① 資料庫應用論文
資料庫設計應用論文包括六個主要步驟：
1、需求分析：了解用戶的數據需求、處理需求、安全性及完整性要求；
2、概念設計：通過數據抽象，設計系統概念模型，一般為E-R模型；
3、邏輯結構設計：設計系統的模式和外模式，對於關系模型主要是基本表和視圖；
4、物理結構設計：設計數據的存儲結構和存取方法，如索引的設計；
5、系統實施：組織數據入庫、編制應用程序、試運行；
6、運行維護：系統投入運行，長期的維護工作。
② 資料庫方面的論文怎麼寫
那你就寫實際建立資料庫過程中遇到需要注意的地方，和課本上的印證一下，及鞏固了自己所學的，有參與了實踐。不是寫資料庫設計 而是說在設計上需要注意的地方 比如範式的裁定 事務 和安全性方面的 。。。有不明白的地方隨時和老師溝通一下。希望對你有所幫助。
③ 資料庫畢業論文該怎麼寫
A、需求分析階段：綜合各個用戶的應用需求。 B、在概念設計階段：用E-R圖來描述。 C、在邏輯設計階段：將E-R圖轉換成具體的資料庫產品支持的數據模型，如關系模型，形成資料庫邏輯模式。然後根據用戶處理的要求，安全性的考慮，在基本表的基礎上再建立必要的視圖(VIEW)形成數據的外模式。 D、在物理設計階段：根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，設計索引，形成資料庫內模式。 一展開就夠論文字數了
④ 求關於資料庫的論文。2000字以上，3000字以下。急求= =！！！
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我以前自己寫的一個。1W多字
⑤ 資料庫論文有哪些
資料庫論文在網路上就有很多，可自行下載。
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(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。
⑥ 求一個資料庫論文1500字的
好/的，我/能/夠/搞/定。
⑦ 求sql資料庫論文
ORACLE中SQL查詢優化研究
摘 要 資料庫性能問題一直是決策者及技術人員共同關注的焦點，影響資料庫性能的一個重要因素就是SQL查詢語句的低效率。論文首先分析了導致SQL查詢語句性能低下的四個常見原因以及SQL調優的一般步驟，然後分別針對如何降低I/O操作、在查詢語句中如何避免對查詢結果的高成本操作以及在多表連接時如何提高查詢效率進行了分析。
關鍵詞 ORACLE；SQL；優化；連接
1 引言
隨著網路應用不斷發展，系統性能已越來越引起決策者的重視。影響系統性能的因素很多，低效的SQL語句就是其中一個不可忽視的重要原因。論文首先分析導致SQL性能低下的常見原因，然後分析SQL調優應遵循的一般步驟，最後從如何降低I/O、避免對查詢結果的高成本操作和多表連接中如何提高SQL性能進行了研究。鑒於目前ORACLE在資料庫市場上的主導地位，論文將只針對ORACLE進行討論。
2 影響SQL性能的原因
影響SQL性能的因素很多，如初始化參數設置不合理、導入了不準確的系統及模式統計數據從而影響優化程序(CBO)的正確判斷等，這些往往和DBA密切相關。純粹從SQL語句出發，筆者認為影響SQL性能不外乎以下四個重要原因：
(1)在大記錄集上進行高成本操作，如使用了引起排序的謂詞等。
(2)過多的I/O操作(含物理I/O與邏輯I/O)，最典型的就是未建立恰當的索引，導致對查詢表進行全表掃描。
(3)處理了太多的無用記錄，如在多表連接時過濾條件位置不當導致中間結果集包含了太多的無用記錄。
(4)未充分利用資料庫提供的功能，如查詢的並行化處理等。
第(4)個原因處理起來相對簡單。論文將針對前三個原因論述如何提高SQL查詢語句的性能。
3 SQL優化的一般步驟
SQL優化一般需經過發現問題、分析問題、提出解決措施、應用措施、測試性能幾個步驟，如圖1所示。「發現問題就是解決問題的一半」，因此在SQL調優過程中，定位問題SQL是非常重要的一步，一般可藉助於ORACLE自帶的性能優化工具如STATSPACK、TKPROF、AUTOTRACE等輔助用戶進行，同時還應該重視動態性能視圖如V$SQL、V$MYSTAT、V$SYSSTAT等的研究。
圖1 SQL優化的一般步驟
4 SQL語句的優化
4.1 優化排序操作
排序的成本十分高昂，當在查詢語句中使用了引起結果集排序的謂詞時，SQL性能必然受到影響。
4.1.1 排序過程分析
當待排序數據集不是太大時，伺服器在內存(排序區)完成排序操作，如果排序需要更多的內存空間，伺服器將進行如下處理：
(1) 將數據分成多個小的集合，對每一集合進行排序。
(2) 伺服器向磁碟申請臨時空間，將排好序的中間結果寫入臨時段，再對另外的集合進行排序。
(3) 在所有的集合均排好序後，伺服器再將它們進行合並得到最終的結果，如果排序區尺寸太小，合並無法一次完成時，將分多次進行。
從上述分析可知，排序是一種十分昂貴的操作，它消耗大量的CPU時間和內存，觸發磁碟分頁和交換操作，因此只要有可能，我們就應該在SQL語句中盡量避免排序操作。
4.1.2 SQL中引起排序的操作
SQL查詢語句中引起排序的操作大致有：ORDER BY 和GROUP BY 從句；DISTINCT修飾符；UNION、INTERSECT、MINUS集合操作符；多表連接時的排序合並連接(SORT MERGE JOIN)等。
4.1.3 如何避免排序
1)建立恰當的索引
對經常進行排序和連接操作的欄位建立索引。在建立索引後，當伺服器向這些欄位發出排序請求時，將直接引用索引而不進行排序操作；當進行等值連接查詢操作時，若建立連接的欄位未建立索引，伺服器進行的是排序合並連接(SORT MERGE JOIN)，連接操作的過程如下：
對進行連接的兩個或多個表分別進行全掃描；
對每一個表中的行集分別進行全排序；
合並排序結果。
如果建立連接的欄位已建立索引，伺服器進行嵌套循環連接(NESTED LOOP JOINS)，該連接方式不需要任何排序，其過程如下：
對驅動表進行全表掃描；
對返回的每一行利用連接欄位值實施索引惟一掃描；
利用從索引掃描中返回的ROWID值在從表中定位記錄；
合並主、從表中的匹配記錄。
因此，建立索引可避免多數排序操作。
2)用UNIION ALL替換UNION
UNION在進行表鏈接後會篩選掉重復的記錄，所以在表鏈接後會對所產生的結果集進行排序運算，刪除重復的記錄再返回結果。大部分應用中是不會產生重復記錄的，最常見的是過程表與歷史表UNION 。因此，採用UNION ALL操作符替代UNION，因為UNION ALL操作只是簡單的將兩個結果合並後就返回。
4.2 優化I/O
過多的I/O操作會佔用CPU時間、消耗大量內存和佔用過多的栓鎖，因此有必要對SQL的I/O進行優化。優化I/O的最有效方式就是用索引掃描代替全表掃描。
4.2.1 應用基於函數的索引
基於函數的索引(FUNCTION BASED INDEX，簡記為FBI)提供了索引計算列並在查詢中使用這些索引的能力。FBI的實質是對查詢所需中間結果進行預處理。如果一個FBI與查詢語句中的內嵌函數完全匹配，CBO在生成查詢計劃時，將自動啟用索引范圍掃描(INDEX RANGE SCAN)替換全表掃描(FULL TABLE SCAN)。考察下面的代碼段並用AUTOTRACE觀察創建FBI前後執行計劃的變化。
select * from emp where upper(ename)=』SCOTT』
創建FBI前，很明顯是全表掃描。
Execution Plan
……
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMPLOYEES' (Cost=2 Card=1 Bytes=22)
idle>CREATE INDEX EMP_UPPER_FIRST_NAME ON EMPLOYEES(UPPER(FIRST_NAME))；
索引已創建。
再次運行相同查詢，
Execution Plan
……
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMPLOYEES' (Cost=1 Card=1 Bytes=22)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMP_UPPER_FIRST_NAME' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=1)
這一簡單的例子充分說明了FBI在SQL查詢優化中的作用。FBI所用的函數可以是用戶自己創建的函數，該函數越復雜，基於該函數創建FBI對SQL查詢性能的優化作用越明顯。
4.2.2 應用物化視圖和查詢重寫
物化視圖是一個預計算結果集，其中通常包含聚集與多表連接等復雜操作。資料庫自動維護物化視圖，且隨用戶的要求進行刷新。查詢重寫機制就是用資料庫中的替代對象(如物化視圖)將用戶提交的查詢重寫為完全不同但功能等價的查詢。查詢重寫對用戶透明，用戶完全按常規編寫訪問資料庫的查詢語句，優化程序(CBO)自動決定是否對用戶提交的查詢進行重寫。查詢重寫是提高查詢性能的一種非常有效的方法，尤其是在數據倉庫環境中針對匯總、多表連接以及其它高成本的操作方面。
下面以一個非常簡單的例子來演示物化視圖和查詢重寫在優化SQL查詢性能方面的作用。
select dept.deptno，dept.dname，count(*)
from emp，dept
where emp.deptno=dept.deptno
group by dept.deptno，dept.dname
查詢計劃及主要統計數據如下：
執行計劃：
-----------------------------------------
……
2 1 HASH JOIN (Cost=5 Card=14 Bytes=224)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'DEPT' (Cost=2 Card=4 Bytes=52)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP' (Cost=2 Card=14 Bytes=42)
主要統計數據：
-----------------------------------------
305 recursive calls
46 consistent gets
創建物化視圖EMP_DEPT：
create materialized view emp_dept build immediate
refresh on demand
enable query rewrite
as
select dept.deptno，dept.dname，count(*)
from emp，dept
where emp.deptno=dept.deptno
group by dept.deptno，dept.dname
/
再次執行查詢，執行計劃及主要統計數據如下：
執行計劃：
-------------------------------------
……
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP_DEPT' (Cost=2 Card=327 Bytes=11445)
主要統計數據：
------------------------------------
79 recursive calls
28 consistent gets
可見，在建立物化視圖之前，首先執行兩個表的全表掃描，然後進行HASH連接，再進行分組排序和選擇操作；而建立物化視圖後，CBO自動將上述復雜操作轉換為對物化視圖EMP_DEPT的全掃描，相關的統計數據也有了很大的改善，遞歸調用(RECURSIVE CALLS)由305降到79，邏輯I/O(CONSISTENT GETS)由46降為28。
4.2.3 將頻繁訪問的小表讀入CACHE
邏輯I/O總是快於物理I/O。如果資料庫中存在被應用程序頻繁訪問的小表，可將這些表強行讀入KEEP池，從而避免物理I/O的發生。
4.3 多表連接優化
最能體現查詢復雜性的就是多表連接，多表連接操作往往要耗費大量的CPU時間和內存，因此多表連接查詢性能優化往往是SQL優化的重點與難點。
4.3.1 消除外部連接
通過消除外部連接，不僅使得到的查詢更易於讀取，而且性能也經常可以得到改善。一般的思路是，有以下形式的查詢：
SELECT …，OUTER_JOINED_TABLE.COLUMN
FROM SOME_TABLE，OUTER_JOINED_TO_TABLE
WHERE …=OUTER_JOINED_TO_TABLE(+)
可轉換為如下形式的查詢：
SELECT …，(SELECT COLUMN FROM OUTER_ JOINED_TO_TABLE WHERE …)FROM SOME_TABLE；
4.3.2 謂詞前推，優化中間結果
多表連接的性能低下多數是因為連接操作與過濾操作的次序不合理，大多數用戶在編寫多表連接查詢時，總是先進行連接操作再應用過濾條件，這導致伺服器做了太多的無用功。針對這類問題，其優化思路就是盡可能將過濾謂詞前推，使不符合條件的記錄提前被篩選掉，只對符合條件的少數記錄進行連接處理，這樣可成倍的提高SQL查詢效能。
標准連接查詢如下：
Select a.prod_name，sum(b.sale_quant)，
sum(c.sale_quant)，sum(d.sale_quant)
From proct a，tele_sale b，online_sale c，store_sale d
Where a.prod_id=b.prod_id and a.prod_id=c.prod_id
and a.prod_id=d.prod_id And a.order_date>sysdate-90
Group by a.prod_id；
啟用內嵌視圖，且將條件a.order_date>sysdate-90前移，優化後代碼如下：
Select a.prod_name，b.tele_sale_sum，c.online_sale_sum，d.store_sale_sum From proct a，
(select sum(sal_quant) tele_sale_sum from proct，tele_sale
Where proct.order_date>sysdate-90 and proct.prod_id =tele_sale.prod_id) b，
(select sum(sal_quant) online_sale_sum
from proct，tele_sale
Where proct.order_date>sysdate-90 and proct.prod_id =online_sale.prod_id) c，
(select sum(sal_quant) store_sale_sum
from proct，store_sale
Where proct.order_date>sysdate-90 and proct.prod_id =store_sale.prod_id) d，
Where a.prod_id=b.prod_id and
a.prod_id=c.prod_id and a.prod_id=d.prod_id；
5 結束語
SQL語言在資料庫應用中佔有非常重要的地位，其性能的優劣直接影響著整個信息系統的可用性。論文從影響SQL性能的最主要的三個方面入手，分析了如何優化SQL查詢的I/O、避免高成本的排序操作和優化多表連接。需要強調的一點是，理解SQL語句所解決的問題比SQL調優本身更重要，因此SQL調優需要系統分析人員、開發人員和資料庫管理員密切協作。
參考文獻
[1]Thomas Kyte.Effective Oracle by Design：Design and Build High-performance Oracle Application[M]，The McGral- Hill Companies，Inc，2003
[2]Kevin Loney，George Koch，Oracle 9i：The Complete Reference[M]，The McGral-Hill Companies，Inc，2002
[3] Oracle9i SQL Reference release 2(9.2)[OL/M]，2002.10. http：//www.oracle.com/technology/
[4] Oracle9i Data Warehousing Guide release 2(9.2) [OL/M]，2002.03. http：//www.oracle.com/technology/
[5]Alexey Danchenkov，Donald Burleson，Oracle Tuning：The Definitive Reference[OL/M]，Rampant Techpress，2006.
[6] Oracle9i Database Concepts release 2(9.2) [OL/M]，2002.08. http：//www.oracle.com/technology/
[7] Oracle9i supplied plsql packages and types reference release 2(9.2) [OL/M]，2002.12. http：//www.oracle.com/ technology/
⑧ 國內五大論文資料庫
國內五大論文資料庫如下：
一、中國知網提供的《中國學術期刊（光碟版）》
也稱中國期刊全文資料庫由清華同方股份有限公司出版。
收錄1994年以來國內6 600種期刊，包括了學術期刊於非學術期刊，涵蓋理工、農業、醫葯衛生、文史哲、政治軍事與法律、教育與社會科學綜合、電子技術與信息科學、經濟與管理。
收錄的學術期刊同時作為「中國學術期刊綜合評價資料庫統計源期刊」。
但是收錄的期刊不很全面，一些重要期刊未能收錄。
二、中國生物醫學文獻資料庫（CBMDISC)
資料庫是中國醫學科學院信息研究所開發研製，收錄了自1978年以來1 600餘種中國生物醫學期刊。
范圍涉及基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、葯學、中醫學及中葯學等生物醫學的各個領域。
三、中文生物醫學期刊資料庫（CMCC)
由中國人民解放軍醫學圖書館資料庫研究部研製開發。
收錄了1994年以來國內正式出版發行的生物醫學期刊和一些自辦發行的生物醫學刊物1 000餘種的文獻題錄和文摘。
涉及的主要學科領域有：基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、葯學、醫學生物學、中醫學、中葯學、醫院管理及醫學信息等生物醫學的各個領域。
並具有成果查新功能醫學全在線
四、萬方數據資源系統（China Info)
由中國科技信息研究所，萬方數據股份有限公司研製。
該資料庫收錄的期刊學科範圍廣，包括了學術期刊於非學術期刊，提供約2 000種的電子期刊的全文檢索。
被收錄的學術期刊都獲得了「中國核心期刊（遴選）資料庫來源期刊」的收錄證書。
個別期刊甚至將「遴選」改成「精選」，或者乾脆去掉。
很多作者因此誤以為這就是核心期刊。
五、維普資料庫
也稱中文科技期刊資料庫，維普科技期刊資料庫，由中國科學技術信息研究所重慶分所出版。
收錄了1989年以來我國自然科學、工程技術、農業科學、醫葯衛生、經濟管理、教育科學和圖書情報等學科9 000餘種期刊，包括了學術與非學術期刊。
收錄期刊數量很大，但不足之處是部分國家新聞出版總署公布的非法期刊也被收錄了。
一般的，學術期刊都能進入至少1個國內期刊資料庫。
期刊據資料庫不是期刊的評價體系，對科研處的期刊性質評價也就缺乏足夠的意義，故不宜作為期刊性質評價的依據。
另外還有：
1、萬方數據
萬方數據提供中國大陸科技期刊檢索，是萬方數據股份有限公司建立的專業學術知識服務網站。
隸屬於萬方數據資源系統，對外服務數據由萬方數據資源系統統一部署提供。
2、全國報刊索引
收錄全國包括港台地區的期刊8000種左右，月報道量在1.8萬條以上，年報道量在44萬條左右，書本式用戶有3500多家，現又出版光碟資料庫。
反映了中國政治、經濟、軍事、科學、文化、文學藝術、歷史地理、科技等方面的發展情況，提供了國內外最新學術進展信息。
該索引是我國收錄報刊種類最多，內容涉及范圍最廣，持續出版時間最長，與新文獻保持同步發展的權威性檢索刊物，也是查找建國以來報刊論文資料最重要的檢索工具。
正文採用分類編排，先後採用過《中國人民大學圖書分類法》和自編的《報刊資料分類表》，1980年起，仿《中國圖書館圖書分類法》分21類編排，1992年全面改用《中國圖書資料分類法》（第三版）編排，2000年開始用《中國圖書館分類法》（第四版）標引，計算機編排。
在著錄上，《全國報刊索引》從1991年起採用國家標准——《檢索期刊條目著錄規則》進行著錄，包括題名、著譯者姓名、報刊名、版本、卷期標識、起止頁碼、附註等項。
同時，「哲社版」採用電腦編排，增加了「著者索引」、「題中人名分析索引」、「引用報刊一覽表」，方便了讀者的使用。
3、超星數字圖書館
為目前世界最大的中文在線數字圖書館，提供大量的電子圖書資源提供閱讀，其中包括文學、經濟、計算機等五十餘大類，數十萬冊電子圖書，300萬篇論文，全文總量4億余頁，數據總量30000GB，大量免費電子圖書，並且每天仍在不斷的增加與更新。
覆蓋范圍：涉及哲學、宗教、社科總論、經典理論、民族學、經濟學、自然科學總論、計算機等各個學科門類。
本館已訂購67萬余冊。
收錄年限：1977年至今。
4、維普資訊
維普資訊是科學技術部西南信息中心下屬的一家大型的專業化數據公司，是中文期刊資料庫建設事業的奠基人，公司全稱重慶維普資訊有限公司。
目前已經成為中國最大的綜合文獻資料庫。
從1989年開始，一直致力於對海量的報刊數據進行科學嚴謹的研究、分析，採集、加工等深層次開發和推廣應用。
5、中宏資料庫
中宏資料庫由國家發改委所屬的中國宏觀經濟學會、中宏基金、中國宏觀經濟信息網、中宏經濟研究中心聯合研創。
是由18類大庫、74類中庫組成，涵蓋了九十年代以來宏觀經濟、區域經濟、產業經濟、金融保險、投資消費、世界經濟、政策法規、統計數字、研究報告等方面的詳盡內容，是目前國內門類最全，分類最細，容量最大的經濟類資料庫。
發展現狀
在資料庫的發展歷史上，資料庫先後經歷了層次資料庫、網狀資料庫和關系資料庫等各個階段的發展，資料庫技術在各個方面的快速的發展。特別是關系型資料庫已經成為目前資料庫產品中最重要的一員，80年代以來，幾乎所有的資料庫廠商新出的資料庫產品都支持關系型資料庫，
即使一些非關系資料庫產品也幾乎都有支持關系資料庫的介面。這主要是傳統的關系型資料庫可以比較好的解決管理和存儲關系型數據的問題。隨著雲計算的發展和大數據時代的到來，關系型資料庫越來越無法滿足需要，
這主要是由於越來越多的半關系型和非關系型數據需要用資料庫進行存儲管理，以此同時，分布式技術等新技術的出現也對資料庫的技術提出了新的要求，於是越來越多的非關系型資料庫就開始出現，這類資料庫與傳統的關系型資料庫在設計和數據結構有了很大的不同，
它們更強調資料庫數據的高並發讀寫和存儲大數據，這類資料庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）資料庫。而傳統的關系型資料庫在一些傳統領域依然保持了強大的生命力。
以上內容參考：網路——資料庫
⑨ 資料庫論文，急！！！！！！
這個也可以作為論文？
這都是基礎知識呀，教材里都有的。
在計算機硬體、軟體發展的基礎上，在應用需求的推動下，數據管理技術的發展經歷了三個階段。
一、人工管理階段
1、背景
應用背景：科學計算
硬體背景：無直接存取存儲設備
軟體背景：沒有操作系統
處理方式：批處理
2、特點
數據的管理者：人
數據面向的對象：某一應用程序
數據的共享程度：無共享,冗餘度極大
數據的獨立性：不獨立，完全依賴於程序
數據的結構化：無結構
數據控制能力：應用程序自己控制
二、文件系統階段
1、背景
應用背景：科學計算、管理
硬體背景：磁碟、磁鼓
軟體背景：有文件系統
處理方式：聯機實時處理 批處理
2、特點
數據的管理者：文件系統
數據面向的對象：某一應用程序
數據的共享程度：共享性差,冗餘度大
數據的獨立性：獨立性差
數據的結構化：記錄內有結構，整體無結構
數據控制能力：應用程序自己控制
三、資料庫系統階段
1、背景
應用背景：大規模管理
硬體背景：大容量磁碟
軟體背景：有資料庫管理系統
處理方式：聯機實時處理, 分布處理批處理
2、特點
數據的管理者：資料庫管理系統
數據面向的對象：整個應用系統
數據的共享程度：共享性高，冗餘度小
數據的獨立性：具有高度的物理獨立性和邏輯獨立性
數據的結構化：整體結構化，用數據模型描述
數據控制能力：由資料庫管理系統提供數據安全性、完整性、並發控制和恢復能力
四、資料庫系統的特點
1、數據結構化
2、數據的共享性高，冗餘度低，易於擴充
3、數據獨立性高
4、數據由DBMS統一管理和控制
數據結構化
數據結構化是資料庫與文件系統的根本區別。在描述數據時不僅要描述數據本身，還要描述數據之間的聯系。
數據的共享性
資料庫系統從整體角度看待和描述數據，數據不再面向某個應用而是面向整個系統。
數據冗餘度
指同一數據重復存儲時的重復程度。
數據的一致性
指同一數據不同拷貝的值一樣（採用人工管理或文件系統管理時，由於數據被重復存儲，當不同的應用使用和修改不同的拷貝時就易造成數據的不一致）。
物理獨立性
當數據的存儲結構（或物理結構）改變時，通過對映象的相應改變可以保持數據的邏輯構可以不變，從而應用程序也不必改變。
邏輯獨立性
當數據的總體邏輯結構改變時，通過對映象的相應改變可以保持數據的局部邏輯結構不變，應用程序是依據數據的局部邏輯結構編寫的，所以應用程序不必修改。
數據的安全性（Security）
數據的安全性是指保護數據，防止不合法使用數據造成數據的泄密和破壞，使每個用戶只能按規定，對某些數據以某些方式進行訪問和處理。
數據的完整性（Integrity）
數據的完整性指數據的正確性、有效性和相容性。即將數據控制在有效的范圍內，或要求數據之間滿足一定的關系。
並發（Concurrency）控制
當多個用戶的並發進程同時存取、修改資料庫時，可能會發生相互干擾而得到錯誤的結果並使得資料庫的完整性遭到破壞，因此必須對多用戶的並發操作加以控制和協調。
資料庫恢復（Recovery）
計算機系統的硬體故障、軟體故障、操作員的失誤以及故意的破壞也會影響資料庫中數據的正確性，甚至造成資料庫部分或全部數據的丟失。DBMS必須具有將資料庫從錯誤狀態恢復到某一已知的正確狀態（亦稱為完整狀態或一致狀態）的功能。
⑩ 資料庫管理系統論文
資料庫管理系統的論文
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