① 数据库应用论文
数据库设计应用论文包括六个主要步骤：
1、需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求；
2、概念设计：通过数据抽象，设计系统概念模型，一般为E-R模型；
3、逻辑结构设计：设计系统的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图；
4、物理结构设计：设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；
5、系统实施：组织数据入库、编制应用程序、试运行；
6、运行维护：系统投入运行，长期的维护工作。
② 数据库方面的论文怎么写
那你就写实际建立数据库过程中遇到需要注意的地方，和课本上的印证一下，及巩固了自己所学的，有参与了实践。不是写数据库设计 而是说在设计上需要注意的地方 比如范式的裁定 事务 和安全性方面的 。。。有不明白的地方随时和老师沟通一下。希望对你有所帮助。
③ 数据库毕业论文该怎么写
A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求。 B、在概念设计阶段：用E-R图来描述。 C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。 D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 一展开就够论文字数了
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⑤ 数据库论文有哪些
数据库论文在网络上就有很多，可自行下载。
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(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。
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好/的，我/能/够/搞/定。
⑦ 求sql数据库论文
ORACLE中SQL查询优化研究
摘 要 数据库性能问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点，影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。论文首先分析了导致SQL查询语句性能低下的四个常见原因以及SQL调优的一般步骤，然后分别针对如何降低I/O操作、在查询语句中如何避免对查询结果的高成本操作以及在多表连接时如何提高查询效率进行了分析。
关键词 ORACLE；SQL；优化；连接
1 引言
随着网络应用不断发展，系统性能已越来越引起决策者的重视。影响系统性能的因素很多，低效的SQL语句就是其中一个不可忽视的重要原因。论文首先分析导致SQL性能低下的常见原因，然后分析SQL调优应遵循的一般步骤，最后从如何降低I/O、避免对查询结果的高成本操作和多表连接中如何提高SQL性能进行了研究。鉴于目前ORACLE在数据库市场上的主导地位，论文将只针对ORACLE进行讨论。
2 影响SQL性能的原因
影响SQL性能的因素很多，如初始化参数设置不合理、导入了不准确的系统及模式统计数据从而影响优化程序(CBO)的正确判断等，这些往往和DBA密切相关。纯粹从SQL语句出发，笔者认为影响SQL性能不外乎以下四个重要原因：
(1)在大记录集上进行高成本操作，如使用了引起排序的谓词等。
(2)过多的I/O操作(含物理I/O与逻辑I/O)，最典型的就是未建立恰当的索引，导致对查询表进行全表扫描。
(3)处理了太多的无用记录，如在多表连接时过滤条件位置不当导致中间结果集包含了太多的无用记录。
(4)未充分利用数据库提供的功能，如查询的并行化处理等。
第(4)个原因处理起来相对简单。论文将针对前三个原因论述如何提高SQL查询语句的性能。
3 SQL优化的一般步骤
SQL优化一般需经过发现问题、分析问题、提出解决措施、应用措施、测试性能几个步骤，如图1所示。“发现问题就是解决问题的一半”，因此在SQL调优过程中，定位问题SQL是非常重要的一步，一般可借助于ORACLE自带的性能优化工具如STATSPACK、TKPROF、AUTOTRACE等辅助用户进行，同时还应该重视动态性能视图如V$SQL、V$MYSTAT、V$SYSSTAT等的研究。
图1 SQL优化的一般步骤
4 SQL语句的优化
4.1 优化排序操作
排序的成本十分高昂，当在查询语句中使用了引起结果集排序的谓词时，SQL性能必然受到影响。
4.1.1 排序过程分析
当待排序数据集不是太大时，服务器在内存(排序区)完成排序操作，如果排序需要更多的内存空间，服务器将进行如下处理：
(1) 将数据分成多个小的集合，对每一集合进行排序。
(2) 服务器向磁盘申请临时空间，将排好序的中间结果写入临时段，再对另外的集合进行排序。
(3) 在所有的集合均排好序后，服务器再将它们进行合并得到最终的结果，如果排序区尺寸太小，合并无法一次完成时，将分多次进行。
从上述分析可知，排序是一种十分昂贵的操作，它消耗大量的CPU时间和内存，触发磁盘分页和交换操作，因此只要有可能，我们就应该在SQL语句中尽量避免排序操作。
4.1.2 SQL中引起排序的操作
SQL查询语句中引起排序的操作大致有：ORDER BY 和GROUP BY 从句；DISTINCT修饰符；UNION、INTERSECT、MINUS集合操作符；多表连接时的排序合并连接(SORT MERGE JOIN)等。
4.1.3 如何避免排序
1)建立恰当的索引
对经常进行排序和连接操作的字段建立索引。在建立索引后，当服务器向这些字段发出排序请求时，将直接引用索引而不进行排序操作；当进行等值连接查询操作时，若建立连接的字段未建立索引，服务器进行的是排序合并连接(SORT MERGE JOIN)，连接操作的过程如下：
对进行连接的两个或多个表分别进行全扫描；
对每一个表中的行集分别进行全排序；
合并排序结果。
如果建立连接的字段已建立索引，服务器进行嵌套循环连接(NESTED LOOP JOINS)，该连接方式不需要任何排序，其过程如下：
对驱动表进行全表扫描；
对返回的每一行利用连接字段值实施索引惟一扫描；
利用从索引扫描中返回的ROWID值在从表中定位记录；
合并主、从表中的匹配记录。
因此，建立索引可避免多数排序操作。
2)用UNIION ALL替换UNION
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。大部分应用中是不会产生重复记录的，最常见的是过程表与历史表UNION 。因此，采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
4.2 优化I/O
过多的I/O操作会占用CPU时间、消耗大量内存和占用过多的栓锁，因此有必要对SQL的I/O进行优化。优化I/O的最有效方式就是用索引扫描代替全表扫描。
4.2.1 应用基于函数的索引
基于函数的索引(FUNCTION BASED INDEX，简记为FBI)提供了索引计算列并在查询中使用这些索引的能力。FBI的实质是对查询所需中间结果进行预处理。如果一个FBI与查询语句中的内嵌函数完全匹配，CBO在生成查询计划时，将自动启用索引范围扫描(INDEX RANGE SCAN)替换全表扫描(FULL TABLE SCAN)。考察下面的代码段并用AUTOTRACE观察创建FBI前后执行计划的变化。
select * from emp where upper(ename)=’SCOTT’
创建FBI前，很明显是全表扫描。
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))；
索引已创建。
再次运行相同查询，
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)
这一简单的例子充分说明了FBI在SQL查询优化中的作用。FBI所用的函数可以是用户自己创建的函数，该函数越复杂，基于该函数创建FBI对SQL查询性能的优化作用越明显。
4.2.2 应用物化视图和查询重写
物化视图是一个预计算结果集，其中通常包含聚集与多表连接等复杂操作。数据库自动维护物化视图，且随用户的要求进行刷新。查询重写机制就是用数据库中的替代对象(如物化视图)将用户提交的查询重写为完全不同但功能等价的查询。查询重写对用户透明，用户完全按常规编写访问数据库的查询语句，优化程序(CBO)自动决定是否对用户提交的查询进行重写。查询重写是提高查询性能的一种非常有效的方法，尤其是在数据仓库环境中针对汇总、多表连接以及其它高成本的操作方面。
下面以一个非常简单的例子来演示物化视图和查询重写在优化SQL查询性能方面的作用。
select dept.deptno，dept.dname，count(*)
from emp，dept
where emp.deptno=dept.deptno
group by dept.deptno，dept.dname
查询计划及主要统计数据如下：
执行计划：
-----------------------------------------
……
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)
主要统计数据：
-----------------------------------------
305 recursive calls
46 consistent gets
创建物化视图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
/
再次执行查询，执行计划及主要统计数据如下：
执行计划：
-------------------------------------
……
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP_DEPT' (Cost=2 Card=327 Bytes=11445)
主要统计数据：
------------------------------------
79 recursive calls
28 consistent gets
可见，在建立物化视图之前，首先执行两个表的全表扫描，然后进行HASH连接，再进行分组排序和选择操作；而建立物化视图后，CBO自动将上述复杂操作转换为对物化视图EMP_DEPT的全扫描，相关的统计数据也有了很大的改善，递归调用(RECURSIVE CALLS)由305降到79，逻辑I/O(CONSISTENT GETS)由46降为28。
4.2.3 将频繁访问的小表读入CACHE
逻辑I/O总是快于物理I/O。如果数据库中存在被应用程序频繁访问的小表，可将这些表强行读入KEEP池，从而避免物理I/O的发生。
4.3 多表连接优化
最能体现查询复杂性的就是多表连接，多表连接操作往往要耗费大量的CPU时间和内存，因此多表连接查询性能优化往往是SQL优化的重点与难点。
4.3.1 消除外部连接
通过消除外部连接，不仅使得到的查询更易于读取，而且性能也经常可以得到改善。一般的思路是，有以下形式的查询：
SELECT …，OUTER_JOINED_TABLE.COLUMN
FROM SOME_TABLE，OUTER_JOINED_TO_TABLE
WHERE …=OUTER_JOINED_TO_TABLE(+)
可转换为如下形式的查询：
SELECT …，(SELECT COLUMN FROM OUTER_ JOINED_TO_TABLE WHERE …)FROM SOME_TABLE；
4.3.2 谓词前推，优化中间结果
多表连接的性能低下多数是因为连接操作与过滤操作的次序不合理，大多数用户在编写多表连接查询时，总是先进行连接操作再应用过滤条件，这导致服务器做了太多的无用功。针对这类问题，其优化思路就是尽可能将过滤谓词前推，使不符合条件的记录提前被筛选掉，只对符合条件的少数记录进行连接处理，这样可成倍的提高SQL查询效能。
标准连接查询如下：
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；
启用内嵌视图，且将条件a.order_date>sysdate-90前移，优化后代码如下：
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 结束语
SQL语言在数据库应用中占有非常重要的地位，其性能的优劣直接影响着整个信息系统的可用性。论文从影响SQL性能的最主要的三个方面入手，分析了如何优化SQL查询的I/O、避免高成本的排序操作和优化多表连接。需要强调的一点是，理解SQL语句所解决的问题比SQL调优本身更重要，因此SQL调优需要系统分析人员、开发人员和数据库管理员密切协作。
参考文献
[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 国内五大论文数据库
国内五大论文数据库如下：
一、中国知网提供的《中国学术期刊（光盘版）》
也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。
收录1994年以来国内6 600种期刊，包括了学术期刊于非学术期刊，涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。
收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。
但是收录的期刊不很全面，一些重要期刊未能收录。
二、中国生物医学文献数据库（CBMDISC)
数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制，收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。
范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。
三、中文生物医学期刊数据库（CMCC)
由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。
收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。
涉及的主要学科领域有：基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。
并具有成果查新功能医学全在线
四、万方数据资源系统（China Info)
由中国科技信息研究所，万方数据股份有限公司研制。
该数据库收录的期刊学科范围广，包括了学术期刊于非学术期刊，提供约2 000种的电子期刊的全文检索。
被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊（遴选）数据库来源期刊”的收录证书。
个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”，或者干脆去掉。
很多作者因此误以为这就是核心期刊。
五、维普数据库
也称中文科技期刊数据库，维普科技期刊数据库，由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。
收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊，包括了学术与非学术期刊。
收录期刊数量很大，但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。
一般的，学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。
期刊据数据库不是期刊的评价体系，对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义，故不宜作为期刊性质评价的依据。
另外还有：
1、万方数据
万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。
隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。
2、全国报刊索引
收录全国包括港台地区的期刊8000种左右，月报道量在1.8万条以上，年报道量在44万条左右，书本式用户有3500多家，现又出版光盘数据库。
反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况，提供了国内外最新学术进展信息。
该索引是我国收录报刊种类最多，内容涉及范围最广，持续出版时间最长，与新文献保持同步发展的权威性检索刊物，也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。
正文采用分类编排，先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》，1980年起，仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排，1992年全面改用《中国图书资料分类法》（第三版）编排，2000年开始用《中国图书馆分类法》（第四版）标引，计算机编排。
在着录上，《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目着录规则》进行着录，包括题名、着译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。
同时，“哲社版”采用电脑编排，增加了“着者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”，方便了读者的使用。
3、超星数字图书馆
为目前世界最大的中文在线数字图书馆，提供大量的电子图书资源提供阅读，其中包括文学、经济、计算机等五十余大类，数十万册电子图书，300万篇论文，全文总量4亿余页，数据总量30000GB，大量免费电子图书，并且每天仍在不断的增加与更新。
覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。
本馆已订购67万余册。
收录年限：1977年至今。
4、维普资讯
维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，公司全称重庆维普资讯有限公司。
目前已经成为中国最大的综合文献数据库。
从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。
5、中宏数据库
中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。
是由18类大库、74类中库组成，涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容，是目前国内门类最全，分类最细，容量最大的经济类数据库。
发展现状
在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，
即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，
这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，
它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。
以上内容参考：网络——数据库
⑨ 数据库论文，急！！！！！！
这个也可以作为论文？
这都是基础知识呀，教材里都有的。
在计算机硬件、软件发展的基础上，在应用需求的推动下，数据管理技术的发展经历了三个阶段。
一、人工管理阶段
1、背景
应用背景：科学计算
硬件背景：无直接存取存储设备
软件背景：没有操作系统
处理方式：批处理
2、特点
数据的管理者：人
数据面向的对象：某一应用程序
数据的共享程度：无共享,冗余度极大
数据的独立性：不独立，完全依赖于程序
数据的结构化：无结构
数据控制能力：应用程序自己控制
二、文件系统阶段
1、背景
应用背景：科学计算、管理
硬件背景：磁盘、磁鼓
软件背景：有文件系统
处理方式：联机实时处理 批处理
2、特点
数据的管理者：文件系统
数据面向的对象：某一应用程序
数据的共享程度：共享性差,冗余度大
数据的独立性：独立性差
数据的结构化：记录内有结构，整体无结构
数据控制能力：应用程序自己控制
三、数据库系统阶段
1、背景
应用背景：大规模管理
硬件背景：大容量磁盘
软件背景：有数据库管理系统
处理方式：联机实时处理, 分布处理批处理
2、特点
数据的管理者：数据库管理系统
数据面向的对象：整个应用系统
数据的共享程度：共享性高，冗余度小
数据的独立性：具有高度的物理独立性和逻辑独立性
数据的结构化：整体结构化，用数据模型描述
数据控制能力：由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力
四、数据库系统的特点
1、数据结构化
2、数据的共享性高，冗余度低，易于扩充
3、数据独立性高
4、数据由DBMS统一管理和控制
数据结构化
数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。在描述数据时不仅要描述数据本身，还要描述数据之间的联系。
数据的共享性
数据库系统从整体角度看待和描述数据，数据不再面向某个应用而是面向整个系统。
数据冗余度
指同一数据重复存储时的重复程度。
数据的一致性
指同一数据不同拷贝的值一样（采用人工管理或文件系统管理时，由于数据被重复存储，当不同的应用使用和修改不同的拷贝时就易造成数据的不一致）。
物理独立性
当数据的存储结构（或物理结构）改变时，通过对映象的相应改变可以保持数据的逻辑构可以不变，从而应用程序也不必改变。
逻辑独立性
当数据的总体逻辑结构改变时，通过对映象的相应改变可以保持数据的局部逻辑结构不变，应用程序是依据数据的局部逻辑结构编写的，所以应用程序不必修改。
数据的安全性（Security）
数据的安全性是指保护数据，防止不合法使用数据造成数据的泄密和破坏，使每个用户只能按规定，对某些数据以某些方式进行访问和处理。
数据的完整性（Integrity）
数据的完整性指数据的正确性、有效性和相容性。即将数据控制在有效的范围内，或要求数据之间满足一定的关系。
并发（Concurrency）控制
当多个用户的并发进程同时存取、修改数据库时，可能会发生相互干扰而得到错误的结果并使得数据库的完整性遭到破坏，因此必须对多用户的并发操作加以控制和协调。
数据库恢复（Recovery）
计算机系统的硬件故障、软件故障、操作员的失误以及故意的破坏也会影响数据库中数据的正确性，甚至造成数据库部分或全部数据的丢失。DBMS必须具有将数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态（亦称为完整状态或一致状态）的功能。
⑩ 数据库管理系统论文
数据库管理系统的论文
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