A. 数据库原理及应用的目录
《数据库原理及应用》
第1章 绪论
1.1 数据管理技术的发展
1.1.1 人工管理阶段
1.1.2 文件系统阶段
1.1.3 数据库管理阶段
1.2 数据库系统结构
1.2.1 三级模式结构
1.2.2 数据库系统的二级独立性
1.2.3 数据库系统的二级映像
1.3 数据库、数据库管理系统和数据库系统
1.3.1 数据库
1.3.2 数据库管理系统
1.3.3 数据库系统
1.4 数据库技术的发展
小结
习题
第2章 数据模型
2.1 数据模型的概念
2.1.1 数据的三个范畴
.2.1.2 数据模型的组成要素及分类
2.2 e-r模型
2.2.1 基本概念
2.2.2 e-r图设计
2.3 面向对象模型
2.3.1 对象建模的基本知识
2.3.2 类图
小结
习题
第3章 关系数据库
3.1 关系数据模型
3.1.1 关系数据模型概述
3.1.2 基本术语
3.1.3 关系的性质
3.2 关系的完整性
3.3 关系代数
3.3.1 传统的集合运算
3.3.2 专门的关系运算
3.3.3 关系代数运算的应用实例
3.3.4 关系代数的扩充操作
小结
习题
第4章 结构化查询语言sql
4.1 sql概述
4.1.1 sql语言的发展
4.1.2 sql语言的特点
4.1.3 sql语言的基本概念
4.2 数据定义语句
4.2.1 基本表的定义
4.2.2 基本表的修改与删除
4.2.3 基本表的删除
4.3 查询
4.3.1 单表查询
4.3.2 连接查询
4.3.3 嵌套查询
4.3.4 集合查询
4.4 数据操纵
4.4.1 插入数据
4.4.2 修改数据
4.4.3 删除数据
4.5 视图
4.5.1 视图的定义与删除
4.5.2 查询视图
4.5.3 更新视图
4.5.4 视图的作用
小结
习题
第5章 存储过程、触发器和数据完整性
5.1 sql server编程结构
5.1.1 变量
5.1.2 显示信息
5.1.3 注释语句
5.1.4 批处理
5.1.5 流程控制语句
5.2 存储过程
5.2.1 存储过程的基本概念
5.2.2 创建存储过程
5.2.3 使用sql server管理控制台执行存储过程
5.2.4 修改和删除存储过程
5.3 触发器
5.3.1 触发器的基本概念
5.3.2 创建触发器
5.3.3 修改和删除触发器
5.4数据库完整性
5.4.1 约束
5.4.2 默认值
5.4.3 规则
5.4.4 用户定义的数据完整性
小结
习题
第6章 关系数据库设计理论
6.1 问题的提出
6.2 基本概念
6.2.1 函数依赖
6.2.2 码
6.3 规范化
6.3.1 第一范式
6.3.2第二范式
6.3.3 第三范式
6.3.4 bc范式
6.3.5 多值依赖与第四范式
6.3.6 关系模式规范化
6.4 函数依赖的公理系统
6.4.1 armstrong公理系统
6.4.2 闭包
6.4.3 函数依赖集的等到价和最小化
6.5 模式分解
6.5.1 模式分解的准则
6.5.2 分解的函数依赖保持性和无损连接性
6.5.3 模式分解的算法
小结
习题
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 何时应该创建索引
7.1.5 系统如何访问表中的数据
7.2 sql server 2005中的索引
7.2.1 索引的结构
7.2.2 管理索引
小结
习题
第8章 数据库设计
8.1 数据库设计概述
8.2 数据库设计的过程
8.2.1 数据库设计的步骤
8.2.2 需求分析阶段
8.2.3 概念设计阶段
8.2.4 逻辑设计阶段
8.2.5 物理设计阶段
8.2.6 数据库实现阶段
8.2.7 数据库的运行与维护阶段
8.3 数据库设计实例：电网设备抢修物资管理数据库设计
8.3.1 需求分析
8.3.2 概念模型
8.3.3 逻辑模型
小结
习题
第9章 数据库安全
9.1 安全性概述
9.1.1 用户标识与鉴别
9.1.2 存取控制
9.1.3 自主存取控制方法
9.1.4 强制存取控制方法
9.1.5 视图机制
9.1.6 审计
9.1.7 数据加密
9.2 sql server的安全性
9.2.1 sql server 2005的身份验证模式
9.2.2 sql server 2005的安全机制
9.3 用户管理和角色管理
9.3.1 登录用户和数据库用户
9.3.2 用户管理
9.3.3 角色管理
9.3.4 sql server的固定角色
9.4 权限管理
9.4.1 授予权限
9.4.2 收回权限
9.4.3 禁止权限
9.5 架构
小结
习题
第10章 数据库保护
10.1 事务
10.1.1 事务的定义
10.1.2 事务的acid性质
10.1.3 事务的状态
10.2 并发控制
10.2.1 并发操作与数据的不一致性
10.2.2 封锁
10.2.3 并发操作的调度
10.3 数据库的恢复
10.3.1 存储器的结构
10.3.2 恢复的原则和实现方法
10.3.3 故障类型和恢复方法
10.4 sql server数据库备份与恢复
10.4.1 数据库备份方法
10.4.2 数据库恢复
小结
习题
第11章数据库技术新进展
11.1 数据仓库
11.1.1 数据仓库的概念、特点与组成
11.1.2 数据的技术
11.1.3 数据仓库的几个重要概念
11.1.4 数据仓库的结构
11.1.5 数据仓库的多维数据模型
11.1.6 数据仓库系统设计
11.1.7 数据仓库的未来
11.2 数据挖掘
11.2.1 支持数据挖掘的基础
11.2.2 数据挖掘的分析方法
11.2.3 数据挖掘常用的基本技术
11.2.4数据挖掘技术实施的步骤
11.2.5数据挖掘技术发展
11.3 数据库技术的研究及发展
11.3.1 数据库技术的研究热点
11.3.2 数据库技术的发展方向
11.4 结语
小结
习题
附录a sql server 2005的安装及使用
a.1 sql server简介
a.2 sql server 2005的安装
a.3 sql server配置管理器
a.4 启动sql server服务
a.5 使用sql server management studio管理数据库
附录b 实验
实验一 通过sql server management studio创建及管理数据库
实验二 通过sql语句创建与管理数据表
实验三 单表查询
实验四 复杂查询
实验五 视图的创建与使用
实验六 存储过程
实验七 触发器
实验八 实现数据完整性
实验九 索引及数据库安全
参考文献
B. 谁能说一说数据库技术的应用与发展
数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。
随着计算机技术与网络通信技术的发展，数据库技术已成为信息社会中对大量数据进行组织与管理的重要技术手段及软件技术，是网络信息化管理系统的基础。本章主要介绍数据库技术的应用与发展、关系模型的基本概念、关系数据库的设计理论及数据库设计方法等内容，是学习和掌握现代数据库技术的基础。
1.1 数据库技术的发展与应用
从20世纪60年代末期开始到现在，数据库技术已经发展了30多年。在这30多年的历程中，人们在数据库技术的理论研究和系统开发上都取得了辉煌的成就，而且已经开始对新一代数据库系统的深入研究。数据库系统已经成为现代计算机系统的重要组成部分。
1.1.1 数据库技术与信息技术
信息技术(Information Technology，IT)是当今使用频率最高的名词之一，它随着计算机技术在工业、农业以及日常生活中的广泛应用，已经被越来越多的个人和企业作为自己赶超世界潮流的标志枯斗之一。而数据库技术则是信息技术中一个重要的支撑。没有数据库技术，人们在浩瀚的信息没悉磨世界中将显得手足无措。
数据库技术是计算机科学技术的一个重要分支。从20世纪50年代中期开始，计算机应用从科学研究部门扩展到企业管理及政府行政部门，人们对数据处理的要求也越来越高。1968年，世界上诞生了第一个商品化的信息管理系统IMS(Information Management System)，从此，数据库技术得到了迅猛发展。在互联网日益被人们接受的今天，Internet又使数据库技术、知识、技能的重要性得到了充分的放大。现在数据库已经成为信息管理、办公自动化、计陆谨算机辅助设计等应用的主要软件工具之一，帮助人们处理各种各样的信息数据。
1.1.2 数据库技术的应用及特点
数据库最初是在大公司或大机构中用作大规模事务处理的基础。后来随着个人计算机的普及，数据库技术被移植到PC机(Personal Computer，个人计算机)上，供单用户个人数据库应用。接着，由于PC机在工作组内连成网，数据库技术就移植到工作组级。现在，数据库正在Internet和内联网中广泛使用。
20世纪60年代中期，数据库技术是用来解决文件处理系统问题的。当时的数据库处理技术还很脆弱，常常发生应用不能提交的情况。20世纪70年代关系模型的诞生为数据库专家提供了构造和处理数据库的标准方法，推动了关系数据库的发展和应用。1979年，Ashton-Tate公司引入了微机产品dBase Ⅱ，并称之为关系数据库管理系统，从此数据库技术移植到了个人计算机上。20世纪80年代中期到后期，终端用户开始使用局域网技术将独立的计算机连接成网络，终端之间共享数据库，形成了一种新型的多用户数据处理，称为客户机/服务器数据库结构。现在，数据库技术正在被用来同Internet技术相结合，以便在机构内联网、部门局域网甚至WWW上发布数据库数据。
1.1.3 数据库技术发展历史
数据模型是数据库技术的核心和基础，因此，对数据库系统发展阶段的划分应该以数据模型的发展演变作为主要依据和标志。按照数据模型的发展演变过程，数据库技术从开始到现在短短的30年中，主要经历了三个发展阶段：第一代是网状和层次数据库系统，第二代是关系数据库系统，第三代是以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统。数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透、有机结合，成为当代数据库技术发展的重要特征。
1. 第一代数据库系统
第一代数据库系统是20世纪70年代研制的层次和网状数据库系统。层次数据库系统的典型代表是1969年IBM公司研制出的层次模型的数据库管理系统IMS。20世纪60年代末70年代初，美国数据库系统语言协会CODASYL(Conference on Data System Language)下属的数据库任务组DBTG(Data Base Task Group)提出了若干报告，被称为DBTG报告。DBTG报告确定并建立了网状数据库系统的许多概念、方法和技术，是网状数据库的典型代表。在DBTG思想和方法的指引下数据库系统的实现技术不断成熟，开发了许多商品化的数据库系统，它们都是基于层次模型和网状模型的。
可以说，层次数据库是数据库系统的先驱，而网状数据库则是数据库概念、方法、技术的奠基者。
C. 数据库系统原理教程_(王珊_陈红_着)_清华大学出版社_课后答案 2011.6第33次印刷 邮箱：[email protected]
的 http://www.waterpub.com.cn/SoftDown/SoftView.asp ？ SoftID = 2221
D. 大数据未来的发展前景怎么样
从我国数据产量和存量来看，广东、北京、浙江、江苏、上海、等地区数据资源较为丰富，东部地区数据产量和存量均高于西部地区。从省际数据流量来看，东部地区月均互联网省际出口总流量占全国比重超过一半。
在以北上广为代表的东部地区数据资源丰富的背景下，其大数据产业发展水平快于其他地区省份。其中，北上广大数据企业数量占全国比重近70%，广东和北京大数据发展水平较高。
东部地区数据产量整体高于西部，省际数据流量远高于其他地区
2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB。从数据产量的地区分布看，2019年全国数据产量排名前十位的省份为广东、北京、浙江、江苏、上海、山东、四川、河南、河北和湖南。
从人均数据产量来看，2019年人均数据产量排名前十位的省份分别是北京、上海、浙江、天津、广东、内蒙古、西藏、海南、江苏和辽宁。整体来看，东部地区数据产量和人均数据产量均高于西部地区。
—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
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热心晓朋友
2021-08-04·TA获得超过163个赞
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大数据对于企业的发展起着至关重要的作用，许多企业业务靠着大数据分析市场需求，制定营销策略，优化生产流程、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等。目前，大数据相关的行业不少，备受关注的也有很多，也都出现在大家的生活中，便利着人们的生活。智能家居、线上医疗、智慧零售等等。未来5年大数据市场将由重基础设施向重应用落地转移，随着数据量的增长，数据治理和模型算法将持续受到关注。政府、金融和电信将保持持续增长的态势，而医疗和新零售将成为下一个大数据技术投入的新领域。
一、智慧医疗
未来，通过大数据，能够推出预测疾病服务，并且能精准到80%。
通过分析全球的基因数据或者病历数据，以及对比各种行为习惯，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中结合，通过大数据分析应用能够精准预防一些重大疾病，做到提前治疗和防范。
二、智慧零售
未来，大数据能够帮助零售行业精准定位客户。
一个企业成功与否，最重要的就是精准客户群体或者说资源。如果一家企业想要进人或者去进行某一个零售行业区域的市场开拓，最先要做的就是进行项目评估和可行性分析，消费者群体，消费行为习惯，这些都能够通过数据呈现。
未来，能够通过大数据挖掘零售行业新需求。
E. 数据库技术的发展趋势
数据库技术的发展趋势:
根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。
（1）云数据库和混合数据快速发展
云数据库（Cloud Database）简称为云库， 是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。
（2）数据集成与数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。
（3）主数据管理和商务智能
在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为IT环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。
商务智能（Business Intelligence）是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。
（4）“大数据”促进新型数据库
进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。
（5）基于网络的自动化管理
网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级Enterprise-class到世界级World-class的转变，提供更多基于Internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口API(Application ProgrammingInterface)更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。
（6）PHP将促进数据库产品应用
随着新一代Web技术的广泛应用，在.NET和Java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言PHP（Hypertext Preprocessor）的专用驱动和应用。
（7）数据库将与业务语义的数据内容融合
数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于AJAX、MashUp、SNS等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。