Ⅰ 部落冲突九本最高防御，兵种，法术，的等级最高多少
部落冲突九本兵种等级：野蛮人最高等级6级；弓箭手最高等级6级；野蛮人之王最高等级30级。
弓箭女皇最高等级30级；熔岩猎犬最高等级2级；女巫最高等级2级；法师最高等级6级；巨人最高等级6级；炸弹人最高等级5级；哥布林最高等级6级；气球兵最高等级6级；天使最高等级4级；飞龙最高等级4级；飞龙宝宝最高等级2级。
部落冲突九本满防等级裂段特点：
九本满防等级是部落冲突一个特有的等级规则，部落冲突是一款考验技巧的塔防游戏。
玩家通过加入部落，打部落战，然后能够得到奖励就可以拿到资源，拿到资源之后可以再进一步进拿到奖励，拿到奖励还可以进行部落竞赛。
每个部蔽虚落会有一些比较厉害的头佬，一般刚进去的玩的时候，可以向他们求助求援。升级的时候先升级自己的能肆并誉力，然后升级防御塔，自己也可以升级兵种、升级城墙等等部落冲突升到九本满防的话，需要四个月左右。
Ⅱ 部落冲突九本最高防御，兵种，法术，的等级最高多少
coc（部落冲突）九本兵种最高等级是6级。
九本各兵种满级等级：
1、野蛮人：6级，移速16，攻击范围0．4，血量125，训练时间20s；
2、弓箭手：6级，移速24，攻击范围3．5，血量48，训练时间25s；
3、巨人：6级，移速12，攻击范围1，血量1100，训练时间2m；
4、亡灵：5级，移速32，攻击范围2．75，血量84，训练时间45s；
5、哥布林：5级，移速32，攻击范围0．4，血量68，训练时间30s；
6、炸弹人：5级，移速24，攻击范围S1，血量54，训练时间2m。
(2)九本满防数据库扩展阅读：
注意事项：
1、野蛮人：攻击偏好任何建筑，伤害类型为单一目标，攻击地面目标。野蛮人分裂的野蛮人等级是由他们自己的野蛮人技术决定的。
2、弓箭闷镇手：弓箭手喜欢攻击任何建筑。攻击类型是单一目标，他们攻击地面和空中目标。
3、地精：攻击偏好资源（伤害乘以2），伤害类型为单一目标雀咐，攻击地面目标，地精反应比潜行之泉快，会无限攫取资源。
4、巨人：攻击偏好防御设施，伤害类型为单一目标，攻击地面目标，巨人动作缓慢，但战斗能力强，可用于吸引火力。9本书中的6级巨人的蚂岁粗属性增加了50％。
Ⅲ 2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析
本期目录
DB-Engines数据库排行榜
新闻快讯
一、RDBMS家族
二、Nosql家族
三、NewSQL家族
四、时间序列
五、大数据生态圈
六、国产数据库概览
七、云数据库
八、推出dbaplus Newsletter的想法
九、感谢名单
为方便阅读、重点呈现，本期Newsletter（2019年1月）将对各个板块的内容进行精简。需要阅读全文的同学可点击文末 【阅读原文】 或登录https://pan..com/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA
DB-Engines数据库排行榜
以下取自2019年1月的数据，具体信息可以参考http://db-engines.com/en/ranking/，数据仅供参考。
DB-Engines排名的数据依据5个不同的因素：
新闻快讯
1、2018年9月24日，微软公布了SQL Server2019预览版，SQL Server 2019将结合Spark创建统一数据平台。
2、2018年10月5日，ElasticSearch在美国纽约证券交易所上市。
3、亚马逊放弃甲骨文数据库软件，导致最大仓库之一在黄金时段宕机。受此消息影响，亚马逊盘前股价小幅跳水，跌超2%。
4、2018年10月31日，Percona发布了Percona Server 8.0 RC版本，发布对MongoDB 4.0的支持，发布对XtraBackup测试第二个版本。
5、2018年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。
今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。其中阿里云和巨杉数据库已经连续两年入选。
6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E轮8000万美元融资。11月15日，Neo4j宣布企业版彻底闭源：
7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。
8、2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争。
RDBMS家族
Oracle 发布18.3版本
2018年7月，Oracle Database 18.3通用版开始提供下载。我们可以将Oracle Database 18c视为采用之前发布模式的Oracle Database 12c第2版的第一个补丁集。未来，客户将不再需要等待多年才能用上最新版Oracle数据库，而是每年都可以期待新数据库特性和增强。Database 19c将于2019年Q1率先在Oracle cloud上发布云版本。
Oracle Database 18c及19c部分关键功能：
1、性能
2、多租户，大量功能增强及改进，大幅节省成本和提高敏捷性
3、高可用
4、数据仓库和大数据
MySQL发布8.0.13版本
1、账户管理
经过配置，修改密码时，必须带上原密码。在之前的版本，用户登录之后，就可以修改自己的密码。这种方式存在一定安全风险。比如用户登录上数据库后，中途离开一段时间，那么非法用户可能会修改密码。由参数password_require_current控制。
2、配置
Innodb表必须有主键。在用户没有指定主键时，系统会生成一个默认的主键。但是在主从复制的场景下，默认的主键，会对丛库应用速度带来致命的影响。如果设置sql_require_primary_key，那么数据库会强制用户在创建表、修改表时，加上主键。
3、字段默认值
BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默认值了。
4、优化器
1）Skip Scan
非前缀索引也可以用了。
之前的版本，任何没有带上f1字段的查询，都没法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，让这个查询使用到索引。其实现原理就是把(f1 = 1 AND f2 > 40) 和(f1 = 2 AND f2 > 40)的查询结果合并。
2）函数索引
之前版本只能基于某个列或者多个列加索引，但是不允许在上面做计算，如今这个限制消除了。
5、SQL语法
GROUP BY ASC和GROUP BY DESC语法已经被废弃，要想达到类似的效果，请使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。
6、功能变化
1）设置用户变量，请使用SET语句
如下类型语句将要被废弃SELECT @var, @var:=@var+1。
2）新增innodb_fsync_threshold
该变量是控制文件刷新到磁盘的速率，防止磁盘在短时间内饱和。
3）新增会话级临时表空间
在以往的版本中，当执行SQL时，产生的临时表都在全局表空间ibtmp1中，及时执行结束，临时表被释放，空间不会被回收。新版本中，会为session从临时表空间池中分配一个临时表空间，当连接断开时，临时表空间的磁盘空间被回收。
4）在线切换Group Replication的状态
5）新增了group_replication_member_expel_timeout
之前，如果某个节点被怀疑有问题，在5秒检测期结束之后，那么就直接被驱逐出这个集群。即使该节点恢复正常时，也不会再被加入集群。那么，瞬时的故障，会把某些节点驱逐出集群。
group_replication_member_expel_timeout让管理员能更好的依据自身的场景，做出最合适的配置（建议配置时间小于一个小时）。
MariaDB 10.3版本功能展示
1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT
1）update连表更新，limit语句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;
MySQL 8.0直接报错
MariaDB 10.3更新成功
2）update连表更新，ORDER BY and LIMIT语句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;
MySQL 8.0直接报错
MariaDB 10.3更新成功
参考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911
2、MariaDB10.3增补AliSQL补丁——安全执行Online DDL
Online DDL从名字上看很容易误导新手，以为不论什么情况，修改表结构都不会锁表，理想很丰满，现实很骨感，注意这个坑！
有以下两种情况执行DDL操作会锁表的，Waiting for table metadata lock（元数据表锁）：
针对第二种情况，MariaDB10.3增补AliSQL补丁-DDL FAST FAIL，让其DDL操作快速失败。
例：
如果线上有某个慢SQL对该表进行操作，可以使用WAIT n（以秒为单位设置等待）或NOWAIT在语句中显式设置锁等待超时，在这种情况下，如果无法获取锁，语句将立即失败。 WAIT 0相当于NOWAIT。
参考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388
3、MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录
窗口函数在MariaDB10.2版本里实现，其简化了复杂SQL的撰写，提高了可读性。
参考：
https://mariadb.com/kb/en/library/window-functions-overview/
Percona Server发布8.0 GA版本
2018年12月21日，Percona发布了Percona Server 8.0 GA版本。
在支持MySQL8.0社区的基础版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中带来了许多新功能：
1、安全性和合规性
2、性能和可扩展性
3、可观察性和可用性
Percona Server for MySQL 8.0中将要被废用功能：
Percona Server for MySQL 8.0中删除的功能：
RocksDB发布V5.17.2版本
2018年10月24日，RocksDB发布V5.17.2版本。
RocksDB是Facebook在LevelDB基础上用C++写的高效内嵌式K/V存储引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底层的存储都是基于RocksDB来构建。
PostgreSQL发布11版本
2018年10月18日，PostgreSQL 11发布。
1、PostgreSQL 11的重大增强
2、PostgreSQL 插件动态
1）分布式插件citus发布 8.1
citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前国内苏宁、铁总、探探有较大量使用案例。
https://github.com/citusdata/citus
2）地理信息插件postgis发布2.5.1
PostGIS是专业的时空数据库插件，在测绘、航天、气象、地震、国土资源、地图等时空专业领域应用广泛。同时在互联网行业也得到了对GIS有性能、功能深度要求的客户青睐，比如共享出行、外卖等客户。
http://postgis.net/
3）时序插件timescale发布1.1.1
timescale是PostgreSQL的一款时序数据库插件，在IoT行业中有非常好的应用。github star数目前有5000多，是一个非常火爆的插件。
https://github.com/timescale/timescaledb
4）流计算插件 pipelinedb 正式插件化
Pipelinedb是PostgreSQL的一款流计算插件，使用这个创建可以对高速写入的数据进行实时根据定义的聚合规则进行聚合（支持概率计算），实时根据定义的规则触发事件（支持事件处理函数的自定义）。可用于IoT，监控，FEED实时计算等场景。
https://github.com/pipelinedb/pipelinedb
3、PostgreSQL衍生开源产品动态
1）agensgraph发布 2.0.0版本
agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的专业图数据库，适合图式关系的管理。
https://github.com/bitnine-oss/agensgraph
2）gpdb发布5.15
gpdb是兼容PostgreSQL的mpp数据库，适合OLAP场景。近两年，gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本，预计很快会追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也会得到显着提升。
https://github.com/greenplum-db/gpdb
3）antdb发布3.2
antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库，亚信主导开发，开源，目前主要服务于亚信自有客户。
https://github.com/ADBSQL/AntDB
4）迁移工具MTK发布52版本
MTK是EDB提供的可以将Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase数据库迁移到PostgreSQL, PPAS的产品，迁移速度可以达到100万行/s以上。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md
DB2发布 11.1.4.4版本
DB2最新发布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下几方面的改动及增强：
1、性能
2、高可用
3、管理视图
4、应用开发方面
5、联邦功能
6、pureScale
NoSQL家族
Redis发布5.0.3版本
MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch
2018年11月21日，MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力开发人员提升工作效率。
MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能，旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。通过利用存储在移动设备和后台数据库的数据之间的实时、自动的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力开发人员构建更快捷、反应更迅速的应用程序。此前，这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。
MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版)，用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。
本期新秀：Cassandra发布3.11.3版本
2018年8月11日，Cassandra发布正式版3.11.3。
Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。与BigTable和其模仿者HBase不同，数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。
Cassandra的系统架构与Amazon DynamoDB类似，是基于一致性哈希的完全P2P架构，每行数据通过哈希来决定应该存在哪个或哪些节点中。集群没有master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性，集群间的状态同步通过Gossip协议来进行P2P的通信。
3.11.3版本的一些bug fix和改进：
NewSQL家族
TiDB 发布2.1.2版本
2018 年 12 月 22 日，TiDB 发布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相应发布 2.1.2 版本。该版本在 2.1.1 版的基础上，对系统兼容性、稳定性做出了改进。
TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型数据库产品。除了底层的 RocksDB 存储引擎之外，分布式SQL层、分布式KV存储引擎（TiKV）完全自主设计和研发。
TiDB 完全开源，兼容MySQL协议和语法，可以简单理解为一个可以无限水平扩展的MySQL，并且提供分布式事务、跨节点 JOIN、吞吐和存储容量水平扩展、故障自恢复、高可用等优异的特性；对业务没有任何侵入性，简化开发，利于维护和平滑迁移。
TiDB：
PD：
TiKV：
Tools：
1）TiDB-Lightning
2）TiDB-Binlog
EsgynDB发布R2.5版本
2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式发布。
作为企业级产品，EsgynDB 2.5向前迈进了一大步，它拥有以下功能和改进：
CockroachDB发布2.1版本
2018年10月30日，CockroachDB正式发布2.1版本，其新增特性如下：
新增企业级特性：
新增SQL特性：
新增内核特性：
Admin UI增强：
时间序列
本期新秀：TimescaleDB发布1.0版本
10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示该版本已可用于生产环境，支持完整SQL和扩展。
TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供，随着PostgreSQL的版本升级而升级，不会因为另立分支带来麻烦。
TimescaleDB架构：
数据自动按时间和空间分片(chunk)
更新亮点：
https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0
大数据生态圈
Hadoop发布2.9.2版本
2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上发布了新的2.9.2版本，该版本进行了204个大大小小的变更，主要变更如下：
Greenplum 发布5.15版本
Greenplum最新的5.15版本中发布了流式数据加载工具。
该版本中的Greenplum Streem Server组件已经集成了Kafka流式加载功能，并通过了Confluent官方的集成认证，其支持的主要功能如下：
国产数据库概览
K-DB发布数据库一体机版
2018年11月7日，K-DB发布了数据库一体机版。该版本更新情况如下：
OceanBase迁移服务发布1.0版本
1月4日，OceanBase 正式发布OMS迁移服务1.0版本。
以下内容包含 OceanBase 迁移服务的重要特性和功能：
SequoiaDB发布3.0.1新版本
1、架构
1）完整计算存储分离架构，兼容MySQL协议、语法
计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署，通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换，在计算层与存储层均可实现自由的弹性伸缩。
SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意
用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向统计分析的执行引擎（例如SparkSQL）。众所周知，使用不同的SQL优化与执行方式，数据库的访问性能可能会存在上千上万倍的差距。计算存储分离的核心思想便是在数据存储层面进行一体化存储，在计算层面则利用每种执行引擎的特点针对不同业务场景进行选择和优化，用户可以在存储层进行逻辑与物理的隔离，将面向高频交易的前端业务与面向高吞吐量的统计分析使用不同的硬件进行存储，确保在多类型数据访问时互不干扰，以真正达到生产环境可用的多租户与HTAP能力。
2、其他更新信息
1）接口变更：
2）主要特性：
云数据库
本期新秀：腾讯发布数据库CynosDB，开启公测
1、News
1）腾讯云数据库MySQL2018年重大更新：
2）腾讯云数据库MongoDB2018年重大更新：
3）腾讯云数据库Redis/CKV+2018年重大更新：
4）腾讯云数据库CTSDB2018年重大更新：
2、Redis 4.0集群版商业化上线
2018年10月，腾讯云数据库Redis 4.0集群版完成邀测、公测、商业化三个迭代，在广州、上海、北京正式全量商业化上线。
产品特性：
使用场景：
官网文档：
https://cloud.tencent.com/document/proct/239/18336
3、腾讯自研数据库CynosDB发布，开启公测
2018年11月22日，腾讯云召开新一代自研数据库CynosDB发布会，业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。
本期新秀：京东云DRDS发布1.0版本
12月24日，京东云分布式关系型数据库DRDS正式发布1.0版本。
DRDS是京东云精心自研的数据库中间件产品，获得了2018年 ”可信云技术创新奖”。DRDS可实现海量数据下的自动分库分表，具有高性能，分布式，弹性升级，兼容MySQL等优点，适用于高并发、大规模数据的在线交易， 历史 数据查询，自动数据分片等业务场景，历经多次618，双十一的考验，已经在京东集团内大规模使用。
京东云DRDS产品有以下主要特性
1）自动分库分表
通过简单的定义即可自动实现分库分表，将数据实际存放在多个MySQL实例的数据库中，但呈现给应用程序的依旧是一张表，对业务透明，应用程序几乎无需改动，实现了对数据库存储和处理能力的水平扩展。
2）分布式架构
基于分布式架构的集群方案，多个对等节点同时对外提供服务，不但可有效规避服务的单点故障，而且更加容易扩展。
3）超强性能
具有极高的处理能力，双节点即可支持数万QPS，满足用户超大规模处理能力的需求。
4）兼容MySQL
兼容绝大部分MySQL语法，包括MySQL语法、数据类型、索引、常用函数、排序、关联等DDL，DML语句，使用成本低。
参考链接：
https://www.jdcloud.com/cn/procts/drds
RadonDB发布1.0.3版本
2018年12月26日，MyNewSQL领域的RadonDB云数据库发布1.0.3版本。
推出dbaplus Newsletter的想法
dbaplus Newsletter旨在向广大技术爱好者提供数据库行业的最新技术发展趋势，为社区的技术发展提供一个统一的发声平台。为此，我们策划了RDBMS、NoSQL、NewSQL、时间序列、大数据生态圈、国产数据库、云数据库等几个版块。
我们不以商业宣传为目的，不接受任何商业广告宣传，严格审查信息源的可信度和准确性，力争为大家提供一个纯净的技术学习环境，欢迎大家监督指正。
至于Newsletter发布的周期，目前计划是每三个月左右会做一次跟进， 下期计划时间是2019年4月14日~4月25日， 如果有相关的信息提供请发送至邮箱：[email protected]
感谢名单
最后要感谢那些提供宝贵信息和建议的专家朋友，排名不分先后。
往期回顾：
↓↓别忘了点这里下载 2019年1月 完整版Newsletter 哦~
Ⅳ 什么是数据库应用系统
什么是数据管理系统和数据库应用系统？
数据库系统DBS（Data Base System，简称DBS）是一个实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质、处理对象和管理系统的 *** 体。它通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。
数据库系统的个体含义是指一个具体的数据库管理系统软件和用它建立起来的数据库；它的学科含义是指研究、开发、建立、维护和应用数据库系统所涉及的理论、方法、技术所构成的学科。在这一含义下，数据库系统是软件研究领域的一个重要分支，常称为数据库领域。
数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。计算机的高速处理能力和大容量存储器提供了实现数据管理自动化的条件。
数据库系统一般由4个部分组成：
①数据库，即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质上、按一定结构组织在一起的相关数据的 *** 。
②数据库管理系统（DBMS）。它是一组能完成描述、管理、维护数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作。
③数据库管理员（DBA）。
④用户和应用程序。
对数据库系统的基本要求是：
①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。
②冗余数据少，数据共享程度高。
③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。
④能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。
⑤有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户操作特性的变化，改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。
⑥具有可修改性和可扩充性。
⑦能够充分描述数据间的内在联系。
数据库研究跨越于计算机应用、系统软件和理论三个领域，其中应用促进新系统的研制开发，新系统带来新的理论研究，而理论研究又对前两个领域起着指导作用。数据库系统的出现是计算机应用的一个里程牌，它使得计算机应用从以科学计算为主转向以数据处理为主，并从而使计算机得以在各行各业乃至家庭普遍使用。在它之前的文件系统虽然也能处理持久数据，但是文件系统不提供对任意部分数据的快速访问，而这对数据量不断增大的应用来说是至关重要的。为了实现对任意部分数据的快速访问，就要研究许多优化技术。这些优化技术往往很复杂，是普通用户难以实现的，所以就由系统软件（数据库管理系统）来完成，而提供给用户的是简单易用的数据库语言。由于对数据库的操作都由数据库管理系统完成，所以数据库就可以独立于具体的应用程序而存在，从而数据库又可以为多个用户所共享。因此，数据的独立性和共享性是数据库系统的重要特征。数据共享节省了大量人力物力，为数据库系统的广泛应用奠定了基础。数据库系统的出现使得普通用户能够方便地将日常数据存入计算机并在需要的时候快速访问它们，从而使计算机走出科研机构进入各行各业、进人家庭。
1.1 数据库系统的产生
数据库系统（Data Base System）是在文件系统的......
常见的数据库应用系统有哪些？
现在极大多的企业级软件都是基于数据库的。
比如：
ERP： 企业资源管理计划
CRM： 客户关系管理
OA： 办公自动化。
12306铁道部的网上订票系统。
。。。
数据库应用系统的作用是什么
1、数据库的作用：
数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统。
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：安全性控制、完整性控制、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。
数据库到底是做什么的，和应用程序是什么关系？
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，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。
以上是网络的描述。
其实按我的理解，数据库就是可以系统的管理存储数据，例如你有大量的数据，只是用一些普通文件（如文本文件）来存储，想想看，当你想从中提取一项或一类信息时（特别是存储数据的文件还比较多时），是一件非常麻烦的事，但是有了数据库来存储管理，就很好办了，只要输入查询条件，即使数据非常多也可以很快的提取有用的信息。而且用数据库来存储数据，可以有效的控制操作权限，例如管理员和用户的权限是有区别的，不同的用户的权限也是有区别的，让不同的用户看到管理员想让他们看到的信息。你可以多上网搜搜，一定能找到你想找的的信息。
什么是数据库系统
数据库系统（database systems），是由数据库及其管理软件组成的系统。它是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质、处理对象和管理系统的 *** 体。数据库系统DBS（Data Base System，简称DBS）通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。
数据库应用的核心是什么？ 数据库应用系统的核心是什么？
并非同一问题，数据库应用的核心是数据库；数据库应用系统的核心是数据库设计，包括两方面的内容： 结构特性设计和行为特性设计。见“2010年自考数据库及其应用重弧知识讲解_网络文库”
数据库应用系统的开发技术有哪些
SQL里面的自定义函数, 存储过程 或者编写DLL, 在SQL里面注册并调用, 有些时候会比自定义的运行还快
数据库应用系统是什么？
数据库应用系统是在数据库管理系统（DBMS）支持下建立的计算机应用系统，简写为DBAS。数据库应用系统是由数据库系统、应用程序系统、用户组成的，具体包括：数据库、数据库管理系统、数据库管理员、硬件平台、叮件平台、应用软件、应用界面。 数据库应用系统的7个部分以一定的逻辑层次结构方式组成一个有机的整体，它们的结构关系是：应用系统、应用开发工具软件、数据库管理系统、操作系统、硬件。例如，以数据库为基础的财务管理系统、人事管理系统、图书管理系统等等。无论是面向内部业务和管理的管理信息系统，还是面向外部，提供信息服务的开放式信息系统，从实现技术角度而言，都是以数据库为基础和核心的计算机应用系统。
数据库应用系统一般由哪些部分构成？
数据库应用系统（简称数据库系统）是指引进了数据库技术后的整个计算机系统，它是由有关的硬件、软件、数据和人员四个部分组合而形成的，为用户提供信息服务的系统。
硬件环境是数据库系统的物理支持，包括 CPU 、内存、外存及输入/输出设备。由于数据库系统承担着数据管理的任务，它要在操作系统的支持下工作，而且本身包含着数据库管理例行程序、应用程序等，因此要有足够大的内存开销。同时，由于用户的数据、系统软件和应用软件都要保存在外存上，所以对外存容量的要求也很高。
软件系统包括系统软件和应用软件两类。系统软件主要包括数据库管理系统软件、开发应用系统的高级语言及其编译系统、应用系统开发的工具软件等。它们为开发应用系统提供了良好的环境，其中数据库管理系统是连接数据库和用户之间的纽带，是软件系统的核心。应用软件是指在数据库管理系统的基础上由用户根据自己的实际需要自行开发的应用程序。
数据是数据库系统的管理对象，是为用户提供数据的信息源。
数据库系统的人员是指管理、开发和使用数据库系统的全部人员，主要包括数据库管理员、系统分析员、应用程序员和用户。不同的人员涉及不同的数据抽象级别，数据库管理员负责管理和控制数据库系统；系统分析员负责应用系统的需求分析和规范说明，确定系统的软硬件配置、系统的功能及数据库概念设计；应用程序员负责设计应用系统的程序模块，根基数据库的外模式来编写应用程序；最总用户通过应用系统提供的用户接口界面使用数据库。常用的接口方式有菜单驱动、图形显示、表格操作等，这些接口为用户提供了简明直观的数据表示和方便快捷的操作方法。
什么是应用系统
应用系统分很多，常用的就是windows系统，软件方面还有软件系统.不如：office 系统
Ⅳ 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核困用服务，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、团体改洞念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。
数据颤闷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(InformationManagementSystem)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(DatabaseTaskGroup)。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（RemingtonRandInc）的一种叫做UnivacI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——theModel305RAMAC。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（IntegratedDataStore）。1964年通用电气公司（GeneralElectricCo.）的CharlesBachman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（IntegratedDataStoreIDS），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——BFGoodrichChemical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（InformationManagementSystem），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《CommunicationoftheACM》上发表了一篇名为“”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EdgarF.“Ted”Codd发明了关系数据库。
1970年关系模型建立之后，IBM公司在SanJose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SystemR。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SystemR的投产，一直到1980年SystemR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MichaelStonebraker和EugeneWong利用SystemR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，SystemR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——MulticsRelationalDataStore。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MSSQLServer以及Informix、ADABASD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-TheLagunaBeachParticipants；1990年DatabaseSystems:AchievementsandOpportunities；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.SQLServer
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，NTserver只适合中小型企业。而且wi
Ⅵ 数据库满了怎么办
问题一：数据库空间满了怎么处理 1：分离数据库 企业管理器－＞服务器－＞数据库－＞右键－＞分离数据库
2：删除LOG文件
3：附加数据库 企业管理器－＞服务器－＞数据库－＞右键－＞附加数据库
此法生成新的LOG，大小只有500多K
再将此数据库设置自动收缩
或用代码分离 pubs，然后将 pubs 中的一个文件附加到当前服务器：
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'
问题二：数据库满了怎么办？ 数据库是只读的(Readonly),也即不可以修改(增加\删除\修改都不行)
问题三：SQL server数据库日志满了怎么处理？ 解决方法
日志文件满而造成SQL数据库无法写入文件时，可用两种方法：
一种方法：清空日志。
1．打开查询分析器，输入命令
DUMP TRANSACTION 数据库名 WITH NO_LOG
2.再打开企业管理器--右键你要压缩的数据库--所有任务--收缩数据库--收缩文件--选择日志文件--在收缩方式里选择收缩至XXM,这里会给出一个允许收缩到的最小M数,直接输入这个数,确定就可以了。
另一种方法有一定的风险性，因为SQL SERVER的日志文件不是即时写入数据库主文件的，如处理不当，会造成数据的损失。
1: 删除LOG
分离数据库 企业管理器－＞服务器－＞数据库－＞右键－＞分离数据库
2：删除LOG文件
附加数据库 企业管理器－＞服务器－＞数据库－＞右键－＞附加数据库
此法生成新的LOG，大小只有500多K。
注意：建议使用第一种方法。
如果以后,不想要它变大。
SQL2000下使用：
在数据库丁点右键->属性->选项->故障恢复-模型-选择-简单模型。
或用SQL语句：
alter database 数据库名 set recovery simple
另外，如上图中数据库属性有两个选项，与事务日志的增长有关：
Truncate log on checkpoint
(此选项用于SQL7.0，SQL 2000中即故障恢复模型选择为简单模型)
当执行CHECKPOINT 命令时如果事务日志文件超过其大小的70% 则将其内容清除在开发数据库时时常将此选项设置为True
Auto shrink
定期对数据库进行检查当数据库文件或日志文件的未用空间超过其大小的25%时，系统将会自动缩减文件使其未用空间等于25% 当文件大小没有超过其建立时的初始大小时不会缩减文件缩减后的文件也必须大于或等于其初始大小对事务日志文件的缩减只有在对其作备份时或将Truncate log on checkpoint 选项设为True 时才能进行。
注意：一般立成建立的数据库默认属性已设好，但碰到意外情况使数据库属性被更改，请用户清空日志后，检查数据库的以上属性，以防事务日志再次充满。
问题四：数据库空间满了怎么处理 各数据库空间满处理方法
wenku./...YexzIW
问题五：网站的虚拟空间，数据库满了怎么办？ 肯定有影响啦，你自己说的，每天发很多文章，最终数据库满了，就是说文章保存在数据库中，一般来说数据库保存钉东西都是内存不是很大的东西，除了网站cms所必要的数据和系统日志之外，就是你文章的文字啦，至于图片和视频等等占用空间很多的东西就保存在网页空间里面了，和数据没有关系。
就如楼上的所说，问题不大，增加数据库的容量就行了，现在一般的IDC都会提供这样的服务，对你现在的网站不会有影响的。此外联系客服也很重要的。祝你早日解决问题！
问题六：SQL数据磁盘满了怎么解决？ -- 清空日志
--压缩日志及数据库文件大小
/*--特别注意
请按步骤进行,未进行前面的步骤,请不要做后面的步骤
否则可能损坏你的数据库.
--*/
select*fromsysfiles
--1.清空日志
DUMPTRANSACTIONusernameWITHNO_LOG
--2.截断事务日志：
BACKUPLOGusernameWITHNO_LOG
--3.收缩数据库文件(如果不压缩,数据库的文件不会减小
-- 企业管理器--右键你要压缩的数据库--所有任务--收缩数据库--收缩文件
--选择日志文件--在收缩方式里选择收缩至XXM,这里会给出一个允许收缩到的最小M数,直接输入这个数,确定就可以了
--选择数据文件--在收缩方式里选择收缩至XXM,这里会给出一个允许收缩到的最小M数,直接输入这个数,确定就可以了
-- 也可以用SQL语句来完成
--收缩数据库
DBCCSHRINKDATABASE(username)
--收缩指定数据文件,1是文件号,可以通过这个语句查询到:select*fromsysfiles
DBCCSHRINKFILE(2)
--4.为了最大化的缩小日志文件(如果是sql7.0,这步只能在查询分析器中进行)
-- a.分离数据库:
-- 企业管理器--服务器--数据库--右键--分离数据库
-- b.在我的电脑中删除LOG文件
-- c.附加数据库:
-- 企业管理器--服务器--数据库--右键--附加数据库
-- 此法将生成新的LOG，大小只有500多K
-- 或用代码：
-- 下面的示例分离username，然后将username中的一个文件附加到当前服务器。
execsp_dboptionusername,'singleuser',true
a.分离
[email protected] ='username'
b.删除日志文件
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.为了以后能自动收缩,做如下设置:
-- 企业管理器--服务器--右键数据库--属性--选项--选择自动收缩
--SQL语句设置方式:
EXECsp_dboption'数据库名','autoshrink','TRUE'
--6.如果想以后不让它日志增长得太大
-- 企业管理器--服务器--右键数据......>>
问题七：数据库日志已满，如何处理？ 先提供一种复杂的方法压缩日志及数据库文件如下：1.清空日志 mp transaction 库名 with no_log2.截断事务日志： backup log 数据库名 with no_log3.收缩数据库文件(如果不压缩,数据库的文件不会减小 企业管理器--右键你要压缩的数据库--所有任务--收缩数据库--收缩文件 --选择日志文件--在收缩方式里选择收缩至xxm,这里会给出一个允许收缩到的最小m数,直接输入这个数,确定就可以了 --选择数据文件--在收缩方式里选择收缩至xxm,这里会给出一个允许收缩到的最小m数,直接输入这个数,确定就可以了 也可以用sql语句来完成 --收缩数据库 dbcc shrinkdatabase(客户资料) --收缩指定数据文件,1是文件号,可以通过这个语句查询到:select * from sysfiles dbcc shrinkfile(1)4.为了最大化的缩小日志文件(如果是sql 7.0,这步只能在查询分析器中进行) a.分离数据库: 企业管理器--服务器--数据库--右键--分离数据库 b.在我的电脑中删除log文件 c.附加数据库: 企业管理器--服务器--数据库--右键--附加数据库 此法将生成新的log，大小只有500多k 或用代码： 下面的示例分离 pubs，然后将 pubs 中的一个文件附加到当前服务器。 a.分离 e x e c sp_detach_db @dbname = 'pubs' b.删除日志文件 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.为了以后能自动收缩,做如下设置: 企业管理器--服务器--右键数据库--属性--选项--选择自动收缩 --sql语句设置方式: e x e c sp_dboption '数据库名', 'autoshrink', 'true'6.如果想以后不让它日志增长得太大 企业管理器--服务器--右键数据库--属性--事务日志 --将文件增长限制为xm(x是你允许的最大数据文件大小) --sql语句的设置方式: alter database 数据库名 modify file(name=逻辑文件名,maxsize=20) 我来完善答案完善答案通过审核后，可获得3点财富值最新回答：2012-06-20 05:01 版本：1个历史版本
问题八：如何从根本上解决SQL数据库日志已满的问题 1、你设置了日志文件的最大数，数据库的恢复模式是完整恢复模式，所有的针对数据库的改动都会记录到日志，不仅仅是你的改动数据库，数据库本身的操作也有记录到日志，所以，日志文件才会不断增长。
2、那是因为大部分的电脑上的数据库，基本没怎么变过，但生产用的数据库经常变动，所以日志记录也变得巨大，我见过数据库200MB，但是日志文件50GB，因为本来数据库有10GB，因为测试需要删除了大部分的数据，结果导致日志文件增长到了50GB。
3、定时备份日志并收缩日志文件。
4、通过备份日志，并收缩日志文件，这个语句你自己网络。
5、日志是一个以事务编号连续的记录，比如，我第一次备份的日志事务编号为1-1000，那么日志就会被截断，并从1001开始，之后的日志备份就从1001开始了，所以，初始备份一直到最后一次备份都不能删除，否则使用日志恢复时会出现问题。
问题九：oracle数据库空间占满了，怎么办 1、删除无用文件或数据，腾空间。
2、将空间紧张的数据移到其他空闲空间。
3、增加新存储空间。
问题十：如何清理sql server 已满的数据库日志 SQLSERVER的数据库日志占用很大的空间，下面提供三种方法用于清除无用的数据库日志文件
方法一：
1、打开查询分析器，输入命令
backup log database_name WITH NO_log
2、再打开企业管理器--右键要压缩的数据库--所有任务--收缩数据库--收缩文件--选择日志文件--在收缩方式里选择收缩至xxm,这里会给出一个允许收缩到的最小m数,直接输入这个数,确定就可以了。
方法二：
设置检查点，自动截断日志
一般情况下，SQL数据库的收缩并不能很大程度上减小数据库大小，其主要作用是收缩日志大小，应当定期进行此操作以免数据库日志过大
1、设置数据库模式为简单模式：打开SQL企业管理器，在控制台根目录中依次点开Microsoft SQL Server-->SQL Server组-->双击打开你的服务器-->双击打开数据库目录-->选择你的数据库名称（如用户数据库cwbase1）-->然后点击右键选择属性-->选择选项-->在故障还原的模式中选择“简单”，然后按确定保存
2、在当前数据库上点右键，看所有任务中的收缩数据库，一般里面的默认设置不用调整，直接点确定
3、收缩数据库完成后，建议将您的数据库属性重新设置为标准模式，操作方法同第一点，因为日志在一些异常情况下往往是恢复数据库的重要依据
方法三：通过SQL收缩日志
把代码复制到查询分析器里，然后修改其中的3个参数(数据库名，日志文件名，和目标日志文件的大小)，运行即可
SET NOCOUNT on
DECLARE @logicalFileName sysname,
@MaxMinutes int,
@NewSize int
USE tablename -- 要操作的数据库名
select @logicalFileName = 'tablename_log', -- 日志文件名
@MaxMinutes = 10, -- Limit on time allowed to wrap log.
@NewSize = 1 -- 你想设定的日志文件的大小(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 ......>>