中廣泛使用。
20世紀60年代中期，資料庫技術是用來解決文件處理系統問題的。當時的資料庫處理技術還很脆弱，常常發生應用不能提交的情況。20世紀70年代關系模型的誕生為資料庫專家提供了構造和處理資料庫的標准方法，推動了關系資料庫的發展和應用。1979年，Ashton-Tate公司引入了微機產品dBase Ⅱ，並稱之為關系資料庫管理系統，從此資料庫技術移植到了個人計算機上。20世紀80年代中期到後期，終端用戶開始使用區域網技術將獨立的計算機連接成網路，終端之間共享資料庫，形成了一種新型的多用戶數據處理，稱為客戶機/伺服器資料庫結構。現在，資料庫技術正在被用來同Internet技術相結合，以便在機構內聯網、部門區域網甚至WWW上發布資料庫數據。
1.1.3 資料庫技術發展歷史
數據模型是資料庫技術的核心和基礎，因此，對資料庫系統發展階段的劃分應該以數據模型的發展演變作為主要依據和標志。按照數據模型的發展演變過程，資料庫技術從開始到現在短短的30年中，主要經歷了三個發展階段：第一代是網狀和層次資料庫系統，第二代是關系資料庫系統，第三代是以面向對象數據模型為主要特徵的資料庫系統。資料庫技術與網路通信技術、人工智慧技術、面向對象程序設計技術、並行計算技術等相互滲透、有機結合，成為當代資料庫技術發展的重要特徵。
1. 第一代資料庫系統
第一代資料庫系統是20世紀70年代研製的層次和網狀資料庫系統。層次資料庫系統的典型代表是1969年IBM公司研製出的層次模型的資料庫管理系統IMS。20世紀60年代末70年代初，美國資料庫系統語言協會CODASYL(Conference on Data System Language)下屬的資料庫任務組DBTG(Data Base Task Group)提出了若干報告，被稱為DBTG報告。DBTG報告確定並建立了網狀資料庫系統的許多概念、方法和技術，是網狀資料庫的典型代表。在DBTG思想和方法的指引下資料庫系統的實現技術不斷成熟，開發了許多商品化的資料庫系統，它們都是基於層次模型和網狀模型的。
可以說，層次資料庫是資料庫系統的先驅，而網狀資料庫則是資料庫概念、方法、技術的奠基者。
C. 資料庫系統原理教程_(王珊_陳紅_著)_清華大學出版社_課後答案 2011.6第33次印刷 郵箱：[email protected]
的 http://www.waterpub.com.cn/SoftDown/SoftView.asp ？ SoftID = 2221
D. 大數據未來的發展前景怎麼樣
從我國數據產量和存量來看，廣東、北京、浙江、江蘇、上海、等地區數據資源較為豐富，東部地區數據產量和存量均高於西部地區。從省際數據流量來看，東部地區月均互聯網省際出口總流量佔全國比重超過一半。
在以北上廣為代表的東部地區數據資源豐富的背景下，其大數據產業發展水平快於其他地區省份。其中，北上廣大數據企業數量佔全國比重近70%，廣東和北京大數據發展水平較高。
東部地區數據產量整體高於西部，省際數據流量遠高於其他地區
2019年，我國數據產量總規模為3.9ZB。從數據產量的地區分布看，2019年全國數據產量排名前十位的省份為廣東、北京、浙江、江蘇、上海、山東、四川、河南、河北和湖南。
從人均數據產量來看，2019年人均數據產量排名前十位的省份分別是北京、上海、浙江、天津、廣東、內蒙古、西藏、海南、江蘇和遼寧。整體來看，東部地區數據產量和人均數據產量均高於西部地區。
—— 更多數據來請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》
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2021-08-04·TA獲得超過163個贊
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大數據對於企業的發展起著至關重要的作用，許多企業業務靠著大數據分析市場需求，制定營銷策略，優化生產流程、供應鏈與物流管理、能源管理、提供智能客戶服務等。目前，大數據相關的行業不少，備受關注的也有很多，也都出現在大家的生活中，便利著人們的生活。智能家居、線上醫療、智慧零售等等。未來5年大數據市場將由重基礎設施向重應用落地轉移，隨著數據量的增長，數據治理和模型演算法將持續受到關注。政府、金融和電信將保持持續增長的態勢，而醫療和新零售將成為下一個大數據技術投入的新領域。
一、智慧醫療
未來，通過大數據，能夠推出預測疾病服務，並且能精準到80%。
通過分析全球的基因數據或者病歷數據，以及對比各種行為習慣，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中結合，通過大數據分析應用能夠精準預防一些重大疾病，做到提前治療和防範。
二、智慧零售
未來，大數據能夠幫助零售行業精準定位客戶。
一個企業成功與否，最重要的就是精準客戶群體或者說資源。如果一家企業想要進人或者去進行某一個零售行業區域的市場開拓，最先要做的就是進行項目評估和可行性分析，消費者群體，消費行為習慣，這些都能夠通過數據呈現。
未來，能夠通過大數據挖掘零售行業新需求。
E. 資料庫技術的發展趨勢
資料庫技術的發展趨勢:
根據資料庫應用及多家分析機構的評估，資料庫技術發展將以應用為導向，面向業務服務，並與計算機網路和人工智慧等技術結合，為新型應用提供多種支持。
（1）雲資料庫和混合數據快速發展
雲資料庫（Cloud Database）簡稱為雲庫， 是在雲計算環境中部署和虛擬化的資料庫。將各種關系型資料庫看成一系列簡單的二維表，並基於簡化版本的SQL或訪問對象進行操作。使傳統關系型資料庫通過提交一個有效地鏈接字元串即可加入雲資料庫，雲資料庫可解決數據集中更廣泛的異地資源共享問題。
（2）數據集成與數據倉庫
數據倉庫（Data Warehouse）是面向主題、集成、相對穩定、反映歷史變化的數據集合，是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。主要側重對機構歷史數據的綜合分析利用，找出對企業發展有價值的信息，以提供決策支持，幫助提高效益。其特徵是面向主題、集成性、穩定性和時變性。新一代資料庫使數據集成和數據倉庫的實施更簡單。數據應用逐步過渡到數據服務，開始注重處理：關系型與非關系型數據的融合、分類、國際化多語言數據。
（3）主數據管理和商務智能
在企事業機構內部業務應用整合和系統互聯中，許多機構具有相同業務語義的數據被多次反復定義和存儲，導致數據大量冗餘成為IT環境發展的障礙，為了有效使用和管理這些數據，主數據管理已經成為一個新的熱點。
商務智能（Business Intelligence）是指利用數據倉庫及數據挖掘技術對業務數據分析處理並提供決策信息和報告，促進企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據，改善決策水平，提升績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。是企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據和信息，創造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平，採取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。融合了先進信息技術與創新管理理念的結合體，集成企業內外的數據，加工並從中提取能夠創造商業價值的信息，面向企業戰略並服務於管理層。
（4）「大數據」促進新型資料庫
進入「大數據時代」，大數據量、高並發、分布式和實時性的需求，由於傳統的資料庫技術的數據模型和預定義的操作模式，時常難以滿足實際需求，致使新型資料庫在大數據的場景下，將取代傳統資料庫成為主導。
（5）基於網路的自動化管理
網路資料庫應用系統的廣泛應用，使資料庫管理更加自動化。如網購、網銀等系統，從企業級Enterprise-class到世界級World-class的轉變，提供更多基於Internet環境的管理工具，完成資料庫管理網路化。應用程序編程介面API(Application ProgrammingInterface)更開放，基於瀏覽器端技術的管理套件，便於分布遠程管理。
（6）PHP將促進資料庫產品應用
隨著新一代Web技術的廣泛應用，在.NET和Java成為數據應用的主體開發平台後，很多廠商為了爭取市場在新版本資料庫產品推出後，提供面向超級文本預處理語言PHP（Hypertext Preprocessor）的專用驅動和應用。
（7）資料庫將與業務語義的數據內容融合
資料庫將更廣泛地為用於「信息服務」。對新一代基於AJAX、MashUp、SNS等技術的創新應用，數據從集中於邏輯中心資料庫，改為分布網路，為了給予技術支持，數據聚集及基於業務語義的數據內容融合也成為資料庫發展的方向，不僅在商務智能領域不斷加強對服務應用的支持，而且注重加強數據集成服務。