❶ 数据库 名词解释
定义1
严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。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。 J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。
定义2
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。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、改和检索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。
定义3
(伯尔尼公约议定书专家委员会的观点) 所有的信息(数据率档）的编纂物，不论其是以印刷形式，计算机存储单元形式，还是其它形式存在，都应视为“数据库”。 数字化内容选择的原因有很多，概括起来主要有： (1)存储空间的原因。数字化的产品是通过网络被广大用户存取利用，而大家都知道数字化产品是存放在磁盘阵列上的，磁盘阵列由服务器来管理，磁盘空间是有限的，服务器的能力也是有限的，不可能无限量地存入数字资源，这就需要我们对文献资源数字化内容进行选择。 (2)解决数字化生产高成本和图书馆经费有限性之间矛盾的需要。几乎没有图书馆有充足的资源来对整个馆藏进行数字化，内容选择不可避免。 (3)数字资源管理的需要。技术的快速发展使数字化项目所生成的数字资源的生命周期越来越短，投入巨资进行数字迁移是延长数字资源生命的1个重要途径，昂贵的维护成本就必须考虑数字化的内容选择。 数据库发展史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。 传统上，为了确保企业持续扩大的IT系统稳定运行，一般用户信息中心往往不仅要不断更新更大容量的IT运维软硬件设备，极大浪费企业资源；更要长期维持一支由数据库维护、服务器维护、机房值班等各种维护人员组成的运维大军，维护成本也随之节节高升。为此，企业IT决策者开始思考：能不能像拧水龙头一样按需调节的使用IT运维服务？而不是不断增加已经价格不菲的运维成本。
定义4
数据库（DataBase，DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。她是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思： （1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。 （2）数据库是数据管理的新方法和技术，他能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。
❷ 数据库管理作业，大虾们帮帮忙，紧急！！！
24． __D___可以减少相同数据重复存储的现象。
A．记录 B．字段 C．文件 D．数据库
25． 在数据库中，产生数据不一致的根本原因是___C__。
A．数据存储量太大 B．没有严格保护数据
C．未对数据进行完整性控制 D．数据冗余
26． 数据库管理系统（DBMS）是__C___。
A．一个完整的数据库应用系统 B．一组硬件
C．一组软件 D．既有硬件，也有软件
27． 数据库管理系统（DBMS）是__D___。
A．数学软件 B．应用软件 C．计算机辅助设计 D．系统软件
28． ____D_是存储在计算机内的有结构的数据集合。
A．网络系统 B．数据库系统 C．操作系统 D．数据库
29． 数据库系统的核心是__D___。
A．编译系统 B．数据库 C．操作系统 D．数据库管理系统
30． 数据库系统的特点是___A__、数据独立、减少数据冗余、避免数据不一致和加强了数据保护。
A．数据共享 B．数据存储 C．数据应用 D．数据保密
31． 数据库系统的最大特点是___C__。
A．数据的三级抽象和二级独立性 B．数据共享性
C．数据的结构化 D．数据独立性
32． 数据库系统是由_B____组成。
A．数据库管理系统、应用程序系统、数据库
B．数据库管理系统、数据库管理员，数据库
C．数据库系统、应用程序系统、用户
D．数据库管理系统、数据库、用户
33． 数据库应用系统是由__C___组成。
A．数据库管理系统、应用程序系统、数据库
B．数据库管理系统、数据库管理员，数据库
C．数据库系统、应用程序系统、用户
D．数据库管理系统、数据库、用户
34． 数据库系统由数据库、__D___和硬件等组成。
A．操作系统 B．文件系统 C．编译系统 D．数据库管理系统
35． 数据库系统是在___B__的基础上发展起来的。
A．操作系统 B．文件系统 C．编译系统 D．数据库管理系统
36． 数据库系统由于能减少数据冗余，提高数据独立性，并集中检查_A____，由此获得广泛的应用。
A．数据完整性 B．数据层次性 C．数据的操作性 D．数据兼容性
37． 数据的管理方法主要有___D__。
A．批处理和文件系统 B．文件系统和分布式系统
C．分布式系统和批处理 D．数据库系统和文件系统
38． 数据库系统和文件系统的主要区别是__B___。
A．数据库系统复杂，而文件系统简单
B．文件系统不能解决数据冗余和数据独立性问题，而数据库系统能够解决
C．文件系统只能管理文件，而数据库系统还能管理其他类型的数据
D．文件系统只能用于小型、微型机，而数据库系统还能用于大型机
39． 数据库管理系统是__B___。
A．操作系统的一部分 B．在操作系统支持下的系统软件
C．一种编译程序 D．一种操作系统
40． 在数据库的三级模式结构中，描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的是___D__。
A．外模式 B．内模式 C．存储模式 D．模式
41． 数据库系统的数据独立性是指__B___。
A．不会因为数据的变化而影响应用程序
B．不会因为系统数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序
C．不会因为存储策略的变化而影响存储结构
D．不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构
42． 在数据库系统中，通常用三级模式来描述数据库，其中____A_是用户与数据库的接口，是应用程序可见到的数据描述。
A．外模式 B．概念模式 C．内模式 D．逻辑结构 E．层次结构
43． 在数据库系统中，通常用三级模式来描述数据库，__C___是对数据整体的逻辑结构的描述。
A．外模式 B．概念模式 C．内模式 D．逻辑结构 E．层次结构
问题补充：44． 在数据库系统中，通常用三级模式来描述数据库，_C___描述了数据的物理结构。
A．外模式 B．概念模式 C．内模式 D．逻辑结构 E．层次结构
45． 应用数据库的主要目的是为了__C___。
A．解决保密问题 B．解决数据完整性问题
C．共享数据问题 D．解决数据量大的问题
46． 数据库应用系统包括___B__。
A．数据库语言、数据库 B．数据库、数据库应用程序
C．数据管理系统、数据库 D．数据库管理系统
47． 实体是信息世界中的术语，与之对应的数据库术语为__D___。
A．文件 B．数据库 C．字段 D．记录
48． 层次型、网状型和关系型数据库划分原则是__D___。
A．记录长度 B．文件的大小
C．联系的复杂程度 D．数据之间的联系
49． 按照传统的数据模型分类，数据库系统可以分为三种类型__C___。
A．大型、中型和小型 B．西文、中文和兼容
C．层次、网状和关系 D．数据、图形和多媒体
50． 数据模型用来表示实体间的联系，但不同的数据库管理系统支持不同的数据模型。在常用的数据模型中，不包括___B__。
A网状模型 B．链状模型 C．层次模型 D．关系模型
终于做完了，我也复习了一遍，这些都是书上的基本概念，都很简单的。。你应该自己搞掂的
❸ 数据库中常用的英语单词有哪些
下列是一些数据库中经常碰到的英文单词：
Access method（访问方法）：此步骤包括从文件中存储和检索记录。
Alias（别名）：某属性的另一个名字。在sql中，可以用别名替换表名。
Alternate keys（备用键，ER/关系模型）：在实体/表中没有被选为主健的候选键。
Anomalies（异常）参见更新异常（update anomalies）
Application design（应用程序设计）：数据库应用程序生命周期的一个阶段，包括设计用户界面以及使用和处理数据库的应用程序。
Attribute（属性）（关系模型）：属性是关系中命名的列。
Attribute（属性）（ER模型）：实体或关系中的一个性质。
Attribute inheritance（属性继承）：子类成员可以拥有其特有的属性，并且继承那些与超类有关的属性的过程。
Base table（基本表）：一个命名的表，其记录物理的存储在数据库中。
Binary relationship（二元关系）：一个ER术语，用于描述两个实体间的关系。例如，panch Has Staff。
Bottom-up approach（自底向上方法）：用于数据库设计，一种设计方法学，他从标识每个设计组建开始，然后将这些组件聚合成一个大的单元。在数据库设计中，可以从表示属性开始底层设计，然后
将这些属性组合在一起构成代表实体和关系的表。
Business rules（业务规则）：由用户或数据库的管理者指定的附加规则。
Candidate key（候选键，ER关系模型）：仅包含唯一标识实体所必须得最小数量的属性/列的超键。
Cardinality（基数）：描述每个参与实体的可能的关系数目。
Centralized approach（集中化方法,用于数据库设计）：将每个用户试图的需求合并成新数据库应用程序的一个需求集合
Chasm trap（深坑陷阱）：假设实体间存在一根，但某些实体间不存在通路。
Client（客户端）：向一个或多个服务器请求服务的软件应用程序。
Clustering field（群集字段）：记录总的任何用于群集（集合）航记录的非键字段，这些行在这个字段上有相同的值。
Clustering index（群集索引）：在文件的群集字段上定义的索引。一个文件最多有一个主索引或一个群集索引。
Column（列）：参加属性（attribute）。
Complex relationship（复杂关系）：度数大于2的关系。
Composite attribute（复合属性）：由多个简单组件组成的属性。
Composite key（复合键）：包含多个列的主健。
Concurrency control（并发控制）：在多用户环境下同时执行多个十五并保证数据完整性的一个DBMS服务。
Constraint（约束）：数据库不允许包含错误数据的一致性规则。
Data conversion and loading（数据转换和加载）：数据库应用生命周期重的一个阶段，包括转换现有数据到新数据库中以及酱下耨应用程序转换到新的数据库上运行。
Data dictionary（数据字典）：参见系统目录（system catalog）。
Data independence（数据独立性）：使用数据的应用程序的数据描述部分。这意味着，如果将新的数据结构添加到数据库中，或者数据库中现有的结构被修改了，那么使用此数据库的就会受到影响，除
非应用程序不直接依赖于被修改的部分。
Data model（数据模型）：描述数据、数据间关系以及数据的约束的概念的一个集成的集合。
Data rendancy（数据冗余）：参见冗余数据（rendant data）。
Data security（数据安全）：包括对数据库对象（如表和视图）的访问和使用以及用户可以在这些对象上实施的操作。
Database（数据库）：是逻辑上相关的数据（以及这些数据的描述）的一个共享的集合，用于解决公司对信息的需求。
Database design（数据库设计）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括创建一个支持公司的操作和目标的数据库的设计。
Database integrity（数据库完整性）：指存储数据的正确定和一致性。完整性通常用约束来表达。
Database Management System，DBMS（数据库管理系统）：一个能够让用户定义、创建和维护数据库并控制对数据库的访问的软件系统。
Database planning（数据库规划）：能尽可能有效的实现数据库应用的各阶段的管理活动。
Database server（数据库服务器）：同服务器。
DBMS engine（DBMS引擎）：同服务器。
DBMS selection（DBMS选择）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括选择一个合适的DBMS来支持数据库应用。
Degree of a relationship（关系的度）：一个关系中参与的实体的个数。
Denormalization（反规范化）：形式上，这个术语指的是对基本表结构的修改，这样新的表比原始的表的规范化程度要低。但也可以用此属于更宽泛地形容将两个表和并成一个新表的情形，而这个新表
与原来的表具有相同的范式，但比原表包含更多的空值。
Derived attribute（派生属性）：表示其值可以从一个相关属性和属性集的值派生得到的属性，这个属性在实体中不是必须的。
Design methodology（设计方法学）：一种结构化的方法，它使用过程、工具和文档来支持和简化设计过程。
Disjoint constraint（无连接约束）：描述子类的成员间的关系，并指明超类某个成员是否有可能成为一个或多个子类的成员。
Domain（域）：一个或多个属性的取值范围。
Entity（实体）：具有相同性质的对象的集合，它是由用户或公司标识并可独立存在的。
Entity integrity（实体完整性）：在一个基本表中，主健列的值不能为空。
Entity occurrence（实体出现）：实体中的一个唯一可标识的对象。
Entity-Relationship model（实体关系模型）：公司的实体、属性和关系的详细逻辑表示。
Fact-finding（事实发现）：使用诸如面谈和提问等技术收集关于系统的事实、需求和性能的形式化过程。
Fan trap（扇形陷阱）：但从第三个实体扇出的两个实体有1:*关系时出现扇形陷阱，但这两个实体在他们之间应该有直接关系以提供必要的信息
Field（字段）：同元组（Tuple）。
File（文件）：存储在副主存储器中的相关记录的一个命名集合。
File-based system（基于文件的系统）：一个文件集合，用来管理（创建、插入、删除、更新和检索）一个或多个文件中的数据，并产生基于这些文件中的数据的应用（通常是报表）。
File organization（文件组织）：当文件存储在磁盘上时，对文件中的记录的安排方式。
First normal form（1NF，第一范式）：表中的每个列的交叉处以及记录包含切进包含一个值的表。
Foreign key（外健）：一个表中的一个列或者多个列的集合，这些列匹配某些其他（也可能是同一个）表中的候选键。
4GL, Fourth-Generation Language（第四代语言）：一种非过程化语言，比如SQL，他只需要用户定义必须完成什么操作，4GL负责将所进行的操作翻译成如何实现这些操作。
Full functional dependency（完全函数依赖）：一个列在功能上依赖于复合主健，但不依赖于主健的任何一个子集的条件。
Functional dependency（函数依赖）：描述表中列之间的关系。
Generalization（泛化）：通过标识实体间的公共特征使实体间差别最小化的过程。
Generalization hierarchy（泛化层次结构）：同类型层次（type hierarchy）。
Global data model（全局数据模型）：代表整个公司（和被模型化的公司的一部分）的数据模型。
Implementation（实现）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括数据库和应用程序设计的物理实现。
Index（索引）：一种允许DBMS将特定的记录更快的放置到文件中，从而加快对用户查询的响应的数据结构。
Infomation system（信息系统）：能够在整个公司范围内收集、管理、控制和分发数据/信息的资源。
Inheritance（继承）：参见属性继承（attribute inheritance）。
Integrity constaints（完整性约束）：防止出现数据库中的数据不一致的约束。
IS-A hierarchy（IS－A层次结构）：同类型层次结构（type hierarchy）。
Local logical data model（局部逻辑数据模型）：代表特定用户视图或用户视图的组合的数据模型。
Logical database design（逻辑数据库设计）：基于特定的数据模型构建公司的数据的模型的过程，但不依赖于特定的DBMS以及其他的物理条件。
Meta-data（元数据）：关于数据的数据，参见系统目录（system catalog）。
Mision objective（使命目标）：标识数据库必须支持的特定任务。
Mission statement（使命语句）：定义数据库应用程序的主要目标。
Multiplicity（多样性）：定义与某个相关实体的一次出现有关的实体的出现数目。
Multi-valued attribute（多值属性）：为一个实体的出现保存多个值的属性。
Nonkey attribute/column（非键属性/列）：不是键的一部分的属性/列。
Normal forms（范式）：规范化过程的一个阶段。前三个范式分别为第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）。
Normalization（规范化）：一种产生带有需要的特性的技术，这种特性能支持用户和公司的需求。
差不多就是这些了。
❹ 有关数据库的基本术语
有关数据库的基本术语有：数据、数据模型、数据库、数据库管理系统、数据库系统等等，详细见参考资料，希望对你有帮助。
❺ 实体是信息世界的术语，那么在数据库里面的术语是
在本地客户端创建一个数据库实体，就感觉数据库在你本地电脑上一样。其实通过实体连接数据库的
❻ 数据库中的实体,实体型,实体集解析
一、数据库设计过程
数据库技术是信息资源管理最有效的手段。
数据库设计是指：对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。
数据库设计的各阶段：
A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求(现实世界的需求)。
B、在概念设计阶段：形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型)，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。
1. 需求分析阶段
需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。
需求分析的重点：调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。
需求分析的方法：调查组织机构情况、各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。
常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。
分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis，简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。
数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary，简称DD)来描述。
2. 概念结构设计阶段
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，可以用E-R图表示。
概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。
概念模型特点：
(1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。
(2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。
概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
本文详细解析了数据库设计过程、设计技巧以及总结了数据库命名规范……
2.1 第零步——初始化工程
这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始，确定建模目标，开发建模计划，组织建模队伍，收集源材料，制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果，业务流程，原有系统的输入输出，各种报表，收集原始数据，形成了基本数据资料表。
2.2 第一步——定义实体
实体集成员都有一个共同的特征和属性集，可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有 “代码”结尾的术语，如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来，从而初步找出潜在的实体，形成初步实体表。
2.3 第二步——定义联系
IDEF1X模型中只允许二元联系，n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则，使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系，然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明，确定关系类型，是标识关系、非标识关系(强制的或可选的)还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识，则为标识关系，否则为非标识关系。非标识关系中，如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联，则为强制的，否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象，那么它们为分类关系。
2.4 第三步——定义码
通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系，然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性，以便唯一识别每个实体的实例，再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性，通过非空规则和非多值规则来保证，即一个实体实例的一个属性不能是空值，也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系，将实体进一步分解，最后构造出IDEF1X模型的键基视图(KB图)。
2.5 第四步——定义属性
从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表，确定属性的所有者。定义非主码属性，检查属性的非空及非多值规则。此外，还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则，保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。
2.6 第五步——定义其他对象和规则
定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。
3. 逻辑结构设计阶段
将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型(例如关系模型)，并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的DBMS。
将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则：一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。
数据模型的优化，确定数据依赖，消除冗余的联系，确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准，即：
表内的每一个值都只能被表达一次。
表内的每一行都应该被唯一的标识(有唯一键)。
表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
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4. 数据库物理设计阶段
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)。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。
5. 数据库实施阶段
运用DBMS提供的数据语言(例如SQL)及其宿主语言(例如C)，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。 数据库实施主要包括以下工作：用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行 ，(Data Definition Language(DDL数据定义语言)用作开新数据表、设定字段、删除数据表、删除字段，管理所有有关数据库结构的东西)
●Create (新增有关数据库结构的东西，属DDL)
●Drop (删除有关数据库结构的东西，属DDL)
●Alter (更改结构，属DDL)
6. 数据库运行和维护阶段
在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。内容包括：数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。
7. 建模工具的使用
为加快数据库设计速度，目前有很多数据库辅助工具(CASE工具)，如Rational公司的Rational Rose，CA公司的Erwin和Bpwin，Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的oracle Designer等。
ERwin主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式，描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用 ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型，不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型，而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中，ERwin可以定义对应的表、列，并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。
设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后，设计人员可以使用Erwin画ER图，将ER图转换为关系数据模型，生成数据库结构;画数据流图，生成应用程序。
二、数据库设计技巧
1. 设计数据库之前(需求分析阶段)
1) 理解客户需求，包括用户未来需求变化。
2) 了解企业业务类型，可以在开发阶段节约大量的时间。
3) 重视输入(要记录的数据)、输出(报表、查询、视图)。
4) 创建数据字典和ER 图表
数据字典(Data Dictionary，简称DD)是各类数据描述的集合，是关于数据库中数据的描述，即元数据，不是数据本身。(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。
数据项描述: 数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系
数据结构描述: 数据结构名，含义说明，组成:[数据项或数据结构]
数据流描述: 数据流名，说明，数据流来源，数据流去向， 组成:[数据结构]，平均流量，高峰期流量
数据存储描述: 数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，组成:[数据结构]，数据量，存取方式
处理过程描述: 处理过程名，说明，输入:[数据流]，输出:[数据流]，处理:[简要说明]
ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。
5) 定义标准的对象命名规范
数据库各种对象的命名必须规范。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
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2. 表和字段的设计(数据库逻辑设计)
表设计原则
1) 标准化和规范化
数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但Third Normal Form(3NF)通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是：“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。
2) 数据驱动
采用数据驱动而非硬编码的方式，许多策略变更和维护都会方便得多，大大增强系统的灵活性和扩展性。
举例，假如用户界面要访问外部数据源(文件、XML 文档、其他数据库等)，不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持的表里。如果用户界面执行工作流之类的任务(发送邮件、打印信笺、修改记录状态等)，那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。
3) 考虑各种变化
在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。
4) 表名、报表名和查询名的命名规范
(采用前缀命名)检查表名、报表名和查询名之间的命名规范。你可能会很快就被这些不同的数据库要素的名称搞糊涂了。你可以统一地命名这些数据库的不同组成部分，至少你应该在这些对象名字的开头用 Table、Query 或者 Report 等前缀加以区别。如果采用了 Microsoft Access，你可以用 qry、rpt、tbl 和 mod 等符号来标识对象(比如 tbl_Employees)。用 sp_company 标识存储过程，用 udf_ (或者类似的标记)标识自定义编写的函数。
字段设计原则：
1) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段。
dRecordCreationDate，在SQL Server 下默认为GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT USER
nRecordVersion，记录的版本标记;有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因
时效性数据应包括“最近更新日期/时间”字段。时间标记对查找数据问题的原因、按日期重新处理/重载数据和清除旧数据特别有用。
2) 对地址和电话采用多个字段
描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。
3) 表内的列[字段]的命名规则(采用前缀/后缀命名)、采用有意义的字段名
对列[字段]名应该采用标准的前缀和后缀。如键是数字类型：用 _N 后缀;字符类型：_C 后缀;日期类型：_D 后缀。再如，假如你的表里有好多“money”字段，你不妨给每个列[字段]增加一个 _M 后缀。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
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假设有两个表：
Customer 和 Order。Customer 表的前缀是 cu_，所以该表内的子段名如下：cu_name_id、cu_surname、cu_initials 和cu_address 等。Order 表的前缀是 or_，所以子段名是：
or_order_id、or_cust_name_id、or_quantity 和 or_description 等。
这样从数据库中选出全部数据的 SQL 语句可以写成如下所示：
Select * From Customer, Order Where cu_surname = "MYNAME" ;
and cu_name_id = or_cust_name_id and or_quantity = 1
在没有这些前缀的情况下则写成这个样子(用别名来区分)：
Select * From Customer, Order Where Customer.surname = "MYNAME" ;
and Customer.name_id = Order.cust_name_id and Order.quantity = 1
第 1 个 SQL 语句没少键入多少字符。但如果查询涉及到 5 个表乃至更多的列[字段]你就知道这个技巧多有用了。
5) 选择数字类型和文本类型的长度应尽量充足
假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。
6) 增加删除标记字段
在表中包含一个“删除标记”字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行;最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。
7) 提防大小写混用的对象名和特殊字符
采用全部大写而且包含下划符的名字具有更好的可读性(CUSTOMER_DATA)，绝对不要在对象名的字符之间留空格。
8) 小心保留词
要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突，比如，用 DESC 作为说明字段名。后果可想而知!DESC 是 DESCENDING 缩写后的保留词。表里的一个 SELECT * 语句倒是能用，但得到的却是一大堆毫无用处的信息。
9) 保持字段名和类型的一致性
在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如字段在表1中叫做“agreement_number”，就别在表2里把名字改成 “ref1”。假如数据类型在表1里是整数，那在表2里可就别变成字符型了。当然在表1(ABC)有处键ID，则为了可读性，在表2做关联时可以命名为 ABC_ID。
10) 避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
本文详细解析了数据库设计过程、设计技巧以及总结了数据库命名规范……
3. 选择键和索引(数据库逻辑设计)
参考：《SQL优化-索引》一文
4. 数据完整性设计(数据库逻辑设计)
1) 完整性实现机制：
实体完整性：主键
参照完整性：
父表中删除数据：级联删除;受限删除;置空值
父表中插入数据：受限插入;递归插入
父表中更新数据：级联更新;受限更新;置空值
DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制(约束规则)和触发器实现机制用户定义完整性：
NOT NULL;CHECK;触发器
2) 用约束而非商务规则强制数据完整性
采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。不要依赖于商务层保证数据完整性;它不能保证表之间(外键) 的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。如果你在数据层确实采用了约束，你要保证有办法把更新不能通过约束检查的原因采用用户理解的语言通知用户界面。
3) 强制指示完整性
在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。
4) 使用查找控制数据完整性
控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等。
5) 采用视图
为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象，可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。
6) 分布式数据系统
对分布式系统而言，在你决定是否在各个站点复制所有数据还是把数据保存在一个地方之前应该估计一下未来 5 年或者 10 年的数据量。当你把数据传送到其他站点的时候，最好在数据库字段中设置一些标记，在目的站点收到你的数据之后更新你的标记。为了进行这种数据传输，请写下你自己的批处理或者调度程序以特定时间间隔运行而不要让用户在每天的工作后传输数据。本地拷贝你的维护数据，比如计算常数和利息率等，设置版本号保证数据在每个站点都完全一致。
7) 关系
如果两个实体之间存在多对一关系，而且还有可能转化为多对多关系，那么你最好一开始就设置成多对多关系。从现有的多对一关系转变为多对多关系比一开始就是多对多关系要难得多。
8) 给数据保有和恢复制定计划
考虑数据保存策略并包含在设计过程中，预先设计你的数据恢复过程。采用可以发布给用户/开发人员的数据字典实现方便的数据识别同时保证对数据源文档化。编写在线更新来“更新查询”供以后万一数据丢失可以重新处理更新。
9) 用存储过程让系统做重活
提供一整套常规的存储过程来访问各组以便加快速度和简化客户程序代码的开发。数据库不只是一个存放数据的地方，它也是简化编码之地。
本文详细解析了数据库设计过程、设计技巧以及总结了数据库命名规范……
5. 其他设计技巧
1) 避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。
2) 使用常用英语(或者其他任何语言)而不要使用编码
在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码，可以在编码旁附上用户知道的英语。
3) 保存常用信息
让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复(对Access)、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库，当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时，这样做对非客户机/服务器环境特别有用。
4) 包含版本机制
在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。
5) 编制文档
对所有的快捷方式、命名规范、限制和函数都要编制文档。
采用给表、列、触发器等加注释的 数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。
对数据库文档化，或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样，当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本，犯错的机会将大大减少。
6) 测试、测试、反复测试
建立或者修订数据库之后，必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是，让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。
7) 检查设计
在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说，针对每一种最终表达数据的原型应用，保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。
三、数据库命名规范
1. 实体(表)的命名
1) 表以名词或名词短语命名，确定表名是采用复数还是单数形式，此外给表的别名定义简单规则(比方说，如果表名是一个单词，别名就取单词的前4 个字母;如果表名是两个单词，就各取两个单词的前两个字母组成4 个字母长的别名;如果表的名字由3 个单词组成，从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母，结果还是组成4 字母长的别名，其余依次类推)
对工作用表来说，表名可以加上前缀WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。在命名过程当中，根据语义拼凑缩写即可。注意：将字段名称会统一成大写或者小写中的一种，故中间加上下划线。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
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举例：
定义的缩写 Sales: Sal 销售;
Order: Ord 订单;
Detail: Dtl 明细;
则销售订单明细表命名为：Sal_Ord_Dtl;
2) 如果表或者是字段的名称仅有一个单词，那么建议不使用缩写，而是用完整的单词。
举例：
定义的缩写 Material Ma 物品;
物品表名为：Material, 而不是 Ma.
但是字段物品编码则是：Ma_ID;而不是Material_ID
3) 所有的存储值列表的表前面加上前缀Z
目的是将这些值列表类排序在数据库最后。
4) 所有的冗余类的命名(主要是累计表)前面加上前缀X
冗余类是为了提高数据库效率，非规范化数据库的时候加入的字段或者表
5) 关联类通过用下划线连接两个基本类之后，再加前缀R的方式命名,后面按照字母顺序罗列两个表名或者表名的缩写。
关联表用于保存多对多关系。
如果被关联的表名大于10个字母，必须将原来的表名的进行缩写。如果没有其他原因，建议都使用缩写。
举例：表Object与自身存在多对多的关系,则保存多对多关系的表命名为：R_Object;
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2. 属性(列)的命名
1) 采用有意义的列名
表内的列要针对键采用一整套设计规则。每一个表都将有一个自动ID作为主健,逻辑上的主健作为第一组候选主健来定义;
A、如果是数据库自动生成的编码，统一命名为：ID
B、如果是自定义的逻辑上的编码则用缩写加“ID”的方法命名，即“XXXX_ID”
C、如果键是数字类型，你可以用_NO 作为后缀;
D、如果是字符类型则可以采用_CODE 后缀
E、对列名应该采用标准的前缀和后缀。
举例：销售订单的编号字段命名：Sal_Ord_ID;如果还存在一个数据库生成的自动编号，则命名为：ID。
2) 所有的属性加上有关类型的后缀
注意，如果还需要其它的后缀，都放在类型后缀之前。
注: 数据类型是文本的字段，类型后缀TX可以不写。有些类型比较明显的字段，可以不写类型后缀。
3) 采用前缀命名
给每个表的列名都采用统一的前缀，那么在编写SQL表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列名同某些数据库联系起来。
3. 视图的命名
1) 视图以V作为前缀，其他命名规则和表的命名类似;
2) 命名应尽量体现各视图的功能。
4. 触发器的命名(尽量不使用)
触发器以TR作为前缀，触发器名为相应的表名加上后缀，Insert触发器加'_I'，Delete触发器加'_D'，Update触发器加'_U'，如：TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。
5. 存储过程名
存储过程应以'UP_'开头，和系统的存储过程区分，后续部分主要以动宾形式构成，并用下划线分割各个组成部分。如增加代理商的帐户的存储过程为'UP_Ins_Agent_Account'。
6. 变量名
变量名采用小写，若属于词组形式，用下划线分隔每个单词，如@my_err_no。
7. 命名中其他注意事项
1) 以上命名都不得超过30个字符的系统限制。变量名的长度限制为29(不包括标识字符@)。
2) 数据对象、变量的命名都采用英文字符，禁止使用中文命名。绝对不要在对象名的字符之间留空格。
3) 小心保留词，要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突
4) 保持字段名和类型的一致性，在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。
❼ 数据库储存的基本用语有哪些
存储过程是数据库存储的一个重要功能，但是MySQL在5.0版本以前并不支持存储过程，这使得MySQL在应用上大打折扣。MySQL5.0版本开始支持存储过程，这样既可以有效提高数据库的处理速度，同时也可以提高数据库编程的灵活性。存储过程的创建数据库中的存储过程可以看作是对数据库编程中面向对象方法的模拟，存储过程的开发语法也与面向对象类似，简单且容易掌握。
创建语法格式及相关案例
3.案例语句解释（1)存储过程的功能把user_id为2，4，6，8，10记录的score字段值修改为传入的参数值。
2）第1条语句“DELIMITER//”的含义（（1)表示把MySQL分隔符修改为“//”，MySQL默认以分号“；”为分隔符。
（2）如果没有声明分隔符，编译器会把存储过程中的分号“；”当成SQL语句结束分隔符进行处理，则存储过程的编译过程会报错。
（3）要事先用DELIMITER关键字声明当前分隔符为“//”，这样MySQL才会将分号“；”当作存储过程中的代码，而不是语句MySQL中语句的结束分隔符。
3）第7条语句“DELIMITER；”的含义表示程序的最后把分隔符还原为分号“；”。
4）存储过程的参数（（1)存储过程根据需要可能会有输入、输出、输入输出参数。
（2）本案例中有一个输入参数s，类型是int型。
（3）如果有多个参数，用逗号“，”分隔开。
5存储过程参数的开始与结束标识（（1)开始使用BEGIN进行标识。
（2）结束使用END进行标识。存储过程在数据库中运算时自动生成各种执行方式，大大提高了对其运行时的执行速度。
用户通过指定已经定义的存储过程名字并给出相应的存储过程参数来调用并执行它，从而完成一个或一系列的数据库操作。1.调用格式CALL+存储过程名+参数例如，CALLfirst_proc(100)存储过程first_proc在数据库服务器上的创建过程如图3−1所示。在调用执行存储过程first_proc前，需用第2章的user.sql脚本进行初始建表；建表成功后，则可执行调用存储过程first_proc，如图3−2所示。执行完毕后可以看到，user表中user_id为2、4、6、8、10记录的score字段值均变为100，如图
存储过程的创建
存储过程的调用
存储过程执行完后的数据表
❽ 数据库的几个基本概念，数据，对象，实体，属性，数据模型
人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。
一、三个世界
1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系，这种联系是客观存在的，是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程，教师为学生授课，学生选修课程并取得成绩。
2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述，从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语：
实体：我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。
实体集：同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。
属性：描述实体的特性称为属性。如职工的职工号，姓名，性别，出生日期，职称等。
关键字：如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体，可以选作关键字。用作标识的关键字，也称为码。如"职工号"就可作为关键字。
联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。
3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体，及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。
二、E－R模型
E－R模型（实体联系模型）简称E－R图。它是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。E－R图包括三个要素：
实体（型）――用矩形框表示，框内标注实体名称。
属性――用椭圆形表示，并用连线与实体连接起来。
实体之间的联系――用菱形框表示，框内标注联系名称，并用连线将菱形框分别与有关实体相连，并在连线上注明联系类型。
联系归结为三种类型：
1）一对一联系（1:1）
设A、B为两个实体集。若A中的每个实体至多和B中的一个实体有联系，反过来，B中的每个实体至多和A中的一个实体有联系，称A对B或B对A是1:1联系。注意，1:1联系不一定都是一一对应的关系。可能存在着无对应。如一个公司只有一个总经理，一个总经理不能同时在其它公司再兼任总经理，某公司的总经理也可能暂缺。
2）一对多联系（1:n）
如果A实体集中的每个实体可以和B中的几个实体有联系，而B中的每个实体至我和A中的一个实体有联系，那么A对B属于1:n联系。如一个部门有多名职工，而一名职工只在一个部门就职，部门与职工属于一对多的联系。
3）多对多联系（m:n）
若实体集A中的每个实体可与和B中的多个实体有联系，反过来，B中的每个实体也可以与A中的多个实体有联系，称A对B或B对A是m:n联系。如一个学生可以选修多门课程，一门课程由多个学生选修，学生和课程间存在多对多的联系。
必须强调指出,有时联系也有属性,这类属性不属于任一实体只能属于联系。
三、数据模型简介
数据模型由三部分组成，即模型结构、数据操作和完整性规则。这里主要介绍模型结构。DBMS所支持的数据模型分为四种：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。其中第四种数据模型目前并未成熟，因此传统的说法有前三种数据模型。
1、基本层次联系
层次模型和网状模型有共同点，可以把它们统称为格式化模型。基本层次联系就是包括两结点和一边的基本单元，两个实体间的有向边代表的基本层次联系表示一对多的联系。通常把表示1的实体放在上方,称为父结点，把表示N的实体放在下面，称为子结点。
2、层次数据模型
用村形结构表示实体及其之间的联系的模型称为层次模型。该模型的实际存储数据由链接指针来体现联系。特点：有且仅有一个结点无父结点，此结点即为根结点；其它结点有且仅有一个父结点。适合用表示一对多的联系。
3、网状模型
用网状结构表示实体及其之间的联系的模型称为网状模型。允许结点有多于一个的父结点，可以有一个以上的结点无父结点。适合用于表示多对多的联系。
层次模型和网状模型从本质上都是一样的。存在的缺陷：难以实现系统扩充，插入或删除数据时，涉及到大量链接指针的调整。
❾ 数据库里面“实体”的定义是什么
在数据库里边，所谓“实体”就是E-R模型。具体关系如下：
E-R模型的构成成分是实体集、属性和联系集，其表示如下列步骤：
（1） 实体集用矩形框表示，矩形框内填写实体的名称。
（2） 实体的属性用椭圆框表示，框内写上属性名，并用无向边与其实体集相连。
（3） 实体间的联系用菱形框表示，联系以适当的含义命名，名字写在菱形框中，用无向连线将参加联系的实体矩形框分别与菱形框相连，并在连线上标明联系的类型，即1—1、1—N或M—N。
(9)实体的数据库术语扩展阅读：
实体的相关术语：
1、实体属性：
将事物的特性称为实体属性，每个实体都具有多个属性，几多个属性才能描述一个实体。实体属性值是实体属性的具体化表示，属性值的集合表示一个实体。
2、实体属性值：
实体属性值是实体属性的具体化表示，属性值的集合表示一个实体。
3、实体类型：
用实体名及实体所有属性的集合表示一种实体类型，通常一个实体型表示一类试题。因此通过实体型可以区分不同类型的事物。
❿ 2个关于数据库的名词解释 知道的详细说说
第一章 数据库基础知识
本章以概念为主，主要是了解数据库的基本概念，数据库技术的发展，数据模型，重点是关系型数据。
第一节：信息，数据与数据处理
一、 信息与数据：
1、 信息：是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为，信息是一种已经被加工为特定形式的数据。
信息的主要特征是：信息的传递需要物质载体，信息的获取和传递要消费能量；信息可以感知；信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值
2、 数据：数据是信息的载体和具体表现形式，信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。
3、 数据与信息的关系：一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。
二、 数据处理与数据管理技术：
1、 数据处理：数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。
2、 数据管理：数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本操作，称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。
3、 数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。
4、 数据管理技术的三个阶段：人工管理，文件管理和数据库系统。
第二节：数据库技术的发展
一、 数据库的发展：数据库的发展经历了三个阶段：
1、 层次型和网状型：
代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。
2、 关系型数据型库：
目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E．F．Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。
3、 第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。
二、 数据库技术的发展趋势：
1、 面向对象的方法和技术对数据库发展的影响：
数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术，提出了面向对象数据模型。
2、 数据库技术与多学科技术的有机组合：
3、 面向专门应用领域的数据库技术
三、 数据库系统的组成：
数据库系统（DBS）是一个采用数据库技术，具有管理数据库功能，由硬件、软件、数据库及各类人员组成的计算机系统。
1、 数据库（DB）：
数据库是以一定的组织方式存放于计算机外存储器中相互关联的数据集合，它是数据库系统的核心和管理对象，其数据是集成的、共享的以及冗余最小的。
2、 数据库管理系统（DBMS）：
数据库管理系统是维护和管理数据库的软件，是数据库与用户之间的界面。作为数据库的核心软件，提供建立、操作、维护数据库的命令和方法。
3、 应用程序：
对数据库中数据进行各种处理的程序，由用户编写。
4、 计算机软件：
5、 计算机硬件：
包括CPU、内存、磁盘等。要求有足够大的内存来存放操作系统、数据库管理系统的核心模块以及数据库缓冲；足够大的磁盘能够直接存取和备份数据；比较主的通道能力；支持联网，实现数据共享。
6、 各类人员。
四、 数据库系统的特点：
1、 数据共享：
2、 面向全组织的数据结构化：
数据不再从属于一个特定应用，而是按照某种模型组织成为一个结构化的整。它描述数据要身的特性，也描述数据与数据之间的种种联系。
3、 数据独立性：
4、 可控数据冗余度：
5、 统一数据控制功能：
数据安全性控制：指采取一定的安全保密措施确保数据库中的数据不被非法用户存取而造成数据的泄密和破坏；
数据完整性控制：是指数据的正确性、有效性与相容性。
并发控制：多个用户对数据进行存取时，采取必要的措施进行数据保护；
数据恢复：系统能进行应急处理，把数据恢复到正确状态。
第三节：数据模型
一、 数据组织：
关系型数据库中的数据层次如下：
1、 数据项（field）：又称字段，用于描述实体的一个属性，是数据库的基本单位。一般用属性名作项名；
2、 记录（Record）：又称为结点，由若干个数据项组成，用于描述一个对象；
3、 文件（File）：由若干个记录组成；
4、 数据库（Data Base）：由逻辑相关的文件组成。
二、 数据模型：
数据的组织形式称为数据模型，它决定 数据（主要是结点）之间联系的表达方式。主要包括层次型、网状型、关系型和面向对象型四种。层次型和网状型是早期的数据模型，又称为格式化数据系统数模型。
以上四种模型决定了四种类型的数据库：层次数据库系统，网状数据库系统，关系型数据库系统以及面向对象数据库系统。
目前微机上使用的主要是关系型数据库。
1、 层次型：是以记录为结点的有向树；图如教材P7图1--2
2、 网状型：树的集合，它的表示能力以及精巧怀强于层次型，但独立性下降。
3、 关系型：
在关系型中，数据被组织成若干张二维表，每张表称为一个关系。
一张表格中的一列称为一个“属性”，相当于记录中的一个数据项（或称为字段），属性的取值范围称为域。
表格中的一行称为一个“元组”，相当于记录值。
可用一个或若干个属性集合的值标识这些元组，称为“关键字”。
每一行对应的属性值叫做一个分量。
表格的框架相当于记录型，一个表格数据相当于一个同质文件。所有关系由关系的框架和若干元组构成，或者说关系是一张二维表。
关系型的特点：描述的一致性；可直接表示多对多关系；关系必须是规范化的；关系模型建立在数学概念基础上。
4、 面向对象型：主要采用对象和灯的概念。
第四节：关系型数据库
一、 关系型数据库的发展：
1、 数据库产品种类繁多：像dBASE，FoxBASE，Clipper，Paradox，Acess等。
2、 采用SQL语言：SQL（Structured Query Language）“结构化查询语言”，是通用的关系型数据库操作语言，可以查询、定义、操纵和控制数据库。它是一种非过程化语言。
3、 支持面向对象的程序设计：
4、 提供良好的图形界面和窗口；
5、 支持开放的客户机/服务器和分布式处理；
6、 提供新一代的数据库管理系统开发工具：支持GUI（图形界面）、ODBC（开放数据库连接）、OLE（对象的链接与嵌入）、DLL（动态链接）等。
二、 关系型数据库管理系统（RDBMS）及其产品：
主要着名的关系型数据库产品有Oracle、Sybase、Informix、DB2、Inges、Paradox、Access、SQL Server等。数据库应用系统开发工具是PowerBuilder和Delphi。