数据库分类
数据库通用分类方法
1、参考数据库
参考数据库(Reference databases)是能指引用户
到另一信息源获取原文或其他细节的数据库，包括书
目数据库(Bibliographic databases)如题录库、文摘索
引库、图书馆机读目录库，和指南数据库(Referral
databases或Directory databases)，如企业名录库、产
品数据库等；
2、源数据库
源数据库(Source databases)，指能直接提供所需原始资料或具体数据的数据库。包括数值数据库(Numeric databases)、全文数据库(Full text databases)、术语数据库(Terminological databases)和图像数据库(Graphic databases)。具体的如新闻消息全文库、法律法规全文库、商情全文库、期刊论文数据库、财务数据库、科技报告数据库、各种统计数据库、含有图片或照片的产品目录库、资料库等；
3、混合型数据库
混合型数据库(Mixed databases)，能同时存贮多种类型数据的数据库。近几年兴起的超文本技术将文献与文献之间得关系连接起来。各种形式的信息不是以一整篇文献为单元存储在系统中，而是通过关系链路将同一文本或不同文本中的信息单元组织起来。这样，用户从任一信息点出发可以遍历与其相关的各个信息单元，可以不必事先周密地考虑所有的检索语词和检索规则也能准确、迅速地获得所需信息。
Oracle数据库的空间数据类型
Oracle数据库中空间数据类型随着GIS、CAD/CAM的广泛应用，对数据库系统提出了更高的要求，不仅要存储大量空间几何数据，且以事物的空间关系作为查询或处理的主要内容。Oracle数据库从9i开始对空间数据提供了较为完备的支持，增加了空间数据类型和相关的操作，以及提供了空间索引功能。 Oracle的空间数据库提供了一组关于如何存储，修改和查询空间数据集的SQL schema与函数。通过MDSYS schema规定了所支持的地理数据类型的存储、语法和语义，提供了R-tree空间数据索引机制，定义了关于空间的相交查询、联合查询和其他分析操作的操作符、函数和过程，并提供了处理点，边和面的拓扑数据模型及表现网络的点线的网络数据模型。 Oracle中各种关于空间数据库功能主要是通过Spatial组件来实现。从9i版本开始，Oracle Spatial空间数据库组件对存储和管理空间数据提供了较为完备的支持。其主要通过元数据表、空间数据字段（即SDO_GEOMETRY字段）和空间索引来管理空间数据，并在此基础上提供一系列空间查询和空间分析的函数，让用户进行更深层次的GIS应用开发。Oracle Spatial使用空间字段SDO_GEOMETRY存储空间数据，用元数据表来管理具有SDO_GEOMETRY字段的空间数据表，并采用R树索引和四叉树索引技术来提高空间查询和空间分析的速度。 1、元数据表说明。 Oracle Spatial的元数据表存储了有空间数据的数据表名称、空间字段名称、空间数据的坐标范围、坐标参考信息以及坐标维数说明等信息。用户必须通过元数据表才能知道ORACLE数据库中是否有Oracle Spatial的空间数据信息。一般可以通过元数据视图（USER_SDO_GEOM_METADATA）访问元数据表。元数据视图的基本定义为： ( TABLE_NAME V ARCHAR2(32), COLUMN_NAME V ARCHAR2(32), DIMINFO MDSYS.SDO_DIM_ARRAY, SRID NUMBER
蛋白质序列分析
蛋白质序列、性质、功能和结构分析 基于网络的蛋白质序列检索与核酸类似，从NCBI或利用SRS系统从EMBL 检索。 1、疏水性分析 ExPASy的ProtScale程序（https://www.wendangku.net/doc/ab19048661.html,/cgi-bin/protscale.pl）可用来计算蛋白质的疏水性图谱。输入的数据可为蛋白质序列或SWISS-PROT数据库的序列接受号。也可用BioEdit、DNAMAN等软件进行分析。 2、跨膜区分析 蛋白质跨膜区域分析的网络资源有： TMPRED：https://www.wendangku.net/doc/ab19048661.html,/software/TMPRED_form.html PHDhtm: http:www.embl-heidelberg.de/Services/sander/predictprotein/predictpro tein.html MEMSAT: ftp://https://www.wendangku.net/doc/ab19048661.html, 3、前导肽和蛋白质定位 一般认为，蛋白质定位的信息存在于该蛋白自身结构中，并且通过与膜上特殊受体的相互作用得以表达。这就是信号肽假说的基础。这一假说认为，穿膜蛋白质是由mRNA编码的。在起始密码子后，有一段疏水性氨基酸序列的RNA片段，这个氨基酸序列就称为信号序列（signal sequence）。 蛋白质序列的信号肽分析可联网到http://genome.cbs.dtu.dk /services/SignalP/或其二版网址 http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP-2.0/。该服务器也提供利用 e-mail进行批量蛋白质序列信号肽分析的方案 （http://genome.cbs.dtu.dk/services /SignalP/mailserver.html），e-mail 地址为signalp@ genome.cbs.dtu.dk。 蛋白质序列中含有的信号肽序列将有助于它们向细胞内特定区域的移动，如前导肽和面向特定细胞器的靶向肽。在线粒体蛋白质的跨膜运输过程中，通过线粒体膜的蛋白质在转运之前大多数以前体形式存在，它由成熟蛋白质和N端延伸出的一段前导肽或引肽（leader peptide）共同组成。迄今有40多种线粒体蛋白质前导肽的一级结构被阐明，它们约含有20~80个氨基酸残基，当前体蛋白跨膜时，前导肽被一种或两种多肽酶所水解转变成成熟蛋白质，同时失去继续跨膜能力。前导肽一般具有如下性质：①带正电荷的碱性氨基酸（特别是精氨酸）含量较丰富，它们分散于不带电荷的氨基酸序列中间；②缺失带负电荷的酸性
数据库结构分类
1、层次数据库结构 层次数据库结构将数据通过一对多或父结点对子结点的方式组织起来。一个层次数据库中，根表或父表位于一个类似于树形结构的最上方，它的子表中包含相关数据。层次数据库模型的结构就像是一棵倒转的树。 优点： ?快速的数据查询 ?便于管理数据的完整性 缺点： ?用户必须十分熟悉数据库结构 ?需要存储冗余数据 2、网状数据库结构 网状数据库结构是用连接指令或指针来组织数据的方式。数据间为多对多的关系。矢量数据描述时多用这种数据结构。 优点： ?快速的数据访问 ?用户可以从任何表开始访问其他表数据 ?便于开发更复杂的查询来检索数据 缺点： ?不便于数据库结构的修改 ?数据库结构的修改将直接影响访问数据库的应用程序 ?用户必须掌握数据库结构 3、关系数据库结构 这就目前最流行的数据库结构了。数据存储的主要载体是表，或相关数据组。有一对一、一对多、多对多三种表关系。表关联是通过引用完整性定义的，这是通过主码和外码（主键或外键）约束条件实现的。
优点： ?数据访问非常快 ?便于修改数据库结构 ?逻辑化表示数据，因此用户不需要知道数据是如何存储的 ?容易设计复杂的数据查询来检索数据 ?容易实现数据完整性 ?数据通常具有更高的准确性 ?支持标准SQL语言 缺点： ?很多情况下，必须将多个表的不同数据关联起来实现数据查询 ?用户必须熟悉表之间的关联关系 ?用户必须掌握SQL语言 4、面向对象数据库结构 它允许用对象的概念来定义与关系数据库交互。值得注意的是面向对象数据库设计思想与面向对象数据库管理系统理论不能混为一谈。前者是数据库用户定义数据库模式的思路，后者是数据库管理程序的思路。 面向对象数据库中有两个基本的结构：对象和字面量。对象是一种具有标识的数据结构，这些数据结构可以用来标识对象之间的相互关系。字面量是与对象相关的值，它没有标识符。 优点： ?程序员只需要掌握面向对象的概念，而不要掌握与面向对象概念以及关系数据库有关的存储 ?对象具有继承性，可以从其他对象继承属性集 ?大量应用软件的处理工作可以自动完成 ?从理论上说，更容易管理对象 ?面向对象数据模型与面向对象编程工具更兼容 缺点：
数据库数据类型的使用与区别
数据库数据类型的使用与区别 整型数据类型: 1、INT （INTEGER） INT （或INTEGER）数据类型存储从-2的31次方（-2 ，147 ，483 ，648）到2的31次方-1 （2 ，147 ，483，647）之间的所有正负整数。每个INT 类型的数据按4 个字节存储，其中1 位表示整数值的正负号，其它31 位表示整数值的长度和大小。 2、SMALLINT SMALLINT 数据类型存储从-2的15次方（ -32， 768）到2的15次方-1（ 32 ，767 ）之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间，其中1 位表示整数值的正负号，其它15 位表示整数值的长度和大小。 3、TINYINT TINYINT数据类型存储从0 到255 之间的所有正整数。每个TINYINT类型的数据占用1 个字节的存储空间。 4、BIGINT BIGINT 数据类型存储从-2^63 （-9 ，223， 372， 036， 854， 775， 807）到2^63-1（ 9， 223， 372， 036 ，854 ，775， 807）之间的所有正负整数。每个BIGINT 类型的数据占用8个字节的存储空间。 浮点数据类型: 浮点数据类型用于存储十进制小数。浮点数值的数据在SQL Server 中采用上舍入（Round up 或称为只入不舍）方式进行存储。所谓上舍入是指，当（且仅当）要舍入的数是一个非零数时，对其保留数字部分的最低有效位上的数值加1 ，并进行必要的进位。若一个数是上舍入数，其绝对值不会减少。如：对3.14159265358979 分别进行 2 位和12位舍入，结果为 3.15 和3.141592653590。 1、REAL 数据类型 REAL数据类型可精确到第7 位小数，其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间。 2、FLOAT FLOAT数据类型可精确到第15 位小数，其范围为从-1.79E -308 到1.79E +308。每个FLOAT 类型的数据占用8 个字节的存储空间。 FLOAT数据类型可写为FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 数据的精度。n 为1到15 之间的整数值。当n 取1 到7 时，实际上是定义了一个REAL 类型的数据，系统用4 个字节存储它；当n 取8 到15 时，系统认为其是FLOAT 类型，用8 个字节存储它。 3、DECIMAL DECIMAL数据类型可以提供小数所需要的实际存储空间，但也有一定的限制，您可以用2 到17 个字节来存储从-10的38次方-1 到10的38次方-1 之间的数值。可将其写为DECIMAL[ p [s] ]的形式，p 和s 确定了精确的比例和数位。
几种数据库类型说明及发展历史
几种数据库类型说明及发展历史 1.IBM 的DB2 作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R 系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型 密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程 工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。 2.Oracle Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发 关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle 关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 https://www.wendangku.net/doc/ab19048661.html,rmix Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE （StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。 4.Sybase Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和“database”相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提
数据库表结构设计参考
数据库表结构设计参考
表名外部单位表（DeptOut） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 交换类型变长字符串(50) N 交换、市机、直送、邮局单位邮编变长字符串(6) 单位标识(英文) 变长字符串(50) 排序号整型(4) 交换号变长字符串(50) 单位领导变长字符串(50) 单位电话变长字符串(50) 所属城市变长字符串(50) 单位地址变长字符串(255) 备注变长字符串(255) 补充说明该表记录数约3000条左右，一般不做修改。初始化记录。 表名外部单位子表（DeptOutSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 补充说明该表记录数一般很少 表名内部单位表（DeptIn） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 内部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 工作职责 排序号整型(4) 单位领导变长字符串(50) 单位电话（分机）变长字符串(50) 备注变长字符串(255)
补充说明该表记录数较小（100条以内），一般不做修改。维护一次后很少修改 表名内部单位子表（DeptInSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件内部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 单位类型变长字符串(50) 领导、部门 排序号Int 补充说明该表记录数一般很少 表名省、直辖市表（Province） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 名称变长字符串(50) N 外键 投递号变长字符串(255) N 补充说明该表记录数固定 表名急件电话语音记录表（TelCall） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 发送部门变长字符串(50) N 接收部门变长字符串(50) N 拨打电话号码变长字符串(50) 拨打内容变长字符串(50) 呼叫次数Int 呼叫时间Datetime 补充说明该表对应功能不完善，最后考虑此表 表名摄像头图像记录表（ScreenShot） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 拍照时间Datetime N 取件人所属部门变长字符串(50) N 取件人用户名变长字符串(50) 取件人卡号变长字符串(50) 图片文件BLOB/Image
蛋白质数据库
生物芯片北京国家工程研究中心 湖南中药现代化药物筛选分中心 暨湖南涵春生物有限公司 常用数据库名录 1、蛋白质数据库 PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络 ?Swiss-Prot - 蛋白质序列注释数据库 ?Kabat - 免疫蛋白质序列数据库 ?PMD - 蛋白质突变数据库 ?InterPro - 蛋白质结构域和功能位点 ?PROSITE - 蛋白质位点和模型 ?BLOCKS - 生物序列分析数据库 ?Pfam - 蛋白质家族数据库 [镜像： St. Louis (USA), Sanger Institute, UK, Karolinska Institutet (Sweden)] ?PRINTS - 蛋白质 Motif 数据库 ?ProDom - 蛋白质结构域数据库 (自动产生) ?PROTOMAP - Swiss-Prot蛋白质自动分类系统 ?SBASE - SBASE 结构域预测数据库 ?SMART - 模式结构研究工具 ?STRING - 相互作用的蛋白质和基因的研究工具
?TIGRFAMs - TIGR 蛋白质家族数据库 ?BIND - 生物分子相互作用数据库 ?DIP - 蛋白质相互作用数据库 ?MINT - 分子相互作用数据库 ?HPRD - 人类蛋白质查询数据库 ?IntAct - EBI 蛋白质相互作用数据库 ?GRID - 相互作用综合数据库 ?PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络 2、蛋白质三级结构数据库 ?PDB - 蛋白质数据银行 ?BioMagResBank - 蛋白质、氨基酸和核苷酸的核磁共振数据库?SWISS-MODEL Repository - 自动产生蛋白质模型的数据库 ?ModBase - 蛋白质结构模型数据库 ?CATH - 蛋白质结构分类数据库 ?SCOP - 蛋白质结构分类 [镜像: USA | Israel | Singapore | Australia] ?Molecules To Go - PDB数据库查询 ?BMM Domain Server - 生物分子模型数据库 ?ReLiBase - 受体/配体复合物数据库 [镜像： USA] ?TOPS - 蛋白质拓扑图 ?CCDC - 剑桥晶体数据中心 (剑桥结构数据库 (CSD))
常见主流数据库的分类与详细比较
常见主流数据库分类 1、IBM 的DB2 DB2是IBM著名的关系型数据库产品，DB2系统在企业级的应用中十分广泛。截止2003年，全球财富500强（Fortune 500）中有415家使用DB2，全球财富100强（Fortune100）中有96家使用DB2，用户遍布各个行业。2004年IBM的DB2就获得相关专利239项，而Oracle 仅为99项。DB2目前支持从PC到UNIX，从中小型机到大型机，从IBM到非IBM（HP及SUN UNIX 系统等）的各种操作平台。 IBM绝对是数据库行业的巨人。1968年IBM在IBM 360计算机上研制成功了IMS这个业界第一个层次型数据库管理系统，也是层次型数据库中最为著名和最为典型的。1970年，IBM E.F.Codd发表了业界第一篇关于关系数据库理论的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”，首次提出了关系模型的概念。1974年，IBM Don Chamberlin和Ray Boyce通过System R项目的实践，发表了论文“SEQUEL：A Structured English Query Language”，我们现在熟知SQL就是基于它发展起来的。IBM 在1983年发布了DATABASE 2（DB2）for MVS（内部代号为“Eagle”），这就是著名的DB2数据库。2001年IBM以10亿美金收购了Informix的数据库业务，这次收购扩大了IBM分布式数据库业务。2006 DB2 9作为第三代数据库的革命性产品正式在全球发布。 作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器——System/38，随后是SQL/DSforVSE 和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。 DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。 2、Oracle Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 Oracle公司是目前全球最大的数据库软件公司，也是近年业务增长极为迅速的软件提供与服务商。IDC(Internet Data Center)2007统计数据显示数据库市场总量份额如下：Oracle 44.1% IBM 21.3%Microsoft 18.3% Teradata 3.4% Sybase 3.4%。不过从使用情况看，BZ Research的2007年度数据库与数据存取的综合研究报告表明76.4%的公司使用了Microsoft
SQL数据库修改表结构
S Q L数据库修改表结构-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
SQL数据库修改表结构 修改表结构包括： 增加字段、删除字段、增加约束、删除约束、修改缺省值、修改字段数据类型、重命名字段、重命名表。 所有这些动作都是用 ALTER TABLE 命令执行的。 1、增加字段 ALTER TABLE products ADD description text; 你也可以同时在该字段上定义约束，使用通常的语法： ALTER TABLE products ADD description text CHECK (description <> ''); 实际上，所有在CREATE TABLE里描述的可以应用于字段之选项都可以在这里使用。不过，我们要注意的是缺省值必须满足给出的约束，否则ADD 将会失败。另外，你可以在你正确填充了新字段的数值之后再增加约束（见下文）。 2、删除字段 要删除一个字段，使用下面这样的命令： ALTER TABLE products DROP COLUMN description; 不管字段里有啥数据，都会消失。和这个字段相关的约束也会被删除。不过，如果这个字段被另外一个表的外键所引用，PostgreSQL 则不会隐含地删除该约束。你可以通过使用 CASCADE 来授权删除任何依赖该字段的东西：ALTER TABLE products DROP COLUMN description CASCADE; 3、增加约束 要增加一个约束，使用表约束语法。比如： ALTER TABLE products ADD CHECK (name <> ''); ALTER TABLE products ADD CONSTRAINT some_name UNIQUE (product_no); ALTER TABLE products ADD FOREIGN KEY (product_group_id) REFERENCES product_groups; ALTER TABLE Teacher add constraint df_sex default('男') for sex 要增加一个不能写成表约束的非空约束，使用下面语法： ALTER TABLE products ALTER COLUMN product_no SET NOT NULL; 这个约束将立即进行检查，所以表在添加约束之前必须符合约束条件。 4、删除约束 要删除一个约束，你需要知道它的名字。如果你给了它一个名字，那么事情就好办了。否则系统会分配一个生成的名字，这样你就需要把它找出来
数据库表结构
数据库表结构： Admin(管理员表) 字段名描述类型约束备注ID唯一标示int Primary Key自增AdminType管理员类型int NOT NULL AdminName管理员姓名Char(12)NOT NULL LoginName管理员登录名CHAR(12)NOT NULL LoginPwd管理员登录密 码 CHAR(12)NOT NULL cart（购物车基本信息表） 字段名描述类型约束备注 ID唯一标示int Primary Key 自增 Member会员号int NOT NULL Money消费金额decimal(9,2)NOT NULL CartStatus购物车状态int NOT NULL 0代表商品放入购物车还未下单，1代表商品放入购物车且已下单 cartselectedmer 字段名描述类型约束备注ID唯一标示int Primary自增
Key Cart购物车int NOT NULL Merchandise商品int NOT NULL Number数量int NOT NULL Price商品市场价decimal(8,2)NOT NULL Money消费总额demical(9,2)NOT NULL category(商品类别表) 字段名描述类型约束备注 自增ID唯一标示int Primary Key CateName商品类别Char(40)NOT NULL CateDesc商品描述tex NOT NULL Leaveword（顾客留言表） 字段名描述类型约束备注 自增ID唯一标示int Primary Key Member会员号int NOT NULL Admin管理员int NOT NULL Number数量int NOT NULL Price商品单价decimal(8,2)NOT NULL Money消费总额demical(9,2)NOT NULL
蛋白质结构预测和序列分析软件
蛋白质结构预测和序列分析软件蛋白质数据库及蛋白质序列分析 第一节、蛋白质数据库介绍 一、蛋白质一级数据库 1、 SWISS-PROT 数据库 SWISS-PROT和PIR是国际上二个主要的蛋白质序列数据 库，目前这二个数据库在EMBL和GenBank数据库上均建 立了镜像 (mirror) 站点。 SWISS-PROT数据库包括了从EMBL翻译而来的蛋白质序 列，这些序列经过检验和注释。该数据库主要由日内瓦大 学医学生物化学系和欧洲生物信息学研究所(EBI)合作维 护。SWISS-PROT的序列数量呈直线增长。 2、TrEMBL数据库： SWISS-PROT的数据存在一个滞后问题，即 进行注释需要时间。一大批含有开放阅读 了解决这一问题，TrEMBL(Translated E 白质数据库，它包括了所有EMBL库中的 质序列数据源，但这势必导致其注释质量 3、PIR数据库： PIR数据库的数据最初是由美国国家生物医学研究基金 会（National Biomedical Research Foundation, NBRF） 收集的蛋白质序列，主要翻译自GenBank的DNA序列。 1988年，美国的NBRF、日本的JIPID（the Japanese International Protein Sequence Database日本国家蛋 白质信息数据库）、德国的MIPS（Munich Information Centre for Protein Sequences摹尼黑蛋白质序列信息 中心）合作，共同收集和维护PIR数据库。PIR根据注释 程度(质量)分为4个等级。 4、 ExPASy数据库： 目前，瑞士生物信息学研究所（Swiss I 质分析专家系统（Expert protein anal 据库。 网址：https://www.wendangku.net/doc/ab19048661.html, 我国的北京大学生物信息中心(www.cbi.
数据库语言分类
什么是DQL、DML、DDL、DCL SQL(Structure Query Language)语言是数据库的核心语言。 SQL的发展是从1974年开始的，其发展过程如下： 1974年-----由Boyce和Chamberlin提出，当时称SEQUEL。 1976年-----IBM公司的Sanjase研究所在研制RDBMS SYSTEM R 时改为SQL。 1979年-----ORACLE公司发表第一个基于SQL的商业化RDBMS产品。1982年-----IBM公司出版第一个RDBMS语言SQL/DS。 1985年-----IBM公司出版第一个RDBMS语言DB2。 1986年-----美国国家标准化组织ANSI宣布SQL作为数据库工业标准。SQL是一个标准的数据库语言，是面向集合的描述性非过程化语言。 它功能强，效率高，简单易学易维护（迄今为止，我还没见过比它还好 学的语言）。然而SQL语言由于以上优点，同时也出现了这样一个问题：它是非过程性语言，即大多数语句都是独立执行的，与上下文无关，而 绝大部分应用都是一个完整的过程，显然用SQL完全实现这些功能是很困难的。所以大多数数据库公司为了解决此问题，作了如下两方面的工作：(1)扩充SQL，在SQL中引入过程性结构；(2)把SQL嵌入到高级语言中，以便一起完成一个完整的应用。 二. SQL语言的分类 SQL语言共分为四大类：数据查询语言DQL，数据操纵语言DML， 数据定义语言DDL，数据控制语言DCL。 1. 数据查询语言DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句，FROM子句，WHERE 子句组成的查询块： SELECT <字段名表> FROM <表或视图名> WHERE <查询条件> 2 .数据操纵语言 数据操纵语言DML主要有三种形式： 1) 插入：INSERT 2) 更新：UPDATE 3) 删除：DELETE 3. 数据定义语言DDL 数据定义语言DDL用来创建数据库中的各种对象-----表、视图、 索引、同义词、聚簇等如： CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER | | | | |
产品表与分类表数据库设计
原文地址：https://www.wendangku.net/doc/ab19048661.html,/index.php/archives/95/ 问题的提出：网上商城对产品进行了很多分类，不同的分类产品又有不同的属性，比如，电脑的属性有：CUP，内存，主板，硬盘等等，服装的属性有：布料，尺寸，颜色等等，那么产品表以及产品分类表应该如何设计才能满足不同类型产品的区别呢？ 解决方案： 1、产品分类表的设计 第一种设计思路：使用树形结构，递归的形式，可以对产品进行N级分类，只要你喜欢，树形结构在数据库的设计中经常用到，比如功能菜单表等。以下是一个简单的产品分类表。 说明：上级类别ID为该表的外键，并关联到本级类别ID，这样就可以对产进行N级分类了，这种设计思想十分灵活，是无限分类中最常用到的。 第二种设计思路：定义N个类别表，并对他们进行关联，如图：
说明：这种设计在项目中没有人会使用它，因为产品的分类是不固定的，很难在数据库设计的时候确定类别表的个数，很不灵活。不过省分城市分类有用这样子的设计 2、产品表的设计 第一种设计思路：直接在产品表预留N个字段，用到的时候直接插入数据，如图 可行性：会产生很多字段的冗余，并且不知道到底需要多少个字段，数据类型也不能确定，可行性比较低，但是这种设计也有它的优点，就是表的数量少，其他的优点我实在找不出来了，所以，在项目中这种设计思想也不会用到。 第二种设计思路：在提及这种设计思路前，首先得了解数据表可以分为两种结构，一种是横表，也就是我们经常用到的表结构，另外一种是纵表，这种结构平时我们用到的表少，所以我也是今天通过请教别人才知有这种表结构的。什么是纵表，它有哪些优点和缺点呢？通过两张图片对比来了解或许会更清楚 横表的结构： 纵表的结构： 可以看出横表的优点是很直观，它是根据现行业务逻辑定制，设计简单，易操作，缺点是当业务逻辑发生拓展时，大多情况下要更改表的结构。纵表的数据让人看
数据库课后题答案 第7章 数据库设计
第7章数据库设计 1．试述数据库设计过程。 答：这里只概要列出数据库设计过程的六个阶段：( l ）需求分析；( 2 ）概念结构设计；( 3 ）逻辑结构设计；( 4 ）数据库物理设计；( 5 ）数据库实施；( 6 ）数据库运行和维护。这是一个完整的实际数据库及其应用系统的设计过程。不仅包括设计数据库本身，还包括数据库的实施、运行和维护。设计一个完善的数据库应用系统往往是上述六个阶段的不断反复。 2 ．试述数据库设计过程各个阶段上的设计描述。 答：各阶段的设计要点如下：( l ）需求分析：准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。( 2 ）概念结构设计：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。( 3 ）逻辑结构设计：将概念结构转换为某个DBMS 所支持的数据模型，并对其进行优化。( 4 ）数据库物理设计：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）。( 5 ）数据库实施：设计人员运用DBMS 提供的数据语言、工具及宿主语言，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。( 6 ）数据库运行和维护：在数据库系统运行过程中对其进行评价、调整与修改。 3 ．试述数据库设计过程中结构设计部分形成的数据库模式。 答：数据库结构设计的不同阶段形成数据库的各级模式，即：( l ）在概念设计阶段形成独立于机器特点，独立于各个DBMS 产品的概念模式，在本篇中就是E 一R 图；( 2 ）在逻辑设计阶段将 E 一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，然后在基本表的基础上再建立必要的视图( Vi 娜），形成数据的外模式；( 3 ）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，建立索引，形成数据库内模式。 4 ．试述数据库设计的特点。 答：数据库设计既是一项涉及多学科的综合性技术又是一项庞大的工程项目。其主要特点有：( l ）数据库建设是硬件、软件和干件（技术与管理的界面）的结合。( 2 ）从软件设计的技术角度看，数据库设计应该和应用系统设计相结合，也就是说，整个设计过程中要把结构（数据）设计和行为（处理）设计密切结合起来。 5 ．需求分析阶段的设计目标是什么？调查的内容是什么？ 答：需求分析阶段的设计目标是通过详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等），充分了解原系统（手工系统或计算机系统）工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新系统的功能。调查的内容是“数据’夕和“处理”，即获得用户对数据库的如下要求：( l ）信息要求，指用户需要从数据库中获得信息的内容与性质，由信息要求可以导出数据要求，即在数据库中需要存储哪些数据；( 2 ）处理要求，指用户要完成什么处理功能，对处理的响应时间有什么要求，处理方式是批处理还是联机处理；( 3 ）安全性与完整性要求。 6 ．数据字典的内容和作用是什么？ 答：数据字典是系统中各类数据描述的集合。数据字典的内容通常包括：( l ）数据项；( 2 ）数据结构；( 3 ）数据流；( 4 ）数据存储；( 5 ）处理过程五个部分。其中数据项是数
数据库表结构分析
5.3.1新闻发布统计分析1.分析逻辑设计 2.数据组织设计 1）分析来源表
2）数据组织设计 表：YongRi_NewsArticles_Category 表：yongri_newsarticles_article
存储过程JZ_GetReport_XWFB USE[Zjsme] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[JZ_GetReport_XWFB] Script Date: 05/28/2013 17:00:10 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO -- ============================================= -- Author:
SELECT CASE WHEN ISNULL(parentname,'')=''THEN'其他'ELSE parentname END,SUM(TM) FROM(select parentname,parentname as name,sum(isnull(sl,0))tm from ( select a.categoryid,name,parentid, parentname= case when parentid= 0 then name when parentid<> 0 then (select name from YongRi_NewsArticles_Category b where parentid= 0 and a.parentid=b.categoryid) end, d.sl from YongRi_NewsArticles_Category a left join( select categoryid,isnull(count(1),0)sl from yongri_newsarticles_article WHERE UpdatedDate BETWEEN@dtmBeginDate AND@dtmEndDate group by categoryid) d on a.categoryid=d.categoryid )c group by parentname union all select parentname,name,sl from ( select a.categoryid,name,parentid, parentname= case when parentid= 0 then name when parentid<> 0 then (select name from YongRi_NewsArticles_Category b where parentid= 0 and a.parentid=b.categoryid) end, d.sl from YongRi_NewsArticles_Category a left join( select categoryid,count(1)sl from yongri_newsarticles_article group by categoryid)d on a.categoryid=d.categoryid
整理(蛋白质序列数据库)
蛋白质序列数据库 我们可以根据基因组序列预测新基因，预测编码区域，并推测其产物（即蛋白质）的序列。因此，随着基因组序列的不断增长，蛋白质序列也在不断增加。 PIR 历史上，蛋白质数据库的出现先于核酸数据库。在1960年左右，Dayhoff和其同事们搜集了当时所有已知的氨基酸序列，编著了《蛋白质序列与结构图册》。从这本图册中的数据，演化为后来的蛋白质信息资源数据库PIR（Protein Information Resource）。 PIR是由美国生物医学基金会NBRF（National Biomedical Research Foundation）于1984年建立的，其目的是帮助研究者鉴别和解释蛋白质序列信息，研究分子进化、功能基因组，进行生物信息学分析。它是一个全面的、经过注释的、非冗余的蛋白质序列数据库。所有序列数据都经过整理，超过99%的序列已按蛋白质家族分类，一半以上还按蛋白质超家族进行了分类。PIR提供一个蛋白质序列数据库、相关数据库和辅助工具的集成系统，用户可以迅速查找、比较蛋白质序列，得到与蛋白质相关的众多信息。目前，PIR已经成为一个集成的生物信息数据源，支持基因组研究和蛋白质组研究。至2004年，PIR 有近30万个蛋白质的登录数据项，包括来自不同生物体的蛋白质序列。 除了蛋白质序列数据之外，PIR还包含以下信息： （1）蛋白质名称、蛋白质的分类、蛋白质的来源； （2）关于原始数据的参考文献； （3）蛋白质功能和蛋白质的一般特征，包括基因表达、翻译后处理、活化等； （4）序列中相关的位点、功能区域。 对于数据库中的每一个登录项，有与其它数据库的交叉索引，包括到GenBank、EMBL、DDBJ、GDB、MELINE等数据库的索引。PIR中一个具体的登录项如图4.4所示。
常见主流数据库的分类与详细比较
1、IBM 的DB2 DB2是IBM著名的关系型数据库产品，DB2系统在企业级的应用中十分广泛。截止2003年，全球财富500强（Fortune 500）中有415家使用DB2，全球财富100强（Fortune100）中有96家使用DB2，用户遍布各个行业。2004年IBM的DB2就获得相关专利239项，而Oracle 仅为99项。DB2目前支持从PC到UNIX，从中小型机到大型机，从IBM到非IBM（HP及SUN UNIX 系统等）的各种操作平台。 IBM绝对是数据库行业的巨人。1968年IBM在IBM 360计算机上研制成功了IMS这个业界第一个层次型数据库管理系统，也是层次型数据库中最为著名和最为典型的。1970年，IBM 发表了业界第一篇关于关系数据库理论的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”，首次提出了关系模型的概念。1974年，IBM Don Chamberlin和Ray Boyce通过System R项目的实践，发表了论文“SEQUEL：A Structured English Query Language”，我们现在熟知SQL就是基于它发展起来的。IBM 在1983年发布了DATABASE 2（DB2）for MVS （内部代号为“Eagle”），这就是著名的DB2数据库。2001年IBM以10亿美金收购了Informix 的数据库业务，这次收购扩大了IBM分布式数据库业务。2006 DB2 9作为第三代数据库的革命性产品正式在全球发布。 作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器——System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。 DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。 2、 Oracle Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 Oracle公司是目前全球最大的数据库软件公司，也是近年业务增长极为迅速的软件提供与服务商。IDC(Internet Data Center)2007统计数据显示数据库市场总量份额如下：Oracle % IBM %Microsoft % Teradata % Sybase %。不过从使用情况看，BZ Research的2007年度数据库与数据存取的综合研究报告表明%的公司使用了Microsoft SQL Server，不过在高端领域仍然以Oracle，IBM，Teradata为主。