⑴ 数据库得查询功能是怎么实现的
数据库的查询功能实现原理：
数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
图1展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。
⑵ 数据库的链接是如何实现的
自定义的登陆类db.cs，代码是连接数据库：
public static sqlConnection getconn()
{
string sqlconn = "Data Source=dongxiao-d24e0f;Initial Catalog=web;Integrated Security=True";
SqlConnection myconn = new SqlConnection(sqlconn);
return myconn;
}
SqlConnection mycon1 = db.getconn();//调用自定义类的属性
SqlConnection mycon2 = db.getconn();
mycon2.Open();//判断用户名是否存在的connection对象打开数据库
SqlCommand cmd1 = new SqlCommand(si, mycon1);//两个connection对象
SqlCommand cmd2 = new SqlCommand(sql1, mycon2);
SqlDataReader rs1 = cmd2.ExecuteReader();//定义SqlDataReader对象，提取数据库相应的数据
这是sqlserver的，自己改一下成你要的就行了
⑶ 怎样在数据库中实现一对多的关系
怎样在数据库中实现一对多的关系
良好的数据库设计都是要符合第三范式或者更加严格一些，所以多对多是一种比较不好的设计方案，会对系统的开发和维护造成很大困难，特别是代码上，要重复的比较各个键值，因此都是采用引入关系表的方法，将两个表的主键提取作为关系表的字段，然后关系表中设置游动主键，这样就将多对多的关系解耦成1对多的关系
⑷ 如何实现该数据库设计和实现
XP?sql2005, 64位2008,可以网上下载
⑸ 如何自己实现一个关系型数据库
对外数据模型为关系型数据库，内部的实现主要分成两大类，一类是disk-based，比如mysql，postgres，一类是memory based，后者包括MemSQL，SAP HAHA，OceanBase。看题目的意思指的是前者。这里说一个disk-based的关系型数据库涉及多少东西。
上世纪70/80年代内存不大，数据不能都放在内存里，大部分数据都存在磁盘上，读数据也需要从磁盘读，然而读写磁盘太慢了，所以就在内存里做了一个buffer pool，将已经读过的数据缓存到buffer pool中，写的时候也是写到buffer pool中就返回，buffer pool的功能就是管理数据在磁盘和内存的移动。在buffer pool中数据的管理单位是page。page大小一般几十KB。一般都可以配置。如果buffer pool中没有空闲的page，就需要将某一个page提出buffer pool，如果它是dirty page，就需要flush到磁盘，这里又需要一个LRU算法。一个page包含多条记录，page的格式需要设计用来支持变长字段。如果这时宕机了，buffer pool中的数据就丢了。这就需要REDO log，将对数据的修改先写到redo log中，然后写buffer pool，然后返回给客户端，随后，buffer pool中的dirty page会被刷到数据文件中(NO FORCE)。那么重启的时候，数据就能从redo log中恢复。REDO log还没刷完就刷数据到磁盘可以加快写入速度，缺点就是恢复的时候需要回放UNDO log，回滚一些还没有提交的事务的修改。写log又分为逻辑log和物理log，还有物理逻辑log。简单说逻辑log就是记录操作，比如将某个值从1改成2.而物理log记录具体到record的位置，例如某个page的某个record的某个field，原来的值是多少，新值是多少等。逻辑log的问题是并发情况下不太好恢复成一致。物理log对于某些操作比如create table又过于琐碎，所以一般数据库都采用混合的方式。为了跟踪系统中各种操作的顺序，这就需要为log分配id，记做LSN(log sequence number)。系统中记录各种LSN，比如pageLSN, flushedLSN等等。为了加快宕机恢复速度，需要定期写checkpoint，checkpoint就是一个LSN。
以上ACID里的C和D有关。下面说A和I，即原子性和隔离性。
这两个性质通过concurrency control来保证。隔离级别有很多种，最开始有4种，从低到高read uncommitted, read committed, repeatable read, serializable。serializable就是多个事务并发执行的结果和某种顺序执行事务的结果相同。除了serializable，其他都有各种问题。比如repeatable read有幻读问题(phantom)，避免幻读需要gap lock。read committed有幻读和不可重复读问题。后来又多了一些隔离级别，比如snapshot isolation，snapshot isolation也有write skew问题。早期，并发控制协议大多是基于两阶段锁来做的(2PL)，所以早期只有前面提到的四种隔离级别，后来，又出现一类并发控制协议，统称为Timestamp Ordering，所以又多了snapshot isolation等隔离级别。关于隔离级别，可以看看这篇论文 http://research.microsoft.com/pubs/69541/tr-95-51.pdf。2PL需要处理deadlock的问题。
Timestamp Ordering大体的思想就是认为事务之间冲突不大，不需要加锁，只在commit的时候check是否有冲突。属于一种乐观锁。
Timestamp Ordering具体来说包括多种，最常见的MVCC就是这类，还有一类叫做OCC(optimistic concurrency control)。MVCC就是对于事务的每次更新都产生新的版本，使用时间戳做版本号。读的时候可以读指定版本或者读最新的版本。几乎主流数据库都支持MVCC，因为MVCC读写互相不阻塞，读性能高。MySQL的回滚段就是用来保存老的版本。MVCC需要有后台线程来做不再需要的版本的回收工作。Postgres的vacuum就是做这事的。OCC和MVCC的区别是，OCC协议中，事务的修改保存在私有空间(比如客户端)，commit的时候再去检测冲突，通常的做法是事务开始时看一下自己要修改的数据的最后一次修改的时间戳，提交的时候去check是否这个时间戳变大了，如果是，说明被别人改过了，冲突。冲突后可以回滚或者重试。
上面这些搞定了就实现了数据库的核心，然后为了性能，需要index，通常有两种，一种支持顺序扫描B+Tree,还有一种是Hash Index。单条读适合用Hash Index,O(1)时间复杂度，顺序扫描只适合用B+Tree，O(logN)复杂度。然后，有些查询只需要扫描索引就能得到结果，有些查询直接扫描数据表就能得到结果，有些查询可以走二级索引，通过二级索引找到数据表然后得到结果。。具体用哪种方式就是优化器的事了。
再外围一些，关系型数据库自然需要支持SQL了，由SQL变成最后可以执行的物理执行计划中间又有很多步，首先SQL通过词法语法分析生成抽象语法树，然后planner基于这棵树生成逻辑执行计划，逻辑执行计划的生成通常涉及到等价谓词重写，子查询消除等逻辑层面的优化技术，优化的目的当然是性能。比如等价谓词重写，用大于小于谓词消除like，between .. and..等不能利用索引的谓词。下一步是逻辑执行计划生成物理执行计划，物理执行计划树每个节点是一个operator，operator的执行就是实实在在的操作，比如扫表的operator，filter opertor。一个逻辑执行计划通常可以有多个物理执行对应，选择哪个就涉及到物理执行计划优化，这里涉及到经典的cost model，综合考虑内存,CPU, I/O,网络等。最典型的，三表join，从左到右还是右到左，使用hash join，还是sort merge join等。
⑹ 数据库SQL语句实现
insert into table(姓名,部门) select 姓名,部门 from table 这个是肯定可以的.
insert into tableA select * from tableA 这个会因为ID自增长的缘故插入失败!
"只有仅当使用了列列表并且 IDENTITY_INSERT 为 ON 时，才能为表'部门表'中的标识列指定显式值。"
insert into table(姓名,部门) values(select 姓名,部门 from table) 这个肯定不行嘀
⑺ 具体的数据库设计与实现过程
大致的讲主要是根据用户的需求，然后设计数据库的E-R模型，然后将E-R模型图转换为各种表，并对其进行数据库设计范式（范式因不同书籍有不同）的审核，然后进行数据库的实施，然后运行维护。
一句话来讲就是将用户的需求变成带有各种关系的表，以及其它的数据库结构，然后供编程使用
具体如下：
按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下六个阶段
（1）需求分析。
（2）概念设计。
（3）逻辑设计。
（4）物理设计。
（5）数据库实施。
（6）数据库运行和维护。
5．1．1 需求分析阶段
进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求，包括数据与处理需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗时的一步。作为“地基”的需求分析是否做得充分与准确，决定了在其上构建“数据库大厦”的速度与质量。需求分析做得不好，可能会导致整个数据库重新设计，因此，务必引起高度重视。
5．1．2 概念模型设计阶段
在概念设计阶段，设计人员仅从用户角度看待数据及其处理要求和约束，产生一个反映用户观点的概念模式，也称为“组织模式”。概念模式能充分反映现实世界中实体间的联系，又是各种基本数据模型的共同基础，易于向关系模型转换。这样做有以下好处：
（1）数据库设计各阶段的任务相对单一化，设计复杂程度得到降低，便于组织管理。
（2）概念模式不受特定DBMS的限制，也独立于存储安排，因而比逻辑设计得到的模式更为稳定。
（3）概念模式不含具体的DBMS所附加的技术细节，更容易为用户所理解，因而能准确地反映用户的信息需求。
概念模型设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型。如采用基于E-R模型的数据库设计方法，该阶段即将所设计的对象抽象出E-R模型；如采用用户视图法，则应设计出不同的用户视图。
5．1．3 逻辑模型设计阶段
逻辑模型设计阶段的任务是将概念模型设计阶段得到的基本E-R图，转换为与选用的DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构。如采用基于E-R模型的数据库设计方法，该阶段就是将所设计的E-R模型转换为某个DBMS所支持的数据模型；如采用用户视图法，则应进行表的规范化，列出所有的关键字以及用数据结构图描述表集合中的约束与联系，汇总各用户视图的设计结果，将所有的用户视图合成一个复杂的数据库系统。
5．1．4 数据库物理设计阶段
数据库的物理结构主要指数据库的存储记录格式、存储记录安排和存取方法。显然，数据库的物理设计完全依赖于给定的硬件环境和数据库产品。在关系模型系统中，物理设计比较简单一些，因为文件形式是单记录类型文件，仅包含索引机制、空间大小、块的大小等内容。
物理设计可分五步完成，前三步涉及到物理结构设计，后两步涉及到约束和具体的程序设计：
（1）存储记录结构设计：包括记录的组成、数据项的类型、长度，以及逻辑记录到存储记录的映射。
（2） 确定数据存放位置：可以把经常同时被访问的数据组合在一起，“记录聚簇（cluster）”技术能满足这个要求。
（3）存取方法的设计：存取路径分为主存取路径及辅存取路径，前者用于主键检索，后者用于辅助键检索。
（4）完整性和安全性考虑：设计者应在完整性、安全性、有效性和效率方面进行分析，作出权衡。
（5）程序设计：在逻辑数据库结构确定后，应用程序设计就应当随之开始。物理数据独立性的目的是消除由于物理结构的改变而引起对应用程序的修改。当物理独立性未得到保证时，可能会引发对程序的修改。
数据库物理设计是为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构，包括存储结构和存取方法。
5．1．5 数据库实施阶段
根据逻辑设计和物理设计的结果，在计算机系统上建立起实际数据库结构、装入数据、测试和试运行的过程称为数据库的实施阶段。实施阶段主要有三项工作。
（1）建立实际数据库结构。对描述逻辑设计和物理设计结果的程序即“源模式”，经DBMS编译成目标模式并执行后，便建立了实际的数据库结构。
（2）装入试验数据对应用程序进行调试。试验数据可以是实际数据，也可由手工生成或用随机数发生器生成。应使测试数据尽可能覆盖现实世界的各种情况。
（3）装入实际数据，进入试运行状态。测量系统的性能指标，是否符合设计目标。如果不符，则返回到前面，修改数据库的物理模型设计甚至逻辑模型设计。
5．1．6 数据库运行和维护阶段
数据库系统正式运行，标志着数据库设计与应用开发工作的结束和维护阶段的开始。运行维护阶段的主要任务有四项：
（1）维护数据库的安全性与完整性：检查系统安全性是否受到侵犯，及时调整授权和密码，实施系统转储与备份，发生故障后及时恢复。
（2）监测并改善数据库运行性能：对数据库的存储空间状况及响应时间进行分析评价，结合用户反应确定改进措施。
（3）根据用户要求对数据库现有功能进行扩充。
（4）及时改正运行中发现的系统错误。
⑻ 如何实现java与数据库的连接
JDBC连接数据库
•创建一个以JDBC连接数据库的程序，包含7个步骤：
1、加载JDBC驱动程序：
在连接数据库之前，首先要加载想要连接的数据库的驱动到JVM（Java虚拟机），
这通过java.lang.Class类的静态方法forName(String className)实现。
例如：
try{
//加载MySql的驱动类
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver") ;
}catch(ClassNotFoundException e){
System.out.println("找不到驱动程序类 ，加载驱动失败！");
e.printStackTrace() ;
}
成功加载后，会将Driver类的实例注册到DriverManager类中。
2、提供JDBC连接的URL
•连接URL定义了连接数据库时的协议、子协议、数据源标识。
•书写形式：协议：子协议：数据源标识
协议：在JDBC中总是以jdbc开始
子协议：是桥连接的驱动程序或是数据库管理系统名称。
数据源标识：标记找到数据库来源的地址与连接端口。
例如：（MySql的连接URL）
jdbc:mysql:
//localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=gbk ;
useUnicode=true：表示使用Unicode字符集。如果characterEncoding设置为
gb2312或GBK，本参数必须设置为true 。characterEncoding=gbk：字符编码方式。
3、创建数据库的连接
•要连接数据库，需要向java.sql.DriverManager请求并获得Connection对象，
该对象就代表一个数据库的连接。
•使用DriverManager的getConnectin(String url , String username ,
String password )方法传入指定的欲连接的数据库的路径、数据库的用户名和
密码来获得。
例如：
//连接MySql数据库，用户名和密码都是root
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test" ;
String username = "root" ;
String password = "root" ;
try{
Connection con =
DriverManager.getConnection(url , username , password ) ;
}catch(SQLException se){
System.out.println("数据库连接失败！");
se.printStackTrace() ;
}
4、创建一个Statement
•要执行SQL语句，必须获得java.sql.Statement实例，Statement实例分为以下3
种类型：
1、执行静态SQL语句。通常通过Statement实例实现。
2、执行动态SQL语句。通常通过PreparedStatement实例实现。
3、执行数据库存储过程。通常通过CallableStatement实例实现。
具体的实现方式：
Statement stmt = con.createStatement() ;
PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement(sql) ;
CallableStatement cstmt =
con.prepareCall("{CALL demoSp(? , ?)}") ;
5、执行SQL语句
Statement接口提供了三种执行SQL语句的方法：executeQuery 、executeUpdate
和execute
1、ResultSet executeQuery(String sqlString)：执行查询数据库的SQL语句
，返回一个结果集（ResultSet）对象。
2、int executeUpdate(String sqlString)：用于执行INSERT、UPDATE或
DELETE语句以及SQL DDL语句，如：CREATE TABLE和DROP TABLE等
3、execute(sqlString):用于执行返回多个结果集、多个更新计数或二者组合的
语句。
具体实现的代码：
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM ...") ;
int rows = stmt.executeUpdate("INSERT INTO ...") ;
boolean flag = stmt.execute(String sql) ;
6、处理结果
两种情况：
1、执行更新返回的是本次操作影响到的记录数。
2、执行查询返回的结果是一个ResultSet对象。
• ResultSet包含符合SQL语句中条件的所有行，并且它通过一套get方法提供了对这些
行中数据的访问。
• 使用结果集（ResultSet）对象的访问方法获取数据：
while(rs.next()){
String name = rs.getString("name") ;
String pass = rs.getString(1) ; // 此方法比较高效
}
（列是从左到右编号的，并且从列1开始）
7、关闭JDBC对象
操作完成以后要把所有使用的JDBC对象全都关闭，以释放JDBC资源，关闭顺序和声
明顺序相反：
1、关闭记录集
2、关闭声明
3、关闭连接对象
if(rs != null){ // 关闭记录集
try{
rs.close() ;
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace() ;
}
}
if(stmt != null){ // 关闭声明
try{
stmt.close() ;
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace() ;
}
}
if(conn != null){ // 关闭连接对象
try{
conn.close() ;
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace() ;
}
}
⑼ 怎么实现数据库的共享
access数据库只适合存放少量的数据，只适用于小型程序，适用于winform的单机版安装程序，它是办公软件中自带的数据库，所以也无法实现共享，如果你要实现数据共享，可能要用其他数据库才可以，比如sql server
满意请采纳。