数据库建模

软件工程环境

综合实践结业论文—数据建模

1.1数据建模的基本概念

在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。

数据建模中的三种模型的简介

a)概念模型

把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构，这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个数据库管理系统（DBMS）支持的数据模型，而是概念级的模型，成为概念模型。

b)逻辑模型

逻辑模型是对概念模型的扩展。不仅定义了描述概念模型中对象的相关属性，而且定义了对象之间的逻辑关系，比如：聚合、扩展。在数据仓库中，它关联着逻辑模型和物理模型两方。目前最流行就是关系模型也就是对应的关系数据库。常见的实体联系有：一对一联系，一对多联系，多对多联系。

c)物理模型

物理模型定义了数据的物理存储方式。通常是我们定义的一种数据库。如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。

1.2 MDA转化

模型驱动架构（MDA）的模型转换提供了一个完全可配置的方式将一个模型中的元素和模型片段从一个域转换到另一个域。这通常涉及到平台无关模型（PIM）元素转换成指定平台的模型（PSM）的元素。从单一的、平台独立的元素到可以负责创建跨多个域的多个平台相关的元素。也就是说从概念模型可以转化成任何语言的逻辑模型，没有平台的限制，例如：java、c++、c#等等，数据库建模的时候我们可以给它转化成具体的数据库管理系统。

a)定义配置转换

EA中提供了MDA转换模板，打开EA工具下的Tools目录下的MDA Transformation Templates,得到下图：

本文讲的是数据建模，因此我们选择DDL语言，在DDL转换中主要是将逻辑图中的类转化为物理存储系统中的表:

将类中Attribute转换为表的列:

将类中的Connector创建为表的外键:

在DDL转换中，主要是上面三种的转换，对于Operation、Parameter等都没有定义。

b)逻辑模型的MDA转换

本文以网上书店的实例进行讲解，首先我们看一下它的概念模型：

其中包括书、作者、账号、订单、交易实体等等，它们之间还有对应的关系，有一对一，多对多等等。

为各个实体添加属性我们得到了另外一种模型——逻辑模型，如下：

从图中我们可以看到每个实体都有了自己的独立的属性，并且这些属性独立于任何平台。

本文以网上书店的实例进行讲解，我们选择Logical Level包，右键选择Transform Current Package ：

得到下图：

左边为所有包中所选中的元素，右边你可以选择转换的平台，本文是数据建模，因此选择DDL，执行转换，得到下图：

这里我们需要注意的是在逻辑模型中我们可以看到书与作者是多对多的关系，在转换为DDL表中，书与作者之间有一个联合表。最后我们可以把这些表的SQL语句生成出来，然后在DDMS系统中执行脚本，就在数据库中生成了相关的表，除了创建表，我们还可以创建视图，索引等等，我们接下来就简单的讲解以下创建索引。

我们以网上书店的例子为例，比如为Account表创建索引，首先选择Account 表，右键，选择“功能与属性”下的“操作”，点击“操作”得到下图：

上图我们是我们已经创建好的索引，创建索引，我们只需要在构造性的选择框中选择Index，在哪一列设置索引我们也可以在此对话框进行设置，然后在拓展属性进行其它相关的设置。

对于视图的创建，我们选择“工具箱”选择“更多的工具”下的数据建模，选择View,将View拖入刚才生成的DDL图中，单击打开，得到下图：

我们可以选择数据库和语句的填写。

c)Sql脚本的生成

在上面的基础上我们选择生成的DDL包，右击，选择“代码工程”下的“生成DDL”点击，得到下图：

我们可以在左侧选择生成索引、视图、触发器、等等，然后在DDMS系统中执行脚本，就在数据库中生成了相关的表。

2.0 Powerdesigner 进行数据库建模

2.1创建表

新建物理模型时需要指定物理模型对应的DBMS，这里我们使用Sql server 2008，新建一个物理模型后，系统会显示一个专门用于物理模型设计的工具栏，如下图:

单击工具栏的鼠标指针按钮，将鼠标切换回指针模式，然后双击一个表，系统将打开表属性窗口，在General选项卡中可以设置表的Name、Code等属性。例如我们要新建一个教室表（ClassRoom），则可修改Name和Code。Name是在模型中显示的名称，Code是生成数据库表的时候的实际表名。另外Name中的内容还会作为SQL Server中的表备注。

单击Columns切换到列选项卡，在下面的列表中可以添加表中的列。Name是模型上显示的名称，Code是生成的实际的表名，后面的3个复选框P代办主键、F代表外键，M代表不能为空。为教室表设计了两个列，如图所示:

2.2设定主键

在设计一个表时，一般情况下每个表都会有一个主键，主键分为单列主键和复合主键。在为表设置主键时有以下几种办法：

1>在Columns选项卡中，直接选中主键列的P列复选框，这是最简单的方式。

2>选中一个列，然后单击工具栏中的“属性”按钮，系统将弹出列属性窗口，在该窗口中可以设置该列的各种属性，当然也包括该列是否是否是主键。另外还有一个很重要的复选框是“Identity”。选中Identity复选框则表示该列为自增列。如图：

3> 切换到Keys选项卡中，在其中添加一行命名为PK_ClassRoom，然后单击工具栏的“属性”按钮，打开键属性窗口，在该窗口中切换到Columns选项卡，单击添加列按钮，弹出列选择窗口，选中主键中应该包含的列，单击确定按钮即可完成主键的创建。

2.3创建视图

在SQL Server中视图定义了一个SQL查询，一个查询中可以查询一个表也可以查询多个表，在PD中定义视图与在SQL Server中定义查询相似。例如要创几个所有学生的所有选课结果的视图，那么在工具栏中选择视图按钮，然后在设计面板中单击鼠标一次便可添加一个空白的视图，切换到鼠标指针模式，双击该视图便可打开视图的属性窗口。在General 选项卡中，可以设置视图的名字和其他属性。

Usage是表示视图是只读的视图还是可更新的视图，还有一个是check option选项，指定了CHECK OPTION，也不能依据视图来验证任何直接对视图的基础表执行的更新。如果我们只创建一般的视图，那么就选择只查询选项。Dimensional Type指定该视图表示的是维度还是事实，这个主要是在进行数据仓库多维数据建模时使用，一般情况下不需要指定。后面的两个复选框也不需要进行修改。Type使用默认的view选项。切换到SQL Query选项卡，在文本框中可以设置视图定义的查询内容，建议直接先在SSMS 中验证视图定义SQL语句的正确性，然后再将SQL语句复制粘贴到该文本框中。在定义视图时最好不要使用*，而应该使用各个需要的列名，这样在视图属性的Columns中才能看到每个列。设计SQL Query如图所示。

2.4创建存储过程

在工具栏中单击Procedure按钮，然后在设计面板中单击一次便可添加一个Procedure。例如要创建一个存储过程根据学生的学号获得学生所选的课程，那么对于的操作如下：在指针模式下双击添加的Procedure，打开Procedure属性窗口，在General 选项卡中可以设置该存储过程的名字。

然后切换到Definition选项卡，该选项卡中定义了存储过程的定义，在下拉列表框中，选择选项，如果是要定义函数，那么就需要选择选项，系统会根据选择的类型创建SQL语句的模板。

3.0生成数据库

第一步：配置数据源

1，选择菜单"Database-->Configure connections"如图

2，打开”Configure Data Connections“窗口如图

3，选择系统数据源

4，选择数据源驱动程序

5，数据源名称和sql server服务器选择，服务器即SSMS登陆的服务器名称

6，选择验证模式及填写登陆ID和密码

7，更改默认数据库，这一步很重要，否则会覆盖默认的数据库，数据库即为要生成的数据名

8，确认完成即创建好了数据源

第二步：生成数据库

1，选择菜单"Database--->generate database"，打开database generation 窗口，选择Direct generation直接生成数据库

2，点击确定后打开"Execute SQL Query"窗口，点击Run按钮后即可执行SQL 创建数据表。

4.0总结

本文主要讲解的是数据库建模，第一部分讲的是在EA下的数据库建模，第二部分是在PD下的额数据库建模，通过这两部分的学习，让我们对数据库建模有了更深的了解，另外，也增强了我们动手能力以及解决问题的能力，对我们以后的学习生活提供了很好的帮助。

数据库设计理论

数据库的设计理论 第一节，关系模式的设计问题 一概念： 1. 关系模型：用二维表来表示实体集，用外键来表示实体间的联系，这样的数据模型，叫做关系数据模型。 关系模型包含内涵和外延两个方面： 外延：就是关系或实例、或当前值。它与时间有关，随时间的变化而变化。（主要是由于元组的插入、删除、修改等操作引起的） 内涵：内涵是与时间独立的，它包括关系属性、以及域的一些定义和说明。还有数据的各种完整性约束。 数据的完整性约束分为静态约束和动态约束。 静态约束包括数据之间的联系（称为数据依赖），主键的设计和各种限制。 动态约束主要定义如插入、删除和修改等操作的影响。 通常我们称内涵为关系模式。 2. 关系模式：是对一个关系的描述，二维表的表头那一行称为关系模式，又称为表的框架或记录类型。 关系模式的定义包括：模式名、属性名、值域名和模式的主键。关系模式仅仅是对数据特征的描述。 关系模式的一般形式为R ( U , D , DOM , F ) R 是关系名。 U 是全部属性的集合。 D 是属性域的集合。 DOM 是U 和D 之间的映射关系，关系运算的安全限制。 F 是属性间的各种约束关系，也称为数据依赖。

关系模式可以表示为： 关系模式（属性名1，属性名2 ，……，属性名n ） 示例：学生（学号，姓名，年龄，性别，籍贯）。 当且仅当U 上的一个关系r 满足 F 时，r 就称为关系模式R（U，F）上的一个关系，R是关系的型，r 是关系的值，每个值称为R 的一个关系。 关系数据库模式： 一个数据库是由多个关系构成的。 一个关系数据库对应多个不同的关系模式，关系数据库模式是一个数据库中所有的关系模式的集合。它规定了数据库的全局逻辑结构。 关系数据库模式可以表示为： S = { Ri < Ui , Di , DOM , Fi > | i = 1,2,…, n } 3. 关系子模式 关系子模式是用户所用到的那部分数据的描述。 外模式是关系子模式的集合。 4. 存储模式 存储模式及内模式。 关系数据库理论的主要内容： （1）数据依赖。数据依赖起着核心的作用。 （2）范式。 （3）模式的设计方法。 如何设计一个合理的数据库模式： （1）与实际问题相结合。 泛关系模式：把现实问题的所有属性组成一个关系模式 泛关系：泛关系模式的实例称为泛关系。 泛关系模式中存在的问题： a 数据冗余 b 更新异常， c 插入异常 d 删除异常。

关系数据库理论

第4部分关系数据库理论 复习习题与讲解资料 【主讲教师：钱哨】 一．考试大纲考点要求 1 了解关系模式设计中可能出现的问题及其产生原因以及解决的途径。 2 掌握函数依赖、完全函数依赖、部分函数依赖、传递函数依赖的定义，能计算属性的封闭集，并由此得到关系的候选键。 3 掌握第一范式（ 1NF ）、第二范式（ 2NF ）和第三范式（ 3NF ）的定义，能判别关系模式的范式等级。 4 掌握关系模式的分解（规范到 3NF ）的步骤、分解的原则和分解的方法。 二．单项选择题 1. 为了设计出性能较优的关系模式，必须进行规范化，规范化主要的理论依据是（）。 A. 关系规范化理论 B. 关系代数理论 C．数理逻辑 D. 关系运算理论 2. 规范化理论是关系数据库进行逻辑设计的理论依据，根据这个理论，关系数据库中的关系必须满足：每一个属性都是（）。 A. 长度不变的 B. 不可分解的 C．互相关联的 D. 互不相关的 3. 已知关系模式R（A，B，C，D，E）及其上的函数相关性集合F＝{A→D，B→C ，E→ A }，该关系模式的候选关键字是（）。 A.AB B. BE C.CD D. DE

4. 设学生关系S（SNO，SNAME，SSEX，SAGE，SDPART）的主键为SNO，学生选课关系SC（SNO，CNO，SCORE）的主键为SNO和CNO，则关系R（SNO，CNO，SSEX，SAGE，SDPART，SCORE）的主键为SNO和CNO，其满足（）。 A. 1NF B.2NF C. 3NF D. BCNF 5. 设有关系模式W（C，P，S，G，T，R），其中各属性的含义是：C表示课程，P表示教师，S表示学生，G表示成绩，T表示时间，R表示教室，根据语义有如下数据依赖集：D={ C →P，（S，C）→G，（T，R）→C，（T，P）→R，（T，S）→R }，关系模式W的一个关键字是（）。 A. （S，C） B. （T，R） C. （T，P） D. （T，S） 6. 关系模式中，满足2NF的模式（）。 A. 可能是1NF B. 必定是1NF C. 必定是3NF D. 必定是BCNF 7. 关系模式R中的属性全是主属性，则R的最高范式必定是（）。 A. 1NF B. 2NF C. 3NF D. BCNF 8. 消除了部分函数依赖的1NF的关系模式，必定是（）。 A. 1NF B. 2NF C. 3NF D. BCNF 9. 如果A－>B ,那么属性A和属性B的联系是（）。 A. 一对多 B. 多对一 C．多对多 D. 以上都不是 10. 关系模式的候选关键字可以有1个或多个，而主关键字有（）。 A. 多个 B. 0个 C. 1个 D. 1个或多个 11. 候选关键字的属性可以有（）。 A. 多个 B. 0个 C. 1个 D. 1个或多个 12. 关系模式的任何属性（）。 A. 不可再分 B. 可以再分 C. 命名在关系模式上可以不唯一 D. 以上都不是 13. 设有关系模式W（C，P，S，G，T，R），其中各属性的含义是：C表示课程，P表示教师，S表示学生，G表示成绩，T表示时间，R表示教室，根据语义有如下数据依赖集：D={ C →P，（S，C）→G，（T，R）→C，（T，P）→R，（T，S）→R }，若将关系模式W分解为三个关系模式W1（C，P），W2（S，C，G），W2（S，T，R，C），则W1的规范化程序最

数学建模常用软件

数学建模常用软件有哪些哈 MatlabMathematicalingoSAS详细介绍：数学建模软件介绍一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。 1.MA TLAB的概况MA TLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MA TLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MA TLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包. 2.Mathematica的概况Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋，由复杂理论的发明者Stephen Wolfram 成立于1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica 是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级科学运算环境。目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广泛使用。Mathematica 的特色·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。·Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。·Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。·可与C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。强大的功能，简单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。 3.lingo的概况LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。模型建立语言和求解引擎的整合LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。■简单的模型表示LINGO可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。■方便的数据输入和输出选择LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地，LINGO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。■强大的求解引擎LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次

Powerdesigner数据库建模--概念模型--ER图

目标: 本文主要介绍PowerDesigner中概念数据模型CDM的基本概念。 一、概念数据模型概述 数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求：1）能够比较真实地模拟现实世界 2）容易为人所理解 3）便于计算机实现 概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库的概念级设计。 通常人们先将现实世界抽象为概念世界，然后再将概念世界转为机器世界。换句话说，就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系(Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统，这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个DBMS所支持的数据模型，这样的模型就是物理数据模型,即PDM。 CDM是一组严格定义的模型元素的集合，这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件等，其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束三部分。 1）数据结构表达为实体和属性; 2）数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作; 3）完整性约束表达为数据的自身完整性约束（如数据类型、检查、规则等）和数据间的参照完整性约束（如联系、继承联系等）; 二、实体、属性及标识符的定义 实体（Entity），也称为实例，对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。例如，学校中的每个学生，医院中的每个手术。 每个实体都有用来描述实体特征的一组性质，称之为属性，一个实体由若干个属性来描述。如学生实体可由学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等属性组成。 实体集（Entity Set）是具体相同类型及相同性质实体的集合。例如学校所有学生的集合可定义为“学生”实体集，“学生”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等性质。 实体类型（Entity Type）是实体集中每个实体所具有的共同性质的集合，例如“患者”实体类型为：患者｛门诊号，姓名，性别，年龄，身份证号.............｝。实体是实体类型的一个实例，在含义明确的情况下，实体、实体类型通常互换使用。

关系数据库逻辑设计(一)

关系数据库逻辑设计(一) (总分：116.98，做题时间：90分钟) 一、选择题(总题数：37，分数：37.00) 1.数据库逻辑设计的依据不包括______。 A) 概念模型 B) 安全性要求 C) 数据约束 D) 功能模型 （分数：1.00） A. B. C. D. √ 解析：[解析] 数据库逻辑设计的依据是数据库概念设计的结果，包括概念数据模型、数据处理要求、数据约束、安全性要求及DBMS的相关信息，因此本题答案为D。 2.以下关于数据库逻辑设计叙述错误的是______。 A) 数据库逻辑设计是面向机器世界的 B) 这个阶段将按照数据库管理系统支持的数据模型来组织和存储数据 C) 目标是得到实际的数据库管理系统可处理的数据库模式，并做到数据结构合理 D) 包括定义和描述数据库的局部逻辑结构、数据之间的关系、数据完整性及安全性要求等 （分数：1.00） A. B. C. D. √ 解析：[解析] 数据库逻辑设计包括定义和描述数据库的全局逻辑结构、数据之间的关系、数据完整性及安全性要求等。因此本题答案为D。 3.在关系数据库设计中，设计关系模式是数据库设计中哪个阶段的任务______。 A) 逻辑设计阶段 B) 概念设计阶段 C) 物理设计阶段 D) 需求分析阶段 （分数：1.00） A. √ B. C. D. 解析：[解析] 关系数据模型是常用的逻辑数据模型，所以设计关系模式是数据库设计中逻辑设计阶段的任务，因此本题答案为A。 4.对于关系的主码必须满足的条件，有下列说法： Ⅰ．一个关系中的主码属性或属性组能函数决定该关系中的所有其他属性 Ⅱ．一个关系中的主码属性不能与其他关系中的主码属性重名 Ⅲ．在一个关系中，一个主码属性的任一真子集都不能函数决定其他属性

关系数据库设计

目录 一 Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 二关系型数据库设计阶段 三设计原则 四命名规则 数据库设计，一个软件项目成功的基石。很多从业人员都认为，数据库设计其实不那么重要。现实中的情景也相当雷同，开发人员的数量是数据库设计人员的数倍。多数人使用数据库中的一部分，所以也会把数据库设计想的如此简单。其实不然，数据库设计也是门学问。 从笔者的经历看来，笔者更赞成在项目早期由开发者进行数据库设计（后期调优需要DBA）。根据笔者的项目经验，一个精通OOP和ORM的开发者，设计的数据库往往更为合理，更能适应需求的变化，如果追其原因，笔者个人猜测是因为数据库的规范化，与OO的部分思想雷同（如内聚）。而DBA，设计的数据库的优势是能将DBMS的能力发挥到极致，能够使用SQL和DBMS实现很多程序实现的逻辑，与开发者相比，DBA优化过的数据库更为高效和稳定。如标题所示，本文旨在分享一名开发者的数据库设计经验，并不涉及复杂的SQL语句或DBMS使用，因此也不会局限到某种DBMS产品上。真切地希望这篇文章对开发者能有所帮助，也希望读者能帮助笔者查漏补缺。 一?Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 Edgar Frank Codd（埃德加·弗兰克·科德）被誉为“关系数据库之父”，并因为在数据库管理系统的理论和实践方面的杰出贡献于1981年获图灵奖。在1985年，Codd 博士发布了12条规则，这些规则简明的定义出一个关系型数据库的理念，它们被作为所有关系数据库系统的设计指导性方针。 1.信息法则?关系数据库中的所有信息都用唯一的一种方式表示——表中的值。 2.保证访问法则?依靠表名、主键值和列名的组合，保证能访问每个数据项。 3.空值的系统化处理?支持空值（NULL），以系统化的方式处理空值，空值不依赖于数据类型。 4.基于关系模型的动态联机目录?数据库的描述应该是自描述的，在逻辑级别上和普通数据采用同样 的表示方式，即数据库必须含有描述该数据库结构的系统表或者数据库描述信息应该包含在用 户可以访问的表中。 5.统一的数据子语言法则?一个关系数据库系统可以支持几种语言和多种终端使用方式，但必须至少 有一种语言，它的语句能够一某种定义良好的语法表示为字符串，并能全面地支持以下所有规 则：数据定义、视图定义、数据操作、约束、授权以及事务。（这种语言就是SQL) 6.视图更新法则?所有理论上可以更新的视图也可以由系统更新。 7.高级的插入、更新和删除操作?把一个基础关系或派生关系作为单个操作对象处理的能力不仅适应 于数据的检索，还适用于数据的插入、修改个删除，即在插入、修改和删除操作中数据行被视 作集合。 8.数据的物理独立性?不管数据库的数据在存储表示或访问方式上怎么变化，应用程序和终端活动都 保持着逻辑上的不变性。 9.数据的逻辑独立性?当对表做了理论上不会损害信息的改变时，应用程序和终端活动都会保持逻辑 上的不变性。 10.数据完整性的独立性?专用于某个关系型数据库的完整性约束必须可以用关系数据库子语言定 义，而且可以存储在数据目录中，而非程序中。

数据库建模经验总结

数据库如何建模 笔者从98年进入数据库及数据仓库领域工作至今已经有近八年的时间，对数据建模工作接触的比较多，创新性不敢谈，本文只是将工作中的经验总结出来，供大家一同探讨和指正。 提起数据建模来，有一点是首先要强调的，数据建模师和DBA有着较大的不同，对数据建模师来说，对业务的深刻理解是第一位的，不同的建模方法和技巧是为业务需求来服务的。而本文则暂时抛开业务不谈，主要关注于建模方法和技巧的经验总结。 从目前的数据库及数据仓库建模方法来说，主要分为四类。 第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。 第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。Inmon的数据仓库建模方法分为三层，第一层是实体关系层，也即企业的业务数据模型层，在这一层上和企业的操作型数据库系统建模方法是相同的;第二层是数据项集层，在这一层的建模方法根据数据的产生频率及访问频率等因素与企业的操作型数据库系统的建模方法产生了不同;第三层物理层是第二层的具体实现。 第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。 第四类是更为灵活的一种建模方式，通常用于后台的数据准备区，建模的方式不拘一格，以能满足需要为目的，建好的表不对用户提供接口，多为临时表。

下面简单谈谈第四类建模方法的一些的经验。 数据准备区有一个最大的特点，就是不会直接面对用户，所以对数据准备区中的表进行操作的人只有ETL工程师。ETL工程师可以自己来决定表中数据的范围和数据的生命周期。下面举两个例子： 1)数据范围小的临时表 当需要整合或清洗的数据量过大时，我们可以建立同样结构的临时表，在临时表中只保留我们需要处理的部分数据。这样，不论是更新还是对表中某些项的计算都会效率提高很多。处理好的数据发送入准备加载到数据仓库中的表中，最后一次性加载入数据仓库。 2)带有冗余字段的临时表 由于数据准备区中的表只有自己使用，所以建立冗余字段可以起到很好的作用而不用承担风险。 举例来说，笔者在项目中曾遇到这样的需求，客户表{客户ID，客户净扣值}，债项表{债项ID，客户ID，债项余额，债项净扣值}，即客户和债项是一对多的关系。其中，客户净扣值和债项余额已知，需要计算债项净扣值。计算的规则是按债项余额的比例分配客户的净扣值。这时，我们可以给两个表增加几个冗余字段，如客户表{客户ID，客户净扣值，客户余额}，债项表{债项ID，客户ID，债项余额，债项净扣值，客户余额，客户净扣值}。这样通过三条SQL就可以直接完成整个计算过程。将债项余额汇总到客户余额，将客户余额和客户净扣值冗余到债项表中，在债项表中通过(债项余额×客户净扣值/客户余额)公式即可直接计算处债项净扣值。

数据库概念设计及数据建模(一)有答案

数据库概念设计及数据建模(一) 一、选择题 1. 数据库概念设计需要对一个企业或组织的应用所涉及的数据进行分析和组织。现有下列设计内容 Ⅰ．分析数据，确定实体集 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间的联系 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的存储方式 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间联系的基数 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的数据量 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集包含的属性 以上内容不属于数据库概念设计的是______。 A.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ B.仅Ⅰ和Ⅰ C.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ D.仅Ⅰ和Ⅰ 答案：D [解答] 数据库概念设计主要是理解和获取引用领域中的数据需求，分析，抽取，描述和表示清楚目标系统需要储存和管理什么数据，这些数据共有什么样的属性特征以及组成格式，数据之间存在什么样的依赖关系，同时也要说明数据的完整性与安全性。而数据的储存方式和数据量不是概念设计阶段所考虑的。 2. 关于数据库概念设计阶段的工作目标，下列说法错误的是______。 A.定义和描述应用系统设计的信息结构和范围

B.定义和描述应用系统中数据的属性特征和数据之间的联系 C.描述应用系统的数据需求 D.描述需要存储的记录及其数量 答案：D [解答] 数据库概念设计阶段的工作目标包括定义和描述应用领域涉及的数据范围；获取应用领域或问题域的信息模型；描述清楚数据的属性特征；描述清楚数据之间的关系；定义和描述数据的约束；说明数据的安全性要求；支持用户的各种数据处理需求；保证信息模型方便地转换成数据库的逻辑结构(数据库模式)，同时也便于用户理解。 3. 需求分析阶段的文档不包括______。 A.需求说明书 B.功能模型 C.各类报表 D.可行性分析报告 答案：D [解答] 数据库概念设计的依据是需求分析阶段的文档；包括需求说明书、功能模型(数据流程图或IDEF0图)以及在需求分析阶段收集到的应用领域或问题域中的各类报表等，因此本题答案为D。 4. 数据库概念设计的依据不包括______。

关系数据库设计理论

第6章关系数据库设计理论 本章主要讲解在关系数据库的设计过程中，如何减少数据冗余，避免出现异常，该如何对数据库模式进行中心设计。 1．深入理解函数依赖和键码的概念。学会计算属性的封闭集。 2．模式设计是本章的重点。了解数据冗余和更新异常产生的根源；理解关系模式规范化的途径；准确理解第一范式、第二范式、第三范式和BC范式的含义、联系与区别； 深入理解模式分解的原则；熟练掌握模式分解的方法，能正确而熟练的将一个关系模式分解成属于第三范式或BC范式的模式。 3.了解多值依赖和第四范式的概念，掌握把关系模式分解成属于第四范式的模式的方法。 本章主要的知识点包括： 知识点1 函数依赖 知识点2 模式设计 知识点3 多值依赖 学习要点1、函数依赖 1.1函数依赖的定义 如果关系R的两个元组在属性A1，A2，… An上一致（也就是，两个元组在这些属性所对应的各个分量具有相同的值），则它们在另一个属性B上也一致。那么，我们就说在关系R中属性B函数依赖于属性A1A2…An。记做A1A2…An ，也可以说“A1，A2，…，An函数决定B”。A1A2…An称为决定因素。 举例： 在这个关系中，学号确定后，学生的姓名及所在的系就都确定了。属性中的这种依赖关系就是函数依赖。在本例中存在下列函数依赖。 ?Sno SN ame ?Sno S dept ?S dept Mname ?Sno C name Grade 1.2 关系的键码如一个或多个属性的集合{A1，…，An}满足如下条件，称该集合为关系R的键码： 1. 这些属性函数决定该关系的所有其它属性。 2. {A1，…，An}的任何真子集都不能函数决定R的所有其它属性，键码必须是最小的。 1.3 超键码包含键码的属性集称为“超键码” 。

关系数据库理论

关系数据库理论

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第４部分关系数据库理论 复习习题与讲解资料 【主讲教师:钱哨】 一.考试大纲考点要求 １了解关系模式设计中可能出现的问题及其产生原因以及解决的途径。 2 掌握函数依赖、完全函数依赖、部分函数依赖、传递函数依赖的定义,能计算属性的封闭集，并由此得到关系的候选键。 3 掌握第一范式（1NF )、第二范式( 2ＮF )和第三范式（3NF ）的定义,能判别关系模式的范式等级。 4 掌握关系模式的分解(规范到3ＮF )的步骤、分解的原则和分解的方法。 二．单项选择题 １．为了设计出性能较优的关系模式，必须进行规范化，规范化主要的理论依据是( ) 。A. 关系规范化理论 B. 关系代数理论 C．数理逻辑D. 关系运算理论 2. 规范化理论是关系数据库进行逻辑设计的理论依据，根据这个理论,关系数据库中的关系必须满足：每一个属性都是( ) 。 A. 长度不变的Ｂ. 不可分解的 C.互相关联的 D. 互不相关的 ３．已知关系模式Ｒ（A，Ｂ,Ｃ,D,Ｅ）及其上的函数相关性集合Ｆ={A→D，Ｂ→C ,E→A }，该关系模式的候选关键字是( ) 。 Ａ.AB B. BE C．CＤD．DE

4．设学生关系Ｓ（SNＯ,SＮAME,SSEＸ，SAGE，SDPAＲT）的主键为ＳＮＯ，学生选课关系ＳC（SNO,CＮO,SCORE)的主键为SNO和CNO，则关系R（SＮO,CNO，SSEX，SA ＧE，SDPＡRT，SＣOＲE）的主键为ＳNO和CＮO,其满足( ）。 A．1NF Ｂ．2ＮF C．3NＦ D. ＢＣＮF 5. 设有关系模式W(C，P，Ｓ，G,T，Ｒ)，其中各属性的含义是:C表示课程，P表示教师，S表示学生，G表示成绩，T表示时间，R表示教室，根据语义有如下数据依赖集：D={C →P，(S，C）→G,（T，R）→Ｃ,（Ｔ,P）→R，(T,S)→R },关系模式Ｗ的一个关键字是（）。 A.(Ｓ,C)Ｂ. (T，R） Ｃ．（T,P) Ｄ. (T,S) 6.关系模式中,满足2NF的模式( ) 。 A. 可能是1NF B. 必定是１ＮF C. 必定是3NF D. 必定是BCNF 7.关系模式R中的属性全是主属性,则R的最高范式必定是（）。 A. 1ＮＦ B. ２NF C. 3ＮF D. BCＮF ８. 消除了部分函数依赖的1ＮＦ的关系模式,必定是(）。 A．1NF B．2NF C.3NＦ D. BＣNF 9.如果A->B ,那么属性Ａ和属性B的联系是( ) 。 A．一对多Ｂ. 多对一 C.多对多Ｄ. 以上都不是 １0. 关系模式的候选关键字可以有1个或多个，而主关键字有( ）。 A．多个Ｂ.0个 C．１个D．1个或多个 11．候选关键字的属性可以有（）。 Ａ. 多个B. 0个 C．1个D. １个或多个 12. 关系模式的任何属性（）。 A．不可再分 B. 可以再分C. 命名在关系模式上可以不唯一D．以上都不是 13. 设有关系模式W(Ｃ，P，S，G,T,R）,其中各属性的含义是:C表示课程,P表示教师，Ｓ表示学生，G表示成绩,T表示时间，R表示教室,根据语义有如下数据依赖集：D={ C→P，（S，C）→Ｇ，(Ｔ,R）→Ｃ，（T，P）→R,(Ｔ,S)→R },若将关系模式Ｗ分解为三个关系模式W1（C，P）,W2(Ｓ，C,G)，W2（S,T，R,C),则W１的规范化程序最高达到( ）。 Ａ.1NＦＢ.２NF C．３NＦＤ. BＣNF

数据库模型基础知识及数据库基础知识总结

数据库模型基础知识及数据库基础知识总结 数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 ?实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 ?实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 ?属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 ?属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 ?域(Domain): 属性值的取值范围。 ?码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码?实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) ?联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式

实验一 数据库建模工具的使用

《数据库原理》实验报告 一、实验目的： 1、使用Powderdesigner建模工具完成本实验。 2、完成下列表中所描述数据库的概念数据模型设计，对关键字、空值、域完整性等做出必要的描 述，根据实际情况确定联系的类型。 3、依据所涉及的概念数据模型（CDM）生成相应的物理数据模型(PDM)，可以对生成的物理数据模 型作必要的修改。 4、生成建立数据库的目标代码。 二、实验使用环境： SQL server 2012、Powerdesigne:16.5 三、实验内容与完成情况： 1.创建概念模型 客户与订购单是一对多的关系：一个客户可以有多个订购单，但是一个订购单只能属于一个客户订购单与产品是多对多的关系：一个产品可以有多个订购单，一个订购单也可以包括多个产品内容 2.属性数据类型 客户表：

产品表： 订购单表： 3.概念模型转换为物理模型 由于客户与订购单是一对多的关系，所以客户的主键（客户号）存在于订购单中做外键，加入订单日期由于订购单与产品是多对多的关系，所以订购单的主键（订单号）和产品的主键（产品号）存在于两者的关系订单明细中作为主键和外键，另外加入序号和数量作为

4.约束条件 客户号：前两个字符为字母 客户名称：不允许为空值： 邮政编码：6位数字字符 电话：数字字符 电子邮箱：包含@字符

产品号：前两个字符为字母 产品名称：值唯一 单价：>0 客户号：不允许空值

订购日期：默认是系统时间 序号：自增1，初值1 5.生成数据库脚本 得到商店.sql 脚本，见附件 新建数据库

测试结果： 连接数据源 导入数据库：

第二章 关系数据库基本原理

第二章关系数据库基本原理 一、选择题 1.关系数据表的关键字可由（）字段组成。 A、一个 B、两个 C、多个 D、一个或多个 2.下列关于关系数据库叙述错误的是（）。 A、关系数据库的结构一般保持不变，但也可根据需要进行修改 B、一个数据表组成一个关系数据库，多种不同的数据则需要创建多个数据库 C、关系数据表中的所有记录的关键字字段的值互不相同 D、关系数据表中的外部关键字不能用于区别该表中的记录 3.参照完整性规则：表的（）必须是另一个表的主键的有效值，或者是空值。 A、候选键 B、外键 C、主键 D、主属性 4.关系数据库规范化是为了解决关系数据库中的（）问题而引入的。 A、插入、删除和数据冗余 B、提高查询速度 C、减少数据操作的复杂性 D、保证数据的安全性和完整性 5.关系数据库是若干（）的集合。 A、表（关系） B、视图 C、列 D、行 6.在关系模式中，实现“关系中不允许出现相同的元组”的约束是（）约束。 A、候选键 B、主键 C、键 D、超键 7.约束“年龄限制在18~30岁之间”属于DBMS的（）功能。 A、安全性 B、完整性 C、并发控制 D、恢复 8.反映现实世界中实体及实体间联系的信息模型是（）。 A、关系模型 B、层次模型 C、网状模型 D、E-R模型 9.关系数据模型的3个组成部分中，不包括（）。 A、完整性规则 B、数据结构 C、数据操作 D、并发控制 10.如何构造出一个合适的数据逻辑结构是（）主要解决的问题。 A、关系数据库优化 B、数据字典 C、关系数据库规范化理论 D、关系数据库查询 11.学生社团可以接纳多名学生参加，但每个学生只能参加一个社团，从社团到学生之间的 联系类型是（）。 A、多对多 B、一对一 C、多对一 D、一对多 12.关系模式的任何属性（）。 A、不可再分 B、可以再分 C、命名在关系模式上可以不唯一 D、以上都不是 13.一个m：n联系转换为一个关系模式。关系的关键字为（）。 A、某个实体的关键字 B、各实体关键字的组合 C、n端实体的关键字 D、任意一个实体的关键字 14.候选关键字的属性可以有（）。 A、多个 B、0个 C、1个 D、1个或多个 15.关系模型中有三类完整性约束：实体完整性、参照完整性和域完整性。定义外部关键字 实体的是哪一类完整性（）？ A、实体完整性 B、域完整性 C、参照完整性 D、实体完整性、参照完整性和域完整性 16.设已知F={C→A，CG→D，CG→B，CE→A，ACD→B}，从中去掉哪些函数依赖关系后得到 的新的函数依赖集合F1与F是等价的（）。

数据库基础教程课后习题答案顾韵华

习题1 1、简述数据库系统的特点。 答：数据库系统的特点有： 1）数据结构化 在数据库系统中，采用统一的数据模型，将整个组织的数据组织为一个整体；数据不再仅面向特定应用，而是面向全组织的；不仅数据内部是结构化的，而且整体是结构化的，能较好地反映现实世界中各实体间的联系。这种整体结构化有利于实现数据共享，保证数据和应用程序之间的独立性。 2）数据共享性高、冗余度低、易于扩充 数据库中的数据能够被多个用户、多个应用程序共享。数据库中相同的数据不会多次重复出现，数据冗余度降低，并可避免由于数据冗余度大而带来的数据冲突问题。同时，当应用需求发生改变或增加时，只需重新选择不同的子集，或增加数据即可满足。 3）数据独立性高 数据独立性是由DBMS 的二级映像功能来保证的。数据独立于应用程序，降低了应用程序的维护成本。 4）数据统一管理与控制 数据库中的数据由数据库管理系统（DBMS ）统一管理与控制，应用程序对数据的访问均经由DBMS 。DBMS 提供四个方面的数据控制功能：并发访问控制、数据完整性、数据安全性保护、数据库恢复。 2、什么是数据库系统？ 答：在计算机系统上引入数据库技术就构成一个数据库系统（DataBase System ，DBS ）。数据库系统是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。DBS 有两个基本要素：一是DBS 首先是一个计算机系统；二是该系统的目标是存储数据并支持用户查询和更新所需要的数据。 3、简述数据库系统的组成。 答：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、数据库管理员（DataBase Administrator ，DBA ）和用户组成。 4、试述数据库系统的三级模式结构。这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成，同时包含了二级映像，即外模式/模式映像、模式/内模式映像，如下图所示。 数据库应用1…… 外模式A 外模式B 模式 应用2应用3应用4应用5…… 模式 外模式/模式映像 模式/内模式映像 数据库系统的这种结构具有以下优点： （1）保证数据独立性。将外模式与模式分开，保证了数据的逻辑独立性；将内模式与模式分开，保证了数据的物理独立性。 （2）有利于数据共享，减少了数据冗余。 （3）有利于数据的安全性。不同的用户在各自的外模式下根据要求操作数据，只能对

28款经典数据库管理工具

1、MySQL Workbench MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench 设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL迁移MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。该软件支持Windows和Linux系统，下面是一些该软件运行的界面截图：

2、数据库管理工具Navicat Lite Navicat TM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。 界面如下图所示：

Navicat提供商业版Navicat Premium和免费的版本Navicat Lite。免费版本的功能已经足够强大了。 Navicat支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL和SQL Server等。

3、开源ETL工具Kettle Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。

?授权协议：LGPL ?开发语言：Java ?操作系统：跨平台 4、Eclipse SQL Explorer SQLExplorer是Eclipse集成开发环境的一种插件，它可以被用来从Eclipse 连接到一个数据库。 SQLExplorer插件提供了一个使用SQL语句访问数据库的图形用户接口（GUI）。通过使用SQLExplorer，你能够显示表格、表格结构和表格中的数据，以及提取、添加、更新或删除表格数据。 SQLExplorer同样能够生成SQL脚本来创建和查询表格。所以，与命令行客户端相比，使用SQLExplorer可能是更优越的选择，下图是运行中的界面，很好很强大。

关于关系数据库模式分解与范式的总结

1.关系模式设计不规范会带来一系列的问题 数据冗余 更新异常 插入异常 删除异常 因此需要一个标准的模式来解决这些问题，引入模式分解来解决存在问题。 2.无损连接的概念比较好懂，就是要保证模式分解后仍然可以根据分解后的关系回退回分解前。这可以保证分解过程没有丢失信息，不会破坏和更改已经存在的。 而检验无损连接的方法分为两种： ①当R分解为两个关系模式R1和R2时，有一种简便的方法可以测试无损连接性 p＝{R1,R2} p是无损连接的分解当且仅当下面之一满足 （R1 ∩R2）→（R1－R2） （R1 ∩R2）→（R2－R1） 其中R1 ∩R2指模式的交，返回公共属性 R2－R1表示模式的差集，返回属于R2但不属于R1的属性集 也可以理解为R1∩R2的结果是R的超码，即该结果可以推出全部R属性。 ②当R分解为多个关系模式时，可以使用chase算法：

举个栗子 R(A,B,C,D,E) R1(A,D), R2(A,B), R3(B,E), R4(C,D,E), R5(A,E) F={A→C, B→C, C→D, DE→C, CE→A} 判断R分解为p＝{R1,R2,R3,R4,R5}是否是无损连接的分解？第一步，构造初始表。

第二步，处理表 A→C：将b23，b53改为b13 B→C：将b33改为b13 C→D：将b24，b34，b54改为a4 DE→C：将第3行和第5行的C改为a3 CE→A：将第3行和第4行的A改为a1 处理后BE行将全变为a，证明为无损连接。 3.函数依赖（FD）的表现形式是x→y,可以根据函数的概念理解,当x属性的值相同时，可以断定y也一定相同。在实际关系模式中，x与y会存在逻辑上的相关性，如一个学号会对应一个姓名。要理解函数依赖是关系模式的内涵，保持函数依赖才能保持关系模式中存在的关系。 举个栗子： R(city, street, zip), F={(city,street)→zip, zip→city} 分解为p={R1(street,zip),R2(city,zip)} 在R1中插入（’a’,’100081’）和（’a’,’100082’）

数据库基本知识和基础sql语句

数据库的发展历程 ●没有数据库,使用磁盘文件存储数据; ●层次结构模型数据库; ●网状结构模型数据库; ●关系结构模型数据库:使用二维表格来存储数据; ●关系-对象模型数据库; 理解数据库 ●RDBMS = 管理员(manager)+仓库(database) ●database = N个table ●table: ●表结构:定义表的列名与列类型！ ●表记录:一行一行的记录！ Mysql安装目录: ●bin目录中都就是可执行文件; ●my、ini文件就是MySQL的配置文件; 相关命令: ●启动:net start mysql; ●关闭:net stop mysql; ●mysql -u root -p 123 -h localhost; ?-u:后面的root就是用户名,这里使用的就是超级管理员root; ?-p:后面的123就是密码,这就是在安装MySQL时就已经指定的密码; ●退出:quit或exit; sql语句 语法要求 ●SQL语句可以单行或多行书写,以分号结尾; ●可以用空格与缩进来来增强语句的可读性; ●关键字不区别大小写,建议使用大写; 分类 ●DDL(Data Definition Language):数据定义语言,用来定义数据库对象:库、表、列等; ●DML(Data Manipulation Language):数据操作语言,用来定义数据库记录(数据); 基本操作 ●查瞧所有数据库名称:SHOW DATABASES; ●切换数据库:USE mydb1,切换到mydb1数据库; ●创建数据库:CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] mydb1; ●修改数据库编码:ALTER DATABASE mydb1 CHARACTER SET utf8 ●创建表: CREATE TABLE 表名( 列名列类型,

数据建模目前有两种比较通用的方式

数据建模目前有两种比较通用的方式1983年，数学建模作为一门独立的课程进入我国高等学校，在清华大学首次开设。1987年高等教育出版社出版了国内第一本《数学模型》教材。20多年来，数学建模工作发展的非常快，许多高校相继开设了数学建模课程，我国从1989年起参加美国数学建模竞赛，1992年国家教委高教司提出在全国普通高等学校开展数学建模竞赛，旨在“培养学生解决实际问题的能力和创新精神，全面提高学生的综合素质”。近年来，数学模型和数学建模这两个术语使用的频率越来越高，而数学模型和数学建模也被广泛地应用于其他学科和社会的各个领域。本文主要介绍了数学建模中常用的方法。 一、数学建模的相关概念 原型就是人们在社会实践中所关心和研究的现实世界中的事物或对象。模型是指为了某个特定目的将原型所具有的本质属性的某一部分信息经过简化、提炼而构造的原型替代物。一个原型，为了不同的目的可以有多种不同的模型。数学模型是指对于现实世界的某一特定对象，为了某个特定目的，进行一些必要的抽象、简化和假设，借助数学语言，运用数学工具建立起来的一个数学结构。 数学建模是指对特定的客观对象建立数学模型的过程，是现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示，是构造刻画客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。 二、教学模型的分类 数学模型从不同的角度可以分成不同的类型，从数学的角度，按建立模型的数学方法主要分为以下几种模型：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。 三、数学建模的常用方法 1.类比法 数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系，